2020年09月30日
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高光譜搭電腦深度學習篩出甜鳳梨 下一步挑出哪顆適合外銷

鳳梨是我國主要外銷水果品項之一,鳳梨品質及規格是否穩定,攸關外銷的成敗。農業試驗所利用高光譜影像資訊結合電腦深度學習,開發非破壞性的檢測技術,盼未來只要讀取鳳梨高光譜數據,即可判斷鳳梨果品糖度、成熟度、屬於肉聲果或鼓聲果,以利鳳梨選別分級。

鳳梨是我國農產出口主力項目,據農委會統計,去年全年生鮮冷藏鳳梨出口約3.2萬噸,產值達4308萬美金,今年1至11月亦已出口約5萬公噸,產值達6382萬美金,外銷潛力雄厚。

鳳梨可粗分肉聲果及鼓聲果2類,肉聲果因含水量高,果肉易變質,貯藏性差,不耐長途貯運,故無法作為外銷果品。雖可利用不同果品有不同浮力的水選方式,但因鳳梨泡水後易腐敗,故實際上未採此方式進行選別分級;農民仍多仰賴人工以熱熔膠條等工具敲打鳳梨、聽聲音的方式,透過人工判斷屬於肉聲果或鼓聲果,此方式不僅耗時費力,且人員的感官判斷也容易有誤差。

鳳梨成熟與否可從果皮顏色由綠轉黃判斷,但內部的果肉品質卻無法「看」得出來,因高光譜影像技術可獲取肉眼可見光之外更多的光譜資訊,農試所希望藉此技術掌握果皮所反映果肉品質的訊息,不用再靠人工敲打,就能根據鳳梨外表,判斷其糖度、成熟度及屬於肉聲果或鼓聲果。

農試所表示,肉眼可見光波段約介於400nm至800nm,但高光譜波段則可涵蓋400nm至1700nm,除了果皮的「顏色」資訊,那些肉眼看不見的光譜資料,則可反映鳳梨內部果品品質的其他訊息;因此,農試所一邊收集大量鳳梨果實的高光譜數據,一邊實際對果實進行成分化學分析,再將這兩種數據交由電腦深度學習,以建立果品品質的有效判斷模式。

農試所副研究員林毓雯表示,高光譜是連續光譜,不同波長各有其數據資料,無法單靠一筆波長資料就知道果品狀態,要靠電腦深度學習建立判斷模式;高光譜資訊可反映出肉聲果、鼓聲果差異,但能否建立有效的判斷模式,還須進一步的統計分析,目前高光譜檢測用於判斷鳳梨糖度則已具有相當正確性。她並說,若未來高光譜檢測模式建立,開發成產銷班、合作社集貨選別可操作的設備,將可替代傳統人工選別,讓果品管控更有效率。

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