目前，大多數(shù)農(nóng)民仍然依靠視覺檢查來實現(xiàn)作物的生長和質(zhì)量。但人眼的感知能力是有限和主觀的。許多質(zhì)量評估不僅超出了人類的視覺能力，而且超出了傳統(tǒng)的RGB彩色成像能力。

多光譜成像可以提高農(nóng)業(yè)等多個應(yīng)用領(lǐng)域的檢驗?zāi)芰?/p>

采用精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和智能農(nóng)業(yè)理念的農(nóng)場不僅實現(xiàn)了優(yōu)秀的質(zhì)量評價，而且實現(xiàn)了高效率，大大降低了勞動力成本。多光譜圖像是評價土壤生產(chǎn)力和分析作物健康狀況的有效工具。與肉眼觀察相比，多光譜傳感器技術(shù)允許農(nóng)民獲得更準(zhǔn)確、更有效的信息。

多光譜成像除了估計作物產(chǎn)量外，還可以幫助農(nóng)民檢查作物果實的生長情況，然后對生長管理做出及時必要的對策。利用多光譜成像技術(shù)識別雜草和病蟲害已成為一種流行的方法，因為早期檢測有助于優(yōu)化方法和資源，促進作物的良好生長。多光譜成像還有助于面積計算和作物測量，以幫助員工分配。土壤肥沃的數(shù)據(jù)有效地影響了土地的使用和管理。

除了輔助作物的生長外，光譜成像還與人工智能中的深度學(xué)習(xí)相結(jié)合，并擴展到幫助控制和測量作物灌溉和監(jiān)測牲畜狀態(tài)。當(dāng)用于水果和蔬菜產(chǎn)品檢驗時，多光譜成像可以提供可見和不可見波長的組合，以測量和分析外部特征(如顏色、紋理、表面損傷、形狀和尺寸)和內(nèi)部特征(如干燥、成熟、水、糖和脂肪)。同樣，在檢查肉和魚時，多光譜成像也有助于分析切口、脂肪和骨的含量，以及肉表面的損傷和顏色。

除了輔助作物的生長外，光譜成像還與人工智能中的深度學(xué)習(xí)相結(jié)合，并擴展到幫助控制和測量作物灌溉和監(jiān)測牲畜狀態(tài)。當(dāng)用于水果和蔬菜產(chǎn)品檢驗時，多光譜成像可以提供可見和不可見波長的組合，以測量和分析外部特征(如顏色、紋理、表面損傷、形狀和尺寸)和內(nèi)部特征(如干燥、成熟、水、糖和脂肪)。同樣，在檢查肉和魚時，多光譜成像也有助于分析切口、脂肪和骨的含量，以及肉表面的損傷和顏色。

利用多光譜檢驗技術(shù)可以發(fā)現(xiàn)不需要的灰塵顆粒，有助于在包裝前確保菠菜的質(zhì)量