小麥起源于公元前7000年左右的中東地區(qū)，可以說是世界上最重要和最受歡迎的糧食作物之一。小麥的種植、加工和分銷對許多國家的經(jīng)濟(jì)都有重大貢獻(xiàn)，是全球市場上交易最多的商品之一。根據(jù)聯(lián)合國糧食及農(nóng)業(yè)組織的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，小麥?zhǔn)鞘澜缟袭a(chǎn)量第三多的糧食作物，僅次于水稻和玉米。其生產(chǎn)集中在80多個(gè)國家，其中大多數(shù)來自亞洲、歐洲和美洲地區(qū)的幾個(gè)國家（2000-2021年的數(shù)據(jù)如圖1所示）。中國目前是全球最大的小麥生產(chǎn)國，從2000年到2021年，年產(chǎn)量超過1億噸，總產(chǎn)量為25.4億噸，其次是印度、俄羅斯和美利堅(jiān)合眾國。

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小麥籽粒質(zhì)量評(píng)價(jià)

小麥品質(zhì)是一個(gè)極其復(fù)雜的綜合概念，可分為加工質(zhì)量，可食用質(zhì)量、營養(yǎng)質(zhì)量和衛(wèi)生質(zhì)量。從不同的角度來看。這些品質(zhì)之間存在差異和相關(guān)性。一個(gè)指標(biāo)可以用來同時(shí)反映兩個(gè)或兩個(gè)以上的質(zhì)量。

小麥籽粒質(zhì)量評(píng)價(jià)包括評(píng)估各種物理和化學(xué)特性，以確定其是否適合特定的終端設(shè)備，通常使用手工和化學(xué)方法進(jìn)行。這些傳統(tǒng)的方法不能滿足對大量樣品的現(xiàn)場檢測的要求。因此，開發(fā)更先進(jìn)的分析工具取代部分或全部傳統(tǒng)的檢測方法，快速、無損、準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)小麥質(zhì)量，提高檢測效率，降低成本是必要的。以非預(yù)處理、無污染、非接觸、方便和快速特性為特征的光學(xué)技術(shù)，如近紅外光譜和計(jì)算機(jī)視覺，已經(jīng)被研究評(píng)價(jià)小麥質(zhì)量，并取得了良好的結(jié)果。原則上，NIR是一個(gè)在780-2526nm范圍內(nèi)的電磁波，分為NIR短波（780-1100nm）和NIR長波（1100-2526nm）兩個(gè)區(qū)域。NIR檢測主要基于氫的雙波吸收和諧波吸收的分子振動(dòng)。

對這些信號(hào)進(jìn)行各種圖像處理操作，以進(jìn)行提取目標(biāo)的特征，然后根據(jù)預(yù)設(shè)的公差等條件輸出結(jié)果，以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別。與這兩種光學(xué)技術(shù)不同，高光譜成像技術(shù)不僅提供指示內(nèi)部化學(xué)成分信息的光譜信息，還提供反映外部形態(tài)特征的圖像信息。高光譜成像技術(shù)提供了更多的信息，可以更全面、更準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)目標(biāo)質(zhì)量，比單獨(dú)使用近紅外光譜和計(jì)算機(jī)視覺更先進(jìn)。高光譜成像技術(shù)在電磁波譜中捕獲許多狹窄和連續(xù)波段的數(shù)據(jù)。高光譜圖像中的每個(gè)像素都包含一個(gè)信息光譜，允許根據(jù)材料的光譜特征對材料進(jìn)行詳細(xì)的分析和識(shí)別。

為加強(qiáng)和加深對高光譜成像技術(shù)在小麥質(zhì)量評(píng)價(jià)中的認(rèn)識(shí)，對近五年（2018-2023年）小麥質(zhì)量評(píng)價(jià)的物理、化學(xué)、營養(yǎng)成分測定、品種鑒定、真菌和霉菌毒素檢測、損害評(píng)價(jià)、摻假分類的研究結(jié)果進(jìn)行了綜合回顧（如圖2所示）。討論了高光譜成像技術(shù)在小麥品質(zhì)評(píng)價(jià)中的挑戰(zhàn)及其未來工業(yè)應(yīng)用前景。

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圖2 利用不同指標(biāo)評(píng)價(jià)小麥品質(zhì)的高光譜成像技術(shù)概述圖

高光譜成像技術(shù)原理及分析程序

高光譜成像技術(shù)系統(tǒng)將成像和光譜學(xué)技術(shù)集成到一個(gè)系統(tǒng)中，同時(shí)獲取空間圖像信息和光譜數(shù)據(jù)。一個(gè)典型的高光譜成像技術(shù)系統(tǒng)由光譜儀、攝像機(jī)、照明設(shè)備、移動(dòng)平臺(tái)和安裝有數(shù)據(jù)處理軟件的計(jì)算機(jī)組成，并放置在一個(gè)黑盒中，如圖3a所示。

高光譜成像技術(shù)系統(tǒng)生成三維超立方體，包括二維空間數(shù)據(jù)和一維光譜數(shù)據(jù)，形成連續(xù)波長的圖像堆疊，也可以解釋為不同波長的空間圖像的疊加（圖3b)。超立方體通常通過三種光感知模式獲得，如反射、透射和相互作用。反射模式通常用于評(píng)估外部質(zhì)量特征，包括顏色、尺寸、表面紋理、損傷和物理缺陷，而透射模式通常用于評(píng)估內(nèi)部成分和缺陷。通過交互模式可以獲得更深入的信息。根據(jù)分析的目的和樣本的性質(zhì)，可以選擇最合適的模式來收集超立方體。采用點(diǎn)掃描、線掃描、區(qū)域掃描和單次拍攝程序等四種不同的模式來獲取高光譜圖像，線掃描是食品分析中最常用的模式。

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圖3食品質(zhì)量分析的高光譜成像技術(shù)的一般程序

a高光譜成像技術(shù)系統(tǒng),b. 超立方體, c.高光譜分析的步驟

3、結(jié)論

小麥籽粒含有多種化學(xué)成分，有些成分直接或間接影響小麥品質(zhì)。具體來說，水分含量直接影響著小麥的貯藏壽命和質(zhì)量。蛋白質(zhì)是小麥中最重要的化學(xué)成分和營養(yǎng)物質(zhì)之一，其含量直接影響著小麥面筋的彈性和口感。淀粉是小麥的主要成分，其含量直接影響著小麥面筋的品質(zhì)和口感?；曳质切←溨袩o機(jī)物的總稱，其含量也是評(píng)價(jià)小麥品質(zhì)的重要指標(biāo)之一。

B、Ca、Cu、鐵、鎂、Mn、Mo、鋅等微量元素是評(píng)價(jià)小麥營養(yǎng)品質(zhì)的重要因素。

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審核編輯 黃宇