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ZHEJIANGYIXIANG

藍莓憑借其高營養(yǎng)價值與經(jīng)濟價值，在水果市場中占據(jù)重要地位。從種植、運輸，到儲存和銷售，新鮮度始終是衡量藍莓品質(zhì)與價格的關(guān)鍵指標(biāo)。如何實現(xiàn)無損、精準(zhǔn)、快速的藍莓新鮮度檢測，成為提升藍莓產(chǎn)業(yè)競爭力的核心。企業(yè)若能實時把握藍莓品質(zhì)變化，就能優(yōu)化采摘時機、倉儲條件以及運輸流程，進而實現(xiàn)經(jīng)濟效益

在過去，藍莓新鮮度的檢測主要依靠感官判斷，像觀察藍莓的色澤、果霜、果蒂形態(tài)，以及嗅聞氣味、感受軟硬程度等。然而，這些傳統(tǒng)方法受個人主觀因素影響大，檢測結(jié)果并不準(zhǔn)確。

隨著科技的進步，智能化果蔬分選技術(shù)逐漸在產(chǎn)業(yè)中得到應(yīng)用。當(dāng)前，在藍莓分選過程中，常見的是利用可見光圖像或單波段近紅外圖像開展視覺檢測。基于可見光相機的機器視覺方案，雖能對藍莓的外觀，如大小、形狀、表面瑕疵等進行檢測，卻難以深入了解其內(nèi)部品質(zhì)，像內(nèi)部是否腐爛、營養(yǎng)成分含量等。而近紅外成像技術(shù)，雖然能夠檢測出藍莓的水分、糖分、酸度等信息，可單一波段的近紅外檢測容易受到環(huán)境光強度、藍莓表面的光潔度、濕度等因素干擾，導(dǎo)致檢測精度下降。

所以，如何提升藍莓新鮮度檢測的能力，實現(xiàn)更精準(zhǔn)、高效的檢測，依然是當(dāng)下藍莓產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中迫切需要解決的問題。

多光譜相機的工作波段處于可見近紅外區(qū)域，能夠同步采集從藍光波段直至近紅外波段的多譜段信息。通過對這些豐富的圖譜特征進行深度挖掘與分析，它可以實現(xiàn)高精度的光譜視覺定量分析，從而為更精準(zhǔn)地檢測藍莓新鮮度提供有力支持。

根據(jù)公開資料，隨著藍莓存儲時長增加，其光譜反射率曲線會出現(xiàn)明顯變化。尤其是在 400 - 1000nm 的可見光 - 近紅外波段范圍內(nèi)，波譜差異尤為顯著，這表明該波段在藍莓新鮮度檢測方面具備巨大潛力。

1. 連續(xù)觀測實驗

為深入探究不同新鮮度藍莓的光譜特性，同時驗證光譜視覺技術(shù)在察覺藍莓新鮮度細(xì)微變化方面的潛力，特開展如下實驗：按照果實硬度、果粉密度等指標(biāo)，挑選出一批新鮮藍莓作為實驗樣本。將這批樣本平均分成兩組，其中一組置于室溫（約 20℃）環(huán)境下保存，作為對照組 1；另一組則保存在冷藏（0 - 4℃）環(huán)境中，作為對照組 2。隨后，利用可見近紅外光譜分析儀，連續(xù) 10 天對兩組實驗樣本進行多光譜圖像數(shù)據(jù)采集。

2. 光譜差異性分析

在對照組 1 的實驗進程里，10 天內(nèi)樣本發(fā)生了顯著改變。起初飽滿的藍莓逐漸干癟，尤其是第 5 天之后，這種變化對比更為鮮明。對第 1 - 3 天的光譜曲線展開對比后發(fā)現(xiàn)：“1 - 7 可見光波段" 的特征值近乎重合，從直觀上看，樣本的外觀與色澤幾乎沒有變化；然而，“8 - 12 近紅外波段" 的特征值卻出現(xiàn)了明顯下降。此外，根據(jù)光譜數(shù)據(jù)能夠得出，藍莓在前 3 天新鮮度變化較為劇烈，3 天之后，新鮮度變化趨于平緩。

