HSI技术最早应用于军事和卫星遥感领域，后被引入医药学和农业检测，其许多卓越的优点逐渐被应用和发展。高光谱图像是一系列光波波长处的光学图像，其光谱分辨率可达2～3nm，光谱波段数多达数十甚至上百个，各光谱波段间是通常连续图像数据的每个单元均可以提取一条完整的高分辨率光谱曲线。HSI是一门化学或光谱的成像技术，融合了传统成像和光谱学，同时获得被检对象的光谱和空间信息。HSI技术相似于分光技术，包括反射、透射和散射等模式。与多光谱图像相比，高光谱图像不仅在信息丰富程度方面有了极大的提高，在处理技术上，对该类光谱数据进行更为合理、有效的分析处理提供了可能。
高光谱图像检测分析技术，具有速度快、无破坏性、无侵入性等优点。最近几年的研究使其成为无损检测食品品质和安全方面有效的分析技术，在食品生产和加工过程的在线检测方面具有广阔的应用前景。食品生产和加工需要在关键过程利用实时、快速和精确的检测分析方法对食品质量安全进行确定，高效液相色谱（HPLC）、质谱（MS）等传统的检测方法不仅耗时而且损坏样本。近红外光谱虽然可以对食品的多组分进行无损检测，但近红外光谱技术只能对被测物体的一个小区域进行检测，然而食品的品质在空间上是存在差异的，所以该方法还存在一定的局限性。HSI技术将成像技术和光谱技术相结合，不仅可以得到被测物体的光谱信息而且能获得其图像信息，从而克服了上述局限性。美国食品及药物管理局（FDA）提出过程分析技术（PAT）的首要目标是认识和控制在生产过程中对关键性能属性的监控。HSI技术的无损性、稳定性、灵活性使它成为识别影响食品质量关键性能参数的一个有效的过程分析技术。虽然高光谱成像技术优点众多，但在食品工业上仍有其局限性，因为高光谱图像系统对软、硬件均要求较高，导致数据采集和分析的时间过长，但近些年来随着计算机的普及，HSI技术应用在食品工业的在线检测进入了一个新的阶段。
例如，N.Aleixos等人利用计算机视觉技术和数字信号处理器对柑橘类进行多光谱适时检测，对水果的外部特性（颜色、纹理、尺寸、形状、表面缺陷等）以及内部品质进行评估，对商品进行分级。计算机视觉系统安装在传送带上面，该系统可以以每秒5个水果的速度检测大小、颜色、表面缺陷等。(www.xing528.com)
HSI技术在肉类的检测方面也运用广泛。K.Cha等人利用高光谱和多光谱图像分析来检测肉鸡表皮瘤。采集8幅波长在420～850nm的有表皮瘤的肉鸡图像，然后运用主成分分析法从图像中选择有用的465nm、575nm和705nm的波段。之后，利用多光谱成像技术同时采集在上述3个波段下60只病鸡和20只正常鸡的多光谱图像，从采集到的图像中得到图像的变异系数、偏斜系数、峰度等特征。如果同时用以上3个特征进行分析，可得到91%的准确率。Y.R.Chen等人用计算机视觉技术和多光谱技术对家禽进行自动在线品质检测。
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