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为对小麦硬度进行自动检测,采集不同硬度小麦品种的近红外高光谱图像,将光谱数据经过求导处理后,提取950~1 645 nm有效光谱区间数据,然后经过多元散射校正,建立偏最小二乘判别分析（PLS-DA）模型。采用120粒小麦对模型进行训练,剩余的90粒进行检验,总体上模型分类准确率为99.63%。表明,采用近红外高光谱成像技术对单籽粒小麦硬度进行分类是可行的。