在對照組 2 的實驗過程中，通過分析光譜曲線可知，“1-7 可見光波段" 的特征值基本重合。這一結(jié)果反映在圖像上，便是藍莓在 10 天內(nèi)的形態(tài)與顏色均未出現(xiàn)明顯變化。與之不同的是，“8-12 近紅外波段" 的特征值呈現(xiàn)出緩慢下降的態(tài)勢，其中第 1 天到第 2 天的下降幅度相對較大，變化較為明顯，而在這之后，下降趨勢逐漸趨于平緩 。

從上述實驗結(jié)果可以得出以下結(jié)論：
【1】在實驗的短期觀察中，兩組藍莓的外觀沒有明顯差異，但光譜曲線已經(jīng)清晰地顯示出其內(nèi)部成分的改變。相較于傳統(tǒng)的人工感官判斷，以及僅能檢測外觀的可見光成像技術(shù)，多光譜視覺技術(shù)在檢測藍莓新鮮度方面優(yōu)勢顯著，它能夠捕捉到肉眼難以察覺的內(nèi)部品質(zhì)變化。

【2】藍莓光譜的變化主要是由花青素降解，以及總水分和結(jié)合水含量改變所引起。從長期的監(jiān)測數(shù)據(jù)來看，這種變化并非呈線性發(fā)展，而是具有非線性特征。在某些時間段內(nèi)，變化速度會逐漸減緩，最終趨于穩(wěn)定，不再發(fā)生明顯改變?！?】即便采用冷藏的方式延緩藍莓品質(zhì)下降，光譜技術(shù)依然能夠敏銳地捕捉到藍莓新鮮度的細(xì)微波動，精準(zhǔn)地反映出其品質(zhì)變化情況，充分證明了該技術(shù)在藍莓新鮮度檢測上的高靈敏度和準(zhǔn)確性。

藍莓新鮮度檢測建模與驗證

1. 特征波段選取與算法構(gòu)建

基于前期實驗得出的結(jié)論，近紅外波段在反映藍莓新鮮度變化方面表現(xiàn)出色。不過，在實際的藍莓新鮮度檢測過程中，存在著諸多干擾因素。藍莓自身表面并不平整，在產(chǎn)線檢測時，局部打光很難做到均勻一致，而且藍莓在傳送帶上處于快速運動狀態(tài)。這些因素綜合作用，使得單波段反射信息產(chǎn)生偏差。從實際檢測圖像中可以看到（如下圖所示），藍莓的邊緣區(qū)域常常會被錯誤地判定為不新鮮，這就導(dǎo)致了檢測結(jié)果出現(xiàn)誤判。

為攻克這一難題，研究團隊創(chuàng)新性地運用可見光 - 近紅外范圍內(nèi)的多個波段，構(gòu)建了歸一化比值型指數(shù)。這種方法用相對變化趨勢替代了原本容易受干擾的絕對變化值，成功解決了因藍莓三維形態(tài)導(dǎo)致的陰影問題，以及因快速運動產(chǎn)生的信號偏差問題。如此一來，有效避免了對藍莓邊緣區(qū)域的誤判，極大地提升了檢測精度。在此基礎(chǔ)上，再結(jié)合先進的視覺算法，就能夠精準(zhǔn)定位每一顆藍莓，并準(zhǔn)確檢測其新鮮度。

2. 模擬產(chǎn)線動態(tài)驗證

為精準(zhǔn)評估在真實產(chǎn)線動態(tài)檢測環(huán)境下的實際成效，專門搭建了一套實驗裝置。裝置通過傳動帶模擬分選產(chǎn)線的運動狀態(tài)，原藍莓在生產(chǎn)線上的運動場景。同時，選用與前期實驗確定的特征波段相匹配的多光譜工業(yè)相機，用于獲取檢測數(shù)據(jù)。此外，將研發(fā)出的檢測算法封裝成動態(tài)庫，以便高效調(diào)用。

在實驗過程中，嚴(yán)格按照實際產(chǎn)線檢測速率要求，實時獲取多光譜視頻數(shù)據(jù)，并同步進行處理。最終，成功實現(xiàn)了對藍莓新鮮度的快速、無損檢測，為該技術(shù)在實際生產(chǎn)中的應(yīng)用提供了有力的數(shù)據(jù)支持與實踐驗證。

