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追踪三文鱼之源：融合高光谱成像与深度学习的创新技术揭秘

在该研究中，高光谱成像技术（HSI）主要应用于三文鱼地理来源溯源及真实性检测。通过分析光谱和纹理数据，结合深度学习与数据融合策略，HSI成功实现了不同产地三文鱼的精准分类，并有效检测出掺假现象，为水产品真实性鉴定提供了快速、无损且高效的解决方案。此外，研究开发了一种基于HSI数据的智能云平台，实现了实时分类，展示了该技术在食品溯源中的实际应用潜力和扩展性。这些成果凸显了HSI在食品质量检测与多维数据分析领域的广泛前景。阅读全文 ∨
枸杞产地溯源：高光谱成像与多技术融合的应用研究

高光谱成像技术凭借其强大的空间和光谱信息获取能力，已成为植物产品地理来源识别与质量控制的前沿工具。根据研究，高光谱技术结合深度学习模型，可以实现枸杞的地理来源精准分类，准确率高达95.63%。通过特征波长提取，不仅显著提高了分析效率，还增强了数据的科学解释性。此外，高光谱与化学分析（如NMR）的结合，能够进一步揭示样品化学成分与光谱特征的关联，为复杂样品的快速、非破坏性检测提供创新解决方案。阅读全文 ∨
高光谱成像技术结合多变量分析检测藏茶品质

该论文在高光谱成像技术（HSI）上的应用方向主要集中在茶叶质量的非破坏性检测与评估。通过结合高光谱成像和化学计量学方法，研究实现了对藏茶中关键质量参数（如总酚类物质（TPs）和游离氨基酸（FAAs））的快速、精准预测和分级研究。该研究能推动藏茶质量控制和标准化管理，提高了产业效率，并为其他食品领域提供了新的非破坏性检测思路。阅读全文 ∨
高光谱成像技术在茶叶研究中的应用进展（上）

茶叶作为中国传统饮品，具有深厚的文化底蕴和广泛的消费市场，全球茶叶产业持续发展，成为经济的重要组成部分。茶叶品质检测直接关系到消费者的安全。通过对茶叶进行严格的品质检测，可以确保产品符合食品安全标准，避免有害物质和污染物对消费者健康造成潜在威胁。这不仅保护了消费者的权益，也提升了品牌的可信度和美誉度。其次，在竞争激烈的市场环境中，高品质的茶叶能够显著提高品牌形象，增强市场竞争力。随着消费者对高端茶叶的需求不断增长，品质检测在这一过程中发挥了至关重要的作用。随着消费者对茶叶品质要求的不断提高，建立健全的品质检测体系显得尤为重要，这不仅有助于保障产品质量，也能够推动整个行业的进步。更进一步，茶叶品质检测技术的发展也促进了相关研究的深入，推动了新产品的开发和创新，为茶叶产业注入了新的活力。因此，茶叶品质检测不仅关乎产品本身，更是保障消费者权益、提升市场竞争力、促进行业发展的重要手段。阅读全文 ∨
利用可见光-近红外高光谱成像技术评价番茄品质的新定量指标

番茄是全球范围内重要的经济作物，富含维生素、矿物质和抗氧化物质如番茄红素。番茄的成熟过程不仅伴随显著的外观变化（如颜色由绿色向红色过渡），还涉及内部品质的变化。随着消费者对番茄质量要求的不断提高，传统的质量检测方法通常依赖于单一指标，不能全面反映番茄的综合质量。近年来，非破坏性检测技术，如机器视觉、电子鼻、光谱分析和核磁共振技术，逐渐应用于番茄质量评估。其中，光谱分析技术，特别是可见光-近红外（Vis-NIR）高光谱成像，能够实现对番茄的外部颜色、内部化学成分以及成熟度进行无损检测。因此，基于高光谱成像的化学计量学技术为番茄的综合质量检测实现了对番茄品质的全面预测和评估，从而为现代农业中的采摘、分级、储存和运输提供科学依据。阅读全文 ∨
基于高光谱成像的羊肉掺假可视化无损定量检测

江苏双利合谱公司利用GaiaField-Pro-V10E型和GaiaField-Pro-N17E型高光谱相机，搭配GaiaSoter分选仪，对羊肉中掺假鸭肉进行快速定量检测，以期为羊肉掺假的定量检测提供数据和技术支撑。阅读全文 ∨