为无损、高效测定菊花花色表型和色素成分及含量，以菊花１６０个品种为研究材料，用紫外分光光度法测定舌状花的色素种类和含量；用高光谱成像技术对菊花不同品种头状花序上不同花轮位置上舌状花不同部位的高光谱反射值进行测定；对高光谱反射指数与舌状花色素含量实测值间的相关性进行分析。结果表明：１）菊花头状花序中轮的舌状花正面的中部或偏后部获得的高光谱测定数据稳定。２）菊花相同色系品种具有相似的高光谱特征曲线，不同色系品种高光谱特征曲线存在差异。３）高光谱反射指数ＲＲｅｄ／ＲＧＲｅｅｎ、ＡＲＩ、ｍ ＡＲＩ、ｍ ＣＲＩ、ＴＣＡＲＩ与菊花舌状花色素含量之间有较好的相关性，并利用８０个品种分别建立了色素成分及含量监．．．

为了分析形成菊花花色的色素成分以搞清楚花色形成的机理,该文对17个菊花品种的花瓣进行了花色表型测定、特征显色反应和紫外--可见光谱扫描分析.结果发现:菊花不同花色(黄色、白色、红色、紫色和橙色)品种的色素由类黄酮和类胡萝卜素两大类组成.黄色花主要含有类胡萝卜素和黄酮类化合物;白色花仅含有黄酮类化合物;红色和紫色花主要由花色素苷和黄酮类化合物组成;橙色花的色素包括类胡萝卜素、黄酮类化合物和花色素苷.该项研究为菊花花色素成分的进一步分离和鉴定等工作奠定了基础,同时也为菊花花色的分子育种提供帮助.

为了研究检测苹果表面轻微损伤的有效的方法,以红富士苹果为试验样本,通过高光谱成像采集系统采集苹果样本的高光谱图像,根据正常苹果表面区域和刚损伤、损伤后(3,10,24h)的损伤区域光谱反射率平均曲线得到有效光谱区域;用掩膜法对图像进行背景分割,并基于有效光谱区域做主成分分析,选取第四主成分(PC4)提取损伤区域,运用阈值分割的方法建立提取损伤区域的算法模型;应用该算法模型对正常苹果和损伤苹果进行检测。检测结果表明:正常苹果样本正确检测率达到100%,损伤苹果样本的正确检测率为97.5%,总体检测精确度高达98.75%,说明利用高光谱成像技术可以有效快速检测出苹果表面的轻微损伤。

为实现准确评估和预测贡梨的冲击损伤，采用波长为397.5～1 014.0 nm的高光谱成像技术与力学参数相结合对贡梨的冲击损伤进行定量研究。利用基于单摆原理的碰撞装置以及智能数据采集系统获得峰值力、平均接触力、损伤面积和平均压强等力学参数，并对力学参数进行统计分析。利用高光谱成像系统获得损伤贡梨的光谱数据。使用Gap-segment求导、SG求导和基线校准(Baseline)3种光谱预处理方法对原始光谱进行预处理，将光谱数据与力学参数相结合分别建立偏最小二乘回归(Partial least squares regression, PLSR)和主成分回归(Principal component regression, PCR)模型。基于基线校准(Baseline)预处理方法，采用竞争性自适应重加权(Competitive adaptive reweighting sampling, CARS)和无信息变量消除(Uninformative variable elimination, UVE)2种算法进行特征波长的选取，将选取的特征波长作为输入变量并结合力学参数建立PLSR模型。力学参数统计分析和建模的结果表明：1)力学参数在一定程度上可以表征贡梨冲击损伤程度。力学参数的平均值随损伤程度的增加而增大，峰值力平均值从138.40 N增大至335.86 N;平均接触力平均值从77.13 N增大至188.20 N;损伤面积平均值从208.07 mm~2增大至544.42 mm~2;平均压强平均值从0.34 MPa增大至0.42 MPa。2)Baseline-CARS-PLSR模型对力学参数的预测效果最优，其峰值力、平均接触力、损伤面积和平均压强的预测集相关系数(R_P)和预测集均方根误差(RMSEP)分别为0.892和31.527 N、0.883和18.861 N、0.895和54.411 mm~2、0.661和0.045 MPa。通过高光谱成像技术与力学参数相结合对贡梨冲击损伤进行定量预测具有一定的可行性，可为贡梨的品质分选及包装方面提供理论支持。

