棉花杂质在轧棉过程中对棉纤维造成损伤, 导致成品纺织品出现瑕疵。 因此, 杂质的检测和分类在棉花生产过程及质量检验中至关重要。 地膜是我国机采棉中特有的杂质。 该研究将包括地膜碎片等12种常见棉花杂质放置于两层皮棉层之间, 采用推扫式高光谱成像系统在透射模式下对杂质与皮棉混合样本进行图像采集, 在400~1 000 nm范围内利用光谱信息识别嵌在皮棉层中的12种杂质。 首先对高光谱图像进行平场校正, 对边缘噪声进行裁剪； 选择500 nm处灰度图像进行人工感兴趣区域（ROIs）提取, 从ROIs提取皮棉和杂质平均透射光谱并进行标准化； 使用典型判别分析（CDA）对皮棉和杂质光谱进行处理并利用前三个典型变量绘制散点图, 观察散点分组情况, 采用多变量方差分析（MANOVA）对前三个典型变量评估每两种杂质之间的差异。 然后使用区间随机蛙跳（iRF）方法提取特征波段, 采用支持向量机（SVM）分类器, 分别对全波段及特征波段的透射光谱进行杂质和皮棉13个类别的分类研究, 对比分析两次分类的准确率。 结果表明, 全波段的各类杂质和皮棉的平均分类准确率为84.4%, 该方法对棉花内层杂质的检测与分类是可行的, 包括与皮棉外观相近的地膜、 塑料包装和纸的分类效果较好。 在提取12个特征波段后, 4种具有相似外观和相似化学成分的杂质（裂茎、 茎皮、 棉铃壳、 棕叶）分类准确率较低但都超过73%； 棉籽、 绿叶、 纸片、 塑料包装、 地膜、 皮棉的分类准确率均超过90%； 各类杂质和皮棉的平均分类准确率为86.2%； 与全波段光谱的分类结果相比, 特征波段光谱的平均分类准确率提高1.8%。 该研究结果可为棉花内层杂质检测研究提供理论依据, 并对高光谱透射成像技术的应用有较好的指导作用。

为了实现对榛子蛋白质的快速无损检测，提出了一种结合近红外光谱技术和间隔随机跳蛙算法的榛子蛋白质检测模型。提取榛子的近红外光谱数据后，对榛子光谱数据进行一阶导和标准正态变量变换预处理。针对随机跳蛙算法的初始子集以及最终波段数量阈值不确定的问题，采用间隔随机跳蛙算法进行特征波段提取，并对比了该算法与竞争性自适应重加权采样算法、连续投影算法和原始随机跳蛙算法的提取结果。基于提取的特征波段建立偏最小二乘回归模型。实验结果表明，相比其他算法，间隔随机跳蛙算法的性能最好且建立的模型稳定性更高。间隔随机跳蛙算法对交叉验证集的回归系数和均方根误差分别为0.9082和0.0178，对测试集的回归系数和均方根误差分别为0.8999和0.0372。

利用可见/近红外(400~1 000 nm)及近红外(900~1 700 nm)高光谱成像技术结合特征波长筛选方法对安格斯牛、力木赞牛、西门塔尔牛3个品种的牛肉进行鉴别研究，且测定肉样的色泽、嫩度、pH值以及水分、脂肪、蛋白质含量。根据不同波段光谱的特点，分别对原始光谱进行预处理，并利用SPA、IRF和IRF-SPA方法筛选特征波长，建立基于全波段及特征波长下的PLS-DA牛肉品种鉴别模型。结果显示：400~1 000 nm波段采用SNV-IRF-SPA-PLS-DA方法建立的模型最优，校正集与预测集准确率分别为98.56%和97.12%，900~1 700 nm波段采用SG-SPA-PLS-DA方法建立的模型准确率为94.09%和96.04%，说明不同波段高光谱对牛肉品种识别均有较好的效果；400~1 000 nm波段的识别准确率优于900~1 700 nm，说明3种牛肉在色泽纹理上的差异比成分含量显著。研究表明，利用高光谱成像技术结合特征波长筛选方法能够获得较好的牛肉品种鉴别效果。

利用高光谱技术对鸡蛋种类判别进行研究，为鸡蛋种类无损判别提供科学方法。本研究利用400~1 000 nm高光谱系统采集3种鸡蛋样本的高光谱图像，对原始光谱进行预处理；应用CARS、GAPLS和IRF对预处理后的光谱数据提取特征波长；分别建立基于全光谱和特征波长的KNN和PLS-DA鸡蛋判别模型。结果表明：Detrend法为最优预处理方法；利用CARS、GAPLS和IRF分别选出31、52和71个特征波长；基于IRF提取的特征波长的PLS-DA模型最优，校正集正确率97.02%，预测集正确率85.71%。表明基于高光谱成像技术采集的鸡蛋反射光谱对种类无损判别是可行的。