農業行業
在果蔬品質檢測領域，如何實現對番茄糖度的精準、快速且無損檢測，一直是農業科技與食品工業關注的重點。傳統方法如糖度計測量需破壞樣本，高光譜成像技術則以其無損、高效的特性逐漸成為研究熱點。一項發表于《中國激光》的研究中，科研人員采用彩譜科技FigSpec FS-13高光譜成像系統，成功實現了對番茄果實糖度的可視化分布檢測，為農產品品質分析提供了新的技術路徑。
番茄的糖度是評價其口感與品質的重要指標之一，傳統檢測方法往往依賴取樣測量，無法反映果實內部糖度的空間分布。高光譜成像技術能夠同時獲取樣本的空間與光譜信息，實現成分分布的可視化，尤其適用于果蔬內部品質的無損檢測。
在該研究中，團隊采用彩譜科技FigSpec FS-13高光譜成像系統對番茄樣本進行圖像采集。該系統覆蓋392–1033 nm波段，具備高光譜分辨率與成像穩定性，能夠準確捕捉番茄表面的光譜反射特征。
研究過程中，通過對高光譜圖像進行黑白校正、特征波長篩選與建模分析，結合多元散射校正（MSC）與競爭性自適應加權算法（CARS），建立了糖度預測模型。最終，利用偏最小二乘法（PLS）模型實現了番茄糖度的可視化分布圖生成。
實驗結果顯示，經MSC預處理并結合CARS特征選擇與PLS建模的組合方法，在訓練集與測試集上均表現出較好的預測能力，決定系數分別達到0.967和0.904，模型穩定性較強。
更值得關注的是，研究團隊基于該預測模型，成功將高光譜圖像中每個像素點的光譜信息轉化為糖度值，并通過偽彩色成像技術生成了番茄表面糖度的二維分布圖。圖像清晰展示出糖度在果實不同區域的梯度變化，實現了從“數值檢測”到“圖像化表達”的跨越。
該可視化結果與研究中同步開展的相位成像檢測結論相吻合，印證了高光譜成像在成分空間分布檢測中的可靠性與實用性。
FigSpec FS-13高光譜成像系統具備波段范圍寬、成像效率高、操作靈活等特點，適用于實驗室研究與產線化檢測場景。本研究不僅驗證了該系統在番茄糖度檢測中的有效性，也為其他果蔬的內部成分（如酸度、水分、維生素等）分布分析、病害早期識別、成熟度判斷等提供了可借鑒的方法框架。
彩譜科技在高光譜成像領域持續進行技術研發與產品迭代，致力于為農業檢測、食品工業、環境監測等領域提供更完善的光譜成像解決方案，助力產業智能化升級與品質控制體系構建。
（論文原文可通過www.cnki.net搜索《基于相位成像的番茄果實糖度檢測》進行閱讀）
產品推薦
FigSpec FS-13高光譜相機（線掃描）
產品特點
1. 光譜范圍：400-1000nm
2. 光譜分辨率：優于2.5nm
3. 光譜波段：1200
4. 空間像素數：1920