[目的]传统的感官评价和理化分析等检测方法处理时间长，且不能满足批量检测的要求，本研究拟基于近红外高光谱成像技术探索一种快速、无损的大豆紫斑粒和霉变粒的识别方法。[方法]分别将供试种子归为正常粒和病变粒2类以及正常粒、紫斑粒和霉变粒3类，并随机将各类种子分为校正集（用于模型构建）和验证集（用于模型评估）。使用主成分分析（principal component analysis，PCA）结合最大类间方差法（Otsu）对大豆高光谱图像进行背景分割，以对不同类别种子的识别正确率为评价指标，探究光谱判别分析方法与特征波长取样方法的最佳组合方式。[结果]相比于支持向量机判别分析模型（support vector machine discriminant analysis，SVM-DA），基于全谱段构建的偏最小二乘判别分析模型（partial least squares discrimination analysis，PLS-DA）具有更高的识别正确率，对校正集和验证集的总识别正确率分别为95.81%和96.31%。基于竞争性自适应权重取样法（competitive adaptive reweighted sampling，CARS）筛选了15个特征波长，以此构建的CARS-PLS-DA模型对外部验证集的识别正确率为94.26%，高于CARS-SVM-DA模型，可实现对正常粒和病变粒的有效区分。基于全谱段和连续投影法（successive projections algorithm，SPA）筛选的17个特征波长，分别构建了PLS-DA和SPA-PLS-DA模型，可进一步实现对正常粒、紫斑粒和霉变粒的区分。[结论]本研究所构建的判别模型，可实现对大豆紫斑粒和霉变粒的快速检测，为大豆生产、仓储和加工过程中病变种子的高通量快速无损识别提供了理论技术支撑。

[目的]本文旨在探究基于电子鼻和高光谱成像技术实现冷鲜牛肉中微生物生长曲线拟合的可行性。[方法]采用平板计数法测定4 ℃恒温贮藏下冷鲜牛肉中的菌落总数，并采集其电子鼻和高光谱数据；采用Huang模型和Baranyi模型建立基于传统平板计数法、电子鼻和高光谱特征信息的生长模型，并对其进行比较。[结果]基于传统平板计数法构建的生长模型精度较高，模型决定系数R~(2)高达0.993；与平板计数法相比，基于电子鼻特征信息的方法ⅰ和ⅱ所建的生长模型精度略低，R~(2)大于0.871，二者之间的相关系数r为0.917～0.994。基于高光谱信息的方法Ⅰ所建模型R~(2)与之相当，r高达0.998；而基于高光谱响应值的方法Ⅱ所建的模型表现稍差，R~(2)为0.749～0.918，r为0.761～0.859。[结论]电子鼻和高光谱特征信息可用于冷鲜牛肉微生物生长曲线拟合，这为无损检测技术在预测微生物学领域的应用提供了理论支持和技术参考。

为了实现市场上常见红酸枝类Ｄａｌｂｅｒｇｉａ ｓｐｐ．木材的快速无损识别，利用高光谱成像技术对不同红酸枝木材进行种类识别研究。以交趾黄檀Ｄａｌｂｅｒｇｉａ ｃｏｃｈｉｎｃｈｉｎｅｎｓｉｓ，巴里黄檀Ｄａｌｂｅｒｇｉａ ｂａｒｉｅｎｓｉｓ，奥氏黄檀Ｄａｌｂｅｒｇｉａ ｏｌｉｖｅｒｉ和微凹黄檀Ｄａｌｂｅｒｇｉａ ｒｅｔｕｓａ为研究对象，采集高光谱图像并提取感兴趣区域内的反射光谱，采用ｓａｖｉｔｓｋｙ－ｇｏｌａｙ（ｓｇ）平滑算法、标准正态变量变换（ｓｎｖ）和多元散射校正（Ｍｓｃ）对９５５～１ ６４２ ｎＭ波段光谱进行预处理，并通过主成分分析法（ｐｃａ），回归系数法（ｒｃ）以及连续投影法（ｓｐａ）选择特．．．

