本研讨使用了900-1700nm的高光谱相机，可选用杭州彩谱科技有限公司产品FS-15进行相关研讨。短波近红外高光谱相机，收集速度全谱段可达200FPS,被广泛使用于成分辨认，物质辨别，机器视觉，农产质量量，屏幕检测等范畴。
小黄瓜又称生果黄瓜、迷你黄瓜，以生食为主，长度一般不超越20cm，直径约3cm，重100g 左右，表皮娇嫩润滑、色泽均匀、口感脆嫩、瓜味浓郁，水分含量高，具有清热解毒、生津止渴的成效，因而，颇受顾客的喜爱。跟着人们生活水平的不断进步，人们挑选食用果蔬的要求也不断地进步，愈加重视果蔬内部质量的好坏。水分含量是鉴定小黄瓜内部质量的重要目标之一，传统的小黄瓜水分的检测多选用烘箱枯燥法，该办法都存在耗时、吃力、劳动强度大、工艺杂乱、损坏试验样品等缺点，然后导致无法快速辨别小黄瓜的等第和精确分类，因而急需寻求一种快速无损检测果蔬质量的办法。
在无损检测技能中，高光谱成像技能被公认为是最有潜力和价值的无损检测技能，它集光谱技能与计算机图画技能两者的长处于一体，可获得很多包括接连波长光谱信息的图画块，具有多波段、高分辨率等特色。该技能前期广泛使用于地质明、农业、大气和环境等范畴。近年来，国内外许多学者已将高光谱成像技能使用到果蔬质量的检测上。
高光谱成像技能在果蔬质量检测中具有很大的发展前景。文中探究了近红外高光谱成像技能在小黄瓜水分无损检测中的使用。在900~1700nm波段范围内收集了小黄瓜光谱图画并进行建模剖析，选取出最优建模办法，以期完成小黄瓜含水量的无损检测，并为高光谱成像技能使用于果蔬质量的在线分级分选供给参阅。
试验使用高光谱成像技能在900~1700nm波段范围内对小黄瓜水分含量进行无损检测研讨。经过比照不同光谱预处理后的模型作用，优选出Savitzky-Golay卷积滑润预处理后的光谱进行后续的数据处理。对Savitzky-Golay卷积滑润处理后的光谱选用偏最小二乘回归系数法优选出7个特征波长(996nm,1017nm,1091nm,1187nm,1360nm,1473nm, 1637nm）。使用特正波长树立的小黄瓜水分校正和验证模型的相关系数和均方根差错分别为0.86，0.111和0.90，0.156，优于全波段树立的模型。因而，高光谱成像技能作为一种快速高效的无损检测技能对小黄瓜水分含量的测定是可行的。
因试验挑选的样品数目有限，往后若添加猜测模型的样品数，进行进一步的深入研讨，将能得到更安定、适应性更强的定量剖析模型，为完成在线无损检测小黄瓜水分含量供给理论基础。
