中文摘要：

冬枣是我国晚熟鲜食红枣的主要品种，本项目以冬枣采摘后的叶绿素活性状态为切入点,研究其储存保鲜时入贮果的外部品质、隐性损伤和成熟度/新鲜度的快速无损检测问题。在借鉴机器视觉和近红外、高光谱等果品无损检测方法的基础上，以快速成像条件下冬枣表面叶绿素荧光诱导动力学研究为主线，从模式识别的神经网络和统计学习理论出发，对获得的冬枣快速叶绿素光响应图像序列和冬枣品质的实测参数之间的关系进行分析识别，对图像进行分析重建(1)实现准确识别冬枣的表面色泽、硬伤、裂纹、生理缺陷、虫眼等品质的高效算法；(2)研究快速无损分析冬枣成熟/新鲜程度和隐性损伤的有效方法和关键技术；(3)尝试建立内部外部品质信息融合统一的冬枣品质评判和分解数学模型。 本成果预期为冬枣产业化过程中的关键技术难题提供解决的理论和方法，同时对叶绿素荧光成像技术在我国农产品检测领域的应用具有现实意义和深远影响。

结论摘要：

冬枣是我国晚熟鲜食红枣的主要品种。本项目以采摘后的冬枣叶绿素活性状态为切入点，结合可见光、多光谱、激光散射等技术,研究储存保鲜时入贮果的外部品质、隐性损伤和成熟度/新鲜度的快速无损检测问题。设计并建立了多种快速检测方法及装置，例如基于LED阵列的多波长光源成像实验台、基于Pro9000的双目视觉扫描成像实验台、基于MAYA2000光谱仪的光谱实验台、基于激光多普勒技术的枣果检测试验台、基于Android的叶绿素荧光APP软件、枣果全表面旋转实验装置、基于多通道半导体线激光器扫描成像实验台、枣果瘀伤制造实验装置、基于STM32F407的图像采集和应用装置、基于DM642的双目LED光源激发成像实验装置、基于EP3C40F484的高速色散成像实验台。在实验台研制基础之上探索了视觉检测、光谱检测、线激光散射、叶绿素荧光成像用于冬枣等果品检测的新方法。本成果预期为解决冬枣产业化过程中的关键技术难题提供有力的技术和方法支持，同时对叶绿素荧光成像、激光散射扫描成像等技术在我国农产品检测领域的应用具有现实意义。