拉曼高光谱成像技术不仅可以获取样本的空间分布信息, 图像上每个像素点还包括了完整的光谱信息, 因其信息量丰富的特点已在食品安全检测方面得到了应用。 本研究探索拉曼高光谱成像系统中光在奶粉层中的穿透深度, 以及采集参数和奶粉类型对穿透深度的影响。 实验选取均匀奶粉层样品放置于厚度为5 mm的三聚氰胺样本之上, 检测奶粉层厚度为0.8～4.0 mm时的三聚氰胺特征峰强度, 以此评估光在奶粉层中的穿透性和信号衰减情况。 结果显示当奶粉层厚度一定时, 随着激光功率变大, 拉曼特征峰值随之增加, 此外更长的曝光时间也可以使拉曼信号得到增强。 在激光功率不小于2 W且曝光时间不小于500 ms时, 光在全脂奶粉层的穿透深度可达4 mm。 奶粉层厚度在0.8～4.0 mm范围内, 穿透奶粉层的拉曼信号随着奶粉层厚度增加呈指数式衰减。 在激光功率为8 W、 曝光时间为1 000 ms的条件下, 光在全脂、 低脂和脱脂奶粉层的穿透深度均达到了4 mm。 在相同测量厚度下, 通过脱脂奶粉层接收的拉曼信号弱于通过全脂和低脂奶粉层接收的拉曼信号强度。 研究结果为拉曼高光谱检测中奶粉样品的前处理提供了有益参考。

为实现玉米种子含水率(MC)的精确、快速、无损检测, 消除种子放置方式(胚部朝上/下)的影响, 基于高光谱成像和图像处理技术, 结合变量筛选法, 针对玉米种子正反面放置的不同分别建立对应的MC预测模型。分别采集种子正、反两面高光谱图像, 提取质心区域光谱数据, 采用竞争性自适应重加权变量选择算法筛选特征波段, 建立对应的MC预测模型。对比图像不同部位光谱曲线变化趋势, 挑选4个特征波段(1104, 1304, 1454, 1751 nm)进行波段运算获取种子正、反面信息及质心位置。依据正、反面检测结果, 自主选择对应的MC预测模型对45个验证集样本进行含水率检测。结果表明, 使用波段运算正、反面识别率分别为97.8%、100%; 正、反两面验证集相关系数分别为0.969, 0.946, 均方根误差分别为0.464%, 0.616%。该研究为使用多光谱成像技术实现玉米种子MC的快速无损自动化检测奠定基础。