果蔬采后處理高新技術課件

果蔬采后處理高新技術應用和無損傷檢測

第一節(jié)果蔬采后處理高新技術應用果蔬采后處理中的現代分級檢測技術是高新技術應用于農業(yè)的典范，它在日本等發(fā)達國家已經推廣應用?，F代分級檢測技術是在計算機技術、無損傷檢測技術以及自動化控制技術基礎之上發(fā)展起來的。這三項技術的發(fā)展為現代分級檢測技術提供了廣闊的空間，使分級檢測技術正在由半自動化向全自動化轉化，由單純的外部品質檢測向同時進行內部品質檢測轉化，規(guī)格標準由文字化向數字化轉化，機械設備結構由復雜化向簡單化轉化，數據由人工管理向計算機管理化方向轉化。

一、果蔬分級的自動化

果蔬的現代化分級技術包括上線、清洗、涂蠟、干燥、分級、裝箱等多項流水線作業(yè)程序。其中，分級既是核心又是近年來發(fā)展最快、現代化技術應用最多的部分。傳統(tǒng)的機械式、電子式果蔬分級流程如圖6-1所示，它先是由人工進行品質等級分級，后由數臺相同的機械電子設備分別自動完成尺寸等級分級，分級過程為半自動化。而現代計算機圖像處理式取代了人工分級，可不分先后地進行品質等級和尺寸等級的同時自動分級，新技術徹底改變了傳統(tǒng)方式。

全自動圖像處理式分級系統(tǒng)一般由CCD攝像機、無損傷檢測裝置、輸送帶、計算機、電氣控制系統(tǒng)等組成。圖6-2所示為一柑橘分級過程。其分級操作大致分為縱向一字排列、分離、攝像、無損傷檢測、計算機處理判斷等過程。為了保證攝取的圖像準確無誤，避免柑橘之間發(fā)生摞列粘連現象，通過成v字形安裝的兩輸送帶的速度差，使摞列在一起的柑橘形成一字排列；通過滾式輸送帶的設計速度大于分離輸送帶速度的原理，使粘連在一起的柑橘實現了分離。

一、果蔬分級的自動化

5臺CCD攝像機配置在輸送帶的上方及周邊，可以全方位地攝取柑橘的圖像，但為了獲得柑橘上下兩面的圖像，特設柑橘翻轉機構。在輸送帶的兩側安裝有無損傷檢測裝置，可進行糖度、酸度、腐爛損傷程度、有無皺皮現象的檢測。當柑橘通過CCD攝像機時，柑橘的顏色、大小、形狀、內部質量、糖度和酸度、表面損傷情況等均被記錄下來，通過這些信息的計算機綜合處理即可完成分級作業(yè)。

現行的多數分級設備因只能進行大小等級分級；為完成各個等級的分級，需要數臺相同設備，而且每臺設備占地面積大。水果不同，有時分級設備也不同，專用性強，利用率低。例如，柑橘可利用滾筒式，而蘋果、桃等則不易采用。

二、設備結構的簡單化

圖像處理式分級設備因尺寸等級和品質等級分級一次性完成，機械設備主要起了輸送作用，所以機械設備得到了大大簡化。同時，還可根據生產能力隨時進行組合，對分級場地無特殊要求。只要對計算機程序或設備略加修改，即可用于不同水果，應變能力強。計算機、電氣設備的大量應用雖然使得制造成本有所提高；但機械設備的簡化，使成本又大為降低，以至最終成本變化不大。

現行的等級標準多為文字描述，無具體數字，既定性而非定量。這樣往往造成雖是同等級，但因產地不同，實際質量不盡相同，對于消費者而言，容易造成混亂或誤解。現代分級檢測處理因應用了計算機技術，使信息變成了數字化，即可實現多項技術、質量指標的量化等級評價。例如，我們可將果實顏色值90～100的規(guī)定為優(yōu)級，80～89為良；損傷面積超過總面積1％降一級，超過3％降兩級等，類似這樣的工作均可進行量化評價。

三、規(guī)格標準的數字化

在發(fā)達國家，分級作業(yè)多為集體作業(yè)。即農民將各自生產的果蔬產品集中到所屬農協(xié)果蔬分級場地或果蔬采后處理工作站，經統(tǒng)一分級后推向市場。由于農戶的管理水平不同，栽培環(huán)境各異，往往導致果蔬質量不同。以往是人工通過目測進行評價，經常出現誤差與矛盾。現在，應用計算機圖像處理技術，進行隨機取樣，客觀地評價各自果蔬的質量，避免了矛盾的發(fā)生。四、管理計算機化

