香蕉是嶺南在中國的特色水果之一，統計資料顯示，2020年中國香蕉產量達到1151株30,000噸。 香蕉在收穫和運輸過程中通常處於硬綠階段（綠香蕉），在此期間它們容易受到各種碰撞損壞。 傳統的綠香蕉碰撞損傷檢測方法主要是人工視覺識別和常規RGB影象識別。 然而，手動識別受主觀因素影響較大，常規RGB影象識別難以檢測到初始碰撞損傷。 針對傳統檢測方法的不足，利用高光譜技術進行無損檢測的應用發展迅速。 高光譜成像技術結合了傳統影象和光譜技術的優點，可以同時獲取被檢測物體的空間資訊和光譜資訊，測量其內外質量引數，並根據這些引數建立與青香蕉碰撞損傷的關係，並區分瘀傷程度，彌補了傳統檢測方法的不足。
1、青香蕉碰撞損傷程度的分類
在青香蕉質量分級標準中，子實體表面機械損傷面積是乙個重要指標。 該標準規定，子實體表面無瘀傷的青香蕉質量上乘; 如果粉碎面積小於1cm2，則屬於一級產品; 如果壓碎面積為 1 2 cm2，則屬於第二類; 如果擠壓面積大於2cm2，則為劣質產品，不會進入市場。
2. 高光譜檢測綠香蕉碰撞損傷的機理分析
近紅外波段的光譜特性主要與樣品中有機分子的含氫基團的振動有關。 青香蕉的傷口會與空氣中的氧氣發生化學反應，破壞牙髓細胞的細胞壁和細胞膜，釋放出部分水分，減少光的散射，導致傷口的含水量和光譜反射率資料與健康表面不同。 因此，即使衝擊能量很小，肉眼和RGB影象也無法識別瘀傷傷口，經過高光譜影象技術處理後，光譜波段內的影象仍能清晰地看到瘀傷部位和瘀傷程度，如圖A和圖B的對比所示， 這顯示了高光譜成像技術檢測綠香蕉早期輕微碰撞損傷的可行性。下圖顯示了同一樣品在不同波段的影象，對比表明不同波段的影象顯示出不同的瘀傷。
為了利用這部分表示的資料資訊，採用二值化處理、精巧邊緣檢測和影象分割演算法，按照圖8所示的過程，獲得所有樣品在特徵波長下的瘀傷區域。
3.視覺化瘀傷水平的影象
通過影象分割過程，將918張灰度影象分割成影象，提取香蕉凹凸部位的輪廓區域，利用影象全畫素下的反射率資料來表示凹凸輪廓區域每個畫素所代表的資訊。
為了更好地展示分類結果，並考慮檢測的視覺化，每個畫素都標有“00”表示健康，並用黃色RGB（255,255,0）標記。 “01”代表輕微碰撞傷害，標有藍色RGB（67,142,219）; “10”代表中度碰撞傷害，標有紫色RGB（128、0、128）; “11”表示嚴重的碰撞傷害，並用紅色 RGB （255,0,0） 標記為最終輸出顯示。 如果該區域整體識別結果的85%以上具有相同的值和顏色，則該區域將以該值和顏色統一的方式顯示，最終的視覺化影象如下圖所示。
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