一、 引言

冬枣是我国特有的水果，其味道独特且具有丰富的营养成分，在我国水果市场占据着重要的地位。在水果市场中，冬枣分级销售，可以加强高品质水果的市场竞争力。然而，传统的冬枣分级方法主要依靠人力，人工分级效率底下、分级主观性强、分级标准不统一、难以检测内部品质。

机器视觉、高光谱分析这些技术为冬枣分级带来了新的曙光，助力冬枣分级。这些技术不仅能提高冬枣分级效率、降低人工成本，还能统一分级标准、增强分级结果的稳定性，高光谱分析还能对冬枣内部品质进行精确检测。

本文旨在探讨机器视觉技术、高光谱技术在冬枣分级实践中的具体应用策略，并以此为基点，展望冬枣分级智能化技术的未来发展趋势，为推动冬枣产业的繁荣发展贡献力量。

二、机器视觉技术在检测冬枣外观分级中的应用

机器视觉技术是通过光学设备获取图像，利用计算机对图像进行处理和分析，从而实现对物体的识别、测量和评估的技术。它由图像采集系统和图像处理系统组成，图像采集系统负责捕获图像，图像处理系统负责对图像进行预处理、特征提取和分析，从而完成对物体的检测和分类任务。

1.冬枣颜色的检测

在冬枣颜色检测中，我们一般检测颜色的一致性和着色率。利用机器视觉检测冬枣外观进行分级时，首先，它会采集冬枣的彩色图像，随后将其转化为单通道的RGB^[1]或HSV图像^[2]。接着，依据冬枣颜色的独特特点，挑选出区分度最大的单通道图像。之后，计算该颜色在整个果面所占的比例，进而确定冬枣的着色率。通过这种方式，可以有效地评估冬枣的成熟度和品质。例如，颜色较深且着色均匀的冬枣通常意味着成熟度较好，品质较高。

2.冬枣形状、大小的检测

在冬枣分级中，对于圆形的冬枣，机器视觉可利用canny检测或findCountes函数获取果实轮廓，通过建立轮廓像素值与实际值之间的函数关系预测果实形状大小，采用圆形度和果实的横纵径比值法判断其形状是否接近圆形。对于非圆形的冬枣，机器视觉通过计算果实的面积与其最小外接矩形之比来判别饱满度。在判断果实大小时，机器视觉采用最小外界矩形法和最小外接圆法，通过图像像素数与冬枣实际直径建立映射关系求出大小。通过这些方法，机器视觉技术能够准确地对冬枣的形状和大小进行评估，从而为冬枣的分级提供重要依据。

3.冬枣表面缺陷检测

在冬枣分级的表面缺陷检测环节，可充分运用颜色分量法。机器视觉技术能够精准地获取冬枣的图像。由于缺陷区与非缺陷区在某个单一通道颜色（例如常见的RGB或HSV）的亮度值存在差异，该方法便是依据这种差异来提取特征。例如，在RGB颜色模式中，通过对R（红色）、G（绿色）、B（蓝色）三个通道的亮度值进行分析。或者在HSV颜色模式里，针对H（色调）、S（饱和度）、V（亮度）的亮度值加以研究。通过大量数据和实验，确定在何种单一通道颜色下，冬枣的缺陷区与非缺陷区的亮度值差异最为显著。然后，利用这一通道颜色的亮度值差异，精准地提取出冬枣表面缺陷的特征，从而实现对冬枣表面缺陷的有效检测，为后续的冬枣分级提供重要依据。

但是，颜色分量法很容易受到光照条件、冬枣表面纹理等因素的影响，从而降低识别准确率，可能会出现现误判或漏判的情况。因此，颜色分量法一般会结合亮度矫正法、深度学习等算法一起使用。

三、 高光谱技术在冬枣分级中的应用

(一) 高光谱技术特点

高光谱技术是一种先进的光谱成像技术，它通过连续获取目标物体从可见光区域到近红外或中红外区域的反射或透射光谱信息，以分析其化学成分和物理特性。该技术具备高光谱分辨率和空间分辨率，能够检测到微小的成分变化和空间差异，对于农产品内部品质的无损检测具有重要意义^[3]。

