圖1.獼猴桃理化指標(biāo)可視化圖
圖2.原始RGB圖像（a）和獼猴桃中SSC（B）和硬度（c）的分布圖（測(cè)量值在圖的底部）。
由于獼猴桃采摘后的儲(chǔ)存時(shí)間短，需要冷藏以延長(zhǎng)其成熟和軟化時(shí)間。為探究貯藏環(huán)境對(duì)獼猴桃品質(zhì)的影響，Zhao et al. (2023) 采用高光譜成像（HSI）技術(shù)研究了獼猴桃在近紅外（NIR）區(qū)域不同貯藏條件下的獼猴桃品質(zhì)變化。他們提出了一種基于深度學(xué)習(xí)方法對(duì)在不同溫度（低溫和室溫）下儲(chǔ)存的獼猴桃進(jìn)行不同時(shí)間（0、2、4 和 6 天）的分類。此外，為了進(jìn)一步研究低溫環(huán)境下貯藏時(shí)間對(duì)獼猴桃的影響，采用深度學(xué)習(xí)方法建立高光譜深度特征與獼猴桃之間的關(guān)聯(lián)，并對(duì)獼猴桃的貯藏時(shí)間進(jìn)行分類。分類圖可以直觀地顯示了新鮮水果和低溫貯藏水果之間的差異（圖3）。
圖3. 獼猴桃的偽彩色圖像（a）及不同低溫儲(chǔ)存時(shí)間的品質(zhì)預(yù)測(cè)圖（b）
Zou et al. (2024)對(duì)紅心獼猴桃在開(kāi)花、結(jié)果、成熟和采收過(guò)程進(jìn)行了研究，提出了一種將熒光高光譜成像（FHSI）技術(shù)與化學(xué)計(jì)量學(xué)相結(jié)合的獼猴桃品質(zhì)屬性評(píng)價(jià)和成熟度識(shí)別的無(wú)損方法（圖4）。該研究發(fā)現(xiàn)隨著獼猴桃成熟，F(xiàn)HSI技術(shù)捕獲的獼猴桃熒光強(qiáng)度逐漸減弱。在獼猴桃品質(zhì)屬性（DMC、硬度和SSC）的預(yù)測(cè)中，熒光高光譜技術(shù)結(jié)合PLSR模型準(zhǔn)確預(yù)測(cè)了獼猴桃的內(nèi)在品質(zhì)特征。在使用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行獼猴桃成熟度（未熟、成熟和過(guò)熟）的三分類中，深度學(xué)習(xí)相對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)模型具有一定的優(yōu)勢(shì)。
圖4. FHSI技術(shù)與化學(xué)計(jì)量學(xué)相結(jié)合的獼猴桃品質(zhì)和成熟度檢測(cè)流程
Ma et al. (2021)利用推掃式近紅外高光譜成像相機(jī)和樣品旋轉(zhuǎn)階段相結(jié)合的方法采集了獼猴桃全表面的高光譜數(shù)據(jù)，這項(xiàng)工作提供了一種非破壞性和快速的方法來(lái)可視化獼猴桃的SSC和pH值（圖5）。結(jié)果表明獼猴桃SSC和pH的360°映射結(jié)果超過(guò)了這一領(lǐng)域的早期工作，它們?cè)诿總€(gè)完整的樣品中顯示出不同的空間分布。研究結(jié)果表明，對(duì)象旋轉(zhuǎn)高光譜成像方法是有前途的非破壞性預(yù)測(cè)映射的獼猴桃或其他圓柱形樣品中的SSC和pH值。
圖5. 獼猴桃全表面品質(zhì)可視化圖像
高光譜成像技術(shù)在獼猴桃外部品質(zhì)檢測(cè)中的應(yīng)用
獼猴桃形狀特征是獼猴桃在產(chǎn)后分級(jí)處理過(guò)程的一項(xiàng)重要指標(biāo)，不僅影響果實(shí)外觀，也決定果實(shí)等級(jí)高低的劃分。傳統(tǒng)的形狀分級(jí)方法大多采用人工分級(jí),存在耗時(shí)長(zhǎng)、效率低、重復(fù)性差且易受人為主觀影響等問(wèn)題。針對(duì)傳統(tǒng)獼猴桃形狀分級(jí)存在的問(wèn)題，黎靜 et al. (2020)利用高光譜成像建立了獼猴桃正常果和畸形果的分類檢測(cè)方法。