資料來源：行政院農業委員會農業試驗所
台灣農產品鳳梨為深具外銷潛力之果品，且其營養價值豐富，富含維他命C及礦物質，亞硝酸清除能力、抗氧化物質及抗氧化能力高，為保健水果，未來可躍升及行銷國際市場。而針對外銷鳳梨之採後處理，品質分級以及檢疫為必要項目，而目前執行方法多需仰賴人力以及抽樣的方式進行分類，過程繁瑣且費時。當前鳳梨包裝廠面臨的問題是品質辨識專業人員的短缺，尤其在外銷時，鳳梨肉聲果鼓聲果與撞傷在辨識上十分耗時且最為重要。
圖一、鳳梨非破壞性檢測技術產品之品質管控，一直是近年來非常重要的議題，傳統之管控方法，大多採用人工抽樣進行，其而且檢驗的程序及時間較為繁複冗長，無法即時得到檢測結果；同時，侵入式的檢驗過程也會破壞檢驗樣本，使其無法再行銷售或食用，因此傳統的檢測方法很難達到大量或全面的檢測，無法普及大眾使用。高光譜檢測技術在近年來有相當大的研究成果，高光譜影像的光譜解析度與波段數高過於傳統多光譜影像許多，透過高度的光譜解析度使其波段頻譜呈現幾乎為連續性，並且每個波段的波譜範圍很小，能取得巨量的資料，因此，高光譜影像中的光譜資訊遠比一般的多光譜影像豐富，能夠完整顯示出不同標的物在光譜上的細微差異。高光譜影像通常使用上百個波段來成像，只要找出各類目標物對應的波段，高光譜影像技術即可正確無誤的進行分類。
圖二、鳳梨內部褐化檢測技術，模式經冬果交叉驗證其可行性。本技術使用高光譜成像儀，建立高光譜影像數據資料庫，對目標物反應較敏感的波段進行提取及分析，以深度學習方法建立鳳梨寒害內部褐化、撞傷與肉聲果鼓聲果辨識模式。在我們的研究成果中，鳳梨寒害內部褐化檢測技術以夏果建立檢測模式，其模式訓練準確率為89.4%，再經過冬果交叉驗證，驗證準確率達80%，交叉驗證證明本技術之可行性。撞傷檢測技術可於果品受傷第一天便從高光譜影像中顯現，大大提前發現時機，可於裝箱前剃除。肉聲果及鼓聲果的檢測模式中，以原始的預測模式結果為肉聲果偵測率79.2%，且總體精度達到78%的水平，若調整權重至1.2倍係數，則肉聲果的抓取率可以達到93%的準確度，以避免肉聲果出貨影響品質。未來期望能更精進偵測準確率，強化篩選效率，降低設備生產成本，並將篩選機制結合目前產線生產方式，以符合國內鳳梨產業包裝作業模式，協助產業解決人力短缺與篩選耗時的問題。
圖三、鳳梨撞傷檢測，可於第一天光譜影像中看出差異。▲研發團隊：行政院農業委員會農業試驗所
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