高粱做為釀制技術的關鍵原料，其類型和品質將影響葡萄酒的品質。因而，挑選葡萄酒高粱種類是一項重要的工作。在操作過程中，重要采用人工歸類，用時，主觀危害嚴重，難以形成統(tǒng)一的標準。為了保證歸類準確性，可以用高光譜成像儀。本文介紹了高光譜成像技術在葡萄酒高粱種類歸類中的運用。
制酒高粱
制酒高粱種類歸類的必要性:
高粱是我國重要的作物之一。因其顆粒營養(yǎng)全面，在釀酒行業(yè)有“紅糧”的經(jīng)典見解，年需求量做到2000萬頓。目前，制酒高粱的主要類型是瀘州紅、青殼洋、瑞諾7號等淀粉含量較高的糯高粱。因為制酒高粱種類繁多，產(chǎn)地不同，淀粉、蛋白、脂肪、單寧等物質在顆粒中差異很大，造成白酒在口味、風格、品質、產(chǎn)酒率等層面存在較大差異。可以看出，在高粱原料進到庫房前，精確高效地鑒別高粱的類型，操縱釀制過程的糧食浸泡時間、用水量、糧食蒸制時間等加工過程，對設備優(yōu)質白酒具有非常重要的指導意義。
傳統(tǒng)鑒別方法主要包含人力經(jīng)驗識別生物抽樣檢測。前者會受到主觀傷害，效率不高，難以形成統(tǒng)一的標準。后者操作繁瑣用時，不能滿足當今白酒企業(yè)對釀制原料高粱的識別規(guī)定。因而，急需解決找到一種迅速、精確、簡單高粱歸類檢測方式，高光譜成像技術無疑是最佳選擇。
高光譜成像技術在制酒高粱類型歸類中的運用:
高光譜圖像技術是一種集傳統(tǒng)光譜技術和二維成像技術于一體的新型非接觸檢測技術。通過對待測物件光譜信息和圖像信息的解讀和獲得，進行樣本的迅速無損檢測。高光譜圖像技術具有高分辨率的特性，其圖像數(shù)據(jù)鄰近波長間隔狹小，波長重合，高光譜圖像數(shù)據(jù)每個像元可提取詳盡的高分辨率光譜曲線，因而高光譜圖像技術已發(fā)展成為遮蓋數(shù)百個光譜通道，像素數(shù)擁有豐富的高像素檢測技術。
高光譜成像儀不但廣泛用于遙感領域，并且廣泛用于制酒高粱的無損檢測行業(yè)。它結合了成像技術和光譜技術的優(yōu)勢，具備“圖像融合”的特征，獲得圖像信息檢測葡萄酒高粱種類的內部品質，獲得光譜信息檢測葡萄酒高粱種類的結構品質，同時需要結合圖像信息和光譜信息，更好地檢測葡萄酒高粱品種里外品質。用高光譜儀檢驗制酒高粱類型的具體步驟如下：
1.樣品采集
搜集不同品種的制酒高粱，依次進行編號。
2.光譜圖像數(shù)據(jù)采集
選擇合適的試品，用高光譜成像儀搜集葡萄酒高粱品種高光譜圖像數(shù)據(jù)。在收集高光譜圖像以前，應校準儀器。通過調節(jié)光強、圖像清晰度和圖像失幀來達到高光譜顯像綜合校正的關鍵。危害圖像清晰度和失真的因素包括物鏡中間高度、電子控制移動平臺移速和曝光時間。
3.獲得特點波長
因為采集樣本的全波段光譜數(shù)據(jù)量大，信息混和，很多光譜數(shù)據(jù)會導致模型繁雜、運算量大等問題。因而，有必要對高光譜信息進行降維處理，以尋找更能表明試品質量標準的特點圖像，這不僅提高了后期數(shù)據(jù)處理速度，并且能消除數(shù)據(jù)中的多余信息。
4.建立預測模型和評估模型
運用分析系統(tǒng)選擇不同方式對原始光譜進行預處理，并進行數(shù)據(jù)模型，剖析不同預處理方式對預測模型效果。應用最小二乘回歸（PLSR）建立制酒高粱種類預測模型，認證模型預測能力，并進行精確點評。
運用高光譜成像技術檢測葡萄酒高粱類別的里外品質，然后分析全波段葡萄酒高粱圖像的主要原料，依據(jù)主要成份圖像的特征向量挑選特點波長，選擇適合的圖像解決和識別，最終應用圖像偏差算法，能夠評定葡萄酒高粱的品質，進而挑選。
