一项发表于《光谱学与光谱分析》的研究，展示了彩谱科技高光谱相机在冬枣品质检测中的重要应用。该研究由河北师范大学与石家庄学院联合团队开展，采用彩谱科技FigSpec FS-13高光谱相机成像系统，成功构建了基于LSTM-TE模型的冬枣可溶性固形物含量（SSC）高光谱估测方法，为实现水果品质无损检测提供了可靠的技术路径。

冬枣的可溶性固形物含量是衡量其成熟度与口感品质的关键指标。在这项研究中，团队采集了900个冬枣样本的高光谱数据，并同步测定其SSC值。实验所用设备为彩谱科技FigSpecFS-13高光谱相机成像系统，该系统具备400-1000 nm的光谱范围、2.5nm的高光谱分辨率与2nm的采样间隔，可捕捉样品在可见近红外区域的精细光谱特征。在严格控制光环境与拍摄距离的条件下，系统能有效避免外部光照干扰，保障数据的一致性与可靠性。

研究团队通过对比多种光谱预处理方法，最终确定“多元散射校正-Savitzky-Golay平滑-一阶导数”（MSC-SG-D1）为最优预处理组合，并在此基础上系统比较了PLSR、SVR、VGG16、ResNet18、LSTM等多种预测模型。结果表明，融合长短期记忆网络与Transformer编码器的LSTM-TE模型表现最为突出，测试集决定系数R²达到0.9598，均方根误差仅为1.269%，显著优于传统机器学习与单一深度学习模型。

该成果不仅验证了高光谱数据在冬枣内部成分反演中的强大潜力，也体现了彩谱科技高光谱设备在农业检测应用中的稳定性和先进性。FigSpec FS-13系统凭借其高信噪比、快速成像与便携操作等特点，为农产品品质的无损、实时监测提供了可行的硬件基础。

彩谱科技一直致力于高光谱成像技术的研发与推广，在农业检测、工业分选、环境监测、食品药品安全等多个领域积累了丰富的应用案例。本次冬枣品质检测研究的成功，进一步拓展了高光谱技术在智慧农业和果实采后处理中的应用场景，标志着我国在高光谱无损检测技术与农业智能化融合方面迈出坚实一步。

未来，彩谱科技将继续携手高校、科研机构及产业单位，推动高光谱成像技术向更高精度、更强智能、更广应用方向发展，为我国农产品质量安全与农业现代化持续赋能。

（论文原文可通过www.cnki.net搜索《基于LSTM-TE模型的冬枣可溶性固形物含量高光谱估测》进行阅读）