光谱视觉技术革新蓝莓分选，精准检测新鲜度

浙江以象科技有限公司

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蓝莓凭借其高营养价值与经济价值，在水果市场中占据重要地位。从种植、运输，到储存和销售，新鲜度始终是衡量蓝莓品质与价格的关键指标。如何实现无损、精准、快速的蓝莓新鲜度检测，成为提升蓝莓产业竞争力的核心。企业若能实时把握蓝莓品质变化，就能优化采摘时机、仓储条件以及运输流程，进而实现经济效益

在过去，蓝莓新鲜度的检测主要依靠感官判断，像观察蓝莓的色泽、果霜、果蒂形态，以及嗅闻气味、感受软硬程度等。然而，这些传统方法受个人主观因素影响大，检测结果并不准确。

随着科技的进步，智能化果蔬分选技术逐渐在产业中得到应用。当前，在蓝莓分选过程中，常见的是利用可见光图像或单波段近红外图像开展视觉检测。基于可见光相机的机器视觉方案，虽能对蓝莓的外观，如大小、形状、表面瑕疵等进行检测，却难以深入了解其内部品质，像内部是否腐烂、营养成分含量等。而近红外成像技术，虽然能够检测出蓝莓的水分、糖分、酸度等信息，可单一波段的近红外检测容易受到环境光强度、蓝莓表面的光洁度、湿度等因素干扰，导致检测精度下降。

所以，如何提升蓝莓新鲜度检测的能力，实现更精准、高效的检测，依然是当下蓝莓产业发展过程中迫切需要解决的问题。

多光谱相机的工作波段处于可见近红外区域，能够同步采集从蓝光波段直至近红外波段的多谱段信息。通过对这些丰富的图谱特征进行深度挖掘与分析，它可以实现高精度的光谱视觉定量分析，从而为更精准地检测蓝莓新鲜度提供有力支持。

根据公开资料，随着蓝莓存储时长增加，其光谱反射率曲线会出现明显变化。尤其是在 400 - 1000nm 的可见光 - 近红外波段范围内，波谱差异尤为显著，这表明该波段在蓝莓新鲜度检测方面具备巨大潜力。

1. 连续观测实验

为深入探究不同新鲜度蓝莓的光谱特性，同时验证光谱视觉技术在察觉蓝莓新鲜度细微变化方面的潜力，特开展如下实验：按照果实硬度、果粉密度等指标，挑选出一批新鲜蓝莓作为实验样本。将这批样本平均分成两组，其中一组置于室温（约 20℃）环境下保存，作为对照组 1；另一组则保存在冷藏（0 - 4℃）环境中，作为对照组 2。随后，利用可见近红外光谱分析仪，连续 10 天对两组实验样本进行多光谱图像数据采集。

2. 光谱差异性分析

在对照组 1 的实验进程里，10 天内样本发生了显著改变。起初饱满的蓝莓逐渐干瘪，尤其是第 5 天之后，这种变化对比更为鲜明。对第 1 - 3 天的光谱曲线展开对比后发现：“1 - 7 可见光波段" 的特征值近乎重合，从直观上看，样本的外观与色泽几乎没有变化；然而，“8 - 12 近红外波段" 的特征值却出现了明显下降。此外，根据光谱数据能够得出，蓝莓在前 3 天新鲜度变化较为剧烈，3 天之后，新鲜度变化趋于平缓。

在对照组 2 的实验过程中，通过分析光谱曲线可知，“1-7 可见光波段" 的特征值基本重合。这一结果反映在图像上，便是蓝莓在 10 天内的形态与颜色均未出现明显变化。与之不同的是，“8-12 近红外波段" 的特征值呈现出缓慢下降的态势，其中第 1 天到第 2 天的下降幅度相对较大，变化较为明显，而在这之后，下降趋势逐渐趋于平缓 。

从上述实验结果可以得出以下结论：
【1】在实验的短期观察中，两组蓝莓的外观没有明显差异，但光谱曲线已经清晰地显示出其内部成分的改变。相较于传统的人工感官判断，以及仅能检测外观的可见光成像技术，多光谱视觉技术在检测蓝莓新鲜度方面优势显著，它能够捕捉到肉眼难以察觉的内部品质变化。

【2】蓝莓光谱的变化主要是由花青素降解，以及总水分和结合水含量改变所引起。从长期的监测数据来看，这种变化并非呈线性发展，而是具有非线性特征。在某些时间段内，变化速度会逐渐减缓，最终趋于稳定，不再发生明显改变。【3】即便采用冷藏的方式延缓蓝莓品质下降，光谱技术依然能够敏锐地捕捉到蓝莓新鲜度的细微波动，精准地反映出其品质变化情况，充分证明了该技术在蓝莓新鲜度检测上的高灵敏度和准确性。

