水果作为一种重要的农产品，是人们日常的主要消费食品，其质量与人民生活密切相关。对水果质量的检查，包括外观形态检测和内部品质检测。外部检测对象包括颜色、
大小和外部缺陷等形态参数，而内部品质检测对象主要包括口感、糖度、酸度等。
高光谱成像技术具备无损，原位和快速、高精度表面检测的优势，是诸多工业无损检测的未来趋势之一。
目前在塑料分选，烟草分选，颜色测量等行业已经在普及和应用。
采集到的高光谱数据和可见光图像传输到采集控制和数据处理单元内，通过上位机软件进行控制与处理。
根据待测物不同，提前验证算法进行建模，数据处理单元可实时对待测物进行物质成份的检测分类。
分别采集葡萄底端颗粒数据，同时对每颗样品立即进行切片，对应标号（1-12），利用测糖仪记录糖度值，结果如右图所示：
1、经过深度学习建模，从颜色渲染图可以区分出阳光玫瑰的糖度，糖度渲染结果跟测糖仪结果吻合，
其中1类为（2 11），2类为（3 4 7 8 10 12），3类为（1 5 6 9 ），部分数据还存在误识别情况，可通过提高数据量减少误差。
2、实验结果验证了可以通过900-1700nm近红外高光谱测量葡萄糖度
测试样品真值均值为17.6 模型推理结果均值为18.32，相差结果0.72。这是一次初步的验证和试验，根据内部评估，在测试环境更加严谨，专业化，标准化后，
结合更多的数据的训练，晴王葡萄可以做到±0.5甜度差异内分类。具备市场产业化可行性。