四、管理計算機化

圖6-3所示為一柑橘品質自動評價裝置。通過這個裝置主要實現了形狀、顏色的定量化，客觀地進行評價；在以往的評價方法中，樣品所占比例為10％，采用該裝置后可提高到30％～40％，使評價結果更具說服力。對柑橘的評價有尺寸和顏色、傷痕，也就是尺寸和等級，為了實現高速處理必須同時進行尺寸和品質等級評價。四、管理計算機化

為此，實時顏色演算裝置成為該系統(tǒng)最大難點。顏色的判斷只要取得顏色比就可進行定量化，但處理裝置成本高，難以實用。所以，在該系統(tǒng)內編制了超高速圖像處理專用程序；由兩臺攝像機攝取的圖像通過一臺圖像處理裝置同時進行形狀、尺寸、顏色的測量，降低了成本；增加專用的CCD攝像機實時處理插板，實施三通道處理，實現了在線高速檢測。在檢測時，為保證精度，取攝影范圍50cm×50cm，共兩處。為了消除外部光的影響，安裝了遮光罩，保證內部一定的光強度。

評價過程大致如下：被攝取的圖像傳到圖像處理裝置，通過高速圖像處理裝置進行解析，勾畫出輪廓、檢測出每個柑橘的尺寸、顏色以及數量?？梢詫㈩伾殖晌鍌€等級；隨機取樣數目占輸送帶上柑橘總量的30％～40％。該系統(tǒng)代替了人工檢查作業(yè)，大大地改善了工作環(huán)境。

分選后的多種規(guī)格的果實分別裝入紙箱中，然后分別印字、統(tǒng)一封箱，通過紙箱上印有的大小和品質等級字樣加以區(qū)別內容物，再分別送往各自的商品貨架上，如圖6-4所示。在沒有文字識別系統(tǒng)之前，送往貨架上的商品由人工完成，勞動強度大，效率低，商品數量、等級管理工作困難。日本石井工業(yè)公司開發(fā)的文字識別系統(tǒng)很好地解決了上述問題。

五、文字識別系統(tǒng)五、文字識別系統(tǒng)

文字識別系統(tǒng)安裝在封箱機之后，它由紙箱定位裝置、光源、CCD攝像機、計算機以及運行軟件組成。其工作原理是利用神經所具有的學習、邏輯推理、判斷功能，解析由CCD攝像機攝取的文字圖像，高速、高精度地讀出文字、圖形等，即使是有時文字模糊不清，不完整，通過學習功能同樣能正確讀出(如圖6-5所示)，讀取精度高達99％。不但能讀取文字還可識別顏色，生產能力可達200--300箱／min。五、文字識別系統(tǒng)

該系統(tǒng)的開發(fā)成功，使商品管理完全實現了自動化，大大降低了勞動強度，改善了勞動環(huán)境。第二節(jié)果蔬的品質等級檢測

果蔬的品質檢測包括表面品質檢測和內部品質檢測兩項內容。表面品質檢測項目有表面顏色、果形、表面損傷等。內部品質包括水果的糖度、酸度、葉綠素和內部缺陷、病變等指標。眾多情況，果實的成熟程度可以用果實的顏色間接地代表；但表示成熟度的真實指標是果實內部的糖度、酸度、葉綠素含量、果肉軟硬程度等。

第二節(jié)果蔬的品質等級檢測

糖酸度的破壞性檢測技術早已被人們掌握，而無損傷檢測是近年來發(fā)展起來的高新技術。果蔬品種多種多樣，不同果蔬有時需要不同的檢測方式方法。無損傷檢測方法按檢測手段大致可分為近紅外分析法、力學分析法、可見光分析法、激光分析法、X射線分析法等。按安裝方式可分為便攜式和在線固定式。一、電磁波分析法(一)X射線分析法

X射線與電波、可見光相同，是電磁波的一種，只是波長不同。但X射線具有很強的穿透能力，穿透能力又受物質密度的影響，密度大，穿透能力??；密度小，穿透能力大。我們做身體透視檢查時能看清身體內部的骨骼與其他部位，就是利用了這個原理。對于可見光而言，即使只有一張黑紙也無法通過；可見光具有反射性質,而X射線沒有同樣的反射。

