近日，武漢大(da)學電(dian)子信息學院研(yan)究人員(yuan)在國際食(shi)品期(qi)刊《Food Research International》(中(zhong)科院一區(qū)TOP，IF=8.0)發(fā)(fa)表了題為"Deep learning-based colorimetric indicator on polylactic acid packaging for nondestructive monitoring of fresh-cut fruits and vegetables"的研(yan)究論文。在該論(lun)文中，研(yan)究人員利(li)用上海騰(teng)拔Universal TA國產(chǎn)質(zhì)構(gòu)儀(yi)用于測定青椒(jiao)的硬度和咀(ju)嚼性指(zhi)標。

果蔬的(de)易腐性對(dui)保持食品質(zhì)(zhi)量與安(an)全構(gòu)成(cheng)了重大挑(tiao)戰(zhàn)。然而，當前用(yong)于監(jiān)測(ce)鮮切果(guo)蔬新鮮(xian)度的(de)方法仍存在(zai)局限。本(ben)研究介(jie)紹了一種基(ji)于深(shen)度學習(xi)的新型(xing)比色指(zhi)示劑(ji)系統(tǒng)(tong)，該系統(tǒng)旨(zhi)在對包(bao)裝于聚乳酸（PLA）袋(dai)中的鮮切果蔬(shu)的新鮮(xian)度進(jin)行無損(sun)監(jiān)測。該系(xi)統(tǒng)采用(yong)了一(yi)種基于乙基纖(xian)維素的指(zhi)示劑（EMT），這種(zhong)指示(shi)劑在儲(chu)存過(guo)程中，會隨二氧(yang)化碳（CO?）濃度(du)（0%–30%）的變化呈現(xiàn)出(chu)明顯(xian)的顏(yan)色轉(zhuǎn)變。除了具(ju)有敏感性外(wai)，EMT 還展現(xiàn)出優(yōu)異(yi)的穩(wěn)定(ding)性和可重復使(shi)用性。此外(wai)，本研究shouci以鮮切(qie)青椒為模型，通(tong)過在機器學習(xi)中應用特征提(ti)取算法(fa)（主成分分析（PCA）和(he) Fisher 線性判(pan)別分析（FLDA）），構(gòu)建(jian)了 “生理狀(zhuang)態(tài) — 新鮮度 — 指示(shi)劑顏色" 之間的(de)關(guān)系(xi)。研究(jiu)將這種相關(guān)(guan)性與用(yong)于圖像識別(bie)和分析的深度(du)學習算(suan)法相結(jié)合(he)，該方法減輕或(huo)消除了由人(ren)類視覺感知的(de)個體差異以(yi)及拍攝條件(jian)變化(hua)所導致的識(shi)別誤(wu)差。結(jié)果(guo)表明，該系(xi)統(tǒng)能夠(gou)準確(que)、快速且(qie)無損地評(ping)估鮮切(qie)青椒(jiao)的新鮮度，在(zai) k 折交(jiao)叉驗(yan)證下，MobileNetV3 - Small 模(mo)型的(de)識別平均(jun)準確(que)率可達 96.09%。所提(ti)出的策略(lve)為監(jiān)測農(nóng)產(chǎn)(chan)品新(xin)鮮度提供了一(yi)種高精度(du)、實時且無損(sun)的方法，在食(shi)品安(an)全、健康監(jiān)(jian)測和環(huán)境(jing)保護領(lǐng)(ling)域具有(you)潛在的應用(yong)價值(zhi)。

果蔬(shu)的軟(ruan)化與weisuo、蛋白質(zhì)及(ji)多糖降解以(yi)及中央液泡破(po)壞相關(guān)。本研(yan)究選取了硬(ying)度和(he)咀嚼性(xing)這兩個關(guān)鍵(jian)質(zhì)地指標進(jin)行研(yan)究，如(ru)圖 3d 所示。在儲(chu)存期間，青(qing)椒的硬度逐(zhu)漸下降，且聚乳(ru)酸（PLA）包(bao)裝中的青椒(jiao)硬度(du)顯著(zhu)高于聚乙烯(xi)（PE）包裝的。這表(biao)明，在整(zheng)個儲存過程(cheng)中，PLA 能更(geng)有效(xiao)地保持青椒的(de)質(zhì)地(di)特性(xing)。

參考文獻：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。