高光谱成像技术重塑农产品检测——宁夏大学王松磊教授解密“透视眼”技术的创新实践

当苹果无需切开即可测定糖度、谷物未受损便能识别霉变——高光谱成像技术正为农产品检测带来革命性变革。近日，仪器信息网专访宁夏大学食品科学与工程学院王松磊教授，深入探讨这项“图谱合一”技术如何破解传统检测难题。作为扎根农业主产区的农产品检测加工技术及装备应用方面专家，王松磊教授团队聚焦农产品内外品质同步检测需求，通过高光谱技术实现外部形态特征与内部理化成分（如糖度、脂肪酸）的精准分析，其研究成果已应用于枸杞分级、肉品加工等产业场景，为推动农产品安全检测智能化提供重要支撑。宁夏大学 王松磊教授受访人简介：王松磊，入选宁夏回族自治区青年拔尖及科技领军人才，现任宁夏大学食品科学与工程学院副书记、副院长，农产品检测加工及智能化装备团队负责人，中国畜产品加工研究会理事，加拿大曼尼托巴大学留学归国人员，日本新泻大学JSPS项目高级访问学者，宁夏肉品加工及质量安全控制工程技术中心主任，省级区级一流基层教学组织负责人。主要从事波谱无损检测及农产品加工装备应用研究。主持国家自然科学基金项目3项：主持自治区重点研发计划项目3项，自治区优秀青年基金1项，主持自治区重大研发计划子课题1项。完成成果转化项目3项（排名1），为企业研发枸杞高压电场干燥设备、肉制品低温真空干燥设备、自动连续化烤制设备、肉品质高光谱快速分析仪及枣果自动分级装备等5台套，取得显著经济效益。主持横向委托课题5项，制定团体标准8项，发表SCI、EI检索论文50余篇，授权发明专利8项，授权实用新型专利8项，软著18项，完成成果登记7项；荣获自治区级"优秀指导教师"2次，多次获校级"优秀党员"、"优秀论文指导教师"等。获省部级科技进步奖2次，获自治区自然科学优秀论文一等奖1次，指导学生获"挑战杯"等学科竞赛国家级奖励4项，省部级奖励4项；获自治区教学成果一等奖1项。扎根农业需求：为何选择高光谱技术作为研究核心“宁夏农产品丰富且品质优良，但传统检测方法难以同步实现内外品质指标的精准分析。”在仪器信息网独家专访中，宁夏大学食品科学与工程学院教授王松磊开门见山，阐述了选择高光谱成像技术的初衷。作为农业主产区，宁夏对农产品品质安全检测有着迫切需求，需同时覆盖外部形态特征（如色泽、损伤）与内部理化成分（如糖度、脂肪酸、蛋白质含量）。“高光谱技术的‘图谱合一’特性恰好契合这一需求。”王松磊解释，该技术通过图像信息定位“感兴趣区域”，再精准采集光谱数据，实现“先定位再检测”的科学流程，确保光谱信息的有效性。例如在复杂形态的农产品检测中，需先通过图像识别剔除杂质区域，再提取有效光谱，避免无效数据干扰。技术优势解析：图谱融合破解农产品检测难题相较于传统检测方法，高光谱技术的核心优势在于“图谱融合”。王松磊指出，该技术可同步完成两项关键任务：一是通过图像信息实现外部品质检测（如红枣的隐性损伤、虫害识别），二是通过光谱信息分析内部理化成分（如牛羊肉的不饱和脂肪酸、新鲜度）。“传统检测需分别进行外观观察和实验室成分分析，耗时且破坏样本。”他以肉制品检测为例，团队利用灰度共生矩阵技术提取纹理特征，结合光谱数据建立融合模型，使检测准确率提升显著。此外，高光谱技术的无损特性尤为重要——无需切开苹果即可测定糖度，无需研磨谷物即可识别霉变，大幅降低检测成本并提高效率。针对数据量大、样本复杂的挑战，团队采用生成式对抗网络（GAN）生成虚拟样本，减少实际检测成本；通过自动建模技术和深度神经网络替代传统偏最小二乘建模，进一步优化检测精度。从实验室到生产线：技术落地赋能产业升级在应用场景中，高光谱技术已从实验室走向实际生产。王松磊团队开发的设备覆盖干制枸杞品质分析、肉品加工安全检测等多个环节：在线检测设备：协助企业开发肉制品不饱和脂肪酸在线监测系统，实现生产过程中关键指标的实时调控，推动特色脂肪酸肉类产品研发；便携式仪器：小型化装置可同步检测肉品新鲜度、不饱和脂肪酸及嫩度，消费者或商贩可现场快速评估品质。“以牛羊肉检测为例，我们的技术实现了从形态识别到成分解析的贯通。”王松磊介绍道，“首先，通过高分辨率图像智能分割，精准定位瘦肉、脂肪等组织部位；随后针对特定区域采集高维光谱数据，构建可解释的深度学习预测模型，同步、无损地快速分析氨基酸、脂肪酸含量及新鲜度等多个指标。”他特别强调“技术的价值在于应用可靠。因此，我们严格将每一套光谱模型的输出，与气相色谱-质谱联用（GC-MS）等理化方法的检测结果进行交叉验证与校准。构建“图像定位-光谱定量-质谱确证”的检测体系，确保模型的可靠性与准确率。”破解规模化瓶颈：小微型光谱仪的突围之路尽管技术优势显著，高光谱检测的规模化应用仍面临挑战。王松磊指出，当前小微型光谱仪推广的核心瓶颈在于成本及与应用衔接：价格门槛：农产品行业溢价空间有限，现有光谱仪价格偏高，普通生产者难以负担；技术衔接断层：仪器厂商侧重硬件开发，但缺乏针对特定农产品的化学计量学模型，导致生产企业“买得起却用不好”。对于行业未来，王松磊认为需从三方面突破：核心元器件国产化：当前光谱仪精密光学芯片、高灵敏度探测器等依赖进口，需加速国产替代以降低成本；光路与算法优化：通过微光学元件改进光路设计，提升设备抗干扰性；利用AI算法压缩数据量及有效信息提取，提高实时处理能力；跨界协作建模型：仪器厂商需联合科研机构、农业生产企业，针对红枣、枸杞等特色农产品开发承载专用模型的光谱仪器，缩短技术落地路径。“未来3-5年，随着国产替代推进和成本下降，小微型光谱仪有望在乳制品安全检测、农产品原料品质快速筛查等场景实现规模化应用。”王松磊表示，技术民生化将让更多农户用上“透视眼”，真正实现从源头保障食品安全。