《Food Control》：Visual Biomarkers for Predicting Fruit Ripeness and Sensory Quality: A Critical Review
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果实成熟是一个复杂的生理过程，它决定了果实品质并影响消费者的接受度。在众多成熟度指标中，视觉外观起着决定性作用，因为它是消费者感知到的第一个属性，并且常常决定其对风味、新鲜度和整体品质的期望。然而，传统的成熟度评估通常依赖于需要破坏性取样、耗时或难以适用于实时
果实成熟是一个复杂的生理过程，它决定了果实品质并影响消费者的接受度。在众多成熟度指标中，视觉外观起着决定性作用，因为它是消费者感知到的第一个属性，并且常常决定其对风味、新鲜度和整体品质的期望。然而，传统的成熟度评估通常依赖于需要破坏性取样、耗时或难以适用于实时和大规模监测的分析程序。在此背景下，本综述批判性地审视了视觉生物标志物在连接果实成熟生理学、非破坏性传感、预测建模和感官品质方面的潜力。文献计量图谱识别了主要研究趋势，而批判性综合则区分了仪器品质预测、与感官属性的关联，以及消费者相关结果的直接预测或验证。本综述整合了成熟的生化基础与实际方法，考察了色素、糖分、质地及其他成熟相关属性的变化如何转化为可测量的视觉和光谱特征。本文讨论了包括RGB、近红外（NIR）、高光谱和热成像在内的成像与传感技术，以及图像处理、化学计量学和机器学习。尽管这些技术在成熟度分类和理化品质预测方面能够取得强劲表现，但较高的仪器预测精度并不必然确立感官相关性。感官评价可以通过提供预测目标或作为独立参考来验证仪器检测到的变化是否对应于感知品质，从而弥合这一差距。总体而言，需要标准化的方案、外部验证、模型可迁移性以及从实验设计阶段就纳入感官整合，以推进稳健且与消费者相关的果实成熟度预测。
一、研究背景与问题
果实成熟是一个由深刻生化、结构和感官变化所表征的复杂生理过程，直接影响果实的营养、功能和感知品质。传统上，果实成熟度评估依赖可溶性固形物（TSS）、可滴定酸度（TA）、TSS/TA比值、硬度及颜色等破坏性分析方法。这些方法虽然有效，但成本高、耗时，在大规模快速评估场景中实用性受限。此外，传统成熟度指标存在几个关键局限：其一，生理成熟度、采收成熟度与食用成熟度概念不同，单一指标难以全面代表果实整体生理或品质状态；其二，指标解释高度依赖物种、品种、栽培条件和评估目的，跨情境阈值不可直接迁移；其三，外部外观变化与内部理化变化不一定同步，视觉检查不足以推断内部品质；其四，破坏性取样限制了对同一果实的重复评估，且批次内变异性使有限样本难以代表商业批次异质性。
现有综述虽已广泛探讨非破坏性果实品质评估技术，但高仪器预测精度是否等同于感官相关性这一问题尚未得到系统批判性综合。因此，本综述的独特贡献在于考察如何将既有仪器与计算方法拓展至感官导向的品质预测，识别连接可测量果实属性与感知感官品质所需的方法学条件。
二、研究内容与结论
研究人员通过文献计量分析和批判性综合，提出核心论点：视觉生物标志物的实践意义不仅在于指示成熟过程中的生理或理化变化，更在于其表征与消费者感知和接受度相关的感官变化的能力。综述确立了以消费者为导向的果实成熟度预测框架，区分了预测理化属性的模型与直接估计感官反应或使用感官评价作为独立验证参考的模型。结论强调，感官验证应被视为开发消费者相关成熟度预测模型的重要步骤，而非仅作为补充终点。
三、关键技术方法
研究人员采用结构化文献检索策略，在Web of Science、Scopus、SpringerLink和Wiley Online Library数据库中检索2022年至2026年1月16日的英文文献，使用包含“果实成熟度”“视觉生物标志物”“图像分析”“计算机视觉”“预测”“机器学习”等术语的查询字符串，最终获得253篇文献用于文献计量分析。文献计量分析使用VOSviewer（版本1.6.20）进行，设定每个术语最少出现5次的门槛，通过共现和时间分析识别主题聚类、研究主题关系及其演变。叙事性和批判性综合则基于与研究范围直接相关的研究独立进行，并辅以方法学和基础文献。
四、研究结果
4.1 文献计量概览
聚类分析识别出六个主要聚类，揭示了果实成熟评估中互补的研究领域。网络结构区分了聚焦评估与预测技术的研究、与成熟生理学相关的研究以及聚焦采后品质的研究。技术轴上，“计算机视觉”（34次）、“机器学习”（31次）和“深度学习”（30次）等术语突出，非破坏性方法如“光谱学”（14次）亦受关注。另一聚类聚焦成熟生理和分子机制，如“表达”（16次）、“生物合成”（14次）、“乙烯”（13次）和“脱落酸”（11次）。采后品质和成熟度预测由“品质”（51次）、“成熟度”（21次）、“预测”（19次）和“成熟”（11次）等术语代表。时间视图显示研究从传统果实生理、品质和贮藏转向人工智能、计算机视觉、机器学习和光谱学，但感官相关术语的有限显著性表明技术发展与感知品质的明确考量之间存在失衡。
