食品行業
本研究應用了400-1000nm波段和900-1700 nm的高光譜相機，可采用杭州彩譜科技有限公司產品FS13和FS15進行相關研究。光譜范圍在400-1000nm，波長分辨率優于2.5nm，可達1200個光譜通道。采集速度全譜段可達128FPS，波段選擇后最高3300Hz（支持多區域波段選擇）。
肉類主要包括畜禽類和水產品類，人體所需的蛋白質、脂肪酸、微量元素等重要能量物質都來源于肉類。隨著生活水平不斷提高，人們在飲食方面更加注重食品的品質和營養均衡搭配，但一些不法商家將一些低品質的肉類混入高品質肉類中，以次充好，特別是2013年歐洲的“馬肉風波”，引發了人們對肉類摻假問題的極度關注。肉類摻假檢測方法包括感官評測、熒光PCR檢測技術、電泳分析法和酶聯免疫分析技術等，但大多需要樣品前處理，試驗操作較為繁瑣且費時費力，很難實現較大樣品量的現場快速實時檢測。
現有文獻研究報道大都采用單一波段的高光譜成像技術對肉類摻假進行判別，但少有同時采用兩個波段進行對比分析。試驗擬選取高品質解凍狀態下的羊肉為摻假對象，以價格相對較低的鴨肉進行摻雜，采集樣品在可見——近紅外（400～1 000 nm）和短波近紅外（900～1700 nm）兩個波段范圍內的高光譜信息，通過選取合適的預處理方法建立定量模型，并選取最優的模型進行圖像反演，提出一種快速檢測羊肉摻假鴨肉的快速定量檢測可視化方法，以期為羊肉摻假的定量檢測提供數據和技術支撐。
（1）對于400～1000 nm波段來說，采用歸一化預處理后建立的全波段PLS模型精度最高；對于900～1700 nm 波段來說，采用 SNV 預處理后建立的全波段PLS模型精度最高。對最佳預處理方法下的兩個光譜波段進行波長選擇，發現 SPA 方法在消除多重共線性的基礎上，挑選出的波長之間的共線性最小且具有代表性，能進一步提升模型的精度和簡潔度。
?。?）在900～1700 nm波段范圍內含有的與肉類組成相關的基團信息更多，更能反映肉類的特征信息，可能更適合于進行肉類摻假的識別。為擴大模型的全面性和適用性，試驗還需延伸至長波近紅外譜段（1 700～2500 nm）；同時，試驗中選取高品質的羊肉和鴨肉均為當地超市的成品包裝，后續模型能否適用于不同環境（溫度、濕度、形態等）、不同品種、不同品質、不同喂養方式和不同新鮮度下的羊肉摻假研究，需進一步地驗證探討。
