全书主要由三部分内容组成，共12章，以理论基础、关键技术、实践应用为主线，详细介绍了光电无损检测技术的理论基础、农产品品质检测中的主要技术以及作者近年来在农产品品质检测方面的具体应用。一方面，本书介绍了几种典型农产品品质光电无损检测技术及原理：另一方面，本书凝聚作者多年教学和科研实践经验及相关成果，着重介绍了农产品品质光电无损检测技术及装置方面的一些典型应用实例。作者将多年的研究成果渗透到各章，使全书达到理论与实践相结合的效果。
本书可供光电无损检测、机电一体化与仪器科学等专业的本科生和研究生使用，也可供从事无损检测技术、光谱诊断技术、机器视觉检测技术、自动化电子技术和测控技术等相关研究及应用的科技工作者参考。

第一篇 理论基础篇
第1章 光电无损检测技术基础
1.1 无损检测技术概述
1.1.1 无损检测技术定义
1.1.2 无损检测技术的作用
1.1.3 无损检测技术分类和特点
1.2 光电无损检测原理及系统构成
1.2.1 光电无损检测原理
1.2.2 光电无损检测系统构成
1.3 信号检测新型传感器
1.3.1 光电传感器
1.3.2 光纤传感器
1.3.3 CCD传感器
1.3.4 生物传感器
1.3.5 超声波传感器
1.4 光电无损检测技术的实际应用与发展趋势
1.4.1 在工业生产中的应用
1.4.2 在农业生产中的应用
1.4.3 光电无损检测技术的发展趋势
第2章 典型农产品品质光电无损检测系统
2.1 近红外光谱检测系统
2.2 高光谱成像系统
2.3 拉曼光谱检测系统
2.4 机器视觉检测系统
2.5 太赫兹时域光谱检测系统
2.6 LIBS检测系统
第3章 光电无损检测技术在农产品品质检测中的应用
3.1 近红外光谱检测技术在农产品品质检测中的应用
3.1.1 水果品质无损检测
3.1.2 蔬菜品质无损检测
3.1.3 粮食品质无损检测
3.1.4 便携式近红外检测仪器
3.1.5 水果品质NIRS在线分选装备
3.2 高光谱检测技术在农产品品质检测中的应用
3.2.1 水果品质检测
3.2.2 蔬菜品质检测
3.2.3 粮食品质检测
3.3 拉曼光谱检测技术在农产品品质检测中的应用
3.3.1 果蔬质量安全检测
3.3.2 粮食品质检测
3.3.3 食用油品质检测
3.4 机器视觉检测技术在农产品品质检测中的应用
3.4.1 水果检测与分级
3.4.2 蔬菜检测与分级
3.4.3 粮食品质检测与分级
3.4.4 经济作物检测与分级
第二篇 关键技术篇
第4章 近红外光谱检测技术及应用
4.1 近红外光谱检测技术原理与特点
4.1.1 近红外光谱检测原理
4.1.2 近红外光谱检测特点
4.2 近红外光谱检测系统
4.2.1 近红外光谱检测方式
4.2.2 近红外光谱检测分析步骤和方法
4.3 近红外光谱检测关键技术
4.3.1 近红外光谱预处理方法
4.3.2 近红外光谱定量分析方法
4.3.3 数学模型的评价指标
4.4 应用案例——鸡蛋内部品质及新鲜度判别傅里叶近红外光谱检测研究
4.4.1 实验部分
4.4.2 建模与分析
4.4.3 应用效果
第5章 高光谱检测技术及应用
5.1 高光谱检测技术原理与特点
5.1.1 高光谱检测原理
5.1.2 高光谱检测特点
5.2 高光谱成像系统
5.2.1 高光谱成像装置
5.2.2 高光谱图像采集流程
5.3 高光谱检测关键技术
5.3.1 样品高光谱图像校正
5.3.2 实验样品光谱的提取
5.3.3 高光谱检测技术分析预处理
5.4 应用案例——基于高光谱检测技术的黄桃损伤和可溶性固形物含量检测应用
5.4.1 实验部分
5.4.2 建模与分析
5.4.3 应用效果
第6章 拉曼光谱检测技术及应用
6.1 拉曼光谱检测技术原理与特点
6.1.1 拉曼光谱检测原理
6.1.2 拉曼光谱检测特点
6.2 拉曼光谱检测系统
6.3 拉曼光谱检测关键技术
6.3.1 SERS采集荧光去除方法
6.3.2 SERS基底制备及表征
6.3.3 拉曼光谱数据建模方法
6.3.4 拉曼光谱数据模型评价
6.4 应用案例——基于表面增强拉曼光谱技术的脐橙表皮两种农药残留同时定量检测应用
6.4.1 实验部分
6.4.2 建模与分析
6.4.3 应用效果
第7章 太赫兹光谱检测技术及应用
7.1 太赫兹光谱检测技术原理与特点
7.1.1 太赫兹光谱检测原理
7.1.2 太赫兹光谱检测特点
7.2 太赫兹光谱检测系统
7.3 太赫兹光谱检测关键技术
7.3.1 太赫兹光谱数据校正方法
7.3.2 太赫兹光谱数据波段筛选
7.3.3 太赫兹光谱数据建模方法
7.3.4 太赫兹光谱检测模型评价
7.4 应用案例——基于太赫兹光谱检测技术的面粉中苯甲酸浓度检测应用
7.4.1 实验部分
7.4.2 建模与分析
7.4.3 应用效果
第8章 LIBS检测技术及应用
8.1 LIBS检测技术原理与特点
8.1.1 LIBS检测原理
8.1.2 LIBS检测特点
8.2 LIBS检测系统
8.3 LIBS检测关键技术
8.3.1 LIBS数据预处理方法
8.3.2 LIBS数据特征谱线特征提取
8.3.3 LIBS数据建模方法
8.4 应用案例——基于LIBS检测技术的油茶炭疽病无损检测应用
8.4.1 实验部分
8.4.2 建模与分析
8.4.3 应用效果
第9章 机器视觉检测技术及应用
9.1 机器视觉检测技术原理与特点
9.1.1 机器视觉检测原理
9.1.2 机器视觉检测特点
9.2 机器视觉检测关键技术
9.2.1 图像增强处理技术
9.2.2 图像平滑处理技术
9.2.3 图像分割技术
9.2.4 图像识别技术
9.3 应用案例——基于PSO优化的混合核函数SVM