該研究以“金魁”獼猴桃為研究對(duì)象，采獼猴桃畸形果和正常果的分類由多位專業(yè)果形分析人員綜合評(píng)定，得到正常果和畸形果（圖6）。利用可見(jiàn)-近紅外高光譜成像系統(tǒng)采集獼猴桃樣本的光譜數(shù)據(jù)，并采用主成分分析法對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行降維得到了特征波長(zhǎng)的融合光譜圖像。然后計(jì)算了獼猴桃區(qū)域的形狀特征參數(shù)，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)方法實(shí)現(xiàn)了正常果與畸形果的識(shí)別。
圖6. （a）：正常果；（b）-（d）：畸形果
高光譜成像技術(shù)在獼猴桃貨架期檢測(cè)中的應(yīng)用
貨架期是影響果蔬品質(zhì)和供應(yīng)安全的重要因素,快速準(zhǔn)確預(yù)測(cè)果蔬貨架期已成為消費(fèi)者、生產(chǎn)者和管理者共同關(guān)注的問(wèn)題。獼猴桃屬于呼吸躍變型果實(shí)，采后成熟、衰老迅速，極易軟化腐爛變質(zhì)，貨架壽命非常有限。但由于獼猴桃表面顏色變化不明顯，人們僅憑感官難以準(zhǔn)確判斷獼猴桃的貨架期和質(zhì)量等級(jí)。邵園園 et al. (2020) 近紅外高光譜成像技術(shù)獲取冷藏、室溫條件下不同保鮮時(shí)間的獼猴桃高光譜信息，結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法，對(duì)獼猴桃貨架期進(jìn)行快速預(yù)測(cè)和判別。對(duì)獼猴桃切片圖像進(jìn)行PCA分析，圖7為4℃和（18±2）℃的獼猴桃切片PC1-PC7圖像。由圖中可以看出，PC2圖像反映獼猴桃切片信息最 明顯，４℃和（18±2）℃的獼猴桃切片PC2圖像在各貨架期均呈現(xiàn)出不同程度的內(nèi)部變化。從所得切片信息也進(jìn)一步驗(yàn)證了高光譜成像技術(shù)是實(shí)現(xiàn)獼猴桃貨架期預(yù)測(cè)的可靠工具。
圖7. 獼猴桃切片圖像主成分分析
高光譜成像技術(shù)在獼猴桃其它檢測(cè)中的應(yīng)用
1.1 獼猴桃隱性損傷方面
獼猴桃在采收、運(yùn)輸和儲(chǔ)存過(guò)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(shí)別，被稱為隱性損傷。Bu et al. (2024)利用高光譜成像（HSI）與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的方法檢測(cè)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(duì)獼猴桃隱藏?fù)p傷敏感的光譜范圍 (924–1277 nm) 和特征波長(zhǎng)（928.19、1051.03和1190.47 nm）。隨后，根據(jù)獼猴桃特征波長(zhǎng)圖像生成三通道圖像、灰度圖像和偽彩色圖像，并用于開(kāi)發(fā)檢測(cè)獼猴桃隱藏的瘀傷區(qū)域的 深度學(xué)習(xí)模型。研究結(jié)果表明，深度學(xué)習(xí)模型HSI技術(shù)結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型可以有效檢測(cè)獼猴桃中的隱藏碰傷。
圖8. 獼猴桃瘀傷區(qū)域識(shí)別流程
1.2 獼猴桃灰霉病方面
