1.基于高光谱成像技术的苹果内外品质快速、无损检测方法，其特征包括以下步骤：1）利用高光谱成像系统采集苹果图谱信息；

2）分析苹果光谱曲线的特征，并对光谱数据进行分析；

3）确定单波段图像，使用二次最大类间阈值分割算法对单波段图像进行阈值分割，分割出苹果与背景，从而得到苹果的高光谱图像；对苹果的高光谱图像进行掩膜；

4）对掩膜后的苹果高光谱图像进行第二次最大类间阈值分割，在苹果的高光谱图像中提取苹果病害区域、虫害区域、果梗/花萼区域、正常区域；

5）对分割出来的苹果病害区域、虫害区域、果梗/花萼区域、正常区域进行腐蚀膨胀运算；确定病虫害区域、花萼区域和果梗区域等感兴趣区域的像素点位置；对于苹果糖度、硬度等参数区域取苹果的正常区域中间部分的像素点位置；

6）对掩膜后的苹果高光谱图像进行第二次最大类间阈值分割，在苹果的高光谱图像中提取病害区域光谱曲线、虫害病害区域光谱曲线、果梗/花萼病害区域光谱曲线、正常区域糖度光谱曲线、正常区域硬度光谱曲线；

7）针对苹果病害区域、虫害区域、果梗/花萼区域、正常区域光谱曲线，采用二次连续投影法从500nm～970nm波长下的367个波段中提取苹果病害、虫害、果梗、花萼、正常的特征波长集SP1；

8）对于苹果的糖度、硬度等品质参数采用多参数连续投影算法SPA2提取苹果内部品质特征波长集SP2；

9）用苹果外部品质特征波长集SP1中特征波长的反射率融合苹果内部品质特征波长集SP2中特征波长的反射率，作为BP人工神经网络输入量，其隐层数为1，输入层和隐层传递函数为正切S型传递函数；加入趋势动量项的梯度下降的训练函数；输出为5个量，分别为苹果是否染有病害、是否染有虫害、是否是正常果、糖度值、硬度值；

10）通过苹果是否染有病害、是否染有虫害、是否是正常果、糖度值、硬度值实现苹果内外品质的快速、无损检测。

2.根据权利要求1所述的基于高光谱成像技术的苹果内外品质快速、无损检测方法，其特征是：步骤7中采用二次连续投影算法SP1提取苹果外部品质特征波长集SPA1，SPA1包含

10个特征波长包括502nm、573nm、589nm、655nm、681nm、727nm、867nm、904nm、942nm和967nm，对10个特征波长再次使用连续投影法选出3个特征波长681 nm、867 nm和942 nm，从而构成特征波长集SP1。

3.根据权利要求1所述的基于高光谱成像技术的苹果内外品质快速、无损检测方法，其特征是：步骤8中对于苹果的糖度、硬度等品质参数采用多参数连续投影算法SPA2提取苹果内部品质特征波长集SP2，即先采用连续投影算法筛选出苹果硬度的9个特征波长403nm、

405nm、409nm、469nm、543nm、614nm、676nm、725nm、963nm，对9个特征波长的光谱信息再次使用连续投影法筛选出苹果糖度的2个特征波长543nm和676nm，从而构成特征波长集SP2。