高粱作為釀酒工藝中的重要原材料，其品種及品質(zhì)的好壞，會直接影響酒的品質(zhì)。因此，對釀酒高粱的品種進行分類，是一項重要的工作。實際操作中，主要采用人工分類，這種方法費時、主觀影響嚴重，難以形成統(tǒng)一的標準。為了提升分類的準確性，就可以使用高光譜成像儀。本文介紹了高光譜成像技術(shù)在釀酒高粱品種分類中的應用。

釀酒高粱品種分類的必要性：

高粱是我國重要的糧食作物之一，因其籽粒中含有豐富的營養(yǎng)物質(zhì)在釀酒行業(yè)有著“好酒離不開紅糧”的精辟論斷，每年需求量高達2000萬頓。目前，釀酒高粱品種主要以高淀粉含量的瀘州紅、青殼洋、睿糯7號等糯高粱為主。由于釀酒高梁種類繁多，產(chǎn)地各不相同，籽粒中的淀粉、蛋白質(zhì)、脂肪和單寧等含量有較大差異，導致釀造出的白酒在香型、風格、品質(zhì)和產(chǎn)酒率上也有很大的差別。由此可見，在高梁原材料分批入庫前準確高效地對高粱品種進行鑒別，對釀造過程中泡糧時間、用水量、蒸糧時間等生產(chǎn)工藝控制，對產(chǎn)出優(yōu)質(zhì)白酒具有十分重要的指導意義。

傳統(tǒng)的鑒別方式主要有人工經(jīng)驗判別和生物抽樣檢測，前者易受主觀影響，效率低，難以形成統(tǒng)一的標準，后者操作繁瑣、費時費力，兩者都無法滿足現(xiàn)代白酒企業(yè)對釀酒原料高粱的鑒別需求，因此急需尋找一種快速、準確且簡便的高粱品種分類檢測方法，而高光譜成像技術(shù)無疑是最好的選擇。

高光譜成像技術(shù)在釀酒高粱品種分類中的應用：

高光譜圖像技術(shù)是一種把傳統(tǒng)的光譜技術(shù)和二維成像技術(shù)于一體的新興的無接觸式檢測技術(shù)，通過對獲取待測物的光譜信息和圖像信息進行分析提取，實現(xiàn)對樣本的快速無損檢測。高光譜圖像技術(shù)具有高分辨率的特性，其圖像數(shù)據(jù)相鄰波段間隔比較窄，波段存在重疊，高光譜圖像數(shù)據(jù)每個像元均可提取一條完整的高分辨率光譜曲線，所以高光譜圖像技術(shù)已經(jīng)發(fā)展成覆蓋了上百條光譜通道、像素點攜帶波譜信息量豐富的高分辨率檢測技術(shù)。

高光譜成像儀因其優(yōu)越性，不僅在遙感領域大量應用，在釀酒高粱品種無損檢測領域也應用廣泛。它集合了成像技術(shù)和光譜技術(shù)兩者的優(yōu)點，具有“圖譜合一”的特點，其中提取圖像信息檢測釀酒高粱品種外部品質(zhì)，提取光譜信息則用于檢測釀酒高粱品種內(nèi)部品質(zhì)，同時可將圖像信息和光譜信息進行特，征融合，以此更好地檢測釀酒高粱品種的內(nèi)外部品質(zhì)。使用高光譜儀檢測釀酒高粱品種的具體步驟如下：

1.樣品采集

采集不同品種的釀酒高粱，分別進行編號。

2.光譜圖像數(shù)據(jù)采集

選取合適的樣品，使用高光譜成像儀采集釀酒高粱品種的高光譜圖像數(shù)據(jù)。高光譜圖像采集之前要先對儀器進行校正，高光譜成像系統(tǒng)的校正主要通過調(diào)節(jié)光強、圖像清晰度、圖像的失真來實現(xiàn)，影響圖像清晰度和是否失真的因素包括物鏡之間的高度，電控移位平臺移動速度和曝光時間。

3.特征波長提取

由于采集樣本的全波段光譜數(shù)據(jù)量大、信息混雜，且大量的光譜數(shù)據(jù)會造成模型復雜、計算量大等問題。因此，有必要對高光譜數(shù)據(jù)進行降維處理以尋找最能表征樣本品質(zhì)指標的特征圖像，這樣即可以提高后期數(shù)據(jù)處理的速度，又可以去除數(shù)據(jù)中的冗余信息。

4.建立預測模型與評價

利用分析軟件采用不同的方法對原始光譜進行預處理，并使用該數(shù)據(jù)進行建模，分析不同的預處理方法對預測模型的作用。應用偏最小二乘回歸（PLSR）建立釀酒高粱品種預測模型，并對模型的預測能力進行驗證和精度評價。

利用高光譜成像技術(shù)對釀酒高粱品種內(nèi)外品質(zhì)進行檢測，然后對全波段釀酒高粱圖像做主成分分析，并根據(jù)主成分圖像的特征向量優(yōu)選出具有特征的波段，針對特征波段選取相應的圖像處理和識別，最后利用圖像差值算法，就可以對釀酒高粱的品質(zhì)進行評定，進而進行分類。