巴基斯坦科学家团队通过开发一种基于人工智能 (AI) 的视觉分类方法取得了重大科学突破，该方法可以准确评估本地柑橘类水果的甜度。
在国立科技大学 (NUST) 国家机器人与自动化中心的 Ayesha Zeb 博士的带领下，该团队成功预测了水果甜度，准确率超过 80%，并且在此过程中没有损坏水果。
为了进行他们的实验，研究人员从 Chakwal 区的一个农场中挑选了 92 种柑橘类水果，包括血红、莫桑比和 Succari 品种。 他们使用手持式光谱仪从水果表皮上的标记区域获取光谱，这些光谱是从反射光中获得的图案。 该团队采用近红外 (NIR) 光谱法（一种能够分析不可见光光谱的技术）来检查水果样品。 在 92 种水果中，64 种用于校准，28 种用于通过光谱仪进行预测。
虽然近红外光谱在无损水果分类中的应用并不新鲜，但巴基斯坦团队的新颖方法涉及将其应用于当地水果的甜度建模。 此外，他们还集成了人工智能算法来直接对橙子的甜度进行分类，从而提高了准确性。
