近红外光谱结合AI算法，榴莲成熟度检测准确率达91%

场景描述

图片系AI生成

正大食品是正大集团的子公司，该集团是泰国领先的农产品加工公司，泰国是中国市场最大的榴莲出口国之一，每年成千上万的榴莲通过正大集团进入到国内。榴莲在进入中国市场之前，至少要经历三个加工阶段：在泰国果园的采摘和储存、跨国物流、以及在中国的物流和储存，在任何一个阶段超长时间的处理和储存都可能会影响榴莲的质量。

果农和商家通常通过榴莲棘尖的颜色、棘刺的弹性、果壳外的气味，以及敲打后发出的声音等方法来给不同成熟度的榴莲进行分类，以此来控制储存时间。这些传统的分类方法会耗费大量人力和时间，而且非常依赖经验，工作效率低下。有些方法甚至具有破坏性，将影响榴莲的品质。

另外，榴莲品种不同，判断其是否成熟的条件也不一样。光是在泰国，榴莲品种就多达200多种，这对果农和分销商来说是个不小的挑战。榴莲的不同品种和成熟阶段，以及复杂的收获过程，需要经验丰富的农民和精细的技术来确保准确的质量识别。正大集团之前采用近红外（NIR）光谱法检测榴莲的成熟度和质量。然而，这种检测方法的精度只有50%左右，无法满足市场需求。

解决方案

为了优化传统的判别榴莲成熟度的方式并统一出口的质量标准，泰国正大集团与华为云等多家伙伴创新性地研发了检测榴莲成熟度的设备。

结合近红外光谱（Near Infrared Spectroscopy，NIR）检测技术和华为云AI技术，华为云EI的专业数据分析团队通过收集和分析榴莲的DM（Dry Matter）数据，开发出榴莲成熟度检测算法，可快速将榴莲分为不成熟、成熟和过熟三大类，果农能得到每一枚榴莲在不同波长的红外光谱照射下的采集数据，并在1-2秒内得到榴莲成熟度百分比数据。在不破坏果肉的前提下，果农能够更加快速、准确地识别榴莲成熟度和质量水平，从而实现高效的分类。

成效

结合华为云盘古预训练Graph大模型，泰国正大集团实现了榴莲DM结构化数据的智能分析，将榴莲成熟度的预测精度从50%提升至91%。

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