糧食。對國民消費和出口而言，食品工業都是許多國家的經濟支柱。食品工業為全球人口的就業和生計作出了貢獻，是文化和價值觀的一種表達，對人類的生存至關重要。

這個行業正處在變化之中。雖然現在衡量**疫情對全球貿易和消費的真正影響還為時尚早，但其他因素，尤其是氣候變化和人口增長，正在推動糧食生產發生變化。

一些糧食供應可以輕易地延續下去，很少中斷。雖然全球有5萬多種可食用的植物，但其中只有15種提供全球人口90%的食物能量攝入。其中，大米、玉米和小麥占據近三分之二的比例。這些核心主食易于儲存和加工。許多種植小麥和水稻的美國農民已經能夠依靠機械化工具和流程來限制人與人之間的接觸，即使在**疫情大流行期間也能滿足CDC安全操作指南的要求。因此，國際食物政策研究所于2020年3月報告稱，**疫情目前并未對全球糧食安全構成重大威脅；我們的主食儲備充足。

農作物在追求高價值和精細化的過程中將面臨更多的挑戰。水果和有機農產品在小型農場種植，產生了更多的勞動力需求。根據聯合國和國際貨幣基金組織的資料，**疫情防控措施將對這些農場產生不成比例的影響，并可能導致農產品價格飆升，從而影響餐館和供應鏈下游的消費者。隨著成本的全面上升，已經有證據表明水果價格的上漲超過了蔬菜產量的下跌。

相關信息：Teledyne DALSA擴展了SWIR線掃描相機產品線（鏈接：https://www.teledynedalsa.com/en/news/newsroom/teledyne-dalsa-expands-its-family-of-swir-line-scan-cameras/）

資料來源：國際貨幣基金組織，“**疫情期間的食品市場”，2020年6月29日

蘋果就是一個很好的例子，它是當今世界上*具經濟和文化意義的水果之一，產地遍布全球溫帶地區。作為一種高價值的水果，蘋果的種植和采摘耗費大量的勞動力，以確保果樹健康和產量豐收。蘋果是一項大產業，主要的產業參與者遍布世界各地。

資料來源：農產品外銷局/USDA，2020年6月4日

原諒我的雙關語，但蘋果也是一個成長型產業！即使在**疫情大流行期間，預計2019/20年度的全球蘋果產量增長近7%，達到7580萬公噸。中國今年的蘋果產量增長了24%，從2018/2019年的低谷中反彈，再次成為全球*大的蘋果出口國，彌補了霜凍、干旱、高溫和冰雹造成的歐盟區產量下跌。據估計，美國的蘋果產量增加了30余萬噸，達到480萬噸。這主要是因為主產地華盛頓州夏季氣候適宜，產量實現了反彈。更高品質的供應——以及更大的供應量——預計將進一步提振對主要市場的出口。

在過去的幾年中，蘋果產業的需求在發展中逐漸追求更好的品質，食品安全，以及產品的可追溯性。隨著勞動力待遇要求提高，能源和水資源消耗降低，農用化學品安全性提高，蘋果的生產成本也不斷上升。這給種植者、加工商和零售商帶來了巨大的壓力，迫使他們調整供應鏈。精準農業、分子生物學、表型組學、作物建模和采后生理學的*新發展應該能夠提高全球溫帶水果的產量和品質，并降低生產成本。

用機器視覺生產更好的蘋果

如果蘋果變得更加脆弱、稀缺和昂貴，機器視覺能提供什么幫助呢？

每個人類個體都不一致，他們的日常行為也往往不一致。傳統的檢查一般涉及人工切開并檢查農產品。這一費時費力的操作會破壞農產品，且除了成本較高之外，檢查的結果往往帶有主觀性。相比之下，成像系統可以實現高速、無損的品質檢查和分級。可見、多光譜和紅外成像技術已經在水果和蔬菜分級系統中得到了不同程度的應用。然而，品質和分級檢查的自動化仍然具有挑戰性，這減緩了其在水果和蔬菜分級系統中的應用。

挑戰是多方面的：

● 物理和生物多樣性（僅在美國就有成千上萬種蘋果）

● 大小和形狀變化顯著的不均勻圓形物體需接受表面檢測。

● 區分缺陷與自然特征

● 迄今為止算法的可靠性

● 光學檢測系統中速度與精度之間的沖突

你所追求的：定義品質

從這些挑戰來看，我們難以定義“品質”。這不是一個定義明確的單一屬性，而是優質水果所具備的眾多特征。研究表明，在相對類似的文化中，即使品質相對一致，人們對品質的認可方式也存在很大的差異。當問及更多樣化的群體時，關于“品質”的文化共識很快就會瓦解。這些文化差異在研究中隨處可見（在對待“幸福”的定義時可能會變得非常瘋狂），但這迫使我們去研究特定的、更容易量化的因素。