所謂軟X射線是指長波長區(qū)域的X射線，比一般的X射線能量低、物質穿透能力差。在果蔬檢測方面，因果蔬的密度與骨骼等物質相比要小得多，所以所需x射線強度很弱，軟X射線足以滿足實際檢測要求。應用軟X射線可以檢測如馬鈴薯、西瓜內部的空洞，柑橘的皺皮等內部缺損現象。柑橘在生長過程中，由于環(huán)境條件的影響，常出現皺皮現象(果皮大，果肉小)。皺皮果的水分少．味道差，屬等外品，在進行分級時必須將其分選出來。

一、電磁波分析法

在利用x射線檢測果蔬時，人們常常存有各種顧慮，擔心殘留問題。首先，x射線不是放射能，不存在殘留問題；使用的X射線能量低，被照射的果蔬不會被放射化；檢測用的X射線，不會損傷果蔬營養(yǎng)，不會改變果蔬風味，另外，軟X射線沒有殺菌、防腐的效果。一、電磁波分析法1．西瓜空洞的檢測圖圖6-6為一西瓜空洞檢測裝置示意圖。如圖所示，軟x射線發(fā)生器和x射線照相機以被測西瓜為中心，分別布置在西瓜的上下，該圖所示為軟x射線發(fā)生器在上，向下發(fā)射x射線，在西瓜的下方是x射線照相機。1．西瓜空洞的檢測

x射線照相機的檢測直徑范圍最大為φ150mm，對于尺寸大的西瓜而言，雖然只能檢測φ150mm范圍內的中心部，不能觀察全貌，但由于空洞現象常發(fā)生在西瓜的中心部附近，在實際使用中不會成為大問題?？斩礄z測范圍與西瓜大小之間的關系如圖6—7所示。西瓜的直徑大小差異很大，不同大小的西瓜需要不同的x射線強度，為了及時調節(jié)x射線強度，先用光電管測量西瓜的大小，然后根據測量的西瓜直徑調節(jié)x射線的發(fā)射強度。包括輸送帶在內，整個x射線檢測裝置置于安全保護罩內。

在由x射線照相機攝取的西瓜內部圖像中，白色代表空洞部分，黑色代表果肉。如果是沒有空洞的西瓜也就沒有白色部分，相反，如有空洞則會出現白色部分，因此，利用這個原理很容易將它們區(qū)分出來。實際判斷情況如圖6-8所示。1．西瓜空洞的檢測1．西瓜空洞的檢測2、柑橘皺皮果的檢測

圖6-9為柑橘皺皮果檢測裝置示意圖與檢測波形。檢測裝置由X射線發(fā)射、接收、遮擋罩板、輸送帶、計算機等組成。為了人身安全，用2.3mm厚的鐵板制成防護罩，防止x射線的泄露。x射線發(fā)射裝置與接收裝置分別布置在輸送帶的兩側。當輸送帶上無柑橘輸送過來時，接收裝置接收全部x射線信號，并變換成電信號，經A/D變換后進入計算機，此時的信號數值最大；當有柑橘通過時，信號數值將隨密度的增減而變化。2、柑橘皺皮果的檢測

2、柑橘皺皮果的檢測

檢測的結果與我們平時習慣了的圖像形式不同，它是以波形形式出現的，這主要是為了減少成像時間，實現快速檢測(5個／s)的目的。由圖6-9中的下圖正常果與皺皮果的波形可以看出，正常果的波形圓滑過度，而皺皮果由于局部密度的突然減小，使得波形中途產生突變，根據波形中有無突變現象或大小，即可檢測有無皺皮現象發(fā)生。2、柑橘皺皮果的檢測

