苹果如何分级（苹果如何精准分级）
苹果如何分级（苹果如何精准分级）之后出现的计算机视觉技术和近红外光谱分析技术在形态分析、色彩识别、内部检测方面有较深入的研究，在光谱分析、曲线平滑、指标建模等环节创新出多种新方法，使分级指标准确率进一步提高。传统的苹果分级方式包括人工分级、机械分级与化学测试[1]。人工分级存在很强的主观性，不能保证分级结果的准确率；而机械分级则存在分级过程中果体碰撞产生淤青等降低水果质量的风险。以上两种分级方式是以苹果直径为参考标准进行分级，而化学测试可对苹果的内部甜度、酸度、微量元素及含水量进行详细的测试，但指标获取的单一性并未得到根本性解决，外观指标和内部指标不能同时获取与分析，限制了苹果的综合评定，在出口标准严格的分级中并不具备可靠的评价标准。20210111-院士说科技：一束光便知食物里的“真相”（苹果甜度检测片段）完整节目链接：https://tv.cctv.com/2021/01/11/VIDEjmPmA99kvJfPbjB
我国苹果产业从业人员文化素质参差不齐，绝大多数是文化程度较低的普通农民，导致我国苹果产业标准化程度偏低，面对新品种、新技术的接受能力不足，制约了产业规模。家庭为主体的产业模式在生产能力与经营能力普遍较弱，在种植、培育、采收、分级环节都无法统一标准，同一品种也会产生较大差异，分级不明确、不达标。高品质的苹果不但可以保障安全性，还可以给食用者带来丰富的营养与甜美的口感，需要严格的检测技术将精品区分。
1、苹果分级指标
对苹果进行分级评定，主要有外观指标与内部指标两方面：（1）外观指标：①大小、外形与颜色；②覆盖物与黑斑；③外伤与微青。（2）内部指标：①糖度；②硬度。
CCTV-1《生活圈》栏目对中科谱光董事长张立福进行采访报道
20210111-院士说科技：一束光便知食物里的“真相”（苹果甜度检测片段）
完整节目链接：https://tv.cctv.com/2021/01/11/VIDEjmPmA99kvJfPbjB0OJ4n210111.shtml
2、苹果分级方法的发展
传统的苹果分级方式包括人工分级、机械分级与化学测试[1]。人工分级存在很强的主观性，不能保证分级结果的准确率；而机械分级则存在分级过程中果体碰撞产生淤青等降低水果质量的风险。以上两种分级方式是以苹果直径为参考标准进行分级，而化学测试可对苹果的内部甜度、酸度、微量元素及含水量进行详细的测试，但指标获取的单一性并未得到根本性解决，外观指标和内部指标不能同时获取与分析，限制了苹果的综合评定，在出口标准严格的分级中并不具备可靠的评价标准。
之后出现的计算机视觉技术和近红外光谱分析技术在形态分析、色彩识别、内部检测方面有较深入的研究，在光谱分析、曲线平滑、指标建模等环节创新出多种新方法，使分级指标准确率进一步提高。
3、高光谱技术进行苹果分级
近10年，高光谱成像技术应用于苹果品质检测发展开来，该技术可把苹果对光的响应反射到识别的探头中，经过探头中的分光器件把复合光分离成单色光，再通过光电转换器形成不同波段的图像，该技术具有超多波段、光谱高分辨率和图谱合一的特点[2]。高光谱图像集中了光学、电子学、信息处理及计算机图像技术，在传统的二维成像技术基础上增加了光谱信息，形成了“三维”探测。高光谱成像技术因为图像分辨率高、波段多、探测能力强、光谱信息丰富等优点逐渐被农产品检测所应用，图像与光谱同时获取更是传统检测中不具备的优势。运用到苹果品质检测中，每次采集后高光谱图像就包含了该苹果的图像和光谱信息，其中图像技术能反映苹果的外在特征，光谱技术能检测苹果的物理结构和化学成分，可谓“内外兼修”。高光谱成像技术将传统的机器视觉技术和光谱分析技术有效结合，在二者原有特点的基础上，将其精细化、功能化，对苹果品质的综合评价取得了突破性的进展[3]。
4、高光谱技术进行苹果分级方法
苹果的各指标在检测过程中需要根据指标对苹果品质的影响力建立先后次序，从检测方向看可划分为外观指标和内部指标，其中外观指标包括大小、外形、病害与颜色，内部指标，包括糖度、硬度。试验中要保证每次测试的样本物距一致，分析最佳波长图像的相关信息。为了客观综合分析苹果品质，按照苹果指标的重要性逐项检测，从图像信息中依次检测样本的大小、外形、病害，从光谱的波形信息中挖掘有用信息，建立糖度与硬度预测模型，而波形的某些特征波长信息更容易反应外观中的颜色，将该项指标按内部指标方向检测，与其它几项指标相比，颜色对于影响苹果品质影响度较小，又考虑到颜色误判性和易伪装性，列为最后一项检测，并且仅作为前化项指标综合检测结果的验证而非判定因素。外观检测主要包括表面的生理特征、外伤与病害三部分。综合被检测指标特性，确定指标的检测顺序：大小→外形→病害糖度→硬度→颜色[1]。总体技术路线图如图1所示。
图1 苹果指标检测顺序及方法
文章参考内容来源于网络及发表文献及图书，部分参考文献陈列于文章末尾，其余内容如有侵权，请及时联系我们予以删除。
参考文献：
[1] 冯迪. 基于高光谱成像苹果外观与内部多指标检测研究[D]. 沈阳农业大学 2017.
[2] 程国首 肉孜·阿木提 郭俊先 等. 基于高光谱图像的新疆红富苹果颜色分级研究[J]. 新疆农业科学.2013 49（9）:1616-1623．
[3] 陈姗栅 宁季峰 杨蜀秦 等. 基于近红外髙光谱图像的苹果轻微伤检测[J]. 智能系统学报. 2013 08:1-5.
欢迎持续关注我们~
每周三晚6:00，期待与您进行思想的碰撞。
