给水果“做CT”

走进西京学院电子信息学院实验室，一条环形传送带匀速运转，水果无损检测分选设备正不间断开展样本测试。

该院王祖良教授俯身紧盯光谱检测探头，一边调整光线角度，一边叮嘱身旁学生消除自然光干扰，待一组检测数据生成，他当即安排团队开展新一轮果品复测。

这套能给水果做“无损体检”的水果无损检测与分选系统，是王祖良团队多年潜心研发的核心成果。“这套设备依托光谱检测结合人工智能算法，无需破损果实就能精准研判果品内部品质，就像给人做CT一样。”7月23日，王祖良介绍，设备现阶段主要针对陕西两大特色果品苹果和猕猴桃开展品质检测。

王祖良（左三）与学生一起在实验室的水果无损检测分选设备前进行实验。

从“纠错算法”到“读懂一颗果子”

王祖良的科研起点，与水果毫无交集。过去十多年，他深耕纠错算法，主攻通信领域，后延伸至固态硬盘存储纠错。“本质上，是在处理0和1的问题。”王祖良说。

转折发生在2017年。一次由何积丰院士带队的果园调研，将王祖良带进眉县、周至县的猕猴桃种植区。那是他第一次近距离感受果农与果业企业的现实困境。

“果农面临的问题非常具体——怎么感知环境变化？怎么提升管理效率？怎么让生产更科学、更精准？”王祖良回忆道，“我们意识到，科研成果不能一直停留在实验室里。”

那次调研，成为王祖良将信息技术从论文“搬”到田间地头的原点。“我们掌握的算法和模型，最终要看能不能真正用起来，能不能解决现实问题。”

让王祖良印象最深的，是一位果农的无奈：一年辛劳换来的猕猴桃，产量不低、口感不差，却因为无法分级、无法证明品质，最终只能被低价收购。“和进口高端水果一比，价格差距太大了。”王祖良说，“我们当时就明白，在农业信息化这一块，技术落地大有空间。”

无损检测：让每一颗果实拥有“品质身份证”

中国是全球最大的水果生产国，但产后处理环节长期薄弱。传统分级多依赖人工目测色泽和机械分选大小，而对糖度、内部病害等“看不见”的指标，几乎束手无策。

“消费者买水果像拆盲盒，果农的优质果也卖不出好价格。”王祖良说。这正是团队研发的初心，用技术打破信息不对称，让每颗果实找到属于它的市场定位。

他们攻克的核心路径，是近红外光谱与深度学习模型的深度融合。近红外光如同一枚“隐形探针”，可穿透果皮，与果肉中的糖分等成分发生相互作用，生成独特光谱信号。经模型分析后，系统能精准反推糖度值，全程不损伤果实，实现真正意义上的“无损检测”。

原理虽通，落地却不易。实验室中信号稳定，一旦接入生产线，温度湿度波动、果形大小差异纷纷成为干扰源。团队白天在果园实测，夜晚回实验室调整参数，前后采集上万颗猕猴桃的光谱数据，逐步摸索出“离线训练、在线嵌入”的技术路径，先在云端完成训练，再嵌入传送带分级装置。

如今，设备稳定运行，每分钟可检测分选数百颗果实，效率远超人工。该项成果已获得多项知识产权保护，团队拥有了具备完全自主知识产权的核心技术。

王祖良在陕西佰瑞猕猴桃研究院的分选车间指导学生。

从实验室到田间：论文写在祖国大地上

在周至县的一处果园基地，王祖良与陕西佰瑞猕猴桃研究院副研究员李永武并肩走在架下。

李永武托起一颗猕猴桃端详片刻，说道：“现在最大的问题还是成熟度判定，基本靠人掐、靠人尝。如果用系统性模型来进行成熟度预测，效果应该会非常好。”王祖良点头，当场在备忘录中记下要点。

目前，该技术已在陕西9个县区推广落地，与果业管理部门和企业建立了长期稳定的合作。“我们的糖度模型样本量充足、训练稳定，下一步要重点攻克苹果霉心病和空心病的内部缺陷检测。”王祖良说。

被问及是否考虑过转向经济效益更快的方向，他笑了笑：“不管人工智能技术还是算法模型，最重要的是让它真正用起来，为果农、为农业产业、为区域经济解决痛点。”

至于最终愿景，王祖良表示：“希望让我们的高质量水果走出国门，沿着‘一带一路’，卖出它应有的价格，让果农增收，助力乡村振兴。”

从陕西猕猴桃园区到全国各大果区，这套“给水果做CT”的技术，正成为科技赋能农业的鲜活注脚。它不仅推动果实从“按斤卖”迈向“按质卖”，更在广袤田野上播下新质生产力的种子。

对王祖良团队而言，实验室里的光谱数据和田间的果实一样，都是这片土地最真实的回响。当科技的光芒照进传统农业深处，每一颗水果，都在讲述一个关于创新、品质与尊严的故事。（群众新闻记者 郭诗梦 通讯员 张晋瑞 李雨蒙）