一、方案概述

水果在采收、运输和分选过程中易受挤压碰撞，产生表皮完好但内部瘀伤、霉变的隐性缺陷。传统人工和可见光分选只能判断表皮外观，无法识别皮下几毫米的内部变化。本方案基于短波红外（SWIR）成像技术，在分选线上对果蔬内部品质和食品异物进行在线、非接触检测，自动分级并剔除不合格品。

SWIR在线分选检测现场

二、检测痛点：可见光与人工分选的局限

水果瘀伤是机械挤压或碰撞造成的。碰撞瞬间果肉细胞破裂、细胞液渗出并聚集在破损组织周围，但果皮本身没有伤口，从外面看一切正常。

可见光成像依赖果皮表面的反射，看到的只是表皮颜色和光泽，光线穿透果皮仅约0.1毫米就被反射回来，触及不到皮下已经积液的果肉。瘀伤被完好果皮遮盖，肉眼和可见光相机都无法察觉。等到几天后瘀伤软化变色、透出表皮时，水果已经开始腐烂，损失已经造成。人工分拣效率低、主观偏差大，漏检难以避免。

三、方案原理：SWIR如何识别内部缺陷

短波红外波长约900–1700nm，水在970nm、1200nm和1450nm附近有特征吸收峰。瘀伤处细胞破裂后渗出的水分，会在这些波长下吸收更多SWIR光，使缺陷区域在SWIR图像中与正常果肉呈现明显的亮度差异。

这一原理并非“透视”，而是利用水的光谱特征成像：含水多的瘀伤区吸收强、图像偏暗；正常果肉反射强、图像偏亮。可见光波段水的吸收很弱，这种明暗差异在可见光下完全不存在。

同一批苹果：可见光下表皮完好（左），SWIR下中间苹果内部瘀伤暗斑清晰可见（右）

四、方案构成

在线检测方案由以下部分组成，可集成到现有分选传送带：

1）SWIR工业相机：InGaAs传感器，覆盖900–1700nm响应波段；

2）SWIR镜头： 900–1700nm短波红外波段优化光学设计 · 低f/#高通量 · 多种规格靶面可选 · 高灵敏高分辨率 · 近距离在线成像

3）专用光源：提供稳定的SWIR波段照明；

4）图像处理与识别算法：根据水分、材质的光谱差异判别缺陷与异物；

5）分拣执行机构：按判定结果由气阀或推杆自动剔除不合格品。

相机安装于传送带上方，镜头垂直朝下对准经过的产品，逐颗在线成像。

五、检测能力

1. 果蔬内部品质

内部瘀伤：识别皮下积液的破损组织；早期霉变：在表皮变色前捕捉组织水分变化；成熟度与糖度分级：依据果肉内糖、酸、水比例对应的SWIR光谱特征在线分级；内部空洞、褐变等外观无损的内部缺陷，同样可识别。

2. 食品异物

不同材质在SWIR波段反射率差异明显：石子、玻璃呈高反射亮区，高含水食品呈暗区；部分塑料在特定波长下与周围食品形成反差。在大米、坚果、干货等生产线中，可自动标记并剔除混入的石子、玻璃屑、塑料片。相比传统X光，SWIR对低密度非金属异物更敏感，无电离辐射。

大米异物检测：可见光下看不出石子玻璃（左），SWIR下呈亮白色高反射点（右）

六、方案特点

非接触、无损检测，不破坏待检产品；在线高速检测，适配连续分选流水线；同时覆盖内部品质与异物两类检测目标；配套专用SWIR光学镜头，波段匹配、成像清晰；无电离辐射，适用于食品加工环境。

结语

可见光回答“看起来好不好”，短波红外回答“里面好不好”。基于SWIR成像的食品分选方案，把检测从表皮外观延伸到内部品质与异物环节，帮助食品生产企业在分选环节及时拦截缺陷产品，提升产品一致性与质量安全水平。我司可根据分选线的靶面尺寸、工作距离和检测视野，提供对应焦距的SWIR镜头选型与光学配套。