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【上期回顧】我們介紹了高光譜成像技術(shù)在糧食水分、脂肪酸、蛋白質(zhì)等理化品質(zhì)檢測中的最新研究進展，展示了其在糧食品質(zhì)可視化和精準定量中的強大潛力?！颈酒诳袋c】今天我們將進一步聚焦高光譜成像技術(shù)在糧食品種識別與不完善粒檢測中的應(yīng)用，從假種子識別、混雜品種分辨，到霉變、蟲蛀等缺陷的精準分類與可視化分析，一起看看高光譜如何“看穿”每一粒糧食的內(nèi)外品質(zhì)，為糧食安全保駕護航！1.高光譜成像技術(shù)在糧食品種識別中的應(yīng)用Zhangetal.(2024)提出了一種基于高光譜成像和深度一類學習（OC...
糧食，不僅是填飽肚子的“剛需”，更是關(guān)系國計民生的“硬核科技”。隨著人們對食品安全和營養(yǎng)健康的關(guān)注不斷加深，如何快速、無損、精準地評估糧食品質(zhì)，成為農(nóng)業(yè)科技領(lǐng)域的研究熱點。而高光譜成像技術(shù)，作為融合了光譜分析與圖像處理的前沿工具，正逐步滲透進糧食檢測、品種分選、儲藏監(jiān)控等多個環(huán)節(jié)。本期內(nèi)容將聚焦高光譜成像在糧食品質(zhì)理化指標檢測中的研究進展，帶你了解水分、蛋白質(zhì)、脂肪酸等關(guān)鍵參數(shù)如何“可視化”，探索高光譜在糧食智能檢測中的無限潛力。1.糧食品質(zhì)檢測的重要性我國是世界*一糧食生產(chǎn)...
應(yīng)用方向顯微高光譜成像系統(tǒng)被成功應(yīng)用于土壤中Mycogoneperniciosa（惡性傘殼霉）厚垣孢子的高精度檢測，為農(nóng)業(yè)病害早篩提供了技術(shù)支撐。該設(shè)備具備微米級空間分辨率與400–1000nm連續(xù)光譜采集能力，可在無需染色或標記的情況下識別微小病原體，極大提升了病害監(jiān)測的效率與準確性。通過結(jié)合高光譜成像與AI算法（如FasterR-CNN等深度學習檢測模型），該系統(tǒng)能夠?qū)碗s背景下的微小結(jié)構(gòu)進行自動識別、目標定位與類別判斷，克服傳統(tǒng)顯微鏡在識別精度和批量處理方面的局限。背景...
推掃高光譜成像儀的角色定位可以從以下幾個方面進行闡述：一、技術(shù)定義與特點推掃（pushbroom）是航天科學技術(shù)領(lǐng)域中通過探測器陣列連續(xù)掃描實現(xiàn)遙感成像的工作模式，屬于線視場掃描方式。推掃高光譜成像儀結(jié)合了成像技術(shù)與光譜技術(shù)，能夠同時探測目標的二維幾何空間及一維光譜信息。其主要特點包括光譜分辨率高、靈敏度高、光譜響應(yīng)范圍寬以及多波段測量等。二、應(yīng)用領(lǐng)域與角色1.地球資源調(diào)查與環(huán)境監(jiān)測：推掃高光譜成像儀能夠精確測量地表植被、農(nóng)作物、土壤、巖石、水體等地物的光譜信息，為地球資源調(diào)...
應(yīng)用方向：本文將顯微高光譜成像技術(shù)應(yīng)用于黑色素瘤與色素痣組織切片的區(qū)分與早期診斷。該技術(shù)可在顯微鏡下采集組織切片的高光譜圖像，融合空間結(jié)構(gòu)信息與光譜反射特征，在無需額外染色或標記的情況下，有效識別肉眼難以分辨的生化差異，從而克服傳統(tǒng)診斷對經(jīng)驗依賴性強、誤判風險高等問題。通過構(gòu)建智能輔助診斷模型，顯微高光譜技術(shù)實現(xiàn)了對病理切片中良性與惡性組織的自動化分類。研究表明，該技術(shù)不僅顯著提升了診斷的準確性，還可與深度學習模型高效融合，推動病理診斷從經(jīng)驗主導向數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能化轉(zhuǎn)變。因此，...
便攜式高光譜相機是一種能夠在多個光譜波段（包括可見光、近紅外、短波紅外等）上獲取圖像數(shù)據(jù)的設(shè)備。與傳統(tǒng)相機相比，高光譜相機可以捕捉更豐富的光譜信息，從而能夠提供比普通圖像更多的細節(jié)。由于其便捷性和高效性，便攜式高光譜相機在多個領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。以下是一些常見的應(yīng)用場景：1.農(nóng)業(yè)與植保作物監(jiān)測與疾病檢測：高光譜相機能夠檢測作物的健康狀況，通過分析植物的葉綠素含量、水分水平等，評估作物的生長狀態(tài)和潛在的病害。特別是早期的植物病害，如真菌感染或水分壓力，通常會在光譜上表現(xiàn)出明顯的...
應(yīng)用方向：本文將顯微高光譜成像技術(shù)應(yīng)用于白細胞的快速檢測與分類識別，充分發(fā)揮了高光譜圖像在獲取細胞空間結(jié)構(gòu)與光譜特征信息上的雙重優(yōu)勢。通過高分辨率的顯微成像，系統(tǒng)可在納米級尺度下對血液涂片中的白細胞進行成像，實現(xiàn)對細胞中蛋白質(zhì)、酶類等成分差異的敏感響應(yīng)。與傳統(tǒng)基于RGB圖像的檢測方法相比，顯微高光譜技術(shù)能更準確地區(qū)分形態(tài)相近、色澤相似的細胞類型。此外，研究還表明，該技術(shù)在結(jié)合深度學習模型后，可實現(xiàn)自動化、精準化、可解釋的細胞識別，為血液學領(lǐng)域的智能輔助診斷提供了新路徑，也展示...
4.2高光譜成像技術(shù)在鮮棗內(nèi)部品質(zhì)檢測中的應(yīng)用(Shaoetal.,2024)采用可見-近紅外（Vis-NIR）高光譜成像技術(shù)，探索了不同成熟階段冬棗的可溶性固形物含量（SSC）監(jiān)測與貯藏期分析方法。通過支持向量回歸（SVR）和偏最小二乘回歸（PLSR）模型，研究了中熟與熟透冬棗的SSC與光譜數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，結(jié)果表明SVR模型在篩選的有效波長下表現(xiàn)出最佳的預(yù)測性能，外部驗證集的決定系數(shù)（R2）和殘差預(yù)測偏差（RPD）分別為0.837和2.47（中熟）及0.806和2.28（熟...
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