在實際檢測中，檢測精度是決定該技術能否應用的關鍵指標之一。檢測精度受多種因素影響，諸如柑橘的檢測位置、柑橘的大小、x射線的強度、輸送帶的速度、判斷值的選擇等。皺皮是一種生理現象，因常發(fā)生在柑橘的柄和花兩端，所以x射線掃描區(qū)域和計算分析的重點也為兩端，中間可以忽略；X射線強度過強和過弱，均造成無法識別波形有無突變問題，在檢測前，應根據實際情況進行調節(jié)；輸送帶的速度過快，檢測精度降低，過慢將影響生產率；判斷值的選擇需根據大量實驗找出合理的數。2、柑橘皺皮果的檢測

x射線在果蔬檢測方面的應用及適應性見表6-1。表6-1X射線在果蔬方面的應用(二)紫外線分析法

在柑橘的收獲、運輸、分選過程中，因柑橘與容器間發(fā)生表面摩擦、果柄刺傷果實等情況，常使柑橘表面受損。受損后果皮中的精油細胞遭到破壞而析出表面。柑橘一旦受損，不但影響品質而且很快就會發(fā)生腐爛，并傳染給周圍柑橘，嚴重時，幾天內整箱柑橘將會爛掉。雖然在分選過程中，人們可以通過肉眼檢測出受損柑橘，但當操作工疲勞以及受損部位與正常部位的差別不大時，常有漏檢情況發(fā)生。為此，為了提高檢測精度，實現自動化，利用無損傷檢測技術有效地解決了這個問題。

(二)紫外線分析法

紫外線波長分布在100～380nm范圍之間，尤其是被稱為化學線的320～380nm間的紫外線具有激發(fā)分子運動的作用。在暗室中，當受損的柑橘受到紫外光源照射時，分子由基態(tài)被激發(fā)到激發(fā)態(tài)，分子從激發(fā)態(tài)回到基態(tài)時，損傷部就會通過發(fā)出熒光的形式放出輻射能，而熒光屬可見光，此時顯得格外明亮。與之相反，正常部理論上無可見光。這樣，在正常部與損傷部之間就形成了大的明暗反差。損傷果的檢測正是利用了柑橘正常部和損傷部在紫外光源照射下的反射差異，通過攝像、計算機圖像處理后進行檢測的。

(二)紫外線分析法

圖6-10為一在線柑橘損傷果紫外光檢測裝置示意圖，它由攝像機、紫外燈、輸送帶、光源罩等組成。暗室由光源罩和橡膠簾構成，它的作用是切斷可見光源，減少影響因素。光源多采用燈管型日光燈，為了更有效地增強光源強度，將光源罩制成半圓筒形，內表面涂成白色，增加反射效果，其圓心為柑橘的攝像位置：在光源罩上開一圓孔，留出攝像通路。當柑橘進入暗室，到達攝像機下時，攝像機開始攝像，然后由計算機進行圖像處理和判斷。(二)紫外線分析法

圖6-11為同一柑橘損傷檢測時的一組照片，從上圖的常規(guī)照片中，很難看出有受損現象，但在紫外線光源的照射下，柑橘的上部發(fā)出熒光(中圖)，而柑橘的正常部位幾乎無可見光出現，下圖為計算機圖像處理后的畫面，白色面積代表了受損面積。計算白色面積的大小，即可算出損傷面積的大小并做出判斷。(二)紫外線分析法

柑橘表面損傷檢測精度受到紫外光源強度、紫外光源峰值波長、光源距離、柑橘損傷程度、柑橘的溫度、柑橘種類等因素影響。紫外光源的峰值波長影響熒光的強度大小，選擇峰值波長為352nm、經特殊加工(可見光少)的光源效果較佳。因紫外光源過強，其效果增加不明顯，所以一般以60W為宜。為減少干擾，常在攝像機前加濾光片。值得注意的是，溫州蜜橘受損后，在紫外光源的照射下，熒光效果比較明顯，而有的橘類果實則沒有熒光現象，如檸檬。有無熒光現象關鍵是看果皮中是否存在發(fā)熒光的物質。

(二)紫外線分析法

值得注意的是，有時一些附著在柑橘表面上的農藥等物質也會發(fā)出熒光，圖像處理后呈現白色，這些白色除發(fā)光點多、分布分散、形狀與損傷部略顯不同外，還無其他更好的方法將它們區(qū)別開來，有出現錯誤判斷的可能。另外，利用紫外光照相技術還可檢測蔬菜的新鮮程度。THANKYOUSUCCESS2023/6/939可編輯(三)可見光分析法1．菠蘿成熟度的判別日本在20世紀80年代末期，因外國菠蘿的大量進口，使得原產于沖繩縣的當地菠蘿生產受到很大沖擊，鮮食果大幅度減少，為了生產高質量的鮮食菠蘿，能在收獲前判斷菠蘿的成熟度，日本科研單位研制開發(fā)出了便攜式菠蘿成熟度檢測裝置及判斷程序，如圖6-12。它利用菠蘿成熟程度與透光量之間的相關關系以及重病害果不透光的特性，對菠蘿的成熟度和病害果進行判別。該裝置以自然光為光源，由檢測、信號輸出增幅放大、演算、結果顯示部分組成。1．菠蘿成熟度的判別