在動態(tài)驗證環(huán)節(jié)，多光譜工業(yè)相機所采集的數(shù)據(jù)發(fā)揮了關(guān)鍵作用。借助這些數(shù)據(jù)，系統(tǒng)能夠迅速且精準(zhǔn)地分辨出外觀近乎一致的藍莓在新鮮度上的細(xì)微差別。這一成果充分證實了光譜視覺技術(shù)在藍莓新鮮度檢測領(lǐng)域的性能，不僅檢測精度遠(yuǎn)超傳統(tǒng)方法，而且檢測效率也契合產(chǎn)線分選的實際需求，為藍莓分選的高效、精準(zhǔn)作業(yè)提供了堅實保障 。

不僅如此，多光譜相機還具備一項重要優(yōu)勢。它能利用采集到的多波段信息，合成高分辨率真彩色圖像，以此對藍莓外觀是否存在缺陷進行精準(zhǔn)檢測。這項功能使它能夠勝任傳統(tǒng)可見光相機的工作，甚至在性能上。多光譜相機實現(xiàn)了對藍莓內(nèi)部品質(zhì)（如新鮮度、水分、糖分等）和外觀缺陷的同步檢測，讓生產(chǎn)者可以全面、深入地掌握藍莓的整體品質(zhì)狀況。這一技術(shù)革新極大提升了藍莓分選過程中的檢測效率與準(zhǔn)確性，助力藍莓產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)更高效、更優(yōu)質(zhì)的發(fā)展。

結(jié)論

光譜視覺技術(shù)在藍莓新鮮度檢測領(lǐng)域展現(xiàn)出了顯著優(yōu)勢。它能以快速、無損的方式，敏銳捕捉到藍莓新鮮度的細(xì)微變化，提供更為精準(zhǔn)的檢測結(jié)果，為藍莓品質(zhì)的準(zhǔn)確評估筑牢根基。同時，該技術(shù)實現(xiàn)了藍莓內(nèi)部品質(zhì)（如水分、糖分含量及新鮮度等）與外觀品質(zhì)（如大小、色澤、有無瑕疵等）的同步檢測，為藍莓分選提供了一套更高效、更全面的視覺檢測方案，有力推動藍莓產(chǎn)業(yè)向智能化、精細(xì)化方向發(fā)展。

設(shè)備推薦

本次實驗中發(fā)揮關(guān)鍵作用的可見近紅外光譜分析儀和多光譜面陣相機，均為長光馳宇自主研發(fā)的優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品，分別是 LabS VNIR 可見近紅外光譜分析儀以及 4 波段多光譜面陣工業(yè)相機。

LabS VNIR 可見近紅外光譜分析儀是一款業(yè)光譜分析系統(tǒng)。其波段覆蓋范圍廣泛，從可見光區(qū)域延伸至近紅外范圍，能全面采集不同波段的光譜信息。設(shè)備擁有微米級空間分辨率，可精準(zhǔn)識別微小區(qū)域的光譜特征，所生成的圖像均經(jīng)過嚴(yán)格的光譜輻射校正，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。憑借強大的光譜視覺特征在線分析能力，它能夠快速完成待測物體的光譜建庫工作，并高效篩選出特征波段，為后續(xù)的檢測分析提供堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

4 波段多光譜面陣工業(yè)相機采用了窄帶光譜調(diào)制成像技術(shù)，這一技術(shù)賦予了相機靈活的波段定制能力。用戶只需更換光學(xué)調(diào)制模塊，就能以較低成本實現(xiàn)波段的個性化設(shè)置，滿足不同檢測場景的需求。此外，該相機具備更 “純凈" 的光譜信息獲取能力，能夠有效減少干擾，提取更準(zhǔn)確的光譜數(shù)據(jù)，搭配無縫兼容傳統(tǒng)工業(yè)視覺標(biāo)準(zhǔn)化體系的特性，既能提升目標(biāo)檢測精度，又能讓方案部署過程更加便捷高效，在實際應(yīng)用中表現(xiàn)出色。

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