武汉轻工大学王加华副教授团队：通过X射线计算机断层扫描无损检测“富士”苹果水心和碰伤：基于双阈值分割和机器学习分类

 武汉轻工大学食品科学与工程学院食品品质检测与安全评价新技术课题组在国际著名期刊《Postharvest Biology and Technology》（Q1区，IF=6.8）上发表了题为“Simultaneous non-destructive detection of watercore and bruising in ‘Fuji’ apples via X-Ray computed tomography: Dual-threshold segmentation and machine learning classiffcation”的文章。2023级硕士研究生付海涛为论文第一作者，王加华副教授、张明教授为论文通讯作者。

富士苹果是全球最受欢迎的苹果品种之一，因其优良的感官特性和出色的贮藏性而被广泛种植。水心是富士苹果中常见的生理性失调，其在东亚市场常以“蜜果”或“甜心苹果”的名义高价销售，具有独特甜味和丰富风味；而碰伤则是由机械冲击引起的局部组织损伤，易导致果实腐烂和品质下降，严重影响商品价值和消费者体验。然而，水心和碰伤在果实内部往往难以通过外观直接识别，传统破坏性检测方法效率低下，无法满足现代果品分级与供应链管理的需求。因此，开发一种高效、准确的无损检测技术，对提升苹果产业质量控制和经济效益具有重要意义。本研究采用X射线计算机断层扫描（CT）技术，结合双阈值图像分割（水心病：GSV > 437；碰伤：GSV < 0）与机器学习分类方法（LDA、SVM、RF），实现了对富士苹果水心病和碰伤的同时识别与水心病等级（WI = 0–3）分类。通过提取体积、平均灰度值、周长等关键特征参数，构建分类模型，其中SVM模型在验证集上准确率达91.20%，AUC超过0.9。研究还发现水心果在4°C贮藏过程中会逐渐消退，并据此提出了不同等级水心病果实的贮藏与销售建议。该研究为苹果采后品质分级与供应链优化提供了可靠的无损检测技术与决策支持。

原文链接  https://doi.org/10.1016/j.foodcont.2025.111367