獼猴桃在貯藏過(guò)程中容易受到真菌病害的影響，這可能導(dǎo)致大量的獼猴桃貯藏?fù)p失。其中灰葡萄孢真菌也是一種最普遍的病菌，導(dǎo)致獼猴桃采后腐爛。獼猴桃中超過(guò)20%的腐敗是由于灰霉菌引起的灰霉病。如果沒(méi)有適當(dāng)?shù)目刂?，這種腐爛可以使大約三分之一的水果變質(zhì)。因此，獼猴桃灰霉病菌感染的早期診斷至關(guān)重要，以便采取適當(dāng)措施防止嚴(yán)重的作物退化和經(jīng)濟(jì)損失。Haghbin et al. (2023) 以海沃德獼猴桃為試驗(yàn)材料，研究了高光譜成像技術(shù)和化學(xué)計(jì)量學(xué)方法在獼猴桃采后灰霉病菌感染早期檢測(cè)中的應(yīng)用（圖9）。該研究的結(jié)果證明了高光譜成像和化學(xué)計(jì)量學(xué)方法在檢測(cè)獼猴桃灰霉病菌感染以及監(jiān)測(cè)獼猴桃因感染而發(fā)生的理化屬性變化方面具有巨大的應(yīng)用潛力。
圖9 健康獼猴桃和染病獼猴桃在450 ~ 900 nm范圍內(nèi)光譜反射率
1.3 獼猴桃軟腐病方面
隨著獼猴桃產(chǎn)量的不斷增加 ，各種獼猴桃病害也不斷涌現(xiàn)，其中以獼猴桃軟腐?。ㄒ环N真菌性腐爛病）造成的采后損失最為嚴(yán)重。早期發(fā)現(xiàn)軟腐病對(duì)于獼猴桃種植者、銷售商和研究人員來(lái)說(shuō)非常重要；也有助于區(qū)分健康果實(shí)和患病果實(shí)（圖10），并防止健康果實(shí)感染造成的采后損失。Guo et al. (2024)利用高光譜圖像和深度學(xué)習(xí)方法（雙分支選擇性注意膠囊網(wǎng)絡(luò)）實(shí)現(xiàn)了健康獼猴桃和軟腐病獼猴桃的分類。與現(xiàn)有方法相比，該方法（圖11）在獼猴桃軟腐病數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出最好的分類性。研究結(jié)果表明，使用高光譜成像技術(shù)可以識(shí)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(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
高宏盛 et al. (2024)為此也利用高光譜成像技術(shù)(470～900 nm)對(duì)軟腐病的早期分類檢測(cè)展開(kāi)研究。該研究以湖北省武漢市“云海一號(hào)”獼猴桃為研究對(duì)象，通過(guò)對(duì)健康獼猴桃及感染軟腐病的不同時(shí)期獼猴桃進(jìn)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(cè)方法（圖11）。該研究使用高光譜成像技術(shù)能夠在獼猴桃感染軟腐?。场矗鋾r(shí)將染病果與健康果成功區(qū)分，實(shí)現(xiàn)了獼猴桃軟腐病的早期無(wú)損檢測(cè)，為獼猴桃的銷售分級(jí)提供了一定的指導(dǎo)意義。
圖12. 總體試驗(yàn)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(shí)，采后不耐儲(chǔ)，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(zhǎng)獼猴桃貯藏期的有效方法。但獼猴桃屬于冷敏性水果，長(zhǎng)時(shí)間低溫條件極易導(dǎo)致果實(shí)發(fā)生冷害，并且冷害癥狀先從組織內(nèi)部開(kāi)始，只有在轉(zhuǎn)移到常溫銷售條件下才會(huì)急劇表現(xiàn)出來(lái)，此時(shí)的損失已無(wú)法挽回。戈永慧 et al. (2022)建立了基于高光譜成像技術(shù)檢測(cè)獼猴桃冷害的方法，實(shí)現(xiàn)了獼猴桃冷害的無(wú)損甄別。不同冷害等級(jí)的‘紅陽(yáng)’獼猴桃的皮下果肉組織的冷害癥狀如圖12所示，‘紅陽(yáng)’獼猴桃冷害癥狀主要表現(xiàn)為皮下組織木質(zhì)化和褐變、果實(shí)內(nèi)部呈水浸狀，皮下組織木質(zhì)化和褐變的面積隨著冷害程度的加劇逐漸增大，獼猴桃內(nèi)部水浸化呈由內(nèi)向外擴(kuò)散的趨勢(shì)。采集圖像后削皮進(jìn)行獼猴桃冷害等級(jí)的判別，通過(guò)觀察皮下果肉木質(zhì)化、水浸狀、褐變等冷害癥狀的面積，
