甘薯又稱紅薯或番薯，營養豐富，是我們日常生活中非常好的營養食品。對甘薯的品質進行檢測，不僅可以提升甘薯的商品價值，還可以為甘薯產品的品質指標提供依據。本文介紹了高光譜成像技術在甘薯品質無損檢測中的應用，感興趣的朋友可以了解一下！

甘薯品質傳統檢測方法：

甘薯又稱紅薯或番薯，屬旋花科一年生或多年生植物，在熱帶和亞熱帶地區很常見，是一種高產穩產、抗旱性強、適應性強、易種植的糧食作物。甘薯不僅含有糖類、維生素、蛋白質和礦物質等多種功能性成分，同時也是加工淀粉、面粉和乙醇等工業產品的良好原料來源。研究表明，甘薯對健康有巨大的益處，可以起到抗氧化、抗腫瘤、保護肝臟、保護心臟、提高免疫力等保健作用，其品質的優劣，對于進一步開發和利用甘薯產品具有重要意義。

目前，甘薯品質常用檢測方法主要是感官評定法、理化檢測法和儀器檢測法，可能存在操作方法繁瑣、成本較高、檢測速度慢、試劑污染、主觀因素大等缺陷，不能滿足甘薯大批量快速檢測的需求。因此，尋找一種適宜大批量、簡便、快速、破壞性小、無污染、精確可靠且實時的檢測方法，對甘薯的品質控制意義重大。近紅外光譜（NIR）是一種多組分質量分析工具，已被應用于肉類、糧食、食用油、乳制品、水果和蔬菜中成分（如水分、脂肪、蛋白質、低聚果糖等）的檢測。然而，NIR波長分辨率低，無法獲得食品視覺檢測的空間信息。機器視覺法可以在一個場景中提供大量關于待測物質性質和屬性的信息，在食品的表面缺陷檢測和分類中應用廣泛。視覺系統通常基于彩色攝像機，使用紅、綠、藍波長為中心的三個濾光片來捕捉圖像，在獲取物品外部或內部成分的光譜信息方面受到限制。

高光譜成像技術（HSI）則整合了兩種技術的優點，既可以獲取空間信息，又可以收集圖像每個像素的光譜信息。HSI是一種振動光譜技術，通過電磁輻射與共價鍵分子振動模式的相互作用來反映食品的理化性質，基于光源對不同種類食品波長反射率、離散度不同，同時反映其內部和外部特征，實現定量和定性檢測。HSI具有分辨率高、檢測速度快、重現性好、非破壞性、及時性、連續多波段、操作簡便的特點，可以有效補足傳統檢測方法的技術限制，是各類食品品質檢測的潛在有效手段之一。

高光譜成像技術在甘薯品質無損檢測中的應用：

高光譜成像技術在甘薯品質無損檢測中的應用主要體現在以下幾個方法面：

1.甘薯質構特性的檢測

質構特性是一種以力學特性為主的綜合物理屬性，通過食品與人體口腔等部位的接觸感知來反映食品組織結構和口感，與食品破碎過程中的變形、分解、流動等性質有關。質構特性在甘薯品質評估中占據重要地位，直接影響生鮮甘薯的食用品質和采后加工品質。目前質構特性的檢測方法常采用儀器測定法，主要包括質地多面分析（TPA）法、剪切法、穿刺法、單軸壓縮法等。這些方法耗時長、檢測速度慢，且對樣品的破壞性較大。高光譜成像（HSI）技術因其高效、準確性高、不破壞樣品、分辨率高等特點，在果蔬、肉類的質構特性檢測方面應用廣泛。利用高光譜成像技術采集甘薯的光譜信息，并利用主成份分析（PCA）等方法實現了甘薯樣品感興趣區域的提取，建立相應的預測模型，就可以對甘薯質構特性進行定量評價。

2.甘薯水分的檢測

水分是食品的基本成分，既可以作為某些物質的溶劑和載體參與生理生化反應，又可以作為維持食品感官質量和食品品質的重要評估指標。水分在食品中的含量極大的影響食品的外觀、風味、新鮮度，含量高的食品呼吸強度高、生理生化反應迅速、附著的微生物繁殖速度快、食品品質劣變的速度也隨之加快，及時高效地測定其含量是評價食品的營養、食用和加工品質的一項不容忽視的工作。水分含量的測定方法分為直接法和間接法。直接測定法是指基于食品中水分自身的理化性質進行水分含量測定，如重量法、蒸餾法、卡爾費休法；間接測定法是指利用食品的密度、折射率、電導率等物理性質實現水分測定的一種方法，如電阻法、電容法、核磁共振法。目前實驗室常用的方法為直接干燥法，存在耗時長、操作繁瑣、需多次反復稱重方能準確測量的缺點，無法滿足快速檢測的需求。采用高光譜成像技術可以建立光譜信息和甘薯水分含量之間的線性關系，通過提取對應的特征波長，建立預測模型，從而可以實現甘薯水分含量的快速檢測。

3.甘薯淀粉等營養成分的檢測

甘薯淀粉含量豐富，是生產食用淀粉的主要原料作物，同時含有碳水化合物、維生素、礦物質、膳食纖維等多種營養成分。淀粉作為食品原料或食品添加劑在開發食品中起著至關重要的作用，如增稠劑、穩定劑、甜味劑等。淀粉通過提高食品的保濕性，控制食品中的水分流動，進而維持儲存過程中食品的品質。此外淀粉還可以用作食品和制藥行業感興趣物質的傳遞載體，如抗氧化劑、著色劑、香料以及藥物活性蛋白質等。因此，檢測甘薯淀粉含量對改進甘薯加工工藝具有重要意義。用于淀粉含量測定的傳統方法主要包括碘顯色法、酶消化法、費林試劑直接滴定法和液相色譜法，不僅操作繁瑣、耗時、費力，難以實現對大量甘薯中淀粉含量的快速監測且有化學試劑污染的可能性。利用高光譜成像技術采集甘薯的高光譜圖像，然后篩取感興趣的區域，建立相應的預測模型，就可以對甘薯淀粉進行分析。