车厘子，是春节炽手可热的“明星水果”，是水果的代表之一。目前，智利车厘子超过92%的产量都出口到中国，由于今年智利车厘子的产量增加，蛇年春节车厘子价格同比去年下降大约40%。然而，车厘子价格的波动并不仅仅取决于产量和市场需求，水果的质量和筛选效率也起着至关重要的作用。

一、价格与品质

在车厘子的产地，摘取后的果实会经过初步筛选，去除破损、颜色不佳的果实，再根据大小进行分级。这一筛选过程不仅保证了果实的外观质量，也为后续的运输和存储提供了保障。

然而，车厘子的市场需求和价格不仅受果实的大小影响，还与其品质密切相关。果实在筛选、运输或存储过程中若出现任何损伤，都会直接影响其品质，甚至导致腐烂或过度成熟。因此，如何准确、快速地检测车厘子的损伤情况，成为水果供应链中的一个关键问题。

利用高光谱技术进行精确的损伤检测，能够对每颗果实进行高效、无损伤的检查，及时筛除损坏的水果，从而减少市场上不合格果品的流通。在这一过程中，高光谱技术不仅能够高效识别果实的损伤部位，还能判断损伤的程度。与传统的人工检测相比，高光谱技术能够在更短的时间内完成更精细的检测，从而提升筛选效率和果品质量。

iSpecHyper-VS300便携式高光谱成像系统方案示例图

如何用高光谱相机实现品质筛选

以同样容易因磕碰而造成损伤的青香蕉与黄桃为例，通过高光谱技术，能够清晰地检测出损伤部位以及损伤程度，帮助用户精准判断果实完好程度。

不同碰撞损伤程度的青香蕉平均光谱反射率曲线

青香蕉样品在RGB图像和不同波段下高光谱图像的区别

碰伤程度不同区域的可视化图像

例如，在青香蕉的案例中，创面和空气中的氧气发生化学反应，破坏果肉细胞的细胞壁和细胞膜，释放部分水分，造成光的散射减少，导致创面的含水量和光谱反射率数据与健康表面呈现不同。所以即使冲击能量较小，其碰伤创面在肉眼和RGB图像中无法识别的条件下，经过高光谱图像技术处理后，在光谱波段下的图像依然能清晰地看出其碰伤部位和碰伤程度。

通过获取特征波长段下的图像，提取碰撞损伤区域的轮廓分布边界数据以及该区域的每个像素点对应的光谱反射率数据。将此数据作为BP神经网络的输入层进行训练，最后得到的模型对健康样品、轻度碰撞伤样品、中度碰撞伤样品、重度碰撞伤样品的测试集识别准确率为97.53%、92.59%、93.82%和96.29%。

黄桃正常果和缺陷果的RGB图像

550和730nm处的RGB图像

黄桃碰伤与可溶性固形物检测流程图

同样的，对于黄桃，使用高光谱成像系统采集黄桃损伤和正常样品的高光谱图像，结合主成分分析法以及相关的图像处理算法对所高光谱图像进行定性判别，结果显示利用550nm处的特征波长进行图像处理时，对样品损伤的正确判别率达到94.6%。这一方法能够有效区分正常和损伤的黄桃样品，确保果品的质量和市场供应。

综上所述，高光谱技术在水果果实的品质检测中展现了强大的优势，能够精准识别损伤部位，并有效评估损伤程度，从而提升筛选效率和果品质量。无论是车厘子、青香蕉还是黄桃，高光谱技术都能提供一致且可靠的检测结果，确保水果的质量符合市场要求。

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