我的大BABY
民间有这样的说法：有虫子的水果要比没虫子的水果更甜。这听起来荒唐，但是有一定科学道理，因为虫子在产卵的时候，会被更高的果糖浓度和更浓的果实气息所吸引，所以有虫子的水果应该是非常成熟，甜美可口的。
但是水果有了虫子，就不能卖出去了，有没有其他能够判断果实是否成熟的方法呢？
作为消费者，我们都想选出成熟的果实食用，而对于厂家，也需要选出不同成熟度的水果，根据特点进行分类加工。那么有科学家提出用激光和等离子冲击波检验这件事，是否靠谱呢？‘
因为水果在采摘、包装、保存、运输和加工时，都是流程化的作业，而水果成熟度最直接的体现，就是水果软硬程度不一样，水果的保存时间不一样。
在流程化作业时，同样的运输方式，可能运送稍微硬一点的水果就行，而成熟度高、稍软一点的水果，可能就会被破坏。
因此，能够根据水果成熟度不同进行筛选后，再进行后续加工处理是非常有必要的。
传统水果成熟检测方法有硬度计、酸度计、糖度计等，可以分别对水果的硬度、酸度、糖度进行检测，但是这些都属于有损检测，不适用于大规模的水果检测，这跟现代工业化、规模化生产是相悖的。
因此就诞生了无损检测。
无损检测主要是利用了水果的光学特性、电学特性、声学特性和化学特性等众多性质进行的检测。就拿光学特性举例，一般有可见光与近红外技术分析法，原理就是对水果发射不同的光波，然后测量反射回来的光波，因为水果成熟度直接跟它自身的光学特性相关，因此反射回来的光波就能反映出水果的成熟度。
但这种方法抗干扰能力低，检测仪器复杂。另外，利用的水果其他特性进行检测的方法也各有优缺点。
当然靠谱，这是一种新方法，具体能否大规模应用，还有很多路要走。
这种方法的原理简单地说，跟一般的无损检测差不多。就是给水果发射一个高强度激光，水果收到激光后，会在表皮形成一个等离子气泡，当这个气泡膨胀时，就会产生冲击波，进而让水果产生振动。
然后通过激光多普勒震动仪，对这些振动进行收集分析，不同成熟度的水果，反馈的振动也不同，据此便可以分析出水果的成熟程度。
但这种方法也有缺陷，就是当果肉腐烂或者内部存在空洞时，就会失效。所以这种方法目前来说，依然有很大的改进空间。
仗剑拂衣去
创智链2021-03-08 11:06关注不知道你是否遇到过说不出来名字的水果，或者是两两相似，确实不知道具体水果的品种的情况？随着人工智能技术的发展，智能图像识别应用场景也愈发广泛。当机器装上了人工智能的“眼睛”，机器就成为了“百事通”，识别成千上万的水果品种不在话下。那机器究竟是如何识别水果的呢？今天小编节选彭红星教授团队的科研论文——《基于改进SSD模型的自然环境下多类水果图像检测研究》，带大家简单了解图像识别领域中，正确识别水果有哪些方法？近年来，随着深度学习的迅速发展和崛起，尤其在视觉方向取得了巨大的成就，相比传统的识别算法，深度学习在对目标识别的特征描述上能力更强。因此，开发基于深度学习算法视觉识别功能的分拣、采摘机器人或者专业采摘工具具有重大意义。本文以苹果、荔枝、脐橙、皇帝柑四类水果为研究对象，运用基于改进的SSD深度学习模型检测技术对这4类水果进行检测识别研究。自然环境下的水果识别检测是利用计算机视觉技术获取水果目标位置信息，并将获得的位置信息传递给水果采摘机器人的机械手臂，从而能够精确地进行后续的水果采摘工作。因此，水果的目标检测是水果采摘自动化领域的重要组成部分，近些年来，很多传统水果检测识别算法相继提出。方法一、利用不同深度架构[13-14]的CNN不断刷新图像分类、识别的精确率。方法二、利用尺度多层感知器和卷积神经网络两种特征提取算法分割，但是只针对单类水果进行识别；方法三、利用参数优化和结构约简的LeNet模型对田间环境下的猕猴桃进行自主特征学习，但对于遮挡和重叠果实没有达到很好的效果；方法四、采用Faster R-CNN深度卷积神经网络分别构建甜椒和柑橘检测系统，但其目标检测框过大；方法五、基于CNN的SSD（Single Shot Detector）深度学习物体检测方法，实现兼顾速度的同时提高了检测的精度。而经过基于改进的SSD深度学习模型检测技术可提高各类水果的识别效率和准确率。此外基于标注框的检测技术，也可以很好地解决重叠水果的目标分割问题，从而为水果自动本发明属于水果图片分类领域，具体是指基于alexnet的卷积神经网络的水果图片分类算法。