随着光斑检测技术和图像处理技术的不断发展与进步，基于多模光纤光斑的传感技术日益成熟，利用多模光纤输出光斑图样携带的光纤空间状态信息可得到光纤的受干扰信息及其受干扰程度，具有重要的应用价值。从各个应用领域出发，详细介绍了多模光纤光斑图样的应用与发展。层出不穷的研究成果和丰富的应用场景都体现出光纤光斑传感技术有着巨大的发展潜力。最后，展望了未来多模光纤光斑图样在传感领域的研究方向。

鉴于晚疫病可对马铃薯造成毁灭性灾害, 对受晚疫病胁迫的马铃薯叶片进行了高光谱图像特征研究。 旨在探索马铃薯叶片的高光谱图象特征与晚疫病害程度的关联, 以实现准确、 快速、 无损的晚疫病诊断。 采用60片马铃薯叶片, 对其中48片采用离体方式接种晚疫病菌, 所剩12片作为对照, 染病前后连续观测7天, 得到染病和健康样本。 健康和染病样本按照染病时间和染病程度不同采用374～1　018 nm波段范围的可成像高光谱仪分别采样, 基于ENVI软件处理平台提取图像中感兴趣区的光谱信息, 并采用移动平均平滑、 导数处理、 光谱变换、 基线变换等预处理方法提高信噪比, 建立了最小二乘支持向量机（LS-SVM）的识别模型。 9个模型中, 基于原始光谱(不预处理)和光谱变换预处理后的数据所建立的模型预测效果最好, 识别率均达到了94.87%。 表明基于高光谱成像技术可以实现晚疫病胁迫下马铃薯病害程度的有效区分。

酵母菌是引起鲜枣发酵的主要微生物。 以室温(20 ℃)贮藏的鲜枣为研究对象, 应用近红外光谱, 建立了检测鲜枣内酵母菌的动力学模型, 从而预测室温贮藏鲜枣的保鲜期, 以确保鲜枣的品质安全。 通过对近红外光谱预处理方法和特征波数的优选, 分别建立了室温贮藏下鲜枣内酵母菌的近红外光谱定量检测模型和反映其变化规律的动力学模型。 结果表明, 在全光谱范围内, 采用多元散射校正光谱预处理方法, 通过多元线性回归, 建立的鲜枣内酵母菌菌落总数的近红外光谱模型预测效果最好, 其中校正集的相关系数为0.950, 均方根误差为2.560, 预测集的相关系数为0.863, 均方根误差为2.477。 结合鲜枣的近红外光谱, 其零级反应动力学模型可以较好地描述酵母菌的变化情况, 鲜枣光谱吸光度值与贮藏时间的动力学模型为Bt=171.395-124.445x1-109.945x2-32.763x3-7.899x4-1.426x5-4.857x6+0.045t, 其相关系数为0.996, 标准偏差为2.561。 酵母菌安全限量为100 000 cfu·g-1, 当酵母菌菌落总数初始值小于等于10 cfu·g-1时, 预测鲜枣在室温下的贮藏时间为8 d, 也可根据鲜枣中的酵母菌菌落总数初始值的不同实现实时监测鲜枣内部酵母菌菌落总数信息及其安全的贮藏时间。

我国的鲜食枣品种多样, 不同的品种其肉质有差异, 其食用品质也有差别。 此外, 鲜枣收获时有裂果, 裂果导致其果肉外露, 腐烂变酸, 失去食用价值, 并且腐烂变质的水果, 很容易传染给完整果, 因此有必要将裂果和完整果进行分开贮藏, 以减少损失。 本研究采用近红外光谱快速鉴别鲜枣品种及裂果。 以室温(20 ℃)贮藏的鲜枣为研究对象, 应用近红外光谱, 对2个不同品种的鲜枣进行光谱分析, 采用平滑法、 多元散射校正、 一阶微分和二阶微分方法对光谱进行预处理, 再用回归关系法和主成分分析法进行波数选择, 建立3层人工神经网络鉴别模型, 结果表明, 鲜枣品种和裂果鉴别的正确率均可达100%, 可鉴别鲜枣品种和裂果, 以减少鲜枣贮藏的损失。 说明近红外光谱可以实现鉴别冬枣和梨枣品种, 以及正确的识别完整果和裂果, 为鲜枣的分类贮藏和加工提供理论依据。

蒸煮损失和嫩度是决定猪肉的食用品质的重要指标, 文章提出了可见光/近红外漫反射光谱检测真空包装猪肉的蒸煮损失和嫩度的新方法, 从而实现对其快速、 无损、 无污染测定。 利用光谱专用分析软件Unscrambler9.6对采集的近红外漫反射光谱分别进行卷积平滑、 二阶微分法和多元散射校正预处理, 用偏最小二乘法(PLS)建立其定量校正模型。 结果表明近红外光谱漫反射法的预测值与常规方法测定值的相关系数分别为0.81和0.78。 该研究结果说明基于可见光/近红外光谱漫反射光谱的检测方法简便易行, 是无损检测猪肉的蒸煮损失和嫩度的较好方法。

为了快速无损测定猪眼肌肌内脂肪中脂肪酸含量,提出了近红外光谱技术检测的新方法。 选用气相色谱法作为猪眼肌肌内脂肪中脂肪酸测定的标定方法,采用漫反射光纤探头采集由低密度聚乙烯塑料袋包装的猪眼肌样品的光谱， 来测定眼肌内脂肪中脂肪酸的含量。 利用光谱专用分析软件Unscrambler9.6, 对采集的光谱用平滑， 二阶微分法进行预处理, 用偏最小二乘法(PLS)建立其定量检测模型。 用于本实验的样本总数为82， 将异常点除去后， 将样品分为校正集和检验集。 用校正集的样品来建立定标方程， 再用它来预测检验集样品的值。 结果表明， 脂肪酸C14∶0， C15∶1， C16∶0， C16∶1， C18∶0， C18∶1， C18∶2， C18∶3， C20∶1， C20∶4， SFA， MUFA和PUFA校正模型的相关系数分别为0.57， 0.76， 0.71， 0.77， 0.62， 0.81， 0.86， 0.91， 0.85， 0.91， 0.67， 0.81和0.95。 可见, 用该方法测定肌内脂肪中脂肪酸有较高的测定精度， 因此， 应用近红外光谱对猪眼肌肌内脂肪中脂肪酸含量的快速无损检测具有可行性。

了快速无损无污染得测定猪眼肌的系水力,提出了用近红外漫反射光谱检测真空包装猪肉的系水力的新方法。采用常规的滴水损失法和压力法标定猪肉的系水力。利用光谱专用分析软件Unscramb-ler9.6,对采集的光谱进行平滑,二阶微分预处理,用偏最小二乘法(PLS)建立其定量检测模型。该实验的样本总数为106,将样品分为校正集和检验集。用校正集建立定标方程,用检验集检验定标方程的预测精度。常规方法与近红外光谱漫反射法的预测植的相关系数为0.73～0.79,结果明显要好于近红外透射法和反射光谱法。该研究验证了近红外光谱漫反射法对真空包装后鲜猪肉的系水力的无损检测的可行性。