近日，武漢大學(xué)(xue)電子信(xin)息學(xué)院(yuan)研究(jiu)人員在國(guó)際(ji)食品期(qi)刊《Food Research International》(中科(ke)院一區(qū)TOP，IF=8.0)發(fā)表(biao)了題為"Deep learning-based colorimetric indicator on polylactic acid packaging for nondestructive monitoring of fresh-cut fruits and vegetables"的(de)研究(jiu)論文。在該論(lun)文中(zhong)，研究人員(yuan)利用上(shang)海騰拔Universal TA國(guó)產(chǎn)質(zhì)(zhi)構(gòu)儀用于測(cè)(ce)定青椒的硬(ying)度和咀(ju)嚼性(xing)指標(biāo)(biao)。

果蔬的易腐(fu)性對(duì)保持(chi)食品質(zhì)(zhi)量與安全構(gòu)(gou)成了重大挑戰(zhàn)(zhan)。然而，當(dāng)前(qian)用于監(jiān)測(cè)鮮切(qie)果蔬新鮮(xian)度的方法仍存(cun)在局限。本研究(jiu)介紹了一種基(ji)于深度(du)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)于聚乳酸（PLA）袋中(zhong)的鮮切果(guo)蔬的新鮮度進(jìn)(jin)行無(wú)損監(jiān)測(cè)。該(gai)系統(tǒng)采用(yong)了一種(zhong)基于乙基(ji)纖維(wei)素的指示(shi)劑（EMT），這種指示劑(ji)在儲(chǔ)存過(guò)程中(zhong)，會(huì)隨二氧化(hua)碳（CO?）濃度(du)（0%–30%）的變化呈現(xiàn)(xian)出明顯的(de)顏色轉(zhuǎn)變。除了(le)具有敏感性外(wai)，EMT 還展現(xiàn)(xian)出優(yōu)異的穩(wěn)定(ding)性和(he)可重復(fù)使用性(xing)。此外，本研究(jiu)shouci以鮮切青椒為(wei)模型(xing)，通過(guò)在(zai)機(jī)器學(xué)習(xí)中應(yīng)(ying)用特征提取算(suan)法（主成(cheng)分分析（PCA）和 Fisher 線(xian)性判別(bie)分析（FLDA）），構(gòu)(gou)建了(le) “生理狀態(tài) — 新鮮(xian)度 — 指(zhi)示劑(ji)顏色" 之間的(de)關(guān)系。研究(jiu)將這種相關(guān)性(xing)與用于(yu)圖像識(shí)別和(he)分析的(de)深度學(xué)習(xí)算法(fa)相結(jié)合(he)，該方法減輕(qing)或消除了(le)由人類視(shi)覺感(gan)知的個(gè)體差(cha)異以及拍攝(she)條件(jian)變化所導(dǎo)(dao)致的識(shí)別(bie)誤差。結(jié)(jie)果表明，該(gai)系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確(que)、快速(su)且無(wú)損(sun)地評(píng)估鮮切(qie)青椒的(de)新鮮度，在 k 折交(jiao)叉驗(yàn)證下(xia)，MobileNetV3 - Small 模型的識(shí)別平(ping)均準(zhǔn)(zhun)確率(lv)可達(dá) 96.09%。所提出(chu)的策略為監(jiān)測(cè)(ce)農(nóng)產(chǎn)(chan)品新(xin)鮮度提供了一(yi)種高精度、實(shí)(shi)時(shí)且無(wú)(wu)損的方(fang)法，在食(shi)品安(an)全、健(jian)康監(jiān)(jian)測(cè)和環(huán)境保(bao)護(hù)領(lǐng)(ling)域具有(you)潛在的應(yīng)(ying)用價(jià)值。

果蔬的軟(ruan)化與weisuo、蛋(dan)白質(zhì)及多糖(tang)降解以(yi)及中央(yang)液泡破(po)壞相(xiang)關(guān)。本研究選(xuan)取了(le)硬度和(he)咀嚼性(xing)這兩個(gè)關(guān)鍵(jian)質(zhì)地指標(biāo)進(jìn)行(xing)研究，如圖 3d 所(suo)示。在儲(chǔ)存(cun)期間，青椒的(de)硬度逐漸下(xia)降，且聚(ju)乳酸（PLA）包裝中的(de)青椒硬度顯(xian)著高于聚乙(yi)烯（PE）包裝的。這(zhe)表明(ming)，在整個(gè)儲(chǔ)存(cun)過(guò)程中(zhong)，PLA 能更有效地保(bao)持青椒(jiao)的質(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。