背景技术：2.近年来，随着电子科技的快速发展和互联网的快速普及，智能手机、数码相机等电子产品的使用门槛越来越低。图像作为一种高效信息的传播媒介，无论是在本地还是在各类社交平台，都无时无刻不在增长。因此，给各类图像扫描分析、赋予标签、分类归档就显得尤为重要了。3.同时，计算机科学和信息技术的持续发展，逐渐将人工智能引领进我们的生活，为我们生活带来了很多便利。而识别图像识别和分类正是人工智能领域中重要的组成部分，也是现阶段深度学习中比较热门的课题。4.水果在我们生活中常见、普遍而且品种众多、样式复杂，具有极强的多样性，研究水果分类识别算法，具有重要的意义。技术实现要素：5.本发明的目的是克服水果自动识别技术中现有不同分类器对不同水果种类的分类效果不均衡，提供一种基于深度学习算法实现水果分类识别的方法，从而提高水果图片识别的准确度。6.本发明采用的技术方案为：一种基于深度学习算法实现水果分类识别的方法，所述智能识别方法包括以下步骤：7.步骤一：构建一个合理的预测模型，建立样本数据集，分别为：训练集、验证集和测试集。8.步骤二：通过各搜索引擎和数据库搜索相关的水果图像样本，下载到本地。9.步骤三：参考卷积神经网络模型alexnet，进行一些精简和优化实现的，经过大量的训练和调试后，得出的最佳参数。10.步骤四：返回pycharm，使用tensorflow调用模型，对测试集进行分类测试。11.本发明有益效果：12.(1)本算法模型共架设了8个网路层次，使用了relu作为激励函数，relu激励函数可以在网络的更深层次中发挥作用
小玩子2603
劝退？这么好的方向为什么要劝退呢？高光谱方兴未艾，需求快速增长别把目光只停留在遥感上农业，工业/制造业，环保中的用途太多了毕业如果不好找工作，来我们公司，高薪诚聘！不同意其它回答中工业领域没有应用的意见。我自己本身就做了好几个工业领域高光谱应用。几乎所有的技术应用与实际的路径都是：科研-》工业-》民用从现在的科研情况来看，高光谱在确实在农业、工业中有很高的应用价值。尤其是现在的高光谱相机的价格越来越便宜，我之前买的国外相机，要20几万。现在国产的只要6-7万块，而且性能参数服务都挺好，所以大大增加了应用的可能。杭州彩谱高光谱相机尤其是现在机器学习的研发门槛变低，使得大多数应用都有了突破的可能。工业领域中，大量的需求是定性判别。比如说：废旧塑料分选。废旧塑料分选通常是对高光谱相机采集得到的目标塑料的光谱反射曲线进行聚类分析，进而分辨塑料的种类。高光谱相机最简单，买过来用就可以了。而对于最关键的聚类分析，由于开发人员的水平参差不齐，所以得到的效果也差强人意。现在可以直接使用第三方机器学习库：百度AI华为AI类似的方法也可以用在农产品的杂质分选上，比如木耳里的塑料，秸秆等等。我是河北唐山人，我家附近有很多种核桃、白果的农户。他们家里很多人都有色选机，就是根据颜色对白果（好的颜色白，不好的颜色发黄）进行分类，可以卖更高的价钱。高光谱相机可以用在水果的品质分选上，“褚橙”为什么每个都好吃？不是种植的水平高，是用高光谱机器选出来的。高光谱在这些方面的应用，还远远没有发掘，根本原因就是因为价格高。而国内优秀的高光谱相机生产商，通过技术进步和供应链完善，已经把价格降得非常低了。相对于芬兰SPECIM的20万的价格，国内的价格只要6万多一台。可以预见的是，近几年高光谱的应用推广速度会越来越快。更多的应用还有：工业机器视觉检测中的颜色检测，目前的机器视觉相机，都不能实现精确的颜色检测，但是使用高光谱相机，可以实现非常精确的颜色检测和非常微小的色差判别。真正意义上实现了替代人眼。工业领域中的缺陷检测，水果的耳机在制造中就是使用了高光谱相机去检测是否有溢胶情况发生，而这种微量的溢胶，用普通的机器视觉检测是无法发现的。类似的应用有太多了，所以，随着高光谱相机价格的降低，机器学习第三方库的成熟，会有越来越多工业领域都会有成熟的高光谱应用。所以，大有前途！努力干吧！
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月想月乐 2人参与回答 2023-12-07 
