高光譜成像技術在獼猴桃其它檢測中的應用
1.1 獼猴桃隱性損傷方面
獼猴桃在采收、運輸和儲存過程中，果肉常因碰撞或擠壓而碰傷。然而，獼猴桃身上的傷痕肉眼極難識別，被稱為隱性損傷。Bu et al. (2024)利用高光譜成像（HSI）與深度學習相結合的方法檢測了獼猴桃中隱性損傷（圖8）。該研究使用主成分分析 (PCA) 選擇對獼猴桃隱藏損傷敏感的光譜范圍 (924–1277 nm) 和特征波長（928.19、1051.03和1190.47 nm）。隨后，根據獼猴桃特征波長圖像生成三通道圖像、灰度圖像和偽彩*圖像，并用于開發檢測獼猴桃隱藏的瘀傷區域的 深度學習模型。研究結果表明，深度學習模型HSI技術結合深度學習模型可以有效檢測獼猴桃中的隱藏碰傷。
圖8. 獼猴桃瘀傷區域識別流程
1.2 獼猴桃灰霉病方面
獼猴桃在貯藏過程中容易受到**病害的影響，這可能導致大量的獼猴桃貯藏損失。其中灰葡萄孢**也是一種*普遍的病菌，導致獼猴桃采后腐爛。獼猴桃中超過20%的腐敗是由于灰霉菌引起的灰霉病。如果沒有適當的控制，這種腐爛可以使大約三分之一的水果變質。因此，獼猴桃灰霉病菌感染的早期診斷至關重要，以便采取適當措施防止嚴重的作物退化和經濟損失。Haghbin et al. (2023) 以海沃德獼猴桃為試驗材料，研究了高光譜成像技術和化學計量學方法在獼猴桃采后灰霉病菌感染早期檢測中的應用（圖9）。該研究的結果證明了高光譜成像和化學計量學方法在檢測獼猴桃灰霉病菌感染以及監測獼猴桃因感染而發生的理化屬性變化方面具有巨大的應用潛力。
圖9 健康獼猴桃和染病獼猴桃在450 ~ 900 nm范圍內光譜反射率
1.3 獼猴桃軟腐病方面
隨著獼猴桃產量的不斷增加，各種獼猴桃病害也不斷涌現，其中以獼猴桃軟腐病（一種**性腐爛病）造成的采后損失*為嚴重。早期發現軟腐病對于獼猴桃種植者、銷售商和研究人員來說非常重要；也有助于區分健康果實和患病果實（圖10），并防止健康果實感染造成的采后損失。Guo et al. (2024)利用高光譜圖像和深度學習方法（雙分支選擇性注意膠囊網絡）實現了健康獼猴桃和軟腐病獼猴桃的分類。與現有方法相比，該方法（圖11）在獼猴桃軟腐病數據集上表現出*好的分類性。研究結果表明，使用高光譜成像技術可以識別潛在的軟腐病獼猴桃。
圖10. 健康獼猴桃及軟腐病獼猴桃的圖像
圖11. 深度學習的網絡結構
高宏盛 et al. (2024)為此也利用高光譜成像技術(470～900 nm)對軟腐病的早期分類檢測展開研究。該研究以湖北省武漢市“云海一號”獼猴桃為研究對象，通過對健康獼猴桃及感染軟腐病的不同時期獼猴桃進行高光譜圖像采集，提出了一種特征波段圖像融合的獼猴桃軟腐病早期分類檢測方法（圖11）。該研究使用高光譜成像技術能夠在獼猴桃感染軟腐病３～４ｄ時將染病果與健康果成功區分，實現了獼猴桃軟腐病的早期無損檢測，為獼猴桃的銷售分級提供了一定的指導意義。
圖12. 總體試驗流程
1.4 獼猴桃冷害方面
獼猴桃是典型的呼吸躍變型果實，采后不耐儲，在常溫下貯藏成熟和衰老很快，而且極易腐爛，因此，低溫是延長獼猴桃貯藏期的有效方法。但獼猴桃屬于冷敏性水果，長時間低溫條件極易導致果實發生冷害，并且冷害癥狀先從組織內部開始，只有在轉移到常溫銷售條件下才會急劇表現出來，此時的損失已無法挽回。戈永慧 et al. (2022)建立了基于高光譜成像技術檢測獼猴桃冷害的方法，實現了獼猴桃冷害的無損甄別。不同冷害等級的‘紅陽’獼猴桃的皮下果肉組織的冷害癥狀如圖12所示，‘紅陽’獼猴桃冷害癥狀主要表現為皮下組織木質化和褐變、果實內部呈水浸狀，皮下組織木質化和褐變的面積隨著冷害程度的加劇逐漸增大，獼猴桃內部水浸化呈由內向外擴散的趨勢。采集圖像后削皮進行獼猴桃冷害等級的判別，通過觀察皮下果肉木質化、水浸狀、褐變等冷害癥狀的面積，
結合獼猴桃出庫后的商業價值，將冷害分為４個等級，判別標準如��：０級為正常（未發生冷害）；１級為極輕（０＜可見病癥≤１/４），不影響果實銷售，仍具有商業價值；２級為較輕（１/４＜可見病癥≤１/２），失去部分商業價值，影響果實銷售；３級為嚴重（１/２≤可見病癥），不可食用，徹底失去商業價值。
圖13. 不同冷害等級的‘紅陽’獼猴桃的皮下果肉組織的冷害癥狀
如圖13所示：在400~1000 nm、1000~2000 nm波長下，不同冷害程度獼猴桃的平均光譜的總體趨勢是相似的，正常樣品的相對反射率高于冷害樣品，冷害等級越高，相對反射率越低，這可能是由于冷害過程中獼猴桃果實中的成分發生了變化，樣本的組織塌陷、色素受損造成光反射減少，從而導致相對反射率隨冷害程度加劇而降低。
圖14. 不同冷害程度的獼猴桃反射光譜信息
總結與展望
高光譜成像技術作為一種融合光譜信息和圖像信息的先進檢測手段，在獼猴桃品質檢測中展現出了巨大的潛力。通過無損檢測的方式，它實現了從獼猴桃內部品質（如可溶性固形物含量、硬度、顏色）到外部特征（如形狀、畸形等）的**評估，為獼猴桃采摘時機、分級、貯藏以及貨架期預測提供了科學依據。在隱性損傷、病害識別以及冷害評估方面，高光譜成像結合深度學習模型的應用，不僅提升了檢測的準確性，還極大地推動了果蔬品質檢測的智能化發展。然而，盡管取得了豐碩成果，仍存在著數據處理復雜、設備成本高以及現場應用難等挑戰。
未來的主要發展方向有以下幾個方面：（1）便攜化與低成本化設備研發：通過集成優化硬件設計，研制出高效、輕便且經濟實惠的高光譜成像設備，使其適用于田間和市場現場檢測；（2）智能算法的深入應用：結合機器學習與深度學習技術，優化模型結構與算法參數，提高檢測的實時性與準確性，開發一體化的智能檢測系統。（3）多模態數據融合：探索將高光譜數據與其他無損檢測技術（如熒光成像、近紅外光譜、熱成像）相結合，進一步提升檢測的**性和可靠性。
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