“像过安检系统一样简单，苹果在运送的过程中，体积、密度等数据就被检测出来了，非常节省时间，且适用于流水线作业。”中国农业大学教授韩东海率领的一个课题组近几年作了一项有意思的研究，很贴近市场需求。

　　这项水果质量快速无损检测技术为沉闷的基础研究带来了一丝新意。该课题于2006年获得国家自然科学基金支持。研究人员以可见近红外光谱和X射线成像技术为手段，围绕苹果内外部品质检测相关的信息进行了应用基础研究，并在研发过程中，自己组建了成套的仪器设备。

　　将可见近红外光谱和X射线成像技术用于水果检测的理念国外已有，此次韩东海等研究人员采取了一些改进手段，在研究中特别增加了采用透射结合漫反射技术同时检测苹果水心病和糖度的探索性研究。结果表明，该项新技术具有良好效果、其亮点是：具有较明朗的应用前景，为苹果产后分选、贮藏提供理论依据，在减少贮藏损失、保证产品质量、提高附加值方面意义重大。
　　我国是世界第一水果生产大国，其中苹果和鸭梨是最主要的品种，但每年出口量却较少，其中苹果的出口量仅占总产量的2.1%。制约我国水果出口的一个重要原因，是国内对水果的分选检测能力弱、速度慢、试验环境条件差，分选技术水平达不到国际市场的要求。目前，我国水果销售质量的标准对水果外观品质的规定较多，对其内在品质只有硬度和可溶性固形物两项指标，而对那些外观不可见但却显著影响水果内在品质的指标，如苹果水心病、霉心病、内部褐变以及鸭梨黑心病等，还没有列入水果产品质量标准。为加强我国水果在国际市场上的竞争力，满足出口果品的质量分级要求，必须将水果内在品质指标列入到产品质量标准。检测苹果水心病和内部褐变以及检测鸭梨黑心病，就是反映水果产品内在品质的重要指标。

　　由于产生苹果水心病、内部褐变以及鸭梨黑心病的病果与正常果在外观上没有区别，过去对病果内在品质的检验方法只能通过观察随机样品的切片来进行，但这种方法属于破坏性抽样检测的方法，不但浪费极大，而且对出口产品分级毫无意义。因此，必须采用非破坏性的无损伤检测方法对水果内部品质进行评价分级，才能适应国际市场的要求。

　　水果果实具有一定的光学特性，这些光学特性是基于光谱范围的紫外光（UV）、可见光、近红外光（NIR）的多光或单光的放射、透射、吸收或散射体现的。水果内部质量的光学指数，是所基于的水果内部质量特征与光谱响应的相关性的表征，这些相关性通常是指色素和化学成分。研究表明，从正常苹果与水心病苹果的透射光谱图可以比较出，苹果的光密度随水心病的严重程度逐渐减少，根据苹果光谱能量差值，可以直观地看出水心病果与正常果的差异。用透射结合漫透射技术同时检测苹果水心病和糖度的探索性的研究更具意义。

　　该课题组的研究涉及苹果体积的X射线图像法无损在线测定，模型计算体积与真实体积的相关系数达到0.9203;苹果水心病、腐心病的可见近红外能量光谱的识别技术，最佳模型总判别率为98.1%，直接采用能量光谱建立判别模型，简化数据处理提高速度。“X射线可以对水果内部密度进行检测，和人体透视原理一样，水心部分和正常果肉部分密度是有差异的。X射线成像看上去是平面图像，但实际上是三维图像，涵盖了深度信息。”韩东海解释，检测所需的X射线很弱、时间短，并且低于国际规定的辐射量标准，因此，水果可以安全食用。

　　可见近红外能量光谱则是根据光能损耗反馈来判定果实内部信息。这就像果实内部是一群深睡的分子，光能透入水果后，分子吸收能量苏醒活跃起来，100%的光能射入，被分子吸收一部分，反射回来后就会有损耗，根据损耗不同，可以判断不同的内部机理。
　　研究组提出，可见近红外透射光谱技术检测果实病变具有较好效果，近红外漫反射技术则对检测糖度具有优势。科研人员用被测苹果病变部位的体积与完整苹果近似体积的比值作为蜜果蜜指数，对所述蜜指数的范围值进行划分，根据蜜指数落入的范围值确定被测苹果的蜜果级别。这一方法可以填补我国无损伤分级蜜果的空白。

　　“现在我们有了一个新的想法，研发一个近红外能量光谱便携式仪器。我们的设想，是可以将其背在肩上，对还在树上的未成年水果的‘健康状态’，进行跟踪。比如在采摘季节临近时，可以每周检测一次，在一片区域分东南西北方位定位好一定数量的果树，给它们建立一个健康卡，在检测中发现哪棵树上的果实偏小或者糖度偏低，就可以考虑采取给它单独补充营养等措施。这将在生长过程中就对水果质量进行控制，降低果农的风险，减少损失。”韩东海对自己的研究充满自信，他希望这一技术更进一步贴近社会生产需求。