NIR高光谱成像技术：长枣虫害与可溶性固形物无损检测的创新突破.docxVIP

NIR高光谱成像技术：长枣虫害与可溶性固形物无损检测的创新突破

一、引言

1.1研究背景与目的

长枣作为中国的传统绿色农产品，在农业经济中占据重要地位。以灵武长枣为例，其凭借独特的风味与优良的品质特性，成为宁夏优势特色农产品之一。随着市场需求的不断增长，长枣产业的规模持续扩大，对长枣品质检测的要求也日益提高。

在长枣的生长与储藏过程中，虫害是影响其品质的关键因素之一。长枣易受到多种害虫的侵害，如枣瘿蚊、桃小食心虫等，这些害虫不仅会直接损害果实的外观和内部结构，还会降低果实的营养价值和口感，严重影响长枣的市场价值。据相关研究表明，因虫害导致的长枣损失可达总产量的20%-30%，给枣农和相关企业带来了巨大的经济损失。传统的虫害检测方法主要依赖人工目视检查，这种方法效率低下，且难以检测出果实内部的虫害，容易造成漏检和误检。

可溶性固形物含量是衡量长枣品质的重要指标之一，它直接反映了长枣的甜度和口感，与消费者的购买意愿密切相关。目前，常用的可溶性固形物检测方法主要是折光仪法，该方法需要对样品进行破坏性取样，无法实现对长枣的无损检测。而且，折光仪法只能检测单个样品，难以满足大规模生产和快速检测的需求。

在科技飞速发展的背景下，高光谱成像技术作为一种新兴的无损检测技术，逐渐在农业领域得到广泛应用。高光谱成像技术集成了计算机成像技术和光谱技术的优势，能够在连续空间内同时获得被测物的光谱信息和图像信息，为农产品内外部品质的可视化研究提供了有力手段。在水果品质检测方面，高光谱成像技术已成功应用于苹果、梨、葡萄等水果的糖度、酸度、硬度等品质指标的检测，取得了良好的效果。

本研究旨在利用近红外高光谱成像技术（900-1700nm），结合化学计量学方法和图像处理方法，实现对长枣虫害及可溶性固形物的无损检测。通过开发枣果虫害识别算法，建立长枣可溶性固形物含量的定量分析模型，为长枣的品质检测提供一种快速、准确、无损的新方法，推动长枣产业的高质量发展。

1.2国内外研究现状

在长枣虫害检测方面，国外针对水果虫害检测的研究开展较早，采用了多种先进技术。例如，美国农业部的研究人员利用高分辨率X射线成像技术对柑橘内部的实蝇幼虫进行检测，通过分析X射线图像中果实内部结构的变化，能够准确识别出受虫害的果实，检测准确率达到85%以上。然而，该技术设备昂贵，检测成本高，难以在长枣产业中大规模应用。

国内对长枣虫害检测的研究主要集中在传统方法和一些新兴技术的探索上。传统方法主要依靠人工经验，通过观察长枣的外观特征，如是否有虫孔、变色、畸形等，来判断是否受到虫害。这种方法效率低下，且对于早期虫害或内部虫害难以准确检测。近年来，一些新兴技术逐渐应用于长枣虫害检测，如基于机器视觉的检测技术。有学者利用机器视觉系统采集长枣的图像，通过分析图像中的颜色、纹理等特征，结合支持向量机等分类算法，实现对长枣虫害的识别，识别率可达75%-80%，但对于复杂背景下的长枣虫害检测效果仍有待提高。

在长枣可溶性固形物检测方面，国外研究主要侧重于近红外光谱技术和核磁共振技术。近红外光谱技术通过测量长枣在近红外波段的吸收光谱，利用化学计量学方法建立可溶性固形物含量与光谱特征之间的关系模型，从而实现对可溶性固形物的快速检测。例如，澳大利亚的科研团队利用近红外光谱技术对葡萄的可溶性固形物含量进行检测，建立的预测模型相关系数达到0.9以上。核磁共振技术则是通过检测长枣中水分和糖分的质子信号，来确定可溶性固形物含量，该技术检测精度高，但设备昂贵，检测速度慢。

国内对长枣可溶性固形物检测的研究，除了借鉴国外的技术方法外，也在不断探索适合我国长枣特点的检测技术。有研究采用可见-近红外光谱技术对鲜枣的可溶性固形物含量进行检测，通过对光谱数据进行多元散射校正等预处理，结合偏最小二乘法等建模方法，建立了可溶性固形物含量的预测模型，预测集相关系数达到0.8874，但模型的稳定性和适应性还需要进一步提高。

近红外高光谱成像技术在水果品质检测方面的应用逐渐受到关注，但在长枣虫害及可溶性固形物无损检测中的应用还相对较少。现有研究主要集中在苹果、梨等水果上，对于长枣的研究还处于起步阶段。在长枣虫害检测方面，利用近红外高光谱成像技术结合图像处理算法和化学计量学方法，开发高效准确的虫害识别算法还有待深入研究。在长枣可溶性固形物检测方面，如何优化光谱预处理方法、选择合适的特征波长以及建立高精度的预测模型，也是当前研究的重点和难点。

1.3研究意义

本研究具有重要的理论与实际意义，涵盖长枣产业发展、检测技术创新以及满足消费者需求等多个关键领域。

在长枣产业发展层面，虫害与可溶性固形物含量是影响长枣品质与市场价值的核心因素。准确检测虫害，有助于及时采取针对性的防治措施，降低因虫害导致的