采用计算机技术对木瓜进行机械收割可能会成为现实

我们通常认为，木瓜果皮呈黄色时意味着果实的成熟，而绿皮则表示远未成熟。

“但实际上，黄皮并不总是意味着水果的成熟，因为此时它的化合物已经完全转化为糖，口感甜美柔软，”巴西圣保罗州Campinas's School 大学食品工程（FEA-UNICAMP）学院的调查员Douglas Fernandes Barbin说。 “有时果皮一部分是黄色的，一部分是绿色的。”

正如Barbin所注意到的，这种奇怪的特性使得种植者很难决定木瓜是否可以采摘，迫使农民为了提高生产力而根据可靠的机械自动化方法采摘木瓜（Carica papaya L.）。

Barbin领导一个由圣保罗研究基金会支持的研究项目 - FAPESP，该项目旨在寻求解决方案。他在FEA-UNICAMP的研究小组采用算法和计算机视觉来分析农产品。

Barbin说：“这个想法是使用无创成像技术实现自动化收割，例如计算机辅助分析可见光和红外线的数字图像。这项研究的发现被发表在2月份的“计算机与电子农业”杂志上。

FEA-UNICAMP的研究人员与Sylvio Barbon，Jr带头的位于Paraná的Londrina州立大学（UEL）的一个小组，合作研究使用便携式传感器来照亮和分析树上的水果。该设备发出一个经由水果反射的发光信号，然后被捕获用于光谱分析。

电磁频谱包括所有形式的电磁辐射，它可能是高能量和危险的（例如，γ射线和X射线）或无害的（例如无线电，电视和手机带来的辐射）。

人眼识别的可见光，占据了电磁频谱的一小部分。红外辐射人类是看不见的，但许多动物看到，包括几种鸟类却可以看到。

“在木瓜研究中，红外部分提供了关于果实成熟生化阶段的重要信息，”Barbin解释说。这些信息可以用来补充从数字图像获得的数据，进而提高方法的精确度。

利用质地分析仪测量压缩力（N），研究者把将木瓜样品根据果浆硬度分成三个成熟阶段（MS）。

具有最坚挺肉质（高于33N）的木瓜属被归类为MS1，而在33N和20N之间的木瓜属被归类为MS2，小于20N-软且准备消费的那些被归类为MS3 。

“用于采集水果特征数据的设备是一个数字成像相机，其结构设计可以为拍照提供合适的照明，而且对水果表皮的彩像也非常好，”Barbin解释说。

每个木瓜的两边的两个彩色图像被记录。图像经过数字处理后分离出三个颜色通道（红色，绿色和蓝色），这是为了评估色调，饱和度，亮度和特征。

Barbin解释说，这些描述性特征被输入随机森林决策树算法，旨在模拟果实成熟度分类系统。

计算处理完之后，我们会对每个木瓜的果浆硬度特性和特征指标进行统计分析。

“我们将这些预测与之前机械自动化收割的数值进行了比较，发现准确率高达94.7％，”Barbin说。

他补充说，巴西种植者热衷于使用机械化木瓜采收。这有很多好处。例如，对于东北地区的圣弗朗西斯科河流域的灌溉种植园，他们可以通过机械化方法识别和挑选木瓜，保证几天后到达东南部市场（里约热内卢de Janeiro和圣保罗）的时候木瓜的成熟度最佳。