(二)高光谱技术在冬枣分级中的应用

1. 冬枣糖分检测

糖类物质在近红外波段有特定的吸收峰。当光线照射冬枣时，其内部的糖分子会在波长约为1450 - 1590nm和2080 - 2270nm处有明显的吸收。当高光谱仪获取冬枣在这些波段的光谱数据后，需对光谱数据进行预处理，如采用一阶导数、二阶导数、光谱滤波等方法消除噪声和基线漂移等影响，提高数据质量。然后，运用数据降维方法，如连续投影算法、竞争性自适应重加权算法等选择与糖度相关性高的关键波长，以简化模型并提高准确性。接着，划分校正集和预测集，使用偏最小二乘回归、支持向量回归等定量分析方法建立光谱数据与糖度之间的回归模型。通过对模型的验证和校正，确保模型的可靠性和准确性，最终实现对冬枣糖度的快速无损检测^[4]。

2.冬枣成熟度检测

利用高光谱成像系统收集冬枣早期成熟和成熟阶段的高光谱成像数据。然后，采用顺序特征选择算法筛选出与冬枣成熟度紧密相关的特征波长，以简化数据。接着，运用卷积神经网络对冬枣早期成熟和成熟样品进行分类训练，构建适合的网络结构^[5]，如包含输入层、多个卷积层、全连接层和输出层。设置合适超参数，如学习率、迭代次数等。将筛选后的特征波长数据作为输入，对应的成熟度标签作为输出训练网络。得到能准确对冬枣成熟度进行分类的模型。

3. 冬枣酸度检测

通过高光谱技术进行冬枣酸度检测，需要先采集冬枣样本的高光谱图像信息，光谱范围可设定在 450-1000nm 的合适波段。同时，通过化学方法精确测定对应样本的酸度，以获取真实的酸度值作为参考。采集完光谱信息后，需要对原始光谱数据进行预处理，可采用多元散射校正（MSC）、标准正态变量变换（SNV）等方法，以消除噪声、散射等影响，提高数据质量。预处理完原始光谱数据后，需要提取特征波长，可运用竞争性自适应重加权算法（CARS）、连续投影算法（SPA）等方法，或它们的组合算法，从大量光谱数据中筛选出与冬枣酸度密切相关的特征波长。然后，建立大枣酸度的预测模型。将提取的特征波长作为输入变量，结合已测定的酸度数据进行建模。在建模过程中，可采用遗传算法（GA）、粒子群算法（PSO）等方法来优化 BP 神经网络模型的输入权重和偏置，以提升模型的泛化能力和预测精度^[6]。通过训练好的 BP 神经网络模型，能够快速、无损地检测大枣的酸度。  

四、 冬枣分级未来的发展趋势

(一) 标准还与规范化

未来，冬枣的分级标准将更加规范化，国家或行业相关组织可能会出台更加统一的分级标准，以保证市场上冬枣质量的一致性，包括对冬枣的外观、大小、颜色、糖分含量等的明确标准。

(二)更加智能化的分级技术

未来，冬枣分级采用的方法将更加智能化，多技术融合将成为冬枣分级方法的一个发展趋势。例如将机器视觉、高光谱技术、自动化技术、物联网等技术结合起来。进一步提升冬枣分级的效率和准确性，降低人工成本。

(三)数据驱动的分级体系

大数据分析将在冬枣分级中发挥越来越重要的作用。通过追踪和分析市场数据、消费者反馈以及品种表现，企业可以不断优化分级标准，增强市场反应能力，以适应不断变化的消费者需求。

文献

[1]刘佳浩,高军伟,张炳星,等. 基于机器视觉的水果分级系统[J]. 食品与机械,2023,39(6):112-118. DOI:10.13652/j.spjx.1003.5788.2022.80967.

[2] 许虎,惠宇龙,万宏强. 基于机器视觉水果分拣系统研究[J]. 现代电子技术,2024,47(17):136-142. DOI:10.16652/j.issn.1004-373x.2024.17.022.

[3]董聪颖,杨天意,陈谦,等.高光谱成像技术在苹果品质无损检测中的应用[J/OL].果树学报,1-21[2024-11-24].https://doi.org/10.13925/j.cnki.gsxb.20240355.

[4]谭涛,冯树南,温青纯,等. 高光谱成像技术在水果品质检测中的应用研究进展[J]. 江苏农业科学,2024,52(6):11-18. DOI:10.15889/j.issn.1002-1302.2024.06.002.

[5]申亚其,李松林,何杰,等. 高光谱图像技术在水果品质无损检测中的研究进展[J]. 林业机械与木工设备,2021,49(3):4-9. DOI:10.3969/j.issn.2095-2953.2021.03.001.

[6]张芳,邓照龙,田有文,等. 基于高光谱成像技术的南果梨酸度无损检测方法[J]. 沈阳农业大学学报,2024,55(2):231-239. DOI:10.3969/j.issn.1000-1700.2024.02.011.