近年來，熒光光譜技術的概念得到了世界的廣泛認可和快速發展，特別是生物熒光傳播光學模型和數學模型的深入發展，實現了生物組織定性定量的無損檢測。熒光法已廣泛應用于藥品、生物產品、質量、植物葉綠素熒光、果蔬無損檢測等方面。

在國外，ColinD.Everard采用熒光成像和高光譜成像技術檢測菠菜表面污染物，.采用最優波段比的熒光成像對污染物的檢測精度高于可見近紅外高光譜。LichtenthalerHK利用熒光成像系統在儲存過程中測量蘋果的熒光圖像。隨著儲存時間的增加，蘋果的藍綠熒光強度繼續增加，并擴展到整個蘋果表面。Byoung-Kwancho采用熒光高光譜檢測小西紅柿的皮膚損傷。熒光高光譜以365nm紫外線燈為光源，結合EMCCD相機和瞬時熒光(IFOV)收集小番茄的熒光圖像，發現藍光區域表皮損傷的熒光圖像非常明顯。通過PCA提取的最佳熒光波長結合方差分析，檢測小番茄損傷的準確性大于99%。IvanSimko采用高光譜和葉綠素熒光成像技術研究新鮮切菜的腐爛，從高光譜圖像中獲取(LEDICF)在葉綠素熒光圖像中獲得(LEDI4)檢測指標，結合這兩個指標，生菜腐爛檢測的準確率高達97%。利用熒光高光譜成像技術檢測西紅柿表面的糞便污染，通過PCA和BRI處理西紅柿表面的污染區和未污染區圖像，灰度圖像可以清楚地區分污染區和未污染區，結果表明BRI優于PCA處理，最佳波段比為705nm和815nm。Wulf和其他激光激發波長為337nm，獲得遠紅外、紅、綠、藍波段蘋果和胡蘿卜的熒光光譜，分析了蘋果和胡蘿卜在儲存過程中新鮮度的變化。結果表明，蘋果在藍綠色波段產生的熒光受葉綠素等多酚的影響，遠紅色和紅色波段產生的熒光僅受葉綠素的影響，胡蘿卜的藍色波段熒光受類胡蘿卜素的影響，基于最小二乘回歸法的熒光特性與色素含量模型的相關系數達到0.99。

本研究表明，基于果蔬色素含量的熒光成像技術作為一種快速無損的檢測方法，可用于監測果蔬儲存過程中的質量變化。Cerovic等選用兩種光學傳感器Dualex和Multiple來檢測葡萄的成熟度。用傳感器中的三種LED燈(紫外線、綠色和紅色)照射葡萄顆粒后，發現葡萄表皮中的黃酮醇(Flavonol)和花青素(Anthocyanin)它能發出藍綠色、紅色和遠紅色熒光，其含量影響熒光強度。基于熒光成像技術，Kondo等實現了腐爛臍橙的檢測。紫外線和白色LED燈照射后，選擇兩種腐爛臍橙，收集其彩色圖像和熒光圖像。臍橙腐爛部分通過比較兩幅圖像采集，消除紫外線燈引起的光暈影響，提取真正的臍橙腐爛部分。將熒光圖像RGB3分量圖中臍橙腐爛部分和正常部分的灰度進行比較。結果表明，在熒光圖像的G分量圖中，腐爛部分的灰度是正常部分的3-5倍，這種差異與臍橙的品種有關。在隨后的研究中，研究小組將腐爛的橙皮和正常的橙皮搗碎，從腐爛的橙皮中提取的熒光活性物質溶解在己烷中，作為腐爛的組，正常的橙皮作為對照組。使用核磁共振(Nuclearmagneticresonance，NMR)技術和質譜法(Massspectrometry，MS)對腐爛組和正常組溶液進行分析，對比兩組溶液的吸收光譜、熒光光譜和激發光譜，發現臍橙腐爛物質的激發光譜和熒光光譜在波長360-375nm和波長530-550nm范圍內出現峰值，這與化學方法提取的細菌物質的光譜變化一致。然后用波長365nm的UV燈照射完整的腐爛臍橙，收集530-550nm波段的熒光圖像，通過圖像分析驗證之前的結論。

在中國，獼猴桃采用405nm激光照射。當激光穿過獼猴桃時，采集誘導產生的熒光散射圖像，選擇多線性回歸和糖度的預測模型，RC=0.932。陳晶晶等熒光高光譜系統采用紫外光源與高性能背照明CCD和行掃描高光譜儀相結合，采集400-1000nm菜葉表面不同濃度農藥的高光譜熒光圖像，選擇感性區域獲得平均光譜曲線，熒光強度與農藥溶液濃度成正比。涂冬成等激光誘導熒光成像系統采用405nm激光發射器、近紅外光譜儀和計算機構建，采用PLS建立嫩度預測模型，相關系數R為0.89。用UV-A(365nm)紫外光源激發熒光，同時使用鹵素燈和線陣CCD攝像頭采集圖像，最佳指數理論對腐爛果實的識別率高達100%。劉海斌用波長635nm的半導體激光照射到物體上。激光擴展其出射光斑的直徑約為20mm。不同光程后，表面反射光和內部組織散射光在空間中相互干擾疊加。CCD相機采集信號，采集的圖像經灰度共生處理后提取特征量，分析了二元標志回歸模型，結果表明建模和預測精度達到97.5%。

熒光光譜技術用于農產品水果和蔬菜的檢測，近年來發展迅速，具有無損、快速、準確性高的優點。激光誘導熒光應用于農產品等相關領域的檢測是一種新興的檢測方法，在水果和蔬菜的檢測中具有獨特的優勢。由于熒光壽命反映了熒光光子衰減的長度，僅與激發光強度有關，不受環境光、熒光散射等因素的影響，具有良好的穩定性。激光誘導熒光高光譜技術應用于水果內部質量無損檢測，可準確預測水果內部質量的快速、準確的檢測和分類。

表1分別列出了國外熒光光譜和熒光成像技術在植物葉片和果實病害檢測中的應用研究，總結了響應激發光源、波段和熒光發射波段。從這些研究中可以發現，在葉片檢測方面，基于鹵素燈、氙氣燈和LED燈的激發波段可以有多種選擇。雖然綠光和紅光也被使用，但它們通常集中在紫外線和藍光的范圍內，而基于激光的激發波長固定在同一裝置中，并集中在藍光和綠光的范圍內。但無論使用哪種光源，葉片的熒光發射波長都集中在紅光波段，即葉綠素熒光；在果實檢測中，激發波段或激發波長集中在紫外線范圍內，而熒光發射波段的分布不集中在某一波段內。

圖1??蘋果不同儲藏時間不同波段下的熒光圖像

表?1 熒光成像技術檢測的響應激發光源、波段和熒光發射波段

圖2?蘋果不同儲藏時間不同比值熒光比值圖像

圖3 ?365nm激發光下破損小番茄不同部分的熒光強度

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圖4 ?農藥濃度為?8mg/kg 葉菜樣品的高光譜熒光圖像及不同濃度梯度樣品的熒光光譜曲線

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圖5 肉脂肪區域熒光百分比增長趨勢及脂肪區域熒光百分比隨存儲時間指數規律增長曲線擬合