蘋果是我們日常生活中常見的一種水果，人們在選擇蘋果時不在過多的關注其外在，而更注重其內部品質的好壞。但傳統蘋果內在品質檢測損耗嚴重，且耗時長，因此，為了快速、無損的對蘋果的內外品質進行檢測，人們引進了高光譜成像技術。本文介紹了高光譜成像儀在蘋果內外品質檢測中的應用。
蘋果內外品質檢測的重要性：
蘋果作為農產品的重要組成成分，蘋果的質量安全問題顯得越來越重要，在購買蘋果時，消費者不僅重視其外形，而且對于其內部品質也越來越在乎。而蘋果在采摘或者運輸過程中，會不可避免的因為一些外力原因造成不同程度的損傷，有些損傷表面看不出來或者不明顯，但是損傷部位的內部品質卻已經發生了變化，所以對于蘋果外部損傷的檢測至關重要。尤其是在蘋果的次表面有損傷缺陷時，其造成原因多產生于采摘前非科學性管理以及采摘后的處理不當，會導致蘋果的進一步病變，比如微生物感染、內部生理病變（例如蘋果的糖化病等），蘋果的次表面缺陷的特點是：外部與正常蘋果沒有區別，傳統的人眼檢測和表面檢測判別不出，容易迷惑消費者，從而對消費者造成或大或小的傷害，不利于蘋果的長期穩定銷售以及蘋果制品的在線生產。
以前人們是以蘋果外部有無缺陷來挑選蘋果，現在消費者更加看中水果內部品質的好壞，而蘋果是我們日常生活中的常見品，它與我們的生活變得日益密切，蘋果的好壞與消費者健康有著重大的聯系。然而，由于新鮮的水果含水量和含糖量高，并且極易受損，造成嚴重的經濟損失。目前，對于蘋果品質的分級，從剛開始的表面檢測逐漸轉向內部品質的檢測，但是，我們發現傳統的水果缺陷檢測方法存在很多缺點：無法滿足水果的批量檢測；破壞水果完整性；耗時比較長；效果直觀性差等，因此，為了快速、無損、高效的檢測蘋果的品質，就可以使用高光譜成像技術。
高光譜成像儀在蘋果內外品質檢測中的應用：
高光譜成像技術是圖像處理技術融入于光譜技術當中的一種新興技術，在進行高光譜數據采集時，形成的光譜圖像中，不僅可以看到該樣本的空間二位信息，還可以形成每個圖像中各個像素點上的光譜信息，并且每個像素上的光譜信息都是一條連續的曲線，而同時在這一條連續曲線上的每個波段下都能查看該波段下的圖像信息，從而實現“圖譜合一”。因為高光譜技術能將圖像、光譜合二為一的特點，它不僅能像可見-近紅外光譜技術一樣能夠檢測物質成分，而且它還具備機器視覺技術的功能。由此，高光譜技術可以通過分析圖像信息和光譜信息，進而來檢測待檢測樣品的內部成分含量、空間分布等信息。
利用高光譜成像儀采集蘋果的高光譜圖像，高光譜圖像不但包含待測物質的圖像信息，同時還含有其光譜信息，前者可以全面反映物質的外部特征、外部損傷缺陷及污斑等情況，而這些外部品質特征無法通過肉眼或者普通相機進行檢測。由于光譜特性是不同化學成分的物質所具有的固有特征，所以光譜數據又可以對物體內部物理結構及化學成分進行分析，結合該信息不僅可以大大提高目標進行定量分析的能力，同時還可以對樣品進行定性分析。
而高光譜成像儀對于蘋果外部缺陷的檢測大多是利用高光譜數據的圖像信息進行識別，利用高光譜數據的光譜特性對蘋果的內部品質進行并進行回歸預測。其原因是因為被測對象的外部品質的特征（大小、顏色、缺陷、形狀等）能夠通過高光譜的圖像信息進行直接的反映，而其內部的物理結構和化學成分則能夠利用高光譜的光譜信息進行反映。利用高光譜成像技術對蘋果內外品質進行檢測，然后對全波段蘋果圖像做主成分分析，并根據主成分圖像的特征向量優選出具有特征的波段，針對特征波段選取相應的圖像處理和識別，最后利用圖像差值算法，就可以對蘋果的品質進行評定。
