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設(shè)施所在柚果體積與可食率測量方法研究方面取得新進(jìn)展
近日，設(shè)施所無損檢測與智能分選研究團(tuán)隊(duì)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(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，相關(guān)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(shè)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(fèi)者需求提升，品質(zhì)檢測與分級成為產(chǎn)業(yè)中最關(guān)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(guān)鍵檢測指標(biāo)，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(lǐng)域尚缺乏一種兼顧準(zhǔn)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(jìn)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(shí)時(shí)性需求，為柚果產(chǎn)業(yè)提供有效技術(shù)支撐。
本研究獲得國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃課題（2022YFD2002203）、廣東省鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略專項(xiàng)課題（2024TS-1–2）、國家自然科學(xué)基金（31901404）等項(xiàng)目（課題）資助。
論文鏈接：https://doi.org/10.1016/j.postharvbio.2024.112953