为实现羊肉新鲜度的快速、无损检测,应用高光谱成像技术对不同存储天数的羊肉建立挥发性盐基氮TVB-N(Total volatile basic nitrogen,TVB-N)含量预测模型。通过高光谱成像系统获取羊肉样本935～2 539nm的高光谱图像,选取样本左上、左下、右上、右下和中间5个位置20×20像素的方形作为感兴趣区域(Region of interesting,ROI),提取ROI并计算区域内样本平均光谱。利用二进制粒子群优化算法(Binary particle swarm optimization,BPSO)和相关系数分析法(Correlation coefficient,CC)提取羊肉TVB-N高光谱特征变量,结合偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)和随机森林回归(Random forest regression,RFR)建模算法,分别建立表征羊肉TVB-N含量的BPSO-PLSR、BPSO-RFR、CC-PLSR、CC-RFR预测模型。依据袋外均方根误差RMSEOOB最小原则,对最佳回归子树和分裂特征2个主要参数进行寻优以提高RFR建模算法的预测精度。比较4个模型的预测效果发现,BPSO-RFR模型的预测精度最高,其校正集决定系数R_c~2和均方根误差RMSEC分别为0.87和2.99,预测集决定系数R_p~2和均方根误差RMSEP分别为0.86和3.36。综上,高光谱成像技术和机器学习算法的有机结合为快速有效检测肉品新鲜度提供了理论依据。

对9个非洲菊品种花瓣进行了特征颜色反应和紫外-可见光谱分析.结果表明:非洲菊不同花色品种的花色素由类黄酮、类胡萝卜素和花色素苷三大类组成.黄色花主要含类胡萝卜素和类黄酮;白色花仅含有黄酮类化合物;红色和紫色花主要由花色素苷和黄酮类化合物组成.

该文建立了基于高光谱成像技术的复合绝缘子表面污秽状态检测实验平台。基于实验平台的实验内容包括污秽绝缘子制备、高光谱数据采集与处理、建立分类模型等，并通过分析不同污秽状态绝缘子光谱曲线的差异，对绝缘子污秽状态进行了准确分类。该实验平台涉及光学、高压、计算机等多个学科，是学生综合利用多学科专业知识处理绝缘子污秽状态分类问题的专业实验平台，既可培养学生知识拓展能力和实践应用能力，也能帮助他们很好地理解绝缘子特性和污闪现象。

【目的】实现对结球甘蓝叶片含水量的无损检测，为结球甘蓝田间水分管理提供参考依据。【方法】设置结球甘蓝的整个生长季设置23.33 L/株（CK）、11.33 L/株（W1）、15.33 L/株（W2）、19.33 L/株（W3）、27.33 L/株（W4）、28.33 L/株（W5）共6个灌水量处理，收集结球甘蓝莲座期和结球期各99个结球甘蓝叶片样本光谱数据，采用卷积平滑法（Savitzky-Golay）、移动平均法（Moving Average）、归一化法（Normalization）和多元散射矫正（Multiple Scattering Correction）进行预处理，连续投影算法（Successive project - ion algorithm）进行特征提取，多元线性回归模型（Multiple Linear Regression）进行建模。【结果】在波段400～1000 nm，不同灌水量的结球甘蓝叶片含水量模型的预测精度差异明显。经过预处理的原始光谱建立的预测模型精度均有一定程度提高，其中Savitzky-Golay预处理效果最好。特征提取方法提高了光谱数据质量和准确性；在结球甘蓝莲座期和结球期优选出连续投影算法进行特征波段提取最佳，分别筛选出5和6个特征波长，2个时期筛选出的特征波长基本都在一定的水分敏感波段范围。在结球甘蓝莲座期和结球期，通过多元线性回归建模方法建立的结球甘蓝叶片含水量预测模型都取得了比主成分回归和偏最小二乘回归更高的预测精度；多元线性回归模型的校正集相关系数和均方根误差在莲座期为0.8927和0.8757，在结球期为0.9167和0.9014。【结论】高光谱技术可成功监测结球甘蓝叶片在不同生育期的含水量，为农田水分管理提供依据，为精准灌溉提供技术支撑。

