砂糖橘因其口感清甜、果皮薄、汁水豐富，成為我國冬季最&受&歡&迎的水果之一。然而，在采摘、運輸和分選過程中，砂糖橘極易產生機械損傷或內部隱性損傷。這些損傷往往在早期難以通過肉眼識別，但卻會顯著影響果實品質、儲存壽命以及市場銷售價值。因此，如何快速、無損地識別砂糖橘是否損傷，成為當前柑橘產業質量控制的重要問題。近年來，高光譜成像技術為這一問題提供了新的解決方案。

奧譜天成高光譜成像儀

砂糖橘損傷的重要意義

重點：提升果品品質與品牌價值

砂糖橘在采摘和物流過程中容易受到擠壓或碰撞，產生輕微損傷。雖然外觀可能暫時沒有明顯變化，但內部組織已經開始發生結構變化，后期容易出現腐爛或變質。如果這些果實進入市場，不僅影響消費者體驗，還可能損害產區品牌形象。

通過高光譜技術提前識別損傷果實，可以在分選階段將其剔除，從而保證進入市場的果品品質更加穩定。

重點：減少運輸和倉儲損失

損傷的砂糖橘在儲存過程中更容易出現霉變和腐爛，并可能對周圍果實產生“連鎖影響"。在傳統分選方式下，許多隱性損傷果實無法被及時發現，導致儲運損耗率上升。

通過高光譜檢測，可以在早期識別內部組織變化，將潛在問題果實提前篩選出來，有效降低儲運損失，提高供應鏈效率。

重點：推動水果分選自動化

當前水果分選大多依賴顏色、尺寸等外觀指標，而無法識別內部損傷。高光譜技術能夠獲取水果的光譜信息，從而識別內部結構變化，為水果分選系統提供更全面的檢測維度。

將高光譜成像系統與自動分選設備結合，可以實現：

損傷果自動識別

優質果精準分級

批量化快速檢測

這對于規模化柑橘產業具有重要意義。

當砂糖橘受到機械擠壓或碰撞時，其內部細胞結構會發生變化，例如：

細胞破裂

水分分布變化

組織密度改變

這些變化會影響果實對不同波長光的吸收和反射特性，從而在光譜上形成特征差異。

高光譜成像系統通過獲取多個連續波段的信息，可以檢測到這些細微變化，并結合機器學習算法實現損傷識別。

一般檢測流程包括：

高光譜數據采集
對砂糖橘進行掃描，獲取空間與光譜信息。

光譜數據處理
對原始光譜進行去噪、校正和歸一化處理。

特征波段提取

篩選與損傷最&相&關的關鍵波段。

建立識別模型

通過機器學習算法建立損傷識別模型，實現自動分類。

通過這一&流程，即使是肉眼難以發現的早期損傷，也能夠被準確識別。

原始數據

奧譜天成模型識別結果

由于不同砂糖橘表面可能出現裂痕甚至霉變等情況，因此本研究選取了三種典型狀態進行對比分析：表面完整、表面裂痕以及表面霉變，分別獲取其對應的光譜曲線。結果表明，這三種狀態在光譜特征上存在較為明顯的差異。

從原始光譜曲線來看，表面裂痕區域與表面完整區域的整體光譜走勢較為接近，但在部分特定波段上仍表現出明顯的反射率差異。其中，在若干關鍵波段處，表面完整區域的反射率數值明顯高于裂痕區域，說明裂痕會對果皮結構及其光學特性產生一定影響。

進一步對光譜曲線進行一階微分處理后可以更加清晰地觀察到差異特征。在900 nm 波段附近，表面完整區域的曲線峰值明顯高于表面裂痕區域，這表明在該波段下，完整果皮的反射率變化幅度更大，而裂痕區域由于組織結構受損，其光譜響應相對減弱。

此外，表面霉變區域的光譜曲線與前兩種狀態相比表現出更為顯著的差異。霉變導致果皮內部成分和結構發生明顯變化，從而使其光譜特征發生明顯偏移，這也為利用高光譜技術識別砂糖橘表面霉變提供了可靠依據。

整體來看，不同表面狀態的砂糖橘在光譜特征上具有可區分性，為后續基于高光譜數據建立損傷與霉變識別模型提供了重要基礎。

奧譜天成自主研發的高光譜成像設備開展砂糖橘損傷檢測研究。通過獲取砂糖橘表面不同區域的光譜信息，對完整、裂痕及霉變等狀態進行對比分析，發現不同損傷狀態在特定波段具有一定差異特征。研究表明，奧譜天成高光譜設備能夠對砂糖橘表面損傷情況進行識別與分析，為砂糖橘品質檢測提供了一種快速、無損的新技術手段，為水果分級分選和智慧農業應用提供了新的技術路徑。