透射光及環(huán)境光量檢測器采用了有效檢測面積為lOOmm2、感應波長范圍為190～1100nm、峰值波長960nm的濱松電子社的產品。該檢測器的射入光量可在1×10-11～1×10-3W范圍內變化，并與輸出電流(A)有直線關系。使用溫度范圍-20～+80℃。透射光檢測器的放大器靈敏度設定為107(v／A)，環(huán)境光量的檢測器為105(V／A)。1．菠蘿成熟度的判別

菠蘿的成熟度不同，透射光量也不同。相對未成熟果而言，成熟果透射量為10～15倍，過成熟果為10～100倍，它們之間相差很大。為了使輸出不超過5V、在不飽和范圍內進行檢測，采用了ND濾光片(13％、25％、50％、75％)減少透射量。在亮度檢測器上也采用了相同的ND濾光片組合。為了使同一菠蘿在不同的環(huán)境亮度情況下具有相同結果，對透射光量進行了亮度系數修正，確保判斷結果正確。

測量時，菠蘿貼緊用難以透光的黑色無紡織物覆蓋的圓筒狀海綿護罩上，打開手柄上的開關。透射果實的光由在護罩中心深處設置的透射光檢測器接收，同時果實周圍的光量由兩個亮度檢測器接收。信號經增幅、放大、變換、修正后，果實的成熟度即可得到判斷。成熟度通過發(fā)紅、黃、綠色的LED燈表示，其中，重病害果作為未成熟果處理。經實驗，采摘前和采摘后檢測精度分別為80％、95％，因此，可作為采摘期預測和采摘后的成熟度檢測技術普及推廣。1．菠蘿成熟度的判別菠蘿成熟度檢測裝置的主要參數見表6-2所示。表6-2菠蘿成熟度檢測裝置的主要參數1．菠蘿成熟度的判別2、柿子澀度的判別

在日本，柿子中有一種叫早熟的西村甜柿，9月上旬收獲，因其顏色好，常作為贈送禮品用，附加值高。但最大缺點是有時夾雜一些澀柿，如何檢測澀柿成為難點。澀柿的傳統(tǒng)檢測方法是觀察其形狀和顏色，依靠經驗進行判斷。但柿子的形狀、顏色都隨收獲時間、氣象條件的變化而發(fā)生微妙的變化，若想完全去除澀柿十分困難。

2、柿子澀度的判別

甜柿和澀柿混合的品種稱不完全甜柿，開花時期氣溫低、花粉管伸張不良、無種子時澀果多。即使是在溫室進行栽培、進行人工授粉效果也不理想，有時提高地溫可以得到改善。甜柿和澀柿的差異有兩點。一是種子是否均勻地分布在果實中。如果沒有種子果實是澀柿，即使有種子但偏向一側，則沒有種子部分的果肉發(fā)澀。二是有無單寧成不溶性褐變之后的褐變型單寧細胞。2、柿子澀度的判別

柿子中可溶性單寧成分含量的多少，使柿子呈現出澀與不澀兩種不同的口感。單寧呈細胞狀分布在果肉中，澀感是單寧(可溶性單寧)在口中破碎流出，與口中的黏膜蛋白質結合，呈現出的一種獨特味感。自然脫澀后，單寧凝縮呈不溶性，無澀感。不溶性單寧在果肉中作為褐色物質呈點狀分布，通常稱其為“芝麻”，通過檢測有無“芝麻”，即可進行澀柿的判別。2、柿子澀度的判別

澀柿判別裝置如圖6-13所示，主要由光源和鏡頭組成，可見光由下方照射到果實上。當果實放在檢測臺上時，自動點燈。如果有“芝麻”時，光大部分被吸收，光的透射極少，果實略顯暗色，此時為甜柿，相反，沒有“芝麻”時，光透射極多，柿子果實透紅明亮，此時為澀柿。通過目測光的透射量可以判斷澀柿與甜柿。2、柿子澀度的判別

