高光譜成像技術是一種可以同時獲取研究對象的空間和光譜信息的圖像和光譜集成技術。圖像數據反映了物體的外部特征、表面缺陷和污漬，用于分析物體的內部結構和組成。

　　農畜產品是人們賴以生存的必需品, 其質量安全是食品安全的重要基礎, 同時也是食品安全的重中之重。目前, 高光譜成像技術在農畜產品質量安全方面的應用較為廣泛, 在實踐中, 應用高光譜成像技術時主要采用非接觸式的檢測方式, 在成像的同時避免了交叉污染, 并且允許快速和自動操作的輸送系統, 促進了多個樣品的分析。

　　例如可以利用高光譜成像技術實現了對鮭魚魚片氧化降解的快速無損評估, 采用偏最小二乘法(PLS)和多元線性回歸法(MLR)分別建立測定魚片硫代巴比土酸(TBA)含量和pH值的模型, 結果表明, 采用多元線性回歸(MLR)建立的模型有更好的精度相關系數(Rp為0.921, 均方誤差為1.840 μ mol· kg-1)。利用高光譜成像系統實現對羔羊肌肉的判別, 采用線性最小均方(LMS)分類器、支持向量機(SVM)、線性回歸(LR)、線性判別分析法通過對比得到最優算法, 研究表明, 采用線性判別分析法實現羊肉的分類問題結果最為準確。利用近紅外高光譜成像技術, 獲取豬肉表面的高光譜曲線, 結合多元線性回歸建立大腸埃希菌污染預測模型, 最后得到的相關系數為0.88, 表明高光譜成像技術可以較為準確地預測大腸埃希菌對豬肉的污染程度。利用可見-近紅外高光譜成像和機器學習實現對摻假牛肉的快速無損檢測。綜上, 高光譜成像技術在檢測肉類質量和安全方面具備快速、無損、高效的優越性, 在畜產品品質安全檢測這一領域極具潛力。

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