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設施所在柚果體積與可食率測量方法研究方面取得新進展
時間：2024-04-11 17:35 來源：設施所 【字體：大 中 小】
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近日，設施所無損檢測與智能分選研究團隊提出了基于圖像融合的柚果體積與可食率無損測量新方法并進行實驗驗證，相關論文在國際TOP期刊Postharvest Biology and Technology（中科院一區(qū)，IF=7.0）上發(fā)表。設施所徐賽研究員為論文通訊作者，聯(lián)合培養(yǎng)研究生韓依洋為論文第一作者。
柚是廣東盛產(chǎn)的水果之一。隨著柚果產(chǎn)業(yè)發(fā)展與消費者需求提升，品質(zhì)檢測與分級成為產(chǎn)業(yè)中最關鍵且最具挑戰(zhàn)性的一環(huán)，自動化的品質(zhì)無損檢測是未來的發(fā)展方向。在柚果品質(zhì)檢測中，體積與可食率分別為外部與內(nèi)部關鍵檢測指標，對品質(zhì)分級提供重要依據(jù)。但由于柚果果形不均一，且皮厚、果大，研究領域尚缺乏一種兼顧準確與快速的柚果體積與可食率的測量方法。
本研究融合柚果的外觀圖像與X射線圖像信息，基于B樣條曲線插值擬合柚果輪廓，建立柚果立體模型以測量體積；提出三維模型法與灰度厚度擬合法兩種可食率檢測方法并進行優(yōu)選，從而測量柚果可食率。該方法滿足果品自動化分級檢測的實時性需求，為柚果產(chǎn)業(yè)提供有效技術支撐。
本研究獲得國家重點研發(fā)計劃課題（2022YFD2002203）、廣東省鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略專項課題（2024TS-1–2）、國家自然科學基金（31901404）等項目（課題）資助。
論文鏈接：https://doi.org/10.1016/j.postharvbio.2024.112953
