一、引言
白酒釀造歷史悠久，是我國傳統(tǒng)產業(yè)重要組成部分。大曲作為糖化發(fā)酵劑，為白酒釀造提供多種酶類和微生物，對白酒品質和風味形成起關鍵作用。大曲質量受原料、制曲工藝、發(fā)酵條件等多因素影響，其質量差異導致白酒品質不穩(wěn)定。因此，準確快速檢測大曲質量對白酒生產意義重大。
傳統(tǒng)大曲質量檢測主要通過感官評定和理化分析。感官評定依賴經驗，主觀性強且精度低。理化分析雖能準確測定部分指標，但需樣品預處理，過程繁瑣、耗時且有損，無法滿足現(xiàn)代白酒生產實時、在線、無損檢測需求。
高光譜成像技術興起于 20 世紀 80 年代，融合光譜學和成像技術，可同時獲取目標物體空間和光譜信息，形成三維數(shù)據(jù)立方體。該技術具有快速、無損、檢測信息豐富等優(yōu)點，能反映物質化學組成和結構信息，在農業(yè)、食品、醫(yī)藥等多領域廣泛應用。近年來，其在大曲檢測中的應用研究逐漸增多，有望為大曲質量檢測提供新方法。
二、高光譜成像技術原理及系統(tǒng)組成
2.1 技術原理
高光譜成像技術基于物質對不同波長光的吸收、反射、散射特性差異。物質分子結構不同，對光吸收和散射不同，產生特征光譜。高光譜成像系統(tǒng)在較寬光譜范圍內以高分辨率獲取物體光譜圖像，每個像素點對應連續(xù)光譜曲線，包含物質豐富化學信息。
以近紅外高光譜成像為例，近紅外光（780 - 2526nm）與物質分子振動的倍頻和組合頻相互作用。有機化合物中 C - H、O - H、N - H 等化學鍵振動在近紅外區(qū)有吸收峰，通過分析吸收峰位置、強度和形狀，可獲取物質成分和含量信息。在大曲檢測中，大曲成分復雜，含淀粉、蛋白質、水分及微生物代謝產物等，這些成分在近紅外光譜區(qū)吸收特性不同，高光譜成像系統(tǒng)可捕捉差異并用于分析。
2.2 系統(tǒng)組成
高光譜成像系統(tǒng)主要由光源、成像光譜儀、相機、數(shù)據(jù)采集與存儲設備及樣品平臺等組成。
光源提供穩(wěn)定均勻照明，確保樣品充分受光，常用鹵鎢燈、氙燈等。成像光譜儀是核心部件，將來自樣品的光按波長色散并成像，常見有光柵型、棱鏡型和傅里葉變換型。相機用于捕捉色散后的光譜圖像，分為面陣相機和線陣相機，線陣相機在推掃式高光譜成像系統(tǒng)中廣泛應用，可逐行獲取樣品高光譜圖像。數(shù)據(jù)采集與存儲設備實時采集并存儲大量高光譜數(shù)據(jù)，需大容量存儲介質和高速數(shù)據(jù)傳輸接口。樣品平臺用于固定和移動樣品，保證成像過程中樣品穩(wěn)定，部分平臺可實現(xiàn)樣品自動掃描。
例如，某高光譜成像系統(tǒng)采用 50W 鹵鎢燈光源，光譜范圍 900 - 1700nm 的光柵型成像光譜儀，分辨率 4nm，搭配線陣相機，數(shù)據(jù)采集速率可達每秒數(shù)百行，能滿足大曲樣本快速成像需求。
三、高光譜數(shù)據(jù)處理方法
3.1 數(shù)據(jù)預處理
高光譜數(shù)據(jù)在采集過程中受環(huán)境、儀器噪聲及樣品表面散射等影響，需預處理提高數(shù)據(jù)質量。常見預處理方法包括輻射校正、幾何校正和光譜預處理。
輻射校正消除光照不均勻、相機響應不一致等因素導致的輻射誤差，使不同位置像素光譜值具可比性，通過采集暗參考圖像和白板參考圖像進行校正。幾何校正糾正圖像幾何變形，確保圖像中物體位置和形狀準確，基于特征點匹配或圖像配準算法實現(xiàn)。光譜預處理去除噪聲、校正基線漂移、減少散射影響，常用方法有平滑濾波、多元散射校正（MSC）、標準正態(tài)變量變換（SNV）等。平滑濾波如 Savitzky - Golay 濾波，通過滑動窗口對光譜數(shù)據(jù)進行多項式擬合，去除高頻噪聲；MSC 和 SNV 校正因顆粒大小、表面粗糙度等引起的散射效應，使光譜更能反映物質真實吸收特性。
