近日，武漢大(da)學(xué)電子信息學(xué)(xue)院研究人(ren)員在(zai)國(guó)際食品期(qi)刊《Food Research International》(中科院一區(qū)(qu)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(de)研究(jiu)論文。在該論(lun)文中，研(yan)究人員(yuan)利用上海騰拔(ba)Universal TA國(guó)產(chǎn)質(zhì)(zhi)構(gòu)儀用于測(cè)(ce)定青椒的(de)硬度和咀(ju)嚼性(xing)指標(biāo)。

果蔬的易腐(fu)性對(duì)保持(chi)食品(pin)質(zhì)量與安全構(gòu)(gou)成了重(zhong)大挑戰(zhàn)(zhan)。然而(er)，當(dāng)前用于監(jiān)測(cè)(ce)鮮切果蔬(shu)新鮮(xian)度的方法仍存(cun)在局限。本研(yan)究介(jie)紹了一種基于(yu)深度學(xué)習(xí)(xi)的新型比(bi)色指示(shi)劑系統(tǒng)，該系統(tǒng)(tong)旨在對(duì)包裝(zhuang)于聚乳(ru)酸（PLA）袋(dai)中的鮮切(qie)果蔬的(de)新鮮度進(jìn)行無(wú)(wu)損監(jiān)測(cè)。該(gai)系統(tǒng)采用了一(yi)種基于乙(yi)基纖維素的指(zhi)示劑（EMT），這種指(zhi)示劑在儲(chǔ)(chu)存過(guo)程中，會(huì)(hui)隨二氧化碳(tan)（CO?）濃度（0%–30%）的變化(hua)呈現(xiàn)出明(ming)顯的顏色轉(zhuǎn)變(bian)。除了具有(you)敏感性外(wai)，EMT 還展(zhan)現(xiàn)出優(yōu)異的穩(wěn)(wen)定性和可重(zhong)復(fù)使(shi)用性。此外，本研(yan)究shouci以鮮切青椒(jiao)為模(mo)型，通過在機(jī)器(qi)學(xué)習(xí)中應(yīng)(ying)用特征提取(qu)算法（主成分(fen)分析（PCA）和 Fisher 線(xian)性判別分析（FLDA）），構(gòu)(gou)建了 “生(sheng)理狀態(tài)(tai) — 新鮮(xian)度 — 指(zhi)示劑顏色" 之間(jian)的關(guān)系。研究(jiu)將這種相(xiang)關(guān)性與用于圖(tu)像識(shí)別和分析(xi)的深度學(xué)(xue)習(xí)算法相(xiang)結(jié)合，該方法(fa)減輕(qing)或消(xiao)除了由(you)人類(lei)視覺(jue)感知的(de)個(gè)體(ti)差異(yi)以及拍攝條(tiao)件變化所導(dǎo)(dao)致的識(shí)別(bie)誤差。結(jié)果表(biao)明，該系統(tǒng)能夠(gou)準(zhǔn)確、快速(su)且無(wú)損地評(píng)(ping)估鮮切(qie)青椒的新鮮度(du)，在 k 折交(jiao)叉驗(yàn)(yan)證下，MobileNetV3 - Small 模型的識(shí)(shi)別平均準(zhǔn)(zhun)確率(lv)可達(dá) 96.09%。所提出的(de)策略為監(jiān)測(cè)農(nóng)(nong)產(chǎn)品新鮮(xian)度提供了一(yi)種高精(jing)度、實(shí)時(shí)且無(wú)(wu)損的方法(fa)，在食品安全(quan)、健康監(jiān)(jian)測(cè)和環(huán)境(jing)保護(hù)(hu)領(lǐng)域(yu)具有(you)潛在的應(yīng)用(yong)價(jià)值。

果蔬的(de)軟化與(yu)weisuo、蛋白質(zhì)及多(duo)糖降解以及中(zhong)央液泡破壞(huai)相關(guān)(guan)。本研究選取(qu)了硬度和咀嚼(jue)性這(zhe)兩個(gè)關(guān)(guan)鍵質(zhì)地指標(biāo)(biao)進(jìn)行(xing)研究，如圖(tu) 3d 所示。在儲(chǔ)存(cun)期間，青(qing)椒的硬度逐(zhu)漸下降，且聚乳(ru)酸（PLA）包(bao)裝中的(de)青椒硬(ying)度顯著高(gao)于聚(ju)乙烯（PE）包裝的(de)。這表明，在整(zheng)個(gè)儲(chǔ)(chu)存過程中，PLA 能(neng)更有效地保(bao)持青椒(jiao)的質(zhì)地特性。

參考(kao)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。