(四)近紅外分析法

現代近紅外光譜分析技術是90年代以來發(fā)展最快、最引人注目的光譜分析技術。通常，將波長為0.8～2.5μm的紅外線稱為近紅外線。所謂近紅外分析法，就是通過近紅外光譜，利用化學計量學方法進行成分、理化特性分析的方法。因近紅外光譜是由于分子振動的非諧振動性產生的，主要是含氫基團(OH、SH、CH、NH等)振動的倍頻及合頻吸收。(四)近紅外分析法

基團的吸收頻譜表征了這些成分的化學結構，測量的近紅外譜區(qū)信息量也就極為豐富，所以它適合果蔬的糖酸度以及內部病變的測量分析。例如食品常見成分：水、糖度、酸度的吸收反映出基團CH的特征波峰。根據這些基團特征波出現的位置、吸收強度等，可定性、定量地描述某種成分的化學結構。經實驗驗證，用近紅外線測得的糖度值與用光學方法測得的糖度值之間呈直線相關，在波長為914、769、745、786nm時測量精度最高，相關系數約為0.989。(四)近紅外分析法

由于有機物對近紅外吸收較弱，近紅外能深入果實內部，所以可以從透射光譜中獲得果實深部信息，故易實現無損檢測。此外，近紅外光子的能量比可見光還低，不會對人體造成傷害，屬于綠色分析技術。但近紅外分析是屬于從復雜、重疊、變動的光譜中來提取弱信息的技術，要用現代化學計量學的方法建立相應的數學模型。而建立一個優(yōu)秀的(穩(wěn)定性好、精度高)模型是近紅外光譜分析技術應用的關鍵。(四)近紅外分析法

建立近紅外分析方法的步驟有四點：選擇有代表性的校正集樣本并測量其近紅外光譜；采用標準或認可的參考方法測定所關心的組分或性質數據；根據測量的光譜和基礎數據通過合理的化學計量學方法建立校正模型，在光譜與基礎數據關聯(lián)前，對光譜進行預處理；對未知樣本組成性質進行測定。

1．糖酸度的檢測

近紅外在果實檢測方面，主要用于測量糖度和酸度。圖6-16為日本某公司開發(fā)的柑橘糖酸度無損傷在線檢測裝置。該裝置主要由光源、光學檢測器、數據處理三大部分組成。由于反射光不能反映柑橘內部情況，所以光由果實一側的中部照射。透射果實內部的光由在線特殊檢測器接收，并獲得果實的透射光譜，經光電變換進入演算部，在演算部，進行糖酸度計算，并將其結果送往各個裝置。

1．糖酸度的檢測

因為柑橘皮比較厚，為了使近紅外光有足夠的能量透射柑橘，加大了光源功率。分選速度為3～5個／s，測量誤差在1度以內，果徑范圍在45～120mm，果高31mm以上，最小果實間隔10mm，適合16種柑橘。利用該裝置，柑橘在不受任何破壞的情況下，即可瞬時獲得糖酸度值。在顯示器上不但分別顯示了糖、酸度值，而且還顯示了糖酸比，因為代表柑橘是否好吃的指標是糖酸比。酸度值雖然能進行常規(guī)測量，但因濃度含量太低，誤差比糖度值的誤差大。

1．糖酸度的檢測

圖6-17為一便攜式糖酸度檢測裝置。與固定式相比，除可檢測糖酸度，進行品質分級外。還可在果實成長過程中，隨時監(jiān)測其內部成分的變化，提供生長記錄，為栽培管理和適時收獲提供科學依據。

1．糖酸度的檢測

2．蘋果水心病的判別

蘋果的水心病是一種生理現象，有這種現象的蘋果易發(fā)生褐變，不宜貯藏，但鮮食時備受歡迎。為此，在貯藏前，有必要對蘋果進行有無水心病的檢測。即有水心病的蘋果應該馬上上市出售，無水心病或水心病較輕的蘋果，應作為貯藏用。通常，隨著蘋果成熟度的增加，細胞內糖的蓄積不斷增多，由于細胞膨脹、破裂等組織變化，光的散射減少，蘋果組織的光學密度降低，透射光量增大。因此，通過檢測透光量的多少，就可知道蘋果的內部質量情況。

