一、引言
白酒釀造歷史悠久，是我國傳統產業重要組成部分。大曲作為糖化發酵劑，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、發酵條件等多因素影響，其質量差異導致白酒品質不穩定。因此，準確快速檢測大曲質量對白酒生產意義重大。
傳統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，形成三維數據立方體。該技術具有快速、無損、檢測信息豐富等優點，能反映物質化學組成和結構信息，在農業、食品、醫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吸收特性不同，高光譜成像系統可捕捉差異并用于分析。
2.2 系統組成
高光譜成像系統主要由光源、成像光譜儀、相機、數據采集與存儲設備及樣品平臺等組成。
光源提供穩定均勻照明，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中廣泛應用，可逐行獲取樣品高光譜圖像。數據采集與存儲設備實時采集并存儲大量高光譜數據，需大容量存儲介質和高速數據傳輸接口。樣品平臺用于固定和移動樣品，保證成像過程中樣品穩定，部分平臺可實現樣品自動掃描。
例如，某高光譜成像系統采用 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，數據采集速率可達每秒數百行，能滿足大曲樣本快速成像需求。
三、高光譜數據處理方法
3.1 數據預處理
高光譜數據在采集過程中受環境、儀器噪聲及樣品表面散射等影響，需預處理提高數據質量。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。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據進行多項式擬合，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
高光譜數據維度高、信息冗余大，需提取和選擇有效特征用于后續分析。特征提取是將原始高光譜數據變換到低維空間，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據轉換為一組線性無關的主成分，有效降低數據維度，保留大部分方差信息。ICA 用于分離數據中相互獨立的成分，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，減少數據量同時保留關鍵信息，方法包括相關系數法、連續投影算法（SPA）、遺傳算法（GA）等。相關系數法計算光譜波段與目標參數的相關系數，選擇相關系數大的波段。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據，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，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，能學習復雜數據模式，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（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 波段采集光譜數據，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 - 近紅外光譜區域結合優化算法，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采集大曲樣本光譜圖像，經數據處理和建模，實現總酸含量可視化，直觀反映其在大曲中的分布。
4.2 大曲微生物分布監測
微生物是大曲發酵核心，其種類和分布影響大曲質量。傳統微生物檢測方法如平板計數法、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，為優化制曲工藝、控制大曲質量提供依據。
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與展望
5.1 面臨的挑戰
5.1.1 設備成本與復雜性
高光譜成像系統設備昂貴，包括高分辨率成像光譜儀、高性能相機及配套數據采集存儲設備等，增加企業檢測成本。系統結構復雜，對操作人員專業要求高，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 數據處理與分析難度
高光譜數據量大、維度高，處理分析需強大計算能力和高效算法。數據預處理、特征提取與選擇及模型建立優化過程復雜，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組合，增加研究和應用難度。
5.1.3 模型通用性與穩定性
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
隨著技術發展，高光譜成像設備將向小型化、集成化、低成本方向發展。新型光學元件和探測器研發應用，將降低設備成本，提高性能和穩定性，使更多白酒企業能采用該技術。
5.2.2 數據處理與分析技術創新
深度學習等人工智能技術在高光譜數據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）、循環神經網絡（RNN）能自動學習高光譜數據特征，提高數據處理效率和模型準確性，有望解決數據處理復雜和模型通用性問題。
5.2.3 多技術融合發展
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。結合大數據和云計算技術，可實現大曲質量遠程在線監測和數據分析，為白酒企業智能化生產提供支持。
5.2.4 行業標準與規范建立
隨著高光譜成像技術在大曲檢測中應用增多，需建立統一行業標準和規范，包括設備性能指標、數據采集與處理方法、模型評價標準等，促進技術規范化發展，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，在大曲檢測中展現出快速、無損、信息豐富等優勢，可實現大曲理化指標檢測、微生物分布監測和質量分級，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、數據處理復雜、模型通用性差等挑戰，但隨著技術不斷發展創新，設備成本降低、數據處理技術改進、多技術融合及行業標準建立，高光譜成像技術有望在大曲檢測及白酒生產中廣泛應用，推動白酒行業智能化、現代化發展，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力量共同發起創立的科技型企業，在光學技術領域展現出了非凡的潛力與強勁的實力，正逐步成為行業內的一顆璀璨新星。
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，在光學系統的設計、優化以及創新方面持續發力，致力于打造出具有性能與高精度的光學基礎架構。行業資深專家則猶如敏銳的市場領航員，他們憑借對行業發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，從生物醫學到工業制造，從環境監測到農業科技，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。這不僅為國內相關行業提供了更為可靠、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新的進程，提升了我國在全球光學產業價值鏈中的地位。
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出了的優勢與性能。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測微循環血流變化，為醫學臨床診斷和疾病研究提供了重要的參考依據；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、環境污染物監測以及食品安全檢測等領域發揮著作用。
以象科技秉持著集研發、生產、銷售于一體的全產業鏈運營模式，展現出了強大的綜合實力與協同效應。其研發中心坐落于西安這充滿科技活力與創新氛圍的城市，依托當地豐富的科研資源與人才優勢，持續不斷地投入大量資源進行技術研發與創新，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，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、創新的產品以及完善的運營模式，在光學技術領域正穩步前行，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、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。
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