农产品无损检测技术的探讨
农产品质量检测中无损检测技术发展研究
农产品质量检测中无损检测技术发展研究无损检测技术是一种能够在不破坏被检测物体的情况下获取其内部结构、物理性质和化学性质信息的检测方法。
在农产品质量检测中，无损检测技术可以应用于果蔬、粮食、畜产品等各个方面。
其主要包括以下几个方面的应用：1. 果蔬类产品无损检测在果蔬类产品的无损检测中，主要应用的技术包括红外成像技术、电子鼻技术、近红外光谱技术等。
通过这些技术，可以快速、准确地检测果蔬的成熟度、瑕疵和内部品质，为果蔬的存储、运输和销售提供了重要的数据支持。
在粮食类产品的无损检测中，主要应用的技术包括声波检测技术、电磁波检测技术、光学检测技术等。
这些技术可以用于检测粮食的含水率、杂质率和品质等指标，为粮食生产和加工提供了重要的技术支持。
目前，国内外在农产品质量检测领域已经涌现出了许多无损检测技术的应用案例和研究成果。
以国内为例，农业部门积极推动无损检测技术在农产品质量检测中的应用，不断开展相关研究和实践。
在果蔬类产品的无损检测领域，国内一些农产品加工企业已经引入了近红外光谱技术和电子鼻技术，用于对果蔬成熟度和瑕疵进行无损检测，取得了良好的效果。
在国外，一些发达国家也在农产品质量检测中大力推广无损检测技术的应用。
日本在农产品无损检测技术方面积累了丰富的经验，已经将红外成像技术、声波检测技术等应用于果蔬和粮食的无损检测中，为其农产品出口提供了重要的技术支持。
随着科学技术的不断进步和人们对农产品质量安全的重视程度不断提高，无损检测技术在农产品质量检测中的应用前景十分广阔。
未来，该领域的发展主要有以下几个趋势：1. 多元化技术应用未来，农产品质量检测将更加注重多元化技术的应用。
除了目前已经应用的红外成像技术、声波检测技术等外，还有望引入更多新型无损检测技术，如人工智能识别技术、激光成像技术等，以提高农产品质量检测的精度和准确度。
2. 自动化检测设备未来，农产品质量检测设备将更加趋向于自动化和智能化。
如今，随着无人机技术和机器人技术的发展，农产品质量检测设备有望实现远程无人操作和智能化决策，大大提高农产品质量检测的效率和准确性。
农产品质量检测中无损检测技术发展研究
农产品质量检测中无损检测技术发展研究农产品质量是农业生产和农业产品加工的核心问题之一，而质量检测是保证农产品质量安全的关键环节。
无损检测技术作为现代科技的重要组成部分，在农产品质量检测中发挥着越来越重要的作用。
本文将探讨无损检测技术在农产品质量检测中的应用和发展研究。
无损检测技术是指在不破坏被检物体的情况下，通过对其进行物理、化学、电磁等方法的检测，获取物体内部结构、性质和组分等信息的一种检测手段。
相较于传统的破坏性检测方法，无损检测技术具有非侵入性、高效快速、准确可靠、经济节能等特点，能够有效提高农产品质量检测的效果和水平。
首先是农产品的外观质量检测。
无损检测技术可以通过显微镜、高速摄像机等设备，对农产品的形状、色泽、大小等外部特征进行观察和分析，从而判断农产品的外观质量是否符合要求。
通过红外成像技术可以检测农产品表面的温度分布情况，从而判断农产品的成熟度和贮存条件是否合适。
其次是农产品的内部质量检测。
无损检测技术可以通过超声波、X射线、核磁共振等方法，对农产品的内部结构、组织和成分进行扫描和分析，从而获取其内部质量信息。
在水果质量检测中，可以利用超声波技术对水果的硬度、含水率等内部质量参数进行测量，从而判断水果的品质和成熟度。
再次是农产品的安全性检测。
无损检测技术可以通过红外光谱、激光技术等方法，对农产品中的农药残留、重金属含量等有害物质进行快速检测和分析，从而确保农产品的安全性。
在蔬菜质量检测中，可以利用红外光谱技术检测蔬菜中的农药残留情况，从而确保蔬菜的质量安全。
无损检测技术还可以应用于农产品的新鲜度检测、保鲜措施的评估、营养成分的分析等方面，为农产品的质量评估和质量控制提供科学依据。
目前，无损检测技术在农产品质量检测中的应用还存在一些问题和挑战。