3.2 特征提取與選擇
高光譜數(shù)據(jù)維度高、信息冗余大，需提取和選擇有效特征用于后續(xù)分析。特征提取是將原始高光譜數(shù)據(jù)變換到低維空間，提取包含主要信息的新特征，常用方法有主成分分析（PCA）、獨立成分分析（ICA）、線性判別分析（LDA）等。PCA 通過正交變換將原始數(shù)據(jù)轉換為一組線性無關的主成分，有效降低數(shù)據(jù)維度，保留大部分方差信息。ICA 用于分離數(shù)據(jù)中相互獨立的成分，在分析大曲中多種成分混合光譜時有用。LDA 是監(jiān)督學習方法，尋找使類間距離最大、類內距離最小的投影方向，用于分類問題時可提高分類性能。
特征選擇從原始光譜波段中挑選對目標分析波段，減少數(shù)據(jù)量同時保留關鍵信息，方法包括相關系數(shù)法、連續(xù)投影算法（SPA）、遺傳算法（GA）等。相關系數(shù)法計算光譜波段與目標參數(shù)的相關系數(shù)，選擇相關系數(shù)大的波段。SPA 基于消除變量間共線性，通過迭代選擇信息波段。GA 模擬生物進化過程，通過選擇、交叉和變異操作搜索波段組合。
3.3 模型建立與分析
基于預處理和特征提取后的數(shù)據(jù)，建立預測或分類模型用于大曲質量分析。常用建模方法有偏最小二乘回歸（PLSR）、支持向量機（SVM）、人工神經網絡（ANN）等。
PLSR 是常用多元統(tǒng)計分析方法，在自變量和因變量間建立線性回歸模型，有效處理自變量間多重共線性問題，在大曲理化指標預測中廣泛應用。SVM 是基于統(tǒng)計學習理論的分類和回歸方法，通過尋找分類超平面或回歸函數(shù)，對小樣本、非線性問題有良好性能，可用于大曲質量分級。ANN 模擬人腦神經元結構和功能，具有強大非線性映射能力，能學習復雜數(shù)據(jù)模式，在大曲檢測中，如基于 BP 神經網絡建立大曲微生物含量預測模型。
模型建立后需評估性能，常用指標有相關系數(shù)（R）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）等。R 越接近 1，RMSE 和 MAE 越小，模型預測精度越高。例如，建立大曲還原糖含量 PLSR 預測模型，預測集 R 為 0.92，RMSE 為 0.46g/100g，表明模型預測效果較好。
四、高光譜成像技術在大曲檢測中的應用
4.1 大曲理化指標檢測
4.1.1 水分含量檢測
水分是大曲重要理化指標，影響微生物生長和代謝，進而影響大曲質量。傳統(tǒng)水分檢測方法如烘干法耗時且有損。高光譜成像技術可快速無損檢測大曲水分含量。研究表明，在 900 - 1700nm 光譜范圍，大曲水分在 1450nm 等波長處有明顯吸收峰。通過采集大曲高光譜圖像，提取光譜信息，經預處理和特征選擇，建立 PLSR 或 SVM 模型，可準確預測大曲水分含量。有研究建立的水分含量預測模型，R 可達 0.95 以上，RMSE 小于 0.5g/100g，能滿足生產中快速檢測需求。
4.1.2 還原糖含量檢測
還原糖為大曲微生物生長提供碳源，其含量影響大曲發(fā)酵進程和白酒風味。利用高光譜成像技術檢測大曲還原糖含量，在 900 - 1700nm 波段采集光譜數(shù)據(jù)，經 SNV 等預處理，用 PCA - SPA 算法提取特征波段，建立 PLSR 模型，預測集 R 可達 0.92 以上，RMSE 約 0.45g/100g，實現(xiàn)還原糖含量快速準確檢測和可視化分布。
4.1.3 總酸含量檢測