采集不同氮素处理水平下的油菜植株不同叶位和叶片部位的高光谱数据、SPAD值和叶绿素含量实测值,在筛选原始高光谱数据预处理方法的基础上,比较基于偏最小二乘(partial least squares,PLS)模型和最小二乘-支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)的SPAD预测模型。结果表明,基于标准正态变量校正(standard normal variate,SNV)预处理方法的LS-SVM模型(SNV-LS-SVM)为最佳高光谱-SPAD预测模型,可准确预测油菜叶片SPAD值空间分布和可视化结果。基于SPAD空间分布结果提取不同叶位和叶片部位的SPAD值,将其与对应植株和叶片位置的实测叶绿素含量进行相关性分析,结果显示,油菜SPAD值最佳测量叶位为顶四叶的顶部。

【目的】柑橘黄龙病(Citrus Huanglongbing,HLB)是一种无法根治且易扩散的病害,建立柑橘黄龙病病情诊断及分类的方法,以及时发现并去除病株,防止感染其他果树。【方法】基于高光谱成像技术,利用最小噪声分离变换进行降维去噪、像元纯净指数获取纯净像元并建立训练集,通过Fisher判别法对柑橘黄龙病病情进行鉴别并分类。【结果】通过对训练集设置适当的门限值,柑橘黄龙病病情识别正确率达90%以上。【结论】利用高光谱技术进行柑橘黄龙病病情诊断具有较高的可行性。

南果梨是一种重要的水果品种，其酸度是评估果品质量的重要指标之一。然而，传统的南果梨酸度检测方法通常需要破坏性采样和化学分析，不仅耗时费力，而且容易导致样品污染和浪费。因此，旨在探索一种基于高光谱成像技术的无损检测方法，以实现对南果梨酸度的快速、准确、无损检测。首先，采集室温20℃下不同贮藏天数南果梨的高光谱数据，其光谱波长范围为400～1 000 nm，并且通过理化实验测量南果梨样本的可滴定酸；其次，采用多元散射校正（multipli-cative scatter correction,MSC）、标准正态变换（standard normal variate,SNV）、Savitzky-Golay平滑滤波等多种方法对光谱数据进行预处理，建立偏最小二乘回归模型（partial least squares regression,PLSR），选择出建模效果最佳的预处理方法，结果显示MSC方法效果最优；然后结合连续投影算法（successie projection algorithm,SPA）提取特征波段，在700～900 nm范围内确定9个特征光谱变量；最后，以提取出的9个特征光谱变量作为输入矢量，分别建立PLSR模型、极限学习机（extreme learning machine,ELM）模型以及遗传算法（genetic algorithm,GA）和粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）优化的BP神经网络模型。研究结果表明，基于MSC预处理和SPA算法特征提取的PSO-BP模型预测精度最高，效果最好，预测集决定系数Rp2=0.911,RMSEP=0.032。可见，基于高光谱成像技术的SPA-PSO-BP模型可用于南果梨酸度的检测，为南果梨的品质评价提供参考。

苹果果实易发生病害，传统的苹果病害的检测不适应苹果分级在线检测的要求。为了实现病害苹果快速、有效的在线检测，采用高光谱成像技术对寒富苹果的炭疽病、苦痘病、黑腐病和褐斑病的病害果进行无损检测研究。根据正常区域与病害区域光谱相对反射率差异，提出改进流形距离方法。综合计算病害与正常区域，病害与果梗／花萼区域，正常与果梗／花萼区域的光谱相对反射率的总改进流行距离Ｌ值，从而从全波段中选择了３个特征波段，分别为７００，７６５，９０４ｎｍ。对７００ｎｍ特征波段下的图像进行阈值分割，以此获得掩膜图像，并对掩膜后的图像二次阈值分割提取感兴趣区域。将３个特征波段下对应的光谱相对反射率分别组合，作为ＢＰ神经网络的输．．．