食品行業
本研究應用了400-1000nm的高光譜相機，可采用杭州彩譜科技有限公司產品FS13進行相關研究。光譜范圍在400-1000nm，波長分辨率優于2.5nm，可達1200個光譜通道。采集速度全譜段可達128FPS，波段選擇后最高3300Hz（支持多區域波段選擇）。
鮮棗在成熟期由于降雨，果皮水溶性果膠的增加使得果皮生長應力降低，當果肉迅速膨脹，導致果皮出現裂紋。鮮棗的果皮開裂加速了鮮棗腐爛變質，降低果實的商用價值。目前主要采用手工剔除裂棗，不僅費時費力，而且對人工挑選的要求較高。因此，快速、準確地檢測鮮棗裂紋對于提高水果品質具有重要的意義。高光譜成像（HSI）集光譜和數字圖像信息于一體。目前，該技術廣泛在應用于農產品檢測領域，不僅可以定量檢測農產品內部品質，還能對農產品的外部特征進行定性分析……
本研究采用高光譜成像技術對鮮棗的裂紋進行定性和定量檢測。在獲取鮮棗高光譜數據后，提取相關感興趣區的平均光譜，并采用PLSR，SPA和圖像PCA分析得到鮮棗裂紋敏感波段，建立鮮棗裂紋判別的LS-SVM模型以及用ROC 曲線對判別模型進行評判，最終選用最優模型下敏感波段對應的光譜圖像進行分析，以獲取鮮棗裂紋的位置、大小信息
采用高光譜成像技術對鮮棗裂紋進行定性判別和定量檢測。運用PLSR回歸系數、SPA和圖像PCA來提取鮮棗裂紋敏感波段，采用LS-SVM 建立鮮棗裂紋判別模型以及采用ROC曲線評價判別模型，表明PLSR-LS-SVM模型對鮮棗裂紋判別效果最佳。運用該模型敏感波段下的圖像進行PCA分析，對最能表現鮮棗裂紋特征的PC4圖像進行裂紋信息的識別，定量地檢測出裂紋在鮮棗的位置、大小信息特征，并將鮮棗裂紋識別模型及算法應用于另外8個樣本，同樣也得到了較好的識別效果，這為鮮棗裂紋的檢測儀器開發提供理論基礎和依據。