總酸反映大曲發(fā)酵程度和微生物代謝情況，影響白酒口感和風味。基于高光譜成像技術，在可見 - 近紅外光譜區(qū)域結合優(yōu)化算法，可快速準確檢測大曲總酸含量。有研究利用高光譜成像系統(tǒng)采集大曲樣本光譜圖像，經數(shù)據(jù)處理和建模，實現(xiàn)總酸含量可視化，直觀反映其在大曲中的分布。
4.2 大曲微生物分布監(jiān)測
微生物是大曲發(fā)酵核心，其種類和分布影響大曲質量。傳統(tǒng)微生物檢測方法如平板計數(shù)法、PCR 技術等操作復雜、耗時且只能獲取微生物總量信息，無法直觀反映空間分布。高光譜成像技術可監(jiān)測大曲微生物分布。不同微生物代謝產物光譜特性不同，通過分析高光譜圖像，可識別微生物種類和分布。例如，利用高光譜成像結合熒光標記技術，可清晰觀察大曲中酵母菌、霉菌等微生物分布情況，為優(yōu)化制曲工藝、控制大曲質量提供依據(jù)。
4.3 大曲質量分級
大曲質量分級對白酒生產質量控制和成本管理重要。傳統(tǒng)分級依賴感官和理化指標，主觀性強、效率低。高光譜成像技術結合化學計量學方法可實現(xiàn)大曲快速客觀分級。通過采集不同等級大曲高光譜圖像，提取光譜和圖像特征，建立分類模型，如基于 PCA - LDA 的大曲質量分級模型，對不同等級大曲分類準確率可達 90% 以上，為大曲質量分級提供新方法。
五、高光譜成像技術在大曲檢測中面臨的挑戰(zhàn)與展望
5.1 面臨的挑戰(zhàn)
5.1.1 設備成本與復雜性
高光譜成像系統(tǒng)設備昂貴，包括高分辨率成像光譜儀、高性能相機及配套數(shù)據(jù)采集存儲設備等，增加企業(yè)檢測成本。系統(tǒng)結構復雜，對操作人員專業(yè)要求高，需掌握光學、光譜學、計算機等多學科知識，限制技術推廣應用。
5.1.2 數(shù)據(jù)處理與分析難度
高光譜數(shù)據(jù)量大、維度高，處理分析需強大計算能力和高效算法。數(shù)據(jù)預處理、特征提取與選擇及模型建立優(yōu)化過程復雜，不同算法對不同大曲樣本適應性不同，需大量實驗尋找最佳參數(shù)組合，增加研究和應用難度。
5.1.3 模型通用性與穩(wěn)定性
高光譜成像技術建立的檢測模型受大曲原料、產地、制曲工藝等因素影響，通用性和穩(wěn)定性有待提高。不同批次大曲成分和光譜特性有差異，同一模型難以準確檢測不同來源大曲，需不斷優(yōu)化模型或建立針對不同情況的模型庫。
5.2 未來展望
5.2.1 設備改進與成本降低
隨著技術發(fā)展，高光譜成像設備將向小型化、集成化、低成本方向發(fā)展。新型光學元件和探測器研發(fā)應用，將降低設備成本，提高性能和穩(wěn)定性，使更多白酒企業(yè)能采用該技術。
5.2.2 數(shù)據(jù)處理與分析技術創(chuàng)新
深度學習等人工智能技術在高光譜數(shù)據(jù)處理分析中應用前景廣闊。深度學習模型如卷積神經網絡（CNN）、循環(huán)神經網絡（RNN）能自動學習高光譜數(shù)據(jù)特征，提高數(shù)據(jù)處理效率和模型準確性，有望解決數(shù)據(jù)處理復雜和模型通用性問題。
5.2.3 多技術融合發(fā)展
將高光譜成像技術與其他檢測技術如近紅外光譜技術、拉曼光譜技術、電子鼻技術等融合，可獲取更全面大曲信息，提高檢測準確性和可靠性。結合大數(shù)據(jù)和云計算技術，可實現(xiàn)大曲質量遠程在線監(jiān)測和數(shù)據(jù)分析，為白酒企業(yè)智能化生產提供支持。
5.2.4 行業(yè)標準與規(guī)范建立
隨著高光譜成像技術在大曲檢測中應用增多，需建立統(tǒng)一行業(yè)標準和規(guī)范，包括設備性能指標、數(shù)據(jù)采集與處理方法、模型評價標準等，促進技術規(guī)范化發(fā)展，提高檢測結果可比性和可信度。
