近日，武漢大(da)學(xué)電子(zi)信息學(xué)院研究(jiu)人員在(zai)國(guó)際食品期刊(kan)《Food Research International》(中科院一(yi)區(qū)TOP，IF=8.0)發(fā)表了題為(wei)"Deep learning-based colorimetric indicator on polylactic acid packaging for nondestructive monitoring of fresh-cut fruits and vegetables"的研究論(lun)文。在該(gai)論文中，研究人(ren)員利用上海騰(teng)拔Universal TA國(guó)產(chǎn)(chan)質(zhì)構(gòu)儀用于測(cè)(ce)定青椒的硬度(du)和咀嚼(jue)性指標(biāo)(biao)。

果蔬的易腐性(xing)對(duì)保持食(shi)品質(zhì)量與安(an)全構(gòu)成了(le)重大挑(tiao)戰(zhàn)。然而，當(dāng)前用(yong)于監(jiān)(jian)測(cè)鮮切果(guo)蔬新(xin)鮮度的(de)方法(fa)仍存在局(ju)限。本研究介(jie)紹了一(yi)種基于深度學(xué)(xue)習(xí)的(de)新型比色(se)指示劑系統(tǒng)(tong)，該系統(tǒng)(tong)旨在對(duì)包裝于(yu)聚乳酸（PLA）袋(dai)中的鮮切果蔬(shu)的新鮮度進(jìn)行(xing)無(wú)損監(jiān)測(cè)。該系(xi)統(tǒng)采(cai)用了一種基(ji)于乙基(ji)纖維素(su)的指示劑（EMT），這種(zhong)指示劑在儲(chǔ)存(cun)過(guò)程中，會(huì)隨二(er)氧化碳（CO?）濃度(du)（0%–30%）的變化呈現(xiàn)(xian)出明顯的顏色(se)轉(zhuǎn)變。除(chu)了具有(you)敏感(gan)性外(wai)，EMT 還展現(xiàn)出優(yōu)(you)異的(de)穩(wěn)定性(xing)和可重復(fù)使(shi)用性。此(ci)外，本研究shouci以鮮(xian)切青椒為模(mo)型，通過(guò)在機(jī)器(qi)學(xué)習(xí)中應(yīng)用(yong)特征提取(qu)算法(fa)（主成分(fen)分析（PCA）和 Fisher 線性(xing)判別分(fen)析（FLDA）），構(gòu)(gou)建了(le) “生理狀態(tài) — 新鮮(xian)度 — 指示劑顏色(se)" 之間的關(guān)系(xi)。研究將這種(zhong)相關(guān)性與用(yong)于圖像識(shí)別(bie)和分析的深度(du)學(xué)習(xí)(xi)算法相(xiang)結(jié)合，該(gai)方法減輕(qing)或消除(chu)了由(you)人類視(shi)覺(jué)感(gan)知的(de)個(gè)體差異(yi)以及拍(pai)攝條(tiao)件變(bian)化所導(dǎo)致的(de)識(shí)別誤差。結(jié)果(guo)表明(ming)，該系統(tǒng)(tong)能夠準(zhǔn)確、快(kuai)速且無(wú)損地(di)評(píng)估鮮(xian)切青椒(jiao)的新鮮度，在(zai) k 折交叉驗(yàn)證下(xia)，MobileNetV3 - Small 模型的識(shí)別(bie)平均(jun)準(zhǔn)確率可達(dá)(da) 96.09%。所提出的(de)策略(lve)為監(jiān)測(cè)農(nóng)產(chǎn)(chan)品新鮮(xian)度提供了一(yi)種高精度(du)、實(shí)時(shí)且無(wú)(wu)損的方法，在(zai)食品(pin)安全、健康監(jiān)(jian)測(cè)和環(huán)境保(bao)護(hù)領(lǐng)域具有潛(qian)在的應(yīng)用價(jià)(jia)值。

果蔬(shu)的軟(ruan)化與weisuo、蛋白質(zhì)及(ji)多糖降解(jie)以及中央(yang)液泡破(po)壞相關(guān)。本研(yan)究選(xuan)取了硬度和咀(ju)嚼性這(zhe)兩個(gè)(ge)關(guān)鍵質(zhì)地(di)指標(biāo)進(jìn)行(xing)研究(jiu)，如圖 3d 所示(shi)。在儲(chǔ)(chu)存期間，青(qing)椒的硬(ying)度逐(zhu)漸下(xia)降，且聚乳酸（PLA）包(bao)裝中的(de)青椒硬度顯著(zhu)高于聚乙烯(xi)（PE）包裝的。這表明(ming)，在整個(gè)儲(chǔ)存過(guò)(guo)程中，PLA 能更有效(xiao)地保(bao)持青椒的(de)質(zhì)地特性。

參考文獻(xiàn)(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。