近日，武漢(han)大學(xué)電子信(xin)息學(xué)(xue)院研究人員在(zai)國(guó)際食品期刊(kan)《Food Research International》(中科院一(yi)區(qū)TOP，IF=8.0)發(fā)表了(le)題為(wei)"Deep learning-based colorimetric indicator on polylactic acid packaging for nondestructive monitoring of fresh-cut fruits and vegetables"的研究論文。在該論(lun)文中，研究人員(yuan)利用上海騰(teng)拔Universal TA國(guó)產(chǎn)質(zhì)構(gòu)(gou)儀用于測(cè)定(ding)青椒的硬度(du)和咀(ju)嚼性指標(biāo)。

果蔬(shu)的易腐性對(duì)保(bao)持食品質(zhì)量與(yu)安全構(gòu)成(cheng)了重大(da)挑戰(zhàn)。然而，當(dāng)(dang)前用于監(jiān)測(cè)鮮(xian)切果(guo)蔬新鮮度的(de)方法仍存在(zai)局限。本研(yan)究介(jie)紹了(le)一種基于深(shen)度學(xué)習(xí)的新型(xing)比色指(zhi)示劑系統(tǒng)，該系(xi)統(tǒng)旨在對(duì)包裝(zhuang)于聚乳(ru)酸（PLA）袋中的(de)鮮切(qie)果蔬的(de)新鮮度進(jìn)(jin)行無(wu)損監(jiān)測(cè)。該(gai)系統(tǒng)采用(yong)了一(yi)種基于乙(yi)基纖維素的指(zhi)示劑（EMT），這(zhe)種指示劑(ji)在儲(chǔ)(chu)存過程中，會(huì)(hui)隨二氧化碳（CO?）濃(nong)度（0%–30%）的(de)變化(hua)呈現(xiàn)出明顯的(de)顏色(se)轉(zhuǎn)變。除(chu)了具(ju)有敏感(gan)性外，EMT 還展現(xiàn)出(chu)優(yōu)異的(de)穩(wěn)定性和(he)可重復(fù)使用性(xing)。此外(wai)，本研究shouci以鮮切(qie)青椒為模(mo)型，通過(guo)在機(jī)器學(xué)(xue)習(xí)中應(yīng)用(yong)特征提取(qu)算法（主(zhu)成分分(fen)析（PCA）和(he) Fisher 線性判別(bie)分析（FLDA）），構(gòu)建了 “生(sheng)理狀態(tài) — 新鮮(xian)度 — 指示劑顏(yan)色" 之間(jian)的關(guān)系。研究將(jiang)這種相關(guān)性與(yu)用于(yu)圖像(xiang)識(shí)別(bie)和分析的深(shen)度學(xué)習(xí)算法(fa)相結(jié)(jie)合，該方法減輕(qing)或消除了(le)由人類視覺(jue)感知的個(gè)體(ti)差異(yi)以及(ji)拍攝(she)條件變(bian)化所導(dǎo)(dao)致的識(shí)別(bie)誤差。結(jié)果(guo)表明，該系統(tǒng)(tong)能夠準(zhǔn)確、快速(su)且無損地評(píng)估(gu)鮮切(qie)青椒(jiao)的新鮮(xian)度，在(zai) k 折交(jiao)叉驗(yàn)證下，MobileNetV3 - Small 模(mo)型的識(shí)別平(ping)均準(zhǔn)確率可(ke)達(dá) 96.09%。所提出(chu)的策略為監(jiān)測(cè)(ce)農(nóng)產(chǎn)品新鮮(xian)度提供(gong)了一種(zhong)高精(jing)度、實(shí)時(shí)且(qie)無損的方法，在(zai)食品安全、健(jian)康監(jiān)(jian)測(cè)和(he)環(huán)境保護(hù)領(lǐng)(ling)域具有(you)潛在的(de)應(yīng)用價(jià)值。

果蔬的(de)軟化與weisuo、蛋白(bai)質(zhì)及多(duo)糖降解以及(ji)中央(yang)液泡破(po)壞相關(guān)。本研究(jiu)選取(qu)了硬度和咀(ju)嚼性這兩(liang)個(gè)關(guān)鍵(jian)質(zhì)地指標(biāo)(biao)進(jìn)行研究，如(ru)圖 3d 所示。在儲(chǔ)(chu)存期間，青椒(jiao)的硬度逐漸下(xia)降，且聚乳(ru)酸（PLA）包(bao)裝中的青(qing)椒硬度(du)顯著高(gao)于聚乙烯(xi)（PE）包裝的。這(zhe)表明(ming)，在整(zheng)個(gè)儲(chǔ)存(cun)過程中，PLA 能(neng)更有效地保持(chi)青椒的質(zhì)地特(te)性。

參考文(wen)獻(xiàn)：Shasha Zhang et al. Deep learning-based colorimetric indicator on polylactic acid packaging for nondestructive monitoring of fresh-cut fruits and vegetables. Food Research International, 2025。