六、結論
高光譜成像技術作為新興檢測技術，在大曲檢測中展現(xiàn)出快速、無損、信息豐富等優(yōu)勢，可實現(xiàn)大曲理化指標檢測、微生物分布監(jiān)測和質量分級，為白酒釀造過程質量控制提供有效手段。盡管目前面臨設備成本高、數(shù)據(jù)處理復雜、模型通用性差等挑戰(zhàn)，但隨著技術不斷發(fā)展創(chuàng)新，設備成本降低、數(shù)據(jù)處理技術改進、多技術融合及行業(yè)標準建立，高光譜成像技術有望在大曲檢測及白酒生產中廣泛應用，推動白酒行業(yè)智能化、現(xiàn)代化發(fā)展，提升白酒產品質量和市場競爭力。
以象科技作為一家由西安光機所光學博士團隊、行業(yè)資深專家、光譜軟件算法團隊以及光學應用博士等多元專業(yè)力量共同發(fā)起創(chuàng)立的科技型企業(yè)，在光學技術領域展現(xiàn)出了非凡的潛力與強勁的實力，正逐步成為行業(yè)內的一顆璀璨新星。
其團隊成員憑借深厚的學術造詣與豐富的實踐經驗，構建起了一座堅實的技術堡壘。西安光機所光學博士團隊深入鉆研光學核心原理，在光學系統(tǒng)的設計、優(yōu)化以及創(chuàng)新方面持續(xù)發(fā)力，致力于打造出具有性能與高精度的光學基礎架構。行業(yè)資深專家則猶如敏銳的市場領航員，他們憑借對行業(yè)發(fā)展脈絡的精準把握以及對市場需求變化的前瞻性洞察，為公司的產品戰(zhàn)略布局指明方向，確保每一款產品都能精準對接市場痛點，在激烈的市場競爭中脫穎而出。光學應用博士則專注于探索光學技術在各個實際領域的落地應用，他們深入挖掘產品在不同場景下的潛在用途，從生物醫(yī)學到工業(yè)制造，從環(huán)境監(jiān)測到農業(yè)科技，不斷拓展產品的應用邊界，讓光學技術真正造福于人類社會的各個角落。
在產品層面，以象科技目前已成功投產并推向市場的可見光、近紅外、短波中紅外高光譜相機，無疑是其技術實力的集中體現(xiàn)。這不僅為國內相關行業(yè)提供了更為可靠、性價比更高的光學設備選擇，還在一定程度上推動了我國光學技術自主創(chuàng)新的進程，提升了我國在全球光學產業(yè)價值鏈中的地位。
此外，公司經營的激光共聚焦、激光散斑血流成像儀、光譜儀等光學產品，也均在各自的領域內展現(xiàn)出了的優(yōu)勢與性能。激光共聚焦以其超高的分辨率和清晰的成像效果，在生物醫(yī)學微觀成像領域成為科研人員探索生命奧秘的得力助手；激光散斑血流成像儀能夠精準地監(jiān)測微循環(huán)血流變化，為醫(yī)學臨床診斷和疾病研究提供了重要的參考依據(jù)；光譜儀則憑借其對物質光譜特性的精確分析能力，在材料成分分析、環(huán)境污染物監(jiān)測以及食品安全檢測等領域發(fā)揮著作用。
以象科技秉持著集研發(fā)、生產、銷售于一體的全產業(yè)鏈運營模式，展現(xiàn)出了強大的綜合實力與協(xié)同效應。其研發(fā)中心坐落于西安這充滿科技活力與創(chuàng)新氛圍的城市，依托當?shù)刎S富的科研資源與人才優(yōu)勢，持續(xù)不斷地投入大量資源進行技術研發(fā)與創(chuàng)新，為公司的產品迭代升級和技術突破提供了源源不斷的動力源泉。
與此同時，公司精心構建的銷售網絡如同一張緊密交織的大網，全面覆蓋全國各個地區(qū)，確保了產品能夠快速、高效地觸達每一位客戶手中。而完善的售后服務機構則像是一位貼心的守護者，隨時為客戶提供多層次的技術支持與售后服務保障，讓客戶在使用產品的過程中無后顧之憂，進一步增強了客戶對公司品牌的信任度與忠誠度。
