食品行業
本研究應用了400-1000nm的高光譜相機，可采用杭州彩譜科技有限公司產品FS13進行相關研究。光譜范圍在400-1000nm，波長分辨率優于2.5nm，可達1200個光譜通道。采集速度全譜段可達128FPS，波段選擇后最高3300Hz（支持多區域波段選擇）。
鮮棗營養豐富，風味獨特，是深受人們喜愛的一種食品，具有較高的經濟價值，近年的栽培面積和產量迅速提高。但是鮮棗極易腐爛，保存期短，對采后鮮棗進行干制成為延長棗的供應期，提高附加值，保證棗農收入的重要手段。干棗的產地和品種對其品質和價格有重要的影響，目前市場上干棗的品種和產地造假日趨嚴重，極大影響了棗農的經濟利益。所以有效識別干棗的產地和品種對于保護棗的品牌、維護當地棗農的經濟利益具有重要的意義。
可見/近紅外（VIS/NIR）光譜分析技術主要基于有機物分子中含H基團，如C-H、N-H、O-H等伸縮振動的各級倍頻，以及這些基團伸縮振動與彎曲振動的頻吸收，涵蓋了大多數類型有機化合物的組成和分子結構信息。不同品種和產地的農產品，因品種、栽培模式和生長環境的不同。 其內部的質地、組分含量存在較大差異，可通過其近紅外光譜反映出來。可見/近紅外技術具有快速、無損和易于實現在線監測的能力，在水果、肉類、葡萄酒、醋以及谷物和藥材等食品和農產品的品質評價、品種和產地的判別中得到了廣泛的應用。近年來，可見/近紅外光譜技術在鮮棗的缺陷、損傷、成分含量檢測、酵母菌數量以及品種和產地等方面的研究都取得了較好的結果，已有相關的研究報道。但是，目前還鮮見針對干棗的品種判別及品質的近紅外檢測研究報道。
本研究以干棗為研究對象，采集干棗樣本可見/近紅外反射光譜，采用建立多元散射校正、一階導數法和二階導數法對反射光譜進行預處理，采用主成分分析法結合馬氏距離和線性距離判別法，建立干棗的品種判別模型，并比較不同數據處理方法建立判別模型對干棗品種判別準確度，以期建立有效的干棗品種判別模型，為快速、無損地判別干棗的品種提供理論依據。
本文研究利用可見/近紅外反射光譜快速地判別不同品種的干棗。對反射光譜分別進行多元散射校正、一階導數處理和二階導數處理，對光譜進行主成分分析法，使用馬氏距離法和線性距離法結合全交叉驗證法，確定最優主成分數。利用主成分建立品種判別模型，實現了對不同品種干棗的快速判別。結果表明，可見/近紅外反射光譜經過多元散射校正處理后選擇的優化主成分組合，對3種干棗的品種判別結果最好，判別準確性達到了100%，準確性是可接受的。試驗研究表明可見/近紅外光譜反射技術可用于干棗品種判別，本研究可為可見/近紅外光譜技術在干棗品質快速檢測中的應用提供一定的技術基礎。