首先是技术水平不足，目前无损检测技术在农产品质量检测中的应用还比较有限，需要进一步加大研发力度，提高技术水平和检测精度。
其次是设备成本高昂，目前市场上商用的无损检测设备价格较高，限制了其在农产品质量检测中的广泛应用。
农产品质量安全检测技术探讨
农产品质量安全检测技术探讨农产品质量安全检测技术是指通过对各类农产品的物理、化学、生物、微生物学等方面的检测，以获得有关农产品的物理、化学、生物学和微生物学等相关性质、成分、品质以及污染物的数量和毒性信息等各种参数，以评价农产品质量和安全的技术手段。
农产品质量安全检测技术对于确保农产品的质量与安全，保障国民健康和促进农业可持续发展具有重要的意义。
本文将探讨现有的农产品质量安全检测技术。
1、物理检测技术物理检测是指利用农产品本身的物理性质，如颜色、大小、形状、重量、密度、纹理等方面来鉴别农产品的品质是否符合要求。
化学检测是指对农产品内部的成分、含量、质量以及理化性质等方面进行分析和检测的技术手段，包括元素分析、化学组分的定量和定性分析、毒性物质的测定和鉴定等。
生物学检测是指通过对农产品与生物体接触产生的影响进行检测，如细菌、病毒、真菌、寄生虫等的检测和鉴定。
微生物学检测是指利用分子生物学技术来检测微生物在农产品中的种类、数量和分布状况，以及对其进行诊断、鉴定和定量分析等。
化学检测技术广泛应用于食品安全检测中，如重金属含量、农药残留、食品添加剂、防腐剂和致癌物等方面的检测。
生物学检测技术主要应用于病原菌和寄生虫等在农产品中的检测和鉴定，如水产品质量检测和畜禽疾病检测等。
微生物学检测技术主要应用于食品卫生、种子繁育、动植物疫病防控等方面，如对种子与病菌、酵母菌、霉菌等进行检测和鉴定。
随着国民经济的不断发展和人民生活水平的提高，人们对农产品安全质量的要求也越来越高。
未来，农产品质量安全检测技术将更加深入和发展。
例如，针对农产品质量安全的快速检测技术、多功能检测技术和标准化质量检测技术等将不断发展和完善。
总之，农业是我国经济的重要组成部分，农产品质量安全检测技术的发展对于推动农业可持续发展、保护公众健康，具有至关重要的意义。
我们需要建立完善的农产品质量安全监控体系，不断提升农产品检测技术水平，确保农产品的质量与安全。
农产品质量检测技术的方法研究
农产品质量检测技术的方法研究农产品质量检测是确保食品品质和食品安全的关键环节。
随着科技的进步，检测技术也在不断发展和改进。
本文将重点研究农产品质量检测技术的方法，并探讨其在农产品行业中的应用。
一、传统检测方法1.目测法目测法是一种最直观的农产品质量检测方法，通过人类的观察力和经验判断农产品是否具备良好的外观和质量。
目测法操作简单，但受主观因素影响较大，精度和准确性比较有限。
2.化学检测法化学检测法是利用化学试剂对农产品中的特定成分进行定性或定量分析的方法。
比如利用化学试剂对农产品中的残留农药、重金属等有害物质进行检测。
化学检测法可以提供较为准确的结果，但需要耗时、费力，并且对于一些特殊成分的检测可能会遇到困难。
3.传统物理检测法传统物理检测法包括测定农产品的大小、形状、体重等物理特性，以及使用简单设备如天平、尺子、迅速检测某些外观特征等。
这些方法操作简单，但缺乏精确性和可靠性，无法满足现代农产品质量检测的需求。
二、仪器设备检测方法1.红外光谱分析法红外光谱分析法基于农产品中微量元素和有机物的吸收谱线，在光谱范围内进行检测和分析。
它具有快速、准确、无损、无污染等优点，可用于农产品的品种鉴定、营养成分分析和农药残留检测。
2.核磁共振法核磁共振技术通过对农产品中原子核自旋的转动状态进行检测，获得有关物质结构和组成的信息。
该方法具有高灵敏度、高分辨率、非破坏性等特点，可用于分析农产品中的脂肪酸、营养成分、水分含量等。
3.气相色谱法和液相色谱法气相色谱法和液相色谱法是常用的分析技术，用于农产品中有机物、农药残留、添加物等的检测。
这些方法准确、灵敏、快速，可定量测定目标物质，广泛应用于水果、蔬菜、粮食等农产品的检测。
4.光电探头法光电探头法用于检测农产品中的颜色、光泽、透明度等物理特性。