以象科技憑借其團隊、創(chuàng)新的產品以及完善的運營模式，在光學技術領域正穩(wěn)步前行，未來有望在國內乃至全球市場上取得更為輝煌的成就，為推動光學科技的進步與應用普及做出更多的貢獻。
以象科技由西安光機所光學博士團隊，行業(yè)資深專家，光譜軟件算法團隊，光學應用博士等相關人員共同發(fā)起成立的科技型公司，目前投產市場可見光、近紅外、短波中紅外高光譜相機，實現(xiàn)國產化，突破進口技術壁壘，打破進口短波紅外高光譜相機的技術限制。
以象科技是一家集研發(fā)、生產、銷售于一體的科技型公司。目前經營產品有激光共聚焦，激光散斑血流成像儀，光譜儀，高光譜相機等光學產品。研發(fā)中心設立于西安，銷售網絡、完善售后服務機構設立覆蓋全國。
以象科技作為一家由西安光機所光學博士團隊、行業(yè)資深專家、光譜軟件算法團隊以及光學應用博士等多元專業(yè)力量共同發(fā)起創(chuàng)立的科技型企業(yè)，在光學技術領域展現(xiàn)出了非凡的潛力與強勁的實力，正逐步成為行業(yè)內的一顆璀璨新星。
其團隊成員憑借深厚的學術造詣與豐富的實踐經驗，構建起了一座堅實的技術堡壘。西安光機所光學博士團隊深入鉆研光學核心原理，在光學系統(tǒng)的設計、優(yōu)化以及創(chuàng)新方面持續(xù)發(fā)力，致力于打造出具有性能與高精度的光學基礎架構。行業(yè)資深專家則猶如敏銳的市場領航員，他們憑借對行業(yè)發(fā)展脈絡的精準把握以及對市場需求變化的前瞻性洞察，為公司的產品戰(zhàn)略布局指明方向，確保每一款產品都能精準對接市場痛點，在激烈的市場競爭中脫穎而出。光學應用博士則專注于探索光學技術在各個實際領域的落地應用，他們深入挖掘產品在不同場景下的潛在用途，從生物醫(yī)學到工業(yè)制造，從環(huán)境監(jiān)測到農業(yè)科技，不斷拓展產品的應用邊界，讓光學技術真正造福于人類社會的各個角落。
在產品層面，以象科技目前已成功投產并推向市場的可見光、近紅外、短波中紅外高光譜相機，無疑是其技術實力的集中體現(xiàn)。這不僅為國內相關行業(yè)提供了更為可靠、性價比更高的光學設備選擇，還在一定程度上推動了我國光學技術自主創(chuàng)新的進程，提升了我國在全球光學產業(yè)價值鏈中的地位。
此外，公司經營的激光共聚焦、激光散斑血流成像儀、光譜儀等光學產品，也均在各自的領域內展現(xiàn)出了的優(yōu)勢與性能。激光共聚焦以其超高的分辨率和清晰的成像效果，在生物醫(yī)學微觀成像領域成為科研人員探索生命奧秘的得力助手；激光散斑血流成像儀能夠精準地監(jiān)測微循環(huán)血流變化，為醫(yī)學臨床診斷和疾病研究提供了重要的參考依據(jù)；光譜儀則憑借其對物質光譜特性的精確分析能力，在材料成分分析、環(huán)境污染物監(jiān)測以及食品安全檢測等領域發(fā)揮著作用。
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與此同時，公司精心構建的銷售網絡如同一張緊密交織的大網，全面覆蓋全國各個地區(qū)，確保了產品能夠快速、高效地觸達每一位客戶手中。而完善的售后服務機構則像是一位貼心的守護者，隨時為客戶提供多層次的技術支持與售后服務保障，讓客戶在使用產品的過程中無后顧之憂，進一步增強了客戶對公司品牌的信任度與忠誠度。
以象科技憑借其團隊、創(chuàng)新的產品以及完善的運營模式，在光學技術領域正穩(wěn)步前行，未來有望在國內乃至全球市場上取得更為輝煌的成就，為推動光學科技的進步與應用普及做出更多的貢獻。
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