APPS | 农产品质量检测中光谱检测技术的研究进展

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Introduction

本文主要聚焦农产品质量检测需求，针对传统农产品检测方法预处理复杂、耗时、污染环境的痛点，系统综述了高光谱成像（HSI）、可见-近红外光谱（Vis-NIR）等10种光谱检测技术的研究进展。研究旨在整合光谱技术的原理、应用场景、检测流程及技术瓶颈，为农产品质量检测领域的研究与实践提供全面技术参考，助力智能农业与食品安全升级。

图1 光谱检测技术的应用

Results

光谱技术类型与特性

文中主要涵盖10种光谱检测技术，每种技术均明确了光谱范围、检测原理、核心优势与当前所存在的局限性。例如HSI兼具光谱与空间信息，适合缺陷检测，但数据量大、处理复杂；SERS灵敏度达单分子级，适用于农药残留检测，但检测稳定性不足。技术特性对比显示，不同技术互补性强，需根据检测农产品目标（如外部缺陷、微量污染物、内部结构）选择适配方案。

检测流程与关键环节

标准化检测流程分为样本与仪器稳定、光谱采集与参考值确定、数据处理、实际检测四大步骤。

数据预处理（如SNV、MSC）、变量选择（如SPA、GA）及建模方法（如PLSR、CNN）直接影响检测精度，采用正确合适的模型的R²和Acc都能够取得不错的效果。

图2 光谱检测操作步骤

核心应用场景

文中内容主要覆盖五大方向：外部质量（缺陷、成熟度）、内部质量（可溶性固形物、内部损伤）、营养成分（蛋白质、脂肪酸）、新鲜度与安全（TVB-N、微生物）、掺假鉴别（油脂、奶粉掺假），并且通过总结多篇实证进行支持。

技术挑战

当前光谱检测农产品品质当中所存在模型通用性差、高精度设备成本高、环境因素干扰检测结果、数据处理复杂、低含量成分检测精度不足等问题，需要未来进一步完善升级优化。

Conclusion

光谱检测技术凭借快速、无损、高精度的优势，当前已在农产品多维度质量检测中取得显著成效，成为智能农业的核心技术支撑之一。尽管目前面临模型、设备、环境等多重挑战，但未来通过发展小型化设备、推进多技术融合、引入AI算法、建立标准化数据库等方向，能够进一步提升光谱检测技术的准确性和效率，能够为农产品质量安全与产业链升级提供更强的技术保障。

第一作者

邱建高，男，工学硕士（在读），现为海南大学硕士研究生，所学专业农业机械化工程，主要研究方向橡胶树割胶机器人。目前，申请发明专利6项（均为第二作者，导师第一），撰写国外学术论文3篇，曾荣获四川省优秀大学毕业生、四川省大学生综合素质A级，比亚迪奖学金，学业一等奖学金、优秀共产党员等荣誉称号，在学科竞赛方面参与过大学生A类竞赛（大创、大（小）挑、农创、机创、工训、robcom、机器人等），荣获国家级竞赛荣誉3项，省级竞赛荣誉8项等。

通信作者

郭杰，工学博士（后），助理研究员，海南省第五高层次人才、第二批南海新星，海南大学（机电工程学院）硕士生导师，长期从事农业信息化、智能农机装备研发相关研究。主持省部级以上项目3项，以第一作者发表Top期刊8篇，获授权发明专利12项。担任APPS专刊主编、AgriFood创刊副主编，Plant Phenomics第三届青年编委，ICRAE分会共同主席、FBAS分会召集人、多本Top期刊审稿专家。被聘为中国农业机械学会青年工作委员会第七届委员、教育工作委员会第十二届委员等。相关工作得到了中国国际电视台（CGTN）的专栏宣传报导和哥斯达黎加香蕉官方生产机构的持续关注，并在第四届中国—非洲经贸博览会上进行了团队成果展示和讲解。

Research progress of spectroscopic detection technology in agricultural product quality detection

Jiangao Qiu1, Xirui Zhang1, Jie Guo1,2*, Tao He1, Lina Zhang1, Shaohua Fu1, Ronglei Pan1, Keyan Jia1

1 School of Mechanical and Electrical Engineering, Hainan University, Haikou, 570228, China

2 College of Biosystems Engineering and Food Science, Zhejiang University, Hangzhou, 310058, China

*Corresponding author.

Abstract

With the continuous improvement of smart agriculture and food safety requirements, accurate detection of agricultural product quality has become a key link in the entire agricultural industry chain. As an important non-destructive detection method for agricultural product quality, spectroscopic detection technology has achieved significant progress in detection accuracy, speed, and application scope in recent years. This paper systematically reviews the application research of technologies such as hyperspectral imaging (HSI), visible-near-infrared spectroscopy (Vis-NIR), near-infrared spectroscopy (NIRS), mid-infrared spectroscopy (MIRS), Raman spectroscopy (Raman), X-ray computed tomography (X-ray CT), surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS), fluorescence imaging, terahertz time-domain spectroscopy (THz-TDS), and electrochemical impedance spectroscopy (EIS) in the quality detection of various agricultural products. It focuses on analyzing the latest achievements of these technologies in external quality evaluation, internal quality evaluation, nutrient component analysis, freshness and safety detection, and adulteration identification of agricultural products. This review also summarizes the challenges faced by existing spectroscopic detection technologies and proposes prospects for future development directions, including the development of miniaturized equipment, multi-technology integration, and intelligent analysis, aiming to provide comprehensive references for further research and application of spectroscopic technology in the field of agricultural product quality detection.

Reference:

Qiu, J., Zhang, X., Guo, J. et al. Research progress of spectroscopic detection technology in agricultural product quality detection. Agric. Prod. Process. Sto. 2, 22 (2026). https://doi.org/10.1007/s44462-025-00050-4

本文编译内容由作者提供

编辑：梁安琪；责任编辑：孙勇

封面图片来源：摄图网

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