通过将光电探头与仪器相连，可以准确测定农产品的一些质量指标，并通过数据分析来实现对农产品的质量检测。
三、新兴技术1.分子生物学检测技术分子生物学检测技术包括多聚酶链反应（PCR）、核酸快速检测技术等，可用于检测农产品中的微生物、基因改造等相关信息。
农产品无损质量检测技术
农产品无损质量检测技术为了有效满足各项改革制度的落实及政策实施，该文基于广州市白云区实际情况针对现阶段应用的无损检测技术进行探讨，介绍了基于高光谱图的计算机视觉技术、电磁特性检测技术、近红外光谱检测技术的应用原理，并阐述了这些技术在农产品质量检测中的具体应用，分析了无损检测技术的发展趋势，以期更好地保障农产品安全。
无损检测技术是农产品的重要检测技术，也是目前应用较广泛的技术。
此技术主要针对作物内部进行研究，明确组织构造存在的缺点，同时分析作物产生的磁、热反应，可快速检测出作物的内部基因缺陷，对农业的可持续发展有一定的促进作用。
一、农产品质量检测中的常用无损检测技术1、基于高光谱图的计算机视觉技术计算机视觉技术在无损检测技术中应用率较高，主要基于图像识别等技术展开相关检测，主要检测产品的新鲜度和颜色，还可明确产品的成熟度。
快速检验时通常用于明确新鲜度和色度，如检测水果或牛肉时可快速了解产品的具体情况。
近几年计算机技术发展较快，视觉系统有了长足进步，可有效打破可见光区域的局限性，有效延伸到远红外线和X射线等领域。
视觉技术中，高光谱图是一种新兴技术，采用特定长度的光波，相比于传统光谱，高光谱在分辨率方面提升显著。
基于高光谱图技术的视觉检测技术已经逐渐成为机器视觉系统，应用率较高，未来应用前景广阔。
2、电磁特性检测技术电磁特性检测技术应用率也较高，物体的磁场、电场会表现出不同的磁、电特性参数，科学分析可明确产品特性。
电磁特性技术比近红外检测、视觉检测技术更加简单，处理相关数据时更加简单便捷。
尤其是检测蔬菜和水果质量时，该技术检测成熟度效果更佳。
3、近红外光谱检测技术检测辣椒品质时，传统检测通常仅能测定外形、颜色以及体积大小等，近红外光谱检测则可对各物质的具体含量进行判定，还不会导致产品被破坏，因为此技术可通过辐射光中的相关频率波段光进行选择性吸收完成产品检测。
光谱采集所需时间不多，需要检测的产品也不用进行预处理，具体可检测维生素C、辣度以及SSC等项目。
农产品质量检测中无损检测技术发展研究
农产品质量检测中无损检测技术发展研究农产品质量检测对于确保食品安全和农产品贸易的顺利进行具有重要意义。
传统的质量检测方法通常需要破坏性地取样并进行化学或物理分析，这不仅费时费力，而且有时会影响农产品的市场价值。
近年来，人们开始重视无损检测技术在农产品质量检测中的应用。
无损检测技术是一种基于物理、化学、生物和工程等原理和方法的检测手段，可以在不破坏样品的情况下获得样品的内部结构、组织和成分等信息。
无损检测技术已经广泛应用于工业、航空航天、医学等领域，对于农产品质量检测来说也具有广阔的应用前景。
在农产品质量检测中，无损检测技术可以应用于粮食、果蔬、畜产品等多个方面。
在粮食质量检测中，可以利用光学成像技术对粮食的水分含量和杂质情况进行检测，进而评估其品质和储存适宜性。
在果蔬质量检测中，可以利用红外光谱技术对果蔬的营养成分、病虫害情况和熟度程度进行快速准确的判断。
在畜产品质量检测中，可以利用声学和电子技术对畜产品的肉质品质、新鲜度和异常情况进行检测。
无损检测技术的发展离不开工程技术的进步和科学研究的支持。
目前，各种先进的无损检测设备和方法正在不断涌现。
红外光谱技术的应用已经从实验室走向实际生产，成为果蔬质量检测的重要工具。
声波技术的应用也从畜产品肉质分析扩展到了肉制品的质量检测。
还有利用核磁共振技术、超声波技术、电子计算机断层扫描技术等的研究也在进行中，这些技术的应用将进一步提升农产品质量检测的准确性和效率。
无损检测技术在农产品质量检测中还面临一些挑战和问题。
高精密度设备和敏感度传感器的研制和制造成本较高，限制了无损检测技术的普及应用。
