研究人员开发了一种非侵入性果实成熟度检测方法
昆士兰的研究人员开发了一种新工具，可以在收获前评估芒果作物的成熟度，这可能会提高收获时间和果实质量。
来自中央昆士兰大学的非侵入性传感器团队本周透露，他们已经发明了一种新的传感器系统技术，使用近红外光谱技术来评估果园中的农产品，而不会对产品造成损害。
这项技术允许农民在适当的时间雇用适当数量的采摘者，从而更好地计划他们的采摘安排。
中央昆士兰大学教授Kerry Walsh表示，通过早期准确评估果实成熟度，农场产值可以提高了40％以上。
她说，该团队的重点是开发新的传感器硬件，并与现有的传感器硬件配合使用，在不损害产品的前提下评估农产品。
作为一个消费者，我们只能通过水果的外观等特性进行选购，水果品质的好坏决定了客户是否会重复购买。
Walsh教授表示，该团队最初是由种植者提出的，以非侵入性的方式评估包装线上的水果质量，但在观察调研种植者在果园进行采摘的过程中，使他们看到了在果园进行机器视觉评估的重要性。
目前该团队正在研究使用机器视觉评估芒果开花和结果，以及机器人采摘技术，以克服劳动力短缺和工人的职业风险。
沃尔什教授说：“最初，种植者提示我们非侵入性地评估水果的质量，其内部质量是糖含量或干物质含量，这使我们走上了在线测量的道路。”
“之前包装线上，根据颜色和重量分类，
现在我们加入另一个设备，对水果的糖含量或干物质含量进行在线检测。
我们在田里做干物质的测量,我们可能会看到的种植者实践试图估计水果产量,多少农作物是在树上,这样他们可以有组织的劳动力需求,包房子需求和与一只手都是手工完成,这引导我们进入一个新的的工作观察机器视觉领域,而不仅仅是机器视觉在收拾房子,把它带到田间，估计整个农田的作物负荷。
“当然，看到这些水果后，下一步就是试着去采摘这些水果，让收获过程自动化。”
生长在热带地区的果农伊恩·格罗夫斯说，芒果品种之间的差异很大，或者只是某些品种缺乏线索，这意味着他经常要看果肉颜色来判断芒果是否成熟。
他说 :“现在，我们现在能够穿过果园测试水果，看看是否有足够的时间通过现场采摘或是否已准备就绪，并培训我们的工人，让他们了解成熟芒果的视觉线索”。
“这只是意味着我们可以准确的把握采摘视觉，采摘万全成熟的水果，让顾客吃到满意水果。”
上个月，昆士兰队在Yeppoon举行了世界上第一台芒果自动收割机的成功试验，引起了芒果行业的关注。
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