黄瓜以其丰富的营养和多样的食用方式而深受人们喜爱，在人们的日常生活中占据重要的地位。采后黄瓜因其含水量高且质地脆嫩等特点，极易发生品质劣变和腐败，因此，及早及时监测黄瓜品质变化，实现黄瓜腐败变质的早期预警对后期的贮藏管理以及后续的加工处理都是非常需要的。
　　高光谱成像技术作为近年来一种新兴的检测技术，可以同时获得研究对象内、外部品质特征的光谱信息与图像信息，已经在果蔬检测方面得到广泛应用，所以，论文以不同时期常温贮藏过程中三批不同的黄瓜为研究对象，运用高光谱技术探究了黄瓜贮藏过程中腐败预警模型的构建方法，以期实现黄瓜腐败快速预警的目的。具体研究工作如下：
　　1.将三批新鲜黄瓜先后都置于贮藏库中常温存放，使用温湿度记录仪记录贮藏库中温湿度变化，并且分别于不同贮藏天数采集黄瓜高光谱数据及pH值、失重率数据，前两批黄瓜为建立预警模型提供样本数据，第三批黄瓜用于预警模型的检验。
　　2.为了减少背景噪声、杂散光等数据的干扰，对原始光谱进行了预处理。通过对比多元散射校正、标准正态变量变换和Savitzky-Golay卷积平滑法三种预处理方法，最终确定采用Savitzky-Golay卷积平滑法为预处理方法。
　　3.综合第一、二批黄瓜贮藏过程中感官评价和理化指标测定结果及高光谱信息，在判定各自腐败基准的基础上，研究给出了统一的腐败基准。
　　4.运用偏最小二乘回归系数和WilksΛ统计量的权重系数法分别提取7个和4个表征黄瓜腐败信息的共同特征波长；通过对比两种特征波长提取方法下建立的巴氏距离和马氏距离预警模型，提出了基于WilksΛ统计量的权重系数法选出的4个共同特征波长下的巴氏距离预警模型预警效果最好。
　　5.为检验前两批黄瓜样本所建预警模型的有效性，对第三批黄瓜贮藏过程的样本光谱信息用同样的预处理方法、同样的腐败基准和同样特征波长进行预警分析，结果表明，所构建的预警模型是有效的，并具有很高的泛化能力；完全可以使用共同的特征波长和统一的腐败基准建立不同品种、不同贮藏温湿度的黄瓜腐败预警模型。