(Shao et al., 2024)采用可見-近紅外（Vis-NIR）高光譜成像技術，探索了不同成熟階段冬棗的可溶性固形物含量（SSC）監測與貯藏期分析方法。通過支持向量回歸（SVR）和偏最小二乘回歸（PLSR）模型，研究了中熟與熟透冬棗的SSC與光譜數據之間的關系，結果表明SVR模型在篩選的有效波長下表現出最佳的預測性能，外部驗證集的決定系數（R2）和殘差預測偏差（RPD）分別為0.837和2.47（中熟）及0.806和2.28（熟透）。 閱讀全文 ∨
隨著精準農業的興起，高光譜成像技術在紅棗等農產品的應用前景廣闊。通過實時、無損的檢測，不僅可以提高紅棗的生產效率，減少人工檢查的誤差，還能確保產品質量的一致性，推動紅棗產業向標準化、智能化方向發展。高光譜成像技術在紅棗品質檢測中的應用閱讀全文 ∨
高光譜成像技術在魚類新鮮度檢測中的應用，在魚類摻假檢測中的應用，魚類加工過程檢測中的應用。閱讀全文 ∨
傳統的獼猴桃果實品質檢測方法主要是化學分析方法、質構剖面分析、穿刺等測試方法，這些有損檢測方法在實際應用中存在成本高、破壞性強等局限性。為滿足快速、無損的果品品質監測需求，核磁共振、光譜分析和電子鼻等技術，已被廣泛研究并應用于檢測水果的內部品質。其中，高光譜成像技術作為新興的光學檢測方法，可同時獲取待測對象的內外部品質信息，即二維空間和一維光譜信息。二維空間信息用于直接提取待測對象的外部品質特征（如大小、形狀）；將一維光譜信息與對象特定成分及含量等特征進行耦合分析，可以實現果品內部品質預測評估。閱讀全文 ∨
在該研究中，高光譜成像技術（HSI）主要應用于三文魚地理來源溯源及真實性檢測。通過分析光譜和紋理數據，結合深度學習與數據融合策略，HSI成功實現了不同產地三文魚的精準分類，并有效檢測出摻假現象，為水產品真實性鑒定提供了快速、無損且高效的解決方案。此外，研究開發了一種基于HSI數據的智能云平臺，實現了實時分類，展示了該技術在食品溯源中的實際應用潛力和擴展性。這些成果凸顯了HSI在食品質量檢測與多維數據分析領域的廣泛前景。閱讀全文 ∨
高光譜成像技術憑借其強大的空間和光譜信息獲取能力，已成為植物產品地理來源識別與質量控制的前沿工具。根據研究，高光譜技術結合深度學習模型，可以實現枸杞的地理來源精準分類，準確率高達95.63%。通過特征波長提取，不僅顯著提高了分析效率，還增強了數據的科學解釋性。此外，高光譜與化學分析（如NMR）的結合，能夠進一步揭示樣品化學成分與光譜特征的關聯，為復雜樣品的快速、非破壞性檢測提供創新解決方案。閱讀全文 ∨
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