近日，武(wu)漢大學(xué)電子(zi)信息學(xué)院研究(jiu)人員(yuan)在國(guó)際(ji)食品期刊《Food Research International》(中(zhong)科院(yuan)一區(qū)TOP，IF=8.0)發(fā)表了題(ti)為"Deep learning-based colorimetric indicator on polylactic acid packaging for nondestructive monitoring of fresh-cut fruits and vegetables"的研究(jiu)論文。在該(gai)論文中，研究人(ren)員利用(yong)上海騰拔Universal TA國(guó)(guo)產(chǎn)質(zhì)構(gòu)儀(yi)用于測(cè)(ce)定青(qing)椒的硬(ying)度和咀嚼性(xing)指標(biāo)。

果蔬(shu)的易腐性對(duì)保(bao)持食品質(zhì)量(liang)與安全構(gòu)(gou)成了重大挑戰(zhàn)(zhan)。然而，當(dāng)前(qian)用于(yu)監(jiān)測(cè)鮮(xian)切果蔬新鮮度(du)的方法仍存在(zai)局限。本研(yan)究介紹了一種(zhong)基于深度學(xué)習(xí)(xi)的新型比色(se)指示劑系統(tǒng)，該(gai)系統(tǒng)(tong)旨在對(duì)包裝(zhuang)于聚乳酸(suan)（PLA）袋中的鮮切果(guo)蔬的新(xin)鮮度進(jìn)行(xing)無(wú)損監(jiān)測(cè)(ce)。該系統(tǒng)采用了(le)一種(zhong)基于乙基纖維(wei)素的指示劑(ji)（EMT），這種(zhong)指示(shi)劑在儲(chǔ)存過(guò)(guo)程中，會(huì)隨二(er)氧化碳（CO?）濃度（0%–30%）的(de)變化呈(cheng)現(xiàn)出明顯的顏(yan)色轉(zhuǎn)變。除了具(ju)有敏感(gan)性外，EMT 還展現(xiàn)(xian)出優(yōu)異的穩(wěn)定(ding)性和可重復(fù)(fu)使用性。此外(wai)，本研究shouci以鮮切(qie)青椒為模型(xing)，通過(guò)在機(jī)器(qi)學(xué)習(xí)中應(yīng)用(yong)特征提(ti)取算法（主成分(fen)分析（PCA）和 Fisher 線性(xing)判別分析(xi)（FLDA）），構(gòu)建(jian)了 “生理狀(zhuang)態(tài) — 新(xin)鮮度 — 指(zhi)示劑顏色(se)" 之間的關(guān)系(xi)。研究(jiu)將這(zhe)種相(xiang)關(guān)性與用于圖(tu)像識(shí)別和(he)分析(xi)的深(shen)度學(xué)(xue)習(xí)算(suan)法相結(jié)合，該方(fang)法減輕或消(xiao)除了由人類(lei)視覺(jué)感知的(de)個(gè)體差異(yi)以及拍攝條件(jian)變化所導(dǎo)致的(de)識(shí)別誤差。結(jié)(jie)果表明(ming)，該系統(tǒng)(tong)能夠準(zhǔn)確、快(kuai)速且無(wú)損地評(píng)(ping)估鮮切青(qing)椒的(de)新鮮度，在(zai) k 折交叉驗(yàn)(yan)證下，MobileNetV3 - Small 模型的識(shí)(shi)別平(ping)均準(zhǔn)確(que)率可達(dá) 96.09%。所提(ti)出的策略(lve)為監(jiān)測(cè)農(nóng)產(chǎn)品(pin)新鮮度提(ti)供了一種高(gao)精度(du)、實(shí)時(shí)且(qie)無(wú)損的方(fang)法，在食品安全(quan)、健康監(jiān)測(cè)(ce)和環(huán)(huan)境保護(hù)領(lǐng)域(yu)具有(you)潛在的應(yīng)用(yong)價(jià)值(zhi)。

果蔬(shu)的軟化與weisuo、蛋(dan)白質(zhì)(zhi)及多糖降解以(yi)及中央液泡破(po)壞相關(guān)。本(ben)研究選取(qu)了硬度和咀(ju)嚼性(xing)這兩個(gè)關(guān)鍵(jian)質(zhì)地指標(biāo)(biao)進(jìn)行研究，如(ru)圖 3d 所示。在儲(chǔ)(chu)存期間，青椒(jiao)的硬度逐漸下(xia)降，且(qie)聚乳酸（PLA）包裝(zhuang)中的青椒(jiao)硬度顯著高于(yu)聚乙烯（PE）包裝(zhuang)的。這表(biao)明，在整個(gè)儲(chǔ)存(cun)過(guò)程中，PLA 能更有(you)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。