不同农产品的特点和需求不同，需要有针对性地研发适用于不同农产品的无损检测方法。
无损检测技术的标准化和验证问题也亟待解决，以确保检测结果的可靠性和可比性。
无损检测技术在农产品质量检测中的应用前景广阔，可以提高检测效率和准确性，降低成本和人力投入。
未来的研究应着重解决无损检测技术的设备成本、适用性和标准化问题，促进无损检测技术在农产品质量检测中的应用推广，为确保食品安全和农产品贸易的顺利进行提供有力支持。
农产品质量检测中无损检测技术发展研究
农产品质量检测中无损检测技术发展研究【摘要】农产品质量检测对于确保农产品安全和质量具有重要意义。
无损检测技术在农产品质量检测中发挥着越来越重要的作用。
本文从农产品质量检测中无损检测技术的重要性和现状出发，探讨了无损检测技术在果蔬、粮食、畜禽等农产品质量检测领域的应用现状和研究进展。
以及对无损检测技术在农产品质量快速检测中的发展方向和未来发展方向进行了分析和总结。
通过本文的研究，可以更深入地了解无损检测技术在农产品质量检测中的关键作用，为提高农产品质量和保障食品安全提供参考和帮助。
【关键词】农产品质量检测，无损检测技术，应用现状，研究进展，应用实例，发展趋势，快速检测，发展方向，未来发展方向，重要性总结1. 引言1.1 农产品质量检测中无损检测技术发展研究的重要性农产品质量检测中无损检测技术发展研究的重要性在当前社会中日益突显。
随着人们对食品安全和质量的关注度不断增加，农产品质量检测变得尤为重要。
传统的检测方法通常需要取样破坏性检测，虽然可以达到一定的准确性，但这种方法却存在着耗时耗力、样品浪费等问题。
而无损检测技术的出现，则为农产品质量检测带来了全新的解决方案。
无损检测技术能够在不破坏样品的情况下，通过对农产品的特征、性质、组成等进行非接触式、快速、准确的检测和分析。
这种技术不仅可以提高检测效率、降低成本，还可以保证农产品的完整性和可追溯性。
无损检测技术还能够应用于不同类型的农产品，包括果蔬、粮食、畜禽等，为各个环节的农产品质量监管提供了更多的选择。
农产品质量检测中无损检测技术的发展研究具有非常重要的意义。
通过不断探索和创新，我们可以进一步提升农产品检测的准确性和效率，确保消费者食品安全和健康。
无损检测技术的应用将成为未来农产品质量检测的重要发展方向，为整个农产品产业的发展注入新的活力。
1.2 农产品质量检测的现状与挑战农产品质量检测是确保食品安全和保护消费者健康的重要环节。
当前农产品质量检测面临着一些挑战和问题。
农产品无损检测技术研究与应用
农产品品质无损检测技术相对于有损检测技术来说具有快捷、卫生、准确等优点。
近年来，无损检测技术在农产品检测方面发展检测的内容主要包括农产品的外部品质、内部品质，众多学者做了许多有益的探索．此外，利用无损检测技术中的近红外光谱分析技术、超声波技术和机器视觉技术进行肉品品质评价取得了不小的突破。
一、紫外分光检测技术紫外分光法主要是在紫外光源的照射下，导致荧光物质发光而进行目标检测的。
如果仅通过肉眼检测常有漏检情况发生。
在暗室中，当受损的水果受到紫外光源照射时，损伤部位会通过发出荧光的形式放出可见光，显得格外明亮。
而正常部位理论上无可见光。
损伤果的检测正是利用了水果正常部位和损伤部位在紫外光源照射下的反射差异，通过摄像、计算机图像处理后进行检测的。
二、近红外分光检测技术近红外光谱定量分析的原理主要是利用在近红外区用漫反射光谱作定量分析。
根据其检测对象的不同分成近红外反射光谱和近红外透射光谱两种。
近红外分光法在食品成分检测中得到了广泛的应用，三、软X射线检测技术X射线具有穿透能力、衍射作用和激发荧光的特性。
通过捕获X射线的穿透特性，可以得到样品的透射图像和断层图像，进而探明物质的内部结构；通过捕获X射线与样品作用产生的荧光和衍射效应，可以检测到样品所含多种元素的情况，尤其是重金属含量。
四、机器视觉检测技术计算机视觉是基于图像的数字识别技术而发展起来的新兴技术。
检测时，被检测的农产品被安置在特定的光照环境中，摄像机获得的二维图像信息通过电缆输送计算机进行处理，抽取图像的有关特征，这些特征以一定的方式与被测对象的质量指标相对应。
