近日，武漢(han)大學(xué)電子信息(xi)學(xué)院研究人(ren)員在國際食(shi)品期(qi)刊《Food Research International》(中科院一(yi)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(wen)。在該(gai)論文(wen)中，研究人員利(li)用上(shang)海騰拔Universal TA國產(chǎn)(chan)質(zhì)構(gòu)儀用于測(ce)定青椒(jiao)的硬度和(he)咀嚼性(xing)指標。

果蔬的易腐(fu)性對保持(chi)食品(pin)質(zhì)量與安(an)全構(gòu)(gou)成了重大(da)挑戰(zhàn)(zhan)。然而，當前(qian)用于監(jiān)測(ce)鮮切果蔬新(xin)鮮度的(de)方法仍(reng)存在局限。本(ben)研究介紹了一(yi)種基于深度學(xué)(xue)習(xí)的新型比(bi)色指示劑系統(tǒng)(tong)，該系統(tǒng)旨在對(dui)包裝于聚乳(ru)酸（PLA）袋中的鮮切(qie)果蔬的新鮮(xian)度進(jin)行無(wu)損監(jiān)測。該(gai)系統(tǒng)采用(yong)了一種基于乙(yi)基纖維素的(de)指示劑（EMT），這種指(zhi)示劑在儲存過(guo)程中，會(hui)隨二氧(yang)化碳（CO?）濃度（0%–30%）的(de)變化呈現(xiàn)(xian)出明顯的(de)顏色轉(zhuǎn)變(bian)。除了(le)具有敏感性外(wai)，EMT 還展現(xiàn)(xian)出優(yōu)異的穩(wěn)(wen)定性和(he)可重復(fù)(fu)使用性。此外，本(ben)研究shouci以鮮切青(qing)椒為模型，通過(guo)在機器學(xué)習(xí)中(zhong)應(yīng)用特征提取(qu)算法（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(zhuang)態(tài) — 新鮮度 — 指示(shi)劑顏(yan)色" 之間的關(guān)(guan)系。研究將這種(zhong)相關(guān)性與用(yong)于圖(tu)像識別和分析(xi)的深度學(xué)(xue)習(xí)算(suan)法相結(jié)(jie)合，該方法減(jian)輕或消除了(le)由人類視(shi)覺感知的個體(ti)差異(yi)以及(ji)拍攝(she)條件變(bian)化所導(dǎo)致的(de)識別誤差(cha)。結(jié)果表明，該(gai)系統(tǒng)能(neng)夠準(zhun)確、快速且無損(sun)地評估鮮切青(qing)椒的(de)新鮮度(du)，在 k 折(zhe)交叉驗證下，MobileNetV3 - Small 模(mo)型的識別平均(jun)準確率可達(da) 96.09%。所提出的策略(lve)為監(jiān)測農(nóng)(nong)產(chǎn)品新(xin)鮮度提供(gong)了一種(zhong)高精度、實(shi)時且無(wu)損的方法，在(zai)食品(pin)安全、健(jian)康監(jiān)測(ce)和環(huán)境保護領(lǐng)(ling)域具有潛(qian)在的應(yīng)用價值(zhi)。

果蔬(shu)的軟化與weisuo、蛋(dan)白質(zhì)及多(duo)糖降解以(yi)及中央液泡破(po)壞相關(guān)。本研(yan)究選取了(le)硬度和咀(ju)嚼性這兩(liang)個關(guān)鍵質(zhì)地指(zhi)標進行研究，如(ru)圖 3d 所示(shi)。在儲(chu)存期間，青椒的(de)硬度逐漸(jian)下降，且聚(ju)乳酸(suan)（PLA）包裝中(zhong)的青椒硬(ying)度顯著高(gao)于聚乙烯(xi)（PE）包裝的(de)。這表明，在(zai)整個(ge)儲存過程(cheng)中，PLA 能更有效(xiao)地保持(chi)青椒(jiao)的質(zhì)地特性(xing)。

參考文獻(xian)：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。