4.2 传统成熟度指标局限
传统指标各代表成熟过程的特定维度，色素变化、细胞壁结构、糖积累和有机酸代谢受不同生理生化过程调控，可能以不同速率推进。跨物种证据表明硬度和成分属性在成熟过程中不一定遵循等效模式。外部外观与内部理化变化不同步的问题在芒果中尤为突出，内部品质的可测量变化可能先于外部果皮颜色的变化。此外，参考测量需破坏性取样，限制了对同一果实的重复评估和大规模个体化监测。
4.3 视觉生物标志物基础
视觉生物标志物可操作地定义为可测量的外部表型特征，其变异与果实成熟过程中的生理、生化或结构变化可重复关联。潜在标志物包括色度描述符、果实形状和大小、表面纹理特征（如粗糙度和可见结构不规则性）。果皮色调（hue angle, h°）是最相关的视觉属性之一，其变化源于叶绿素降解和类胡萝卜素（β-胡萝卜素、叶黄素、紫黄质）及花青素的暴露。这些色度变化可通过反射色度法或可见光分光光度法量化为色调角（h°）、色度（C）和明度（L）。然而，视觉标志物的可靠性因物种、成熟模式和环境条件而异，其解释需针对相关生理或理化参考测量进行验证。
4.4 成像与传感技术
RGB成像（400-700 nm）成本低、便携、与智能手机兼容，但仅限于外部属性且对光照高度敏感。近红外（NIR，700-1700 nm）可非破坏性估计内部品质如可溶性固形物、水分、酸度和硬度，但需校准模型且受品种和环境变异性影响。多光谱成像（MSI）处理速度快、计算需求低，但光谱分辨率低于高光谱成像（HSI）。HSI具有最高光谱分辨率，可同时预测多种内部属性，但设备昂贵、数据量大、计算密集、校准转移困难。热成像（8-14 μm）提供表面温度、水分损失、生理应激和成熟阶段相关信息，但受环境条件强烈影响且化学信息有限。不同技术在信息类型、仪器要求、鲁棒性和商业部署潜力方面存在实质性差异，没有单一技术能同时最大化信息含量、可负担性、操作简便性、鲁棒性和可迁移性。
4.5 图像处理与特征提取
数字图像处理将果实图像转化为支持成熟度评估的定量特征。阈值分割方法在受控条件下有效，基于颜色的方法和先进算法适用于日益复杂的场景。颜色、纹理和形状是最成熟的果实成熟度视觉描述符，但颜色在外部颜色变化有限的果实或品种中可靠性降低。深度学习架构可从图像直接学习相关特征，视觉Transformer和胶囊网络等混合架构可捕获日益复杂的视觉模式，但计算需求可能限制实时实施。重要的是，技术分类精度不一定代表消费者相关的视觉品质。
4.6 预测建模与分类
预测建模提供图像和传感器信息与果实成熟度和品质估计之间的分析联系。主成分分析（PCA）广泛用于探索性分析和降维，线性判别分析（LDA）和偏最小二乘判别分析（PLS-DA）提供基于视觉或光谱特征的监督分类方法。支持向量机（SVM）和随机森林（RF）已应用于从仪器测量预测果实品质和消费者反应。深度学习架构可直接从图像和高维传感器数据学习相关表征。数据融合可整合互补信息，如颜色成像、可见/近红外光谱和触觉传感融合在番茄成熟度分类中达到99.4%准确率，优于各单一模态。然而，泛化性仍是主要局限，内部交叉验证与独立测试之间存在显著性能差距。
4.7 视觉生物标志物与感官品质的关系
视觉呈现是消费者判断果实品质和做出购买决定的首要因素，颜色和整体外观是最直接和最具影响力的元素。外观驱动的感官期望应与品尝后的感官反应相区分。感官分析可通过两种互补策略整合到非破坏性预测框架中：其一，感官属性、消费者接受度或购买相关反应直接从成像、光谱或理化数据建模；其二，感官评价提供独立参考，确定仪器检测到的变化是否对应可感知或消费者相关的品质差异。研究表明，基于智能手机图像提取的反射光谱可预测香蕉和木瓜的理想硬度、理想甜度和整体接受度；随机森林可从理化变量估计草莓的接受度、理想甜度和酸度及支付意愿；近红外光谱结合人工神经网络可估计鲜食葡萄的感官属性并识别与更高享乐接受度相关的成熟范围；可见-近红外光谱成像结合神经网络模型可预测草莓的咬感和整体消费者接受度（R2=0.78）。然而，仪器测量与感知品质之间的关系不一定是直接的，理化参数的预测成功不一定意味着跨感官属性的等效预测相关性。
五、讨论与结论
综述讨论部分强调，高仪器预测精度不必然确立感官相关性，感官评价可通过提供预测目标或作为独立验证参考来弥合这一差距。研究结论指出，需要标准化方案、外部验证、模型可迁移性以及从实验设计阶段就纳入感官整合，以推进稳健且与消费者相关的果实成熟度预测。视觉生物标志物的实践价值应不仅通过预测性能和生物学相关性来确立，对于消费者导向的应用，还应通过其与视觉感知、感官属性、接受度和购买相关反应的关系来确立。这一视角将图像分析从技术准确的分类转向消费者相关的成熟度预测，为从技术准确的成熟度分类迈向感官相关预测提供了方法学路径。