检测结果传递到后续处理设备中。
五、声学特性及超声波检测技术农产品的声学特性是指农产品在声波作用下的反射特性、散射特性、透射特性、吸收特性、衰减系数和传播速度及其本身的声阻抗与固有频率等，它们反映了声波与农产品相互作用的基本规律。
农产品的声学特性随农产品内部组织的变化而变化，不同农产品的声学特性不同，同一种类而品质不同的农产品其声学特性往往也存在差异，故根据农产品的声学特性即可判断其品质如何，并据此进行分析。
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摘要：下文主要结合笔者多年的工作实践经验，简单的阐述了高光谱成像技术的原理，分析总结了国内外高光谱成像技术在农产品品质无损检测发展中存在的问题以及应用前景，以期该技术在我国农产品品质无损检测领域中发挥更大的作用。
关键词：高光谱无损检测
引言
从古至今，农业都是中国的传统和基础产业。
农产品的种植、加工、消费及出口对农产品的品质检测都有较强的依赖。
现在适用的农产品品质检测方法有着破坏样本、消耗大量时间、甚至严重污染环境等不可避免的缺点。
为了农业的健康发展、提高中国农产品的国际竞争力和缓解环境压力亟需开发一种快速无损的农产品品质检测方法。
农产品无损检测技术是利用自身力的学、光学、电学及声学等物理性质对其品质进行非破坏检测，并按照一定标准对其进行分级分选的新兴技术。
现阶段，我国农产品品质检测主要以人工分拣为主，费时费力，导致农产品在国内外市场上缺乏相应的竞争力，市场前景不容乐观。
因此，研究开发快速有效、实时在线的农产品品质无损检测技术已经成为我国农业工程领域的重要研究方向。
1、高光谱成像技术原理
高光谱是利用很多窄的电磁波波段获取物体有关数据的技术，它可在电磁波的紫外、可见光、近红外、中红外以至热红外区域，获取许多非常窄且光谱连续的图像数据，为每个像元提供数十至数百个窄波段（通常波段宽度<10nm）光谱信息，能产生一条完整而连续的光谱曲线。
高光谱具有多波段、高分辨率和图谱合一的特点，把二维图像和光谱技术融为一体。
高光谱图像可以用“三维数据块”来形象地描述（见图1），其中x和y表示二维平面像素信息坐标轴，第三维（λ轴）是波长信息坐标轴。
高光谱图像集样本的图像信息与光谱信息于一身。
图像信息可以反映样本的大小、形状、缺陷等外部品质特征，由于成分不同对光谱吸收也不同，在某个特定波长下图像对某个缺陷会有较显著的反映，而光谱信息能充分反映样品内部的物理结构、化学成分的差异。
这些特点决定了高光谱图像技术在农产品内外部品质的检测方面的独特优势。
2、高光谱成像检测装置
由光源、光谱成像仪、图像采集卡、暗箱、数据处理软件、位移平台等构成了典型的高光谱成像装置。
高光谱成像技术有基于滤片的高光谱成像系统和基于图像光谱仪的高光谱图像系统两种。
图2为搭建的高光谱成像装置示意图。
3、高光谱数据处理
高光谱图像数据块能够为被检样品提供详尽的内外部信息，但同时由于波谱段多、数据量大、数据相关性强等特点，给数据处理造成了维数灾难。
目前，国内外大多数学者对数据处理的方法是：先选择感兴趣区域（ ROI），在采用主成分分析法（ PCA）、独立成分分析法（ ICA）以及遗传算法（ GA）等对感兴趣区域数据进行分析降维，去除大量冗余信息，找出特征波长，并建立相应的判别模型。
常用的建模方法有 BP神经网络法（ BPANN）、多元线性回归法（ MLR）以及偏最小二乘法（ PLS）。
4、农产品无损检测中高光谱成像技术的应用
自 20 世纪 80 年代以来，高光谱成像技术在军事侦查、土地遥感规划以及灾难评估等国家信息领域得到广泛应用。
随着电子和光学成像技术的发展，高光谱成像技术才得以商业化。
由于该技术的自身优势，国外研究人员开始将该技术应用到农产品无损检测领域，取得了一系列研究成果。
近几年，国内研究人员也做了大量的基础研究工作，为该技术在农产品无损检测领域的广泛应用奠定了基础。
4.1在水果品质无损检测中的应用
