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小麥起源于公元前7000年左右的中東地區，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濟都有重大貢獻，是全球市場上交易最多的商品之一。根據聯合國糧食及農業組織的統計數據，小麥是世界上產量第三多的糧食作物，僅次于水稻和玉米。其生產集中在80多個國家，其中大多數來自亞洲、歐洲和美洲地區的幾個國家（2000-2021年的數據如圖1所示）。中國目前是全球最大的小麥生產國，從2000年到2021年，年產量超過1億噸，總產量為25.4億噸，其次是印度、俄羅斯和美利堅合眾國。

圖1 顯示2000-2021年小麥總產量分布的統計統計數據， a. 按地區劃分的小麥產量份額， b. 十大生產商

1、小麥籽粒質量評價

小麥品質是一個極其復雜的綜合概念，可分為加工質量，可食用質量、營養質量和衛生質量。從不同的角度來看。這些品質之間存在差異和相關性。一個指標可以用來同時反映兩個或兩個以上的質量。

小麥籽粒質量評價包括評估各種物理和化學特性，以確定其是否適合特定的終端設備，通常使用手工和化學方法進行。這些傳統的方法不能滿足對大量樣品的現場檢測的要求。因此，開發更先進的分析工具取代部分或全部傳統的檢測方法，快速、無損、準確地評價小麥質量，提高檢測效率，降低成本是必要的。以非預處理、無污染、非接觸、方便和快速特性為特征的光學技術，如近紅外光譜和計算機視覺，已經被研究評價小麥質量，并取得了良好的結果。原則上，NIR是一個在780-2526nm范圍內的電磁波，分為NIR短波（780-1100nm）和NIR長波（1100-2526nm）兩個區域。NIR檢測主要基于氫的雙波吸收和諧波吸收的分子振動。

對這些信號進行各種圖像處理操作，以進行提取目標的特征，然后根據預設的公差等條件輸出結果，以實現自動識別。與這兩種光學技術不同，高光譜成像技術不僅提供指示內部化學成分信息的光譜信息，還提供反映外部形態特征的圖像信息。高光譜成像技術提供了更多的信息，可以更全面、更準確地評價目標質量，比單獨使用近紅外光譜和計算機視覺更先進。高光譜成像技術在電磁波譜中捕獲許多狹窄和連續波段的數據。高光譜圖像中的每個像素都包含一個信息光譜，允許根據材料的光譜特征對材料進行詳細的分析和識別。

為加強和加深對高光譜成像技術在小麥質量評價中的認識，對近五年（2018-2023年）小麥質量評價的物理、化學、營養成分測定、品種鑒定、真菌和霉菌毒素檢測、損害評價、摻假分類的研究結果進行了綜合回顧（如圖2所示）。討論了高光譜成像技術在小麥品質評價中的挑戰及其未來工業應用前景。

圖2 利用不同指標評價小麥品質的高光譜成像技術概述圖

2、高光譜成像技術原理及分析程序

高光譜成像技術系統將成像和光譜學技術集成到一個系統中，同時獲取空間圖像信息和光譜數據。一個典型的高光譜成像技術系統由光譜儀、攝像機、照明設備、移動平臺和安裝有數據處理軟件的計算機組成，并放置在一個黑盒中，如圖3a所示。

高光譜成像技術系統生成三維超立方體，包括二維空間數據和一維光譜數據，形成連續波長的圖像堆疊，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估外部質量特征，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估內部成分和缺陷。通過交互模式可以獲得更深入的信息。根據分析的目的和樣本的性質，可以選擇最合適的模式來收集超立方體。采用點掃描、線掃描、區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。

圖3食品質量分析的高光譜成像技術的一般程序

a高光譜成像技術系統,b. 超立方體, c. 高光譜分析的步驟

3、結論

小麥籽粒含有多種化學成分，有些成分直接或間接影響小麥品質。具體來說，水分含量直接影響著小麥的貯藏壽命和質量。蛋白質是小麥中最重要的化學成分和營養物質之一，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和口感。灰分是小麥中無機物的總稱，其含量也是評價小麥品質的重要指標之一。

B、Ca、Cu、鐵、鎂、Mn、Mo、鋅等微量元素是評價小麥營養品質的重要因素。

表1 高光譜成像技術對評估化學、物理和營養成分的應用

表2高光譜成像技術在真菌和真菌毒素污染評價中的應用

表3 高光譜成像技術在小麥品種分類和鑒定中的應用

表4 高光譜成像技術在小麥籽粒非霉病損害鑒定中的應用

圖4 高光譜成像技術在小麥品質評價中的局限性、挑戰、發展趨勢和未來展望

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