近年来，具有实时监测能力的无损光学技术引起了人们的兴趣，高光谱成像（Hyperspectral imaging, HSI）技术将样品的光谱信息与各波段的二维图像信息相互结合，能够提供空间和光谱信息^[9]，具有快速、无损、识别精度高等诸多优点。国内外许多学者利用HSI技术对果蔬的成熟时期判别进行了研究，李军宇等^[10]通过HSI技术结合可溶性固形物和硬度值建立了不同成熟度李果实的偏最小二乘（Partial Least Square, PLS）判别模型，准确度达91.25%，证明利用HSI技术对不同成熟度李果实进行判别是可行的；薛建新等^[11]将可溶性固形物含量值与高光谱图像信息结合建立PLS模型，并对模型进行优化，最终建立沙金杏成熟度判别的极限学习机（extreme learning machine, ELM）在线无损检测模型。国内外许多学者还利用HSI技术对果蔬内部品质方面进行了检测研究，杨晓玉等^[12]结合化学方法建立了灵武长枣维生素C含量的支持向量机（Support Vector Machine, SVM）高光谱检测模型，为HSI技术对水果的无损检测提供了理论依据。Yang等^[13]利用HSI技术定量评价荔枝果皮花青素含量，并进行了可视化，可以显示荔枝果皮内花青素的分布。