水果内外部品质好坏是水果腐烂变质的罪魁祸首，也是划分水果等级最基本的标准。
但
要对水果内外部多个品质特征同时进行非破坏的快速有效检测，依旧面临较大困难。
高光谱成像技术融合了图像和光谱技术优势，在水果内外部品质检测方面取得了较好的效果。
4.1.1在水果外部品质检测中的应用
Vargas 等用紫外诱导甜瓜表面动物粪便污染物发出（ 425 ～774 nm）荧光的高光谱荧光成像方法对甜瓜表面不同浓度的动物粪便进行检测，采用波段比（ 595/655nm，655/520nm，555/655nm）对其进行分析，检测率为 79% ～96% 。
进一步研究发现模型把甜瓜表面疤痕组织误认为动物粪便。
在采用主成分分析法对全波段进行分析发现，PC1和 PC6包含了图像99. 6% 的信息，在根据权重系数大小选择了 465，487，531 ，607 ，643 ，688 nm6 个特征波长，相关系数为99. 96% 。
4.1.2在水果内部品质检测方面的应用
单佳佳等利用高光谱空间散射曲线的 3 个洛伦兹拟合参数对苹果的品质（硬度、可溶性固溶物含量）进行检测，采用偏最小二乘、逐步多元线性回归和 BP 神经网络 3 种方法分别对归一化处理和未归一化处理的 3 个洛伦兹参数组合建立预测模型。
结果表明：采用偏最小二乘法对两种情况判别效果最好，校正相关系数和校正误差分别为 Rc = 0.93，SEC =0.56，Rv =0.84，SEV =0.94。
结果表明，该技术对苹果多参数进行同时检测是可行的
4.2在蔬菜品质无损检测中的应用
在国内，柴阿丽等利用光谱成像技术（ 400 ～720 nm）对黄瓜白粉病、角斑病、霜霉病、褐斑病和无病区域进行识别，采用逐步判别分析和典型判别分析两种方法进行降维，并利用选择的光谱特征参数建立病害识别模型。
结果表明，逐步判别构建的模型对训练样本和测试样本的判别准确率分别为 100% 和94% ，典型判别构建的模型对训练样本和测试样本的判别准确率 100% 。
4.3在粮食作物无损检测中的应用
在国内，李江波等用高光谱成像技术（ 450 ～900nm）及 ANN 对玉米含水率进行检测。
通过玉米粒反射光谱图像获取反映其含水率的光谱特征波长，利用 ANN 建立玉米粒含水率的预测模型，模型相关系数达到0.98。
预测结果误差绝对值最大2.1182，最小0.0024；相对误差绝对值的平均值为0.309，表明该技术对玉米含水率进行无损检测是可行的。
4.4 在肉品无损检测中的应用
陈全胜等利用高光谱技术对 78 个猪肉样本在400 ～ 1 100nm 范围进行光谱数据采集；通过 PCA 分析光谱数据进行降维，从中优选出 3 幅特征图像，并从每幅特征图像中分别提取对比度、相关性、角二阶矩和一致性等 4 个基于灰度共生矩阵的纹理特征变量；再通过PCA 对 12 各变量分析提取 6 个主成分变量，根据剪切力判断样本嫩度的分级结果，利用ANN法构建判别模型。
结果表明，对校正集样本回判率为96. 15% ，预测集样本判别率为 80. 77%。
3 总结与展望
高光谱成像技术在农业中有着广泛的应用前景，它能同时获得待测农产品样品丰富的图像和光谱信息，进而对农产品进行快速无损检测和综合评价。
（1）运用高光谱技术检测农产品品质，对其定性分析已取得较好的进展，但定量分析的精度仍有很多不足，可通过提高光谱装置精度，减少其它无用杂散信息的干扰等做进一步的研究。
（2）高光谱技术在应用到农产品在线检测时，由于高光谱图像信息量丰富，但冗余量多，为前期的研究带来困难，其次高光谱成像系统价格昂贵，选择合适的特征波长是进行光谱处理的关键，基于特征波长构建单个或多个波长光谱系统，进一步提高高光谱成像技术的处理速度，为在线检测提供依据。
（3）高光谱技术在农产品品质检测上应用处于起步阶段，但表现出来无损，快速，精确
的特点，表明它在农产品品质检测中具有广泛的应用前景。
参考文献：
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