近日，武(wu)漢大學(xué)電子信(xin)息學(xué)院研究人(ren)員在國(guó)際食(shi)品期(qi)刊《Food Research International》(中科(ke)院一區(qū)TOP，IF=8.0)發(fā)表了(le)題為"Deep learning-based colorimetric indicator on polylactic acid packaging for nondestructive monitoring of fresh-cut fruits and vegetables"的研究論(lun)文。在該論文中(zhong)，研究人員(yuan)利用上海騰拔(ba)Universal TA國(guó)產(chǎn)質(zhì)構(gòu)儀用(yong)于測(cè)定青椒的(de)硬度和咀嚼性(xing)指標(biāo)。

果蔬(shu)的易腐(fu)性對(duì)(dui)保持食(shi)品質(zhì)量(liang)與安全構(gòu)成(cheng)了重大挑戰(zhàn)。然(ran)而，當(dāng)(dang)前用于監(jiān)測(cè)鮮(xian)切果蔬(shu)新鮮度的(de)方法仍存(cun)在局限。本研(yan)究介紹了(le)一種基于深(shen)度學(xué)習(xí)的(de)新型比(bi)色指示劑系統(tǒng)(tong)，該系(xi)統(tǒng)旨在對(duì)包(bao)裝于(yu)聚乳(ru)酸（PLA）袋中的鮮(xian)切果蔬的新鮮(xian)度進(jìn)行無(wú)損(sun)監(jiān)測(cè)。該(gai)系統(tǒng)采用(yong)了一種基于乙(yi)基纖維素的指(zhi)示劑（EMT），這種(zhong)指示劑在(zai)儲(chǔ)存(cun)過(guò)程中，會(huì)隨(sui)二氧(yang)化碳(tan)（CO?）濃度（0%–30%）的變化(hua)呈現(xiàn)出明顯的(de)顏色轉(zhuǎn)變(bian)。除了(le)具有敏(min)感性外，EMT 還(hai)展現(xiàn)出優(yōu)(you)異的穩(wěn)定性(xing)和可(ke)重復(fù)使用(yong)性。此外，本研(yan)究shouci以鮮切青椒(jiao)為模型，通(tong)過(guò)在(zai)機(jī)器學(xué)(xue)習(xí)中應(yīng)(ying)用特征提取(qu)算法（主成分(fen)分析（PCA）和 Fisher 線性判(pan)別分(fen)析（FLDA）），構(gòu)建了(le) “生理狀態(tài) — 新鮮(xian)度 — 指示劑顏色(se)" 之間的關(guān)(guan)系。研究將這種(zhong)相關(guān)(guan)性與用于圖像(xiang)識(shí)別和分(fen)析的深度學(xué)習(xí)(xi)算法相結(jié)(jie)合，該(gai)方法減輕或(huo)消除了(le)由人(ren)類視(shi)覺(jué)感知的個(gè)體(ti)差異以及拍(pai)攝條件變(bian)化所導(dǎo)(dao)致的(de)識(shí)別誤差(cha)。結(jié)果表明，該(gai)系統(tǒng)能夠(gou)準(zhǔn)確、快速且(qie)無(wú)損地評(píng)估(gu)鮮切青(qing)椒的新鮮度，在(zai) k 折交叉驗(yàn)證(zheng)下，MobileNetV3 - Small 模型的識(shí)別(bie)平均準(zhǔn)確率(lv)可達(dá)(da) 96.09%。所提出(chu)的策略為(wei)監(jiān)測(cè)農(nóng)(nong)產(chǎn)品(pin)新鮮度提供了(le)一種高精度(du)、實(shí)時(shí)且(qie)無(wú)損(sun)的方法，在(zai)食品安(an)全、健康監(jiān)測(cè)(ce)和環(huán)境保護(hù)(hu)領(lǐng)域具有潛(qian)在的(de)應(yīng)用價(jià)值。

果蔬的軟化(hua)與weisuo、蛋白(bai)質(zhì)及(ji)多糖降解以及(ji)中央液泡(pao)破壞相關(guān)。本研(yan)究選取了(le)硬度和(he)咀嚼性這兩個(gè)(ge)關(guān)鍵質(zhì)地(di)指標(biāo)進(jìn)(jin)行研(yan)究，如(ru)圖 3d 所(suo)示。在儲(chǔ)存期(qi)間，青椒的硬度(du)逐漸下(xia)降，且聚乳酸（PLA）包(bao)裝中的青椒(jiao)硬度顯(xian)著高(gao)于聚乙烯(xi)（PE）包裝的。這(zhe)表明，在(zai)整個(gè)儲(chǔ)存過(guò)程(cheng)中，PLA 能(neng)更有效(xiao)地保持青椒的(de)質(zhì)地特性。

參考文獻(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。