蓝莓新鲜度检测建模与验证

1. 特征波段选取与算法构建

基于前期实验得出的结论，近红外波段在反映蓝莓新鲜度变化方面表现出色。不过，在实际的蓝莓新鲜度检测过程中，存在着诸多干扰因素。蓝莓自身表面并不平整，在产线检测时，局部打光很难做到均匀一致，而且蓝莓在传送带上处于快速运动状态。这些因素综合作用，使得单波段反射信息产生偏差。从实际检测图像中可以看到（如下图所示），蓝莓的边缘区域常常会被错误地判定为不新鲜，这就导致了检测结果出现误判。

为攻克这一难题，研究团队创新性地运用可见光 - 近红外范围内的多个波段，构建了归一化比值型指数。这种方法用相对变化趋势替代了原本容易受干扰的绝对变化值，成功解决了因蓝莓三维形态导致的阴影问题，以及因快速运动产生的信号偏差问题。如此一来，有效避免了对蓝莓边缘区域的误判，极大地提升了检测精度。在此基础上，再结合先进的视觉算法，就能够精准定位每一颗蓝莓，并准确检测其新鲜度。

2. 模拟产线动态验证

为精准评估在真实产线动态检测环境下的实际成效，专门搭建了一套实验装置。装置通过传动带模拟分选产线的运动状态，原蓝莓在生产线上的运动场景。同时，选用与前期实验确定的特征波段相匹配的多光谱工业相机，用于获取检测数据。此外，将研发出的检测算法封装成动态库，以便高效调用。

在实验过程中，严格按照实际产线检测速率要求，实时获取多光谱视频数据，并同步进行处理。最终，成功实现了对蓝莓新鲜度的快速、无损检测，为该技术在实际生产中的应用提供了有力的数据支持与实践验证。

在动态验证环节，多光谱工业相机所采集的数据发挥了关键作用。借助这些数据，系统能够迅速且精准地分辨出外观近乎一致的蓝莓在新鲜度上的细微差别。这一成果充分证实了光谱视觉技术在蓝莓新鲜度检测领域的性能，不仅检测精度远超传统方法，而且检测效率也契合产线分选的实际需求，为蓝莓分选的高效、精准作业提供了坚实保障 。

不仅如此，多光谱相机还具备一项重要优势。它能利用采集到的多波段信息，合成高分辨率真彩色图像，以此对蓝莓外观是否存在缺陷进行精准检测。这项功能使它能够胜任传统可见光相机的工作，甚至在性能上。多光谱相机实现了对蓝莓内部品质（如新鲜度、水分、糖分等）和外观缺陷的同步检测，让生产者可以全面、深入地掌握蓝莓的整体品质状况。这一技术革新极大提升了蓝莓分选过程中的检测效率与准确性，助力蓝莓产业实现更高效、更优质的发展。

结论

光谱视觉技术在蓝莓新鲜度检测领域展现出了显著优势。它能以快速、无损的方式，敏锐捕捉到蓝莓新鲜度的细微变化，提供更为精准的检测结果，为蓝莓品质的准确评估筑牢根基。同时，该技术实现了蓝莓内部品质（如水分、糖分含量及新鲜度等）与外观品质（如大小、色泽、有无瑕疵等）的同步检测，为蓝莓分选提供了一套更高效、更全面的视觉检测方案，有力推动蓝莓产业向智能化、精细化方向发展。

设备推荐

本次实验中发挥关键作用的可见近红外光谱分析仪和多光谱面阵相机，均为长光驰宇自主研发的优质产品，分别是 LabS VNIR 可见近红外光谱分析仪以及 4 波段多光谱面阵工业相机。

LabS VNIR 可见近红外光谱分析仪是一款业光谱分析系统。其波段覆盖范围广泛，从可见光区域延伸至近红外范围，能全面采集不同波段的光谱信息。设备拥有微米级空间分辨率，可精准识别微小区域的光谱特征，所生成的图像均经过严格的光谱辐射校正，数据准确性。凭借强大的光谱视觉特征在线分析能力，它能够快速完成待测物体的光谱建库工作，并高效筛选出特征波段，为后续的检测分析提供坚实的数据基础。

4 波段多光谱面阵工业相机采用了窄带光谱调制成像技术，这一技术赋予了相机灵活的波段定制能力。用户只需更换光学调制模块，就能以较低成本实现波段的个性化设置，满足不同检测场景的需求。此外，该相机具备更 “纯净" 的光谱信息获取能力，能够有效减少干扰，提取更准确的光谱数据，搭配无缝兼容传统工业视觉标准化体系的特性，既能提升目标检测精度，又能让方案部署过程更加便捷高效，在实际应用中表现出色。

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