車厘子，是春節熾手可熱的“明星水果”，是高端水果的代表之一。目前，智利車厘子超過92%的產量都出口到中國，由于今年智利車厘子的產量增加，蛇年春節車厘子價格同比去年下降大約40%。然而，車厘子價格的波動并不僅僅取決于產量和市場需求，水果的質量和篩選效率也起著至關重要的作用。

一、價格與品質

在車厘子的產地，摘取后的果實會經過初步篩選，去除破損、顏色不佳的果實，再根據大小進行分級。這一篩選過程不僅保證了果實的外觀質量，也為后續的運輸和存儲提供了保障。

然而，車厘子的市場需求和價格不僅受果實的大小影響，還與其品質密切相關。果實在篩選、運輸或存儲過程中若出現任何損傷，都會直接影響其品質，甚至導致腐爛或過度成熟。因此，如何準確、快速地檢測車厘子的損傷情況，成為水果供應鏈中的一個關鍵問題。

利用高光譜技術進行精確的損傷檢測，能夠對每顆果實進行高效、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，高光譜技術不僅能夠高效識別果實的損傷部位，還能判斷損傷的程度。與傳統的人工檢測相比，高光譜技術能夠在更短的時間內完成更精細的檢測，從而提升篩選效率和果品質量。

iSpecHyper-VS300便攜式高光譜成像系統方案示例圖

如何用高光譜相機實現品質篩選

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，能夠清晰地檢測出損傷部位以及損傷程度，幫助用戶精準判斷果實完好程度。

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別

碰傷程度不同區域的可視化圖像

例如，在青香蕉的案例中，創面和空氣中的氧氣發生化學反應，破壞果肉細胞的細胞壁和細胞膜，釋放部分水分，造成光的散射減少，導致創面的含水量和光譜反射率數據與健康表面呈現不同。所以即使沖擊能量較小，其碰傷創面在肉眼和RGB圖像中無法識別的條件下，經過高光譜圖像技術處理后，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，提取碰撞損傷區域的輪廓分布邊界數據以及該區域的每個像素點對應的光譜反射率數據。將此數據作為BP神經網絡的輸入層進行訓練，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采集黃桃損傷和正常樣品的高光譜圖像，結合主成分分析法以及相關的圖像處理算法對所高光譜圖像進行定性判別，結果顯示利用550nm處的特征波長進行圖像處理時，對樣品損傷的正確判別率達到94.6%。這一方法能夠有效區分正常和損傷的黃桃樣品，確保果品的質量和市場供應。

綜上所述，高光譜技術在水果果實的品質檢測中展現了強大的優勢，能夠精準識別損傷部位，并有效評估損傷程度，從而提升篩選效率和果品質量。無論是車厘子、青香蕉還是黃桃，高光譜技術都能提供一致且可靠的檢測結果，確保水果的質量符合市場要求。

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審核編輯 黃宇