作物成分的分析和檢測通常采用化學方法,，使用液相色譜（HPLC）或者分光光度法測量提取物。但是化學方法檢測需要研磨,，具有破壞性,，提取和分析所需的大量時間對于工業(yè)環(huán)境來說是不切實際的。
高光譜成像（HSI）是食品科學領域中新技術,。它可以快速,，非破壞性和非接觸方式分析單個谷物或豆類樣品,，并提供以高通量掃描樣品的可能性，同時可視化空間分布,。
英國的諾丁漢大學Nicola Caporasoa等研究人員利用Specim高光譜分別對咖啡豆的蔗糖,、caffeine、脂質等,；可可豆的多酚含量等,；小麥籽粒蛋白質含量進行無損品質檢測，4篇文章分別發(fā)表在2018年的《Food Research International》（IF：3.520）,、《Journal of Food Engineering》（IF：3.197）,、《Food Chemistry》（IF：4.946）。
1 高光譜成像對綠咖啡豆的蔗糖,、caffeine和葫蘆巴堿無損檢測
咖啡是世界上非常受歡迎的飲料之一,，其綠咖啡豆化合物（包括蔗糖和生物堿）的水平直接影響咖啡的質量?？Х榷怪械乃岷蜕飰A會影響咖啡的風味,。樣本來自巴西，埃塞俄比亞,，墨西哥等13個國家,。對27個批次進行取樣，其中60％經過濕處理,，剩余的40％干燥處理,。從每個批次中隨機取樣10個單豆用于實驗，利用Specim高光譜在980-2500 nm光譜范圍內進行成像,。
圖1：在Robusta和Arabica批次,，在單像素的綠咖啡豆中（a）蔗糖，（b）caffeine和（c）葫蘆巴堿,，數(shù)字表示每種化合物的濃度，mg /g,。粗體數(shù)字表示預測化合物濃度,，然后是每種咖啡豆的參考測量值。
參考文獻：Nicola Caporaso, et al. Non-destructive analysis of sucrose, caffeine and trigonelline on single green coffee beans by hyperspectral imaging, Food Research International, 2018, 106: 193- 203.
2 高光譜成像快速預測綠咖啡豆的水分和脂質含量
綠咖啡豆水分會影響咖啡豆的保質期,，脂質會影響咖啡沖泡的健康和感官,，來自哥倫比亞、印度,、越南等,，共27批綠咖啡豆用于實驗，從每批咖啡豆隨機選擇并單獨分析,，利用Specim高光譜進行成像檢測,。
圖2：咖啡豆的水分含量a）灰度圖像,，顯示在一個光譜帶處從連續(xù)移動臺獲得的反射率超立方體；b）重建圖像,，顯示在單個像素級可視化的預測水分含量,；c）預測咖啡豆另一面水分含量；d）批次細分為置于潮濕條件下的試樣（上部）和在烘箱（下部）中部分干燥試樣,。 數(shù)字表示平均預測水分,，以％表示。
圖3：在綠色咖啡豆中的總脂質含量可視化的應用：Arabica （上圖）和 Robusta（下圖）批次的示例,。該圖的左半部分和右半部分顯示了放置在相對表面上的相同咖啡豆（圍繞y軸旋轉180°）,。數(shù)字是預測平均脂質，根據(jù)每個bean的像素值計算含量,，表示為％（dmb）,。
參考文獻：Nicola Caporaso, et al. Rapid prediction of single green coffee bean moisture and lipid content by hyperspectral imaging. Journal of Food Engineering, 2018, 227: 18- 29.
3 高光譜成像預測可可豆的發(fā)酵指數(shù)，多酚含量和抗氧化活性
可可是巧克力生產的關鍵成分,?？煽啥狗宇惢衔铮寡趸钚院桶l(fā)酵指數(shù)是可可品質的重要參數(shù),。17個可可豆批次中隨機選擇,，使用Specim高光譜成像系統(tǒng)在1000-2500nm的光譜范圍內（HSI）定量預測個體的發(fā)酵指數(shù)（FI），總多酚（TP）和抗氧化活性（AA）,。
圖4：發(fā)酵指數(shù),，總多酚含量和抗氧化活性。單個像素級別（左側的圖片）,，或平均預測值以獲得單豆值（右側的bean）,。白色數(shù)字表示每個可可豆的預測平均值，黑色表示參考測量值,。發(fā)酵指數(shù)值是無量綱的,，總多酚表示為mg ferulic acid equivalent/ g cocoa，而抗氧化活性表示為mmol Trolox equivalent/ kg cocoa,。
參考文獻：Nicola Caporaso, et al. Hyperspectral imaging for non-destructive prediction of fermentation index, polyphenol content and antioxidant activity in single cocoa beans. Food Chemistry, 2018, 258: 343- 351.
4 高光譜成像預測小麥籽粒蛋白質含量
小麥品質中,，蛋白質含量是非常重要的參數(shù)。它會影響烘焙產品的質量,，尤其是麩質面包的生產,。蛋白質含量對終價格產生重大影響，許多國家都以蛋白質含量作為定義小麥價格的關鍵標準,。
樣品主要來自英國各供應商,，還包括加拿大，法國，意大利,，德國和東歐小麥,。不同品種，不同環(huán)境和不同農藝條件的小麥,，總共約190個小麥樣品用于本實驗,，使用Specim高光譜進行成像檢測。
圖5：a）單像素級應用,，顯示背側（左：平均值：12.7％）和腹側（右：平均值：13.5％）相同籽粒的兩面,。批次的參考蛋白質測量：13.1％；b）通過平均每個籽粒的光譜,，左：低蛋白質樣本,，參考蛋白質含量= 10.2％; 預測值= 9.7％。右：高蛋白質樣本,，參考蛋白含量= 15.1％,，預測值= 14.6％。黑色文字：預測值,；白色文本：參考值（％）,。
參考文獻：Nicola Caporaso, et al. Protein content prediction in single wheat kernels using hyperspectral imaging. Food Chemistry, 2018, 240: 32- 42.
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