這項任務稍稍簡單了一點。我們培育蘋果是為了讓它們的外表好看。不僅如此，可見光往往停留在果皮上，色素、葉綠素和其他波段的光可以被下層的結構化組織散射。通過近紅外和短波紅外（SWIR）技術，你可以更清楚地看到蘋果內部的水密度和分布情況。這說明關鍵的物理屬性有助于預測可測量的蘋果“品質”、紋路、持水能力和比重。

食品加工廠傳送帶上的新鮮蘋果，準備接受自動化包裝

紋路和密度異常表明可能存在淤傷，這對品質檢測系統尤為重要。“淤傷”是指外力、擠壓、切割或蘋果皮和果肉擦傷造成的水果組織損傷。這會導致水果的紋路和化學成分發生物理變化，對產品的顏色、氣味、味道和壽命直接造成長期影響。

蘋果對機械損傷的敏感性取決于許多因素，包括土壤栽培、營養和水果生長過程中的氣候條件，所有這些因素在過去幾十年里都變得愈發的復雜和極端。收獲和運輸會對產品造成淤傷，生產線上的條狀物和其他碎片也會造成同樣的損傷。

光學分揀技術可捕獲和移除淤傷的產品。事實上，提高分選效率可減少浪費的可能性。相反，可根據蘋果與其他產品（比如果醬、蜜餞和冷凍混合物）之間的匹配度進行分揀。盡管淤傷是水果在分揀生產線上被拒收的首要原因，但自動分揀系統在檢測淤傷方面仍然缺乏精度，這迫使公司尋求人工分揀。

紅外成像應用于食品保質期

那么我們如何才能達到更高的精度呢？我們已經了解了短波紅外成像如何幫助實現田間作物的精準種植。

但在作物收獲后，需求即發生了改變。植物性食品行業面臨的一個主要挑戰在于，植物性食品的保質期通常很短，這幾乎是一個普遍的事實。一般而言，國內消費食品的保質期為七天左右，海外消費食品的保質期為7-15天。食品在收獲后接受加工、儲存和運輸，隨后其生理品質不斷變化。

2007年，研究人員能夠使用近紅外/SWIR測量技術來區分蘋果品種、儲存類型和儲存時間。后來，研究人員利用紅外光譜技術檢測了在室溫或氣調貯藏環境下儲存6個月后的蘋果的食用和感官品質（即我們所說的味道和口感）。然而，這兩項研究都不具有預測性；他們只檢查了儲存后的蘋果。紅外成像技術需要更大的改進才能邁出下一步。

圖片由Edmunds Optics提供

對于可為生產決策提供信息的行業評估，確定水果品質需要的不僅僅是在商店中放置消費者信賴的明顯標識，如形狀、大小、顏色、紋路和缺陷。水果生產商需要重視那些表明未來品質和壽命的不可見特征：糖含量、硬度、可溶性固形物含量和營養成分。為此，研究人員創建了一個系統，將可見光、SWIR和MWIR成像范圍內（400-5000nm）的反射輻射成像納入其中。事實證明，整個光譜有助于檢測淤傷。成像所延伸的紅外線范圍越深，研究人員就能對蘋果組織進行更深的評估。

顯然，我們需要一種更全面的方法來為生產決策提供動力。研究人員隨后轉向高光譜圖像分析（包括近紅外和SWIR波段），給出了目標圖像蘋果的不同“深度”。分析證明，MWIR成像技術可用于更廣泛的淤傷識別。

這需要同時使用大量數據，主要是因為目標對象是3D而非2D對象。使用*小噪聲分離變換（MNF）旋轉可以獲得更好的結果，可以確定圖像數據的固有維數，分離數據中的噪聲，并減少后續處理MNF變換的計算量。MNF變換成分可以更好地用于圖像分割目的。

*小噪聲分離變換（MNF）對典型的“金冠蘋果”SWIR波長范圍圖像進行評分。https://sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0260877412000027

對單個范圍（VNIR、SWIR或MWIR）圖像的總得分進行分析后表明，與將這些范圍聯合納入模型的情況相比，預測值較低。基于VNIR、SWIR和MWIR范圍建立的監督分類模型表明，將這三個范圍整合在一起的模型在區分淤傷和健全組織以及不同深度的淤傷方面具有**的預測效率。這表明將MWIR范圍納入分揀系統是合理的。