車?yán)遄樱谴汗?jié)熾手可熱的“明星水果”，是高端水果的代表之一。目前，智利車?yán)遄映^92%的產(chǎn)量都出口到中國，由于今年智利車?yán)遄拥漠a(chǎn)量增加，蛇年春節(jié)車?yán)遄觾r格同比去年下降大約40%。然而，車?yán)遄觾r格的波動并不僅僅取決于產(chǎn)量和市場需求，水果的質(zhì)量和篩選效率也起著至關(guān)重要的作用。

一、價格與品質(zhì)

在車?yán)遄拥漠a(chǎn)地，摘取后的果實(shí)會經(jīng)過初步篩選，去除破損、顏色不佳的果實(shí)，再根據(jù)大小進(jìn)行分級。這一篩選過程不僅保證了果實(shí)的外觀質(zhì)量，也為后續(xù)的運(yùn)輸和存儲提供了保障。

然而，車?yán)遄拥氖袌鲂枨蠛蛢r格不僅受果實(shí)的大小影響，還與其品質(zhì)密切相關(guān)。果實(shí)在篩選、運(yùn)輸或存儲過程中若出現(xiàn)任何損傷，都會直接影響其品質(zhì)，甚至導(dǎo)致腐爛或過度成熟。因此，如何準(zhǔn)確、快速地檢測車?yán)遄拥膿p傷情況，成為水果供應(yīng)鏈中的一個關(guān)鍵問題。

利用高光譜技術(shù)進(jìn)行精確的損傷檢測，能夠?qū)γ款w果實(shí)進(jìn)行高效、無損傷的檢查，及時篩除損壞的水果，從而減少市場上不合格果品的流通。在這一過程中，高光譜技術(shù)不僅能夠高效識別果實(shí)的損傷部位，還能判斷損傷的程度。與傳統(tǒng)的人工檢測相比，高光譜技術(shù)能夠在更短的時間內(nèi)完成更精細(xì)的檢測，從而提升篩選效率和果品質(zhì)量。

iSpecHyper-VS300便攜式高光譜成像系統(tǒng)方案示例圖

如何用高光譜相機(jī)實(shí)現(xiàn)品質(zhì)篩選

以同樣容易因磕碰而造成損傷的青香蕉與黃桃為例，通過高光譜技術(shù)，能夠清晰地檢測出損傷部位以及損傷程度，幫助用戶精準(zhǔn)判斷果實(shí)完好程度。

不同碰撞損傷程度的青香蕉平均光譜反射率曲線

青香蕉樣品在RGB圖像和不同波段下高光譜圖像的區(qū)別

碰傷程度不同區(qū)域的可視化圖像

例如，在青香蕉的案例中，創(chuàng)面和空氣中的氧氣發(fā)生化學(xué)反應(yīng)，破壞果肉細(xì)胞的細(xì)胞壁和細(xì)胞膜，釋放部分水分，造成光的散射減少，導(dǎo)致創(chuàng)面的含水量和光譜反射率數(shù)據(jù)與健康表面呈現(xiàn)不同。所以即使沖擊能量較小，其碰傷創(chuàng)面在肉眼和RGB圖像中無法識別的條件下，經(jīng)過高光譜圖像技術(shù)處理后，在光譜波段下的圖像依然能清晰地看出其碰傷部位和碰傷程度。

通過獲取特征波長段下的圖像，提取碰撞損傷區(qū)域的輪廓分布邊界數(shù)據(jù)以及該區(qū)域的每個像素點(diǎn)對應(yīng)的光譜反射率數(shù)據(jù)。將此數(shù)據(jù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層進(jìn)行訓(xùn)練，最后得到的模型對健康樣品、輕度碰撞傷樣品、中度碰撞傷樣品、重度碰撞傷樣品的測試集識別準(zhǔn)確率為97.53%、92.59%、93.82%和96.29%。

黃桃正常果和缺陷果的RGB圖像

550和730nm處的RGB圖像

黃桃碰傷與可溶性固形物檢測流程圖

同樣的，對于黃桃，使用高光譜成像系統(tǒng)采集黃桃損傷和正常樣品的高光譜圖像，結(jié)合主成分分析法以及相關(guān)的圖像處理算法對所高光譜圖像進(jìn)行定性判別，結(jié)果顯示利用550nm處的特征波長進(jìn)行圖像處理時，對樣品損傷的正確判別率達(dá)到94.6%。這一方法能夠有效區(qū)分正常和損傷的黃桃樣品，確保果品的質(zhì)量和市場供應(yīng)。

綜上所述，高光譜技術(shù)在水果果實(shí)的品質(zhì)檢測中展現(xiàn)了強(qiáng)大的優(yōu)勢，能夠精準(zhǔn)識別損傷部位，并有效評估損傷程度，從而提升篩選效率和果品質(zhì)量。無論是車?yán)遄?、青香蕉還是黃桃，高光譜技術(shù)都能提供一致且可靠的檢測結(jié)果，確保水果的質(zhì)量符合市場要求。

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審核編輯 黃宇