結(jié)合獼猴桃出庫(kù)后的商業(yè)價(jià)值，將冷害分為４個(gè)等級(jí)，判別標(biāo)準(zhǔn)如下：０級(jí)為正常（未發(fā)生冷害）；１級(jí)為極輕（０＜可見(jiàn)病癥≤１/４），不影響果實(shí)銷售，仍具有商業(yè)價(jià)值；２級(jí)為較輕（１/４＜可見(jiàn)病癥≤１/２），失去部分商業(yè)價(jià)值，影響果實(shí)銷售；３級(jí)為嚴(yán)重（１/２≤可見(jiàn)病癥），不可食用，徹底失去商業(yè)價(jià)值。
圖13. 不同冷害等級(jí)的‘紅陽(yáng)’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(zhǎng)下，不同冷害程度獼猴桃的平均光譜的總體趨勢(shì)是相似的，正常樣品的相對(duì)反射率高于冷害樣品，冷害等級(jí)越高，相對(duì)反射率越低，這可能是由于冷害過(guò)程中獼猴桃果實(shí)中的成分發(fā)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(dǎo)致相對(duì)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(jié)與展望
高光譜成像技術(shù)作為一種融合光譜信息和圖像信息的先進(jìn)檢測(cè)手段，在獼猴桃品質(zhì)檢測(cè)中展現(xiàn)出了巨大的潛力。通過(guò)無(wú)損檢測(cè)的方式，它實(shí)現(xiàn)了從獼猴桃內(nèi)部品質(zhì)（如可溶性固形物含量、硬度、顏色）到外部特征（如形狀、畸形等）的全面評(píng)估，為獼猴桃采摘時(shí)機(jī)、分級(jí)、貯藏以及貨架期預(yù)測(cè)提供了科學(xué)依據(jù)。在隱性損傷、病害識(shí)別以及冷害評(píng)估方面，高光譜成像結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用，不僅提升了檢測(cè)的準(zhǔn)確性，還極大地推動(dòng)了果蔬品質(zhì)檢測(cè)的智能化發(fā)展。然而，盡管取得了豐碩成果，仍存在著數(shù)據(jù)處理復(fù)雜、設(shè)備成本高以及現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用難等挑戰(zhàn)。
未來(lái)的主要發(fā)展方向有以下幾個(gè)方面：（1）便攜化與低成本化設(shè)備研發(fā)：通過(guò)集成優(yōu)化硬件設(shè)計(jì)，研制出高效、輕便且經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的高光譜成像設(shè)備，使其適用于田間和市場(chǎng)現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)；（2）智能算法的深入應(yīng)用：結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)技術(shù)，優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)與算法參數(shù)，提高檢測(cè)的實(shí)時(shí)性與準(zhǔn)確性，開(kāi)發(fā)一體化的智能檢測(cè)系統(tǒng)。（3）多模態(tài)數(shù)據(jù)融合：探索將高光譜數(shù)據(jù)與其他無(wú)損檢測(cè)技術(shù)（如熒光成像、近紅外光譜、熱成像）相結(jié)合，進(jìn)一步提升檢測(cè)的全面性和可靠性。
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