2．蘋果水心病的判別

圖6-18上圖為蘋果水心病判別儀，該儀器由光源、信號接收器、外罩、顯示面板、手柄組成。蘋果的-N為鎢燈光源，一側為硅光電接收器，測量部分的外形酷似耳機形狀。

2．蘋果水心病的判別

測量時，先用事先準備好的標準板進行感光度調整，然后將蘋果放在光源與接收器之間，罩上外罩，遮擋住其他光線進行測量。判別結果以LED燈的顏色表示，綠色代表無水心病，黃色為有可能發(fā)生水心病，紅色為有水心病。

2．蘋果水心病的判別

影響判斷結果的因素有很多，如蘋果的直徑大小、形狀、蘋果內部組織的粗密、蘋果的表面色素、表皮厚度、溫度、蘋果的品種等。

3.桃表面損傷圖像處理分析

近紅外線不但可以檢測物料的內部成分，還可用于表面的品質評定。桃在收獲、運輸、分選過程中，極易受到各種損傷，常見的有擠壓損傷、沖擊損傷、腐爛、脫皮、摩擦損傷、病蟲傷等。其中，有些損傷容易識別，而有的損傷難以辨認，如擠壓損傷。利用近紅外進行攝像，可以擴大人類的視覺范圍，使難以辨認的損傷變得更容易些，這就是利用近紅外線進行表面損傷檢測的意義所在。

4.近紅外成熟度的檢測

果實的成熟度一般用著色、底色脫落、果肉軟化程度來主觀地進行判斷。這些量與通過分光分析得到的物理量間的關系如下：著色——由可見光分光得到的色調等的顏色信息底色——葉綠素吸收軟化——隨著果肉比阻力變化的光滲透深度變化

果實成熟度的定義因廠家不同而各異，日本的三井金屬礦業(yè)公司通過光檢測器測量糖度，同時讀出葉綠素的吸收以及隨著果肉軟化光的滲透深度變化，最終的成熟度由這兩個物理量計算得出。

4.近紅外成熟度的檢測

4.近紅外成熟度的檢測

成熟度檢測器是取代人工檢測的客觀評價尺度之一，利用這種檢測器可以進行果蔬適宜收獲期的指導，排除過熟果、粉質化蘋果。通過顏色檢測器(著色)與成熟度值的組合，可分選像梨一樣依據顏色難以進行等級分選的果實。

（五)紅外線分析法

通常，我們利用長期積累的經驗進行果實成熟度的判斷，這主要是利用隨著果實成熟度的增加，其顏色、硬度、振動的變化。但對于諸如西瓜、甜瓜等外觀難以識別的果實而言、成熟度難以判別。果實的成熟會引起呼吸量、生理現象的變化，由此導致表面溫度的變化。紅外線顯像法就是通過果實表面溫度的變化進行果實成熟度判別的。利用這種方法時，由于表面溫度差非常小，需要進行加大溫差操作處理。

例如，先貯藏在5℃環(huán)境中，測量時移至20℃室溫中進行。圖6-22所示為甜瓜的表面溫度分析。溫度測量是在5℃低溫室中貯藏1d后取出，再經過9分鐘之后進行的。溫度按未熟、適熟、過熟順序逐漸升高。

（五)紅外線分析法

(六)激光分析法

果實的糖度由果實中含有的蔗糖來決定。充分利用蔗糖只吸收特殊光線的性質，通過測量隨蔗糖含量而變化的特殊光線量，即可最終確定甜瓜的糖度。圖6—23為1995年日本住友金屬礦山公司開發(fā)的激光甜瓜糖度在線檢測裝置。

(六)激光分析法

在暗室的不同位置上，甜瓜受到波長分別為880hm、910nm及930nm激光的照射，通過各波長獲得的吸光度算出糖度。據介紹，該裝置通過轉換開關，還可測量甜瓜的成熟度和西瓜的糖度。其性能達到每小時檢測7200個，當取檢測總數的68％時，其糖度精度達到±0.5°Bx，96％時為±1.0°Bx以內。該裝置于1997年在日本北海道得到應用。二、力學分析法

(一)西瓜空洞的判別

西瓜的力學空洞成熟程度分析法就像人們挑選西瓜時一樣，通