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我國蘋果產業從業人員的文化素質參差不齊，他們大多是受教育程度較低的普通農民，導致我國蘋果產業標準化程度較低；面對新品種和新技術的接受能力不足，行業規模受到了限制。
家庭為主體的產業模式在生產能力與經營能力普遍較弱，在種植、培育、采收、分級環節都無法統一標準，同一品種也會產生較大差異，分級不明確、不達標。高品質的蘋果不但可以保障安全性，還可以給食用者帶來豐富的營養與甜美的口感，需要嚴格的檢測技術將精品區分。
1、蘋果分級指標
對蘋果進行分級評定，主要有外觀指標與內部指標兩方面：（1）外觀指標：①大小、外形與顏色；②覆蓋物與黑斑；③外傷與微青。（2）內部指標：①糖度；②硬度。
2、蘋果分級方法的發展
傳統的蘋果分級方式包括人工分級、機械分級與化學測試。人工分級存在很強的主觀性，不能保證分級結果的準確率；而機械分級則存在分級過程中果體碰撞產生淤青等降低水果質量的風險。
化學測試可對蘋果的內部甜度、酸度、微量元素及含水量進行詳細的測試，但指標獲取的單一性并未得到根本性解決，外觀指標和內部指標不能同時獲取與分析，限制了蘋果的綜合評定，在出口標準嚴格的分級中并不具備可靠的評價標準。
之后出現的計算機視覺技術和近紅外光譜分析技術在形態分析、色彩識別、內部檢測方面有較深入的研究，在光譜分析、曲線平滑、指標建模等環節創新出多種新方法，使分級指標準確率進一步提高。
3、高光譜技術進行蘋果分級
近10年，高光譜成像技術應用于蘋果品質檢測發展開來，該技術可把蘋果對光的響應反射到識別的探頭中，經過探頭中的分光器件把復合光分離成單色光，再通過光電轉換器形成不同波段的圖像，該技術具有超多波段、光譜高分辨率和圖譜合一的特點。
高光譜圖像集中了光學、電子學、信息處理及計算機圖像技術，在傳統的二維成像技術基礎上增加了光譜信息，形成了“三維”探測。高光譜成像技術因為圖像分辨率高、波段多、探測能力強、光譜信息豐富等優點逐漸被農產品檢測所應用，圖像與光譜同時獲取更是傳統檢測中不具備的優勢。運用到蘋果品質檢測中，每次采集后高光譜圖像就包含了該蘋果的圖像和光譜信息，其中圖像技術能反映蘋果的外在特征，光譜技術能檢測蘋果的物理結構和化學成分，可謂“內外兼修”。高光譜成像技術將傳統的機器視覺技術和光譜分析技術有效結合，在二者原有特點的基礎上，將其精細化、功能化，對蘋果品質的綜合評價取得了突破性的進展。
4、高光譜技術進行蘋果分級方法
蘋果的各指標在檢測過程中需要根據指標對蘋果品質的影響力建立先后次序，從檢測方向看可劃分為外觀指標和內部指標，其中外觀指標包括大小、外形、病害與顏色，內部指標，包括糖度、硬度。
試驗中要保證每次測試的樣本物距一致，分析最佳波長圖像的相關信息。為了客觀綜合分析蘋果品質，按照蘋果指標的重要性逐項檢測，從圖像信息中依次檢測樣本的大小、外形、病害，從光譜的波形信息中挖掘有用信息，建立糖度與硬度預測模型，而波形的某些特征波長信息更容易反應外觀中的顏色，將該項指標按內部指標方向檢測，與其它幾項指標相比，顏色對于影響蘋果品質影響度較小，又考慮到顏色誤判性和易偽裝性，列為最后一項檢測，并且僅作為前化項指標綜合檢測結果的驗證而非判定因素。外觀檢測主要包括表面的生理特征、外傷與病害三部分。綜合被檢測指標特性，確定指標的檢測順序：大小→外形→病害糖度→硬度→顏色。
好了，以上就是有關高光譜成像技術可以應用于蘋果精準分級的介紹，希望可以幫助到大家~
