张德军，周学成,2，杨旭东

(1 华南农业大学 工程学院，广东 广州 510642； 2 华南农业大学 南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室，广东 广州 510642)

芒果Mangifera indica作为著名的热带亚热带水果，以其色香味俱佳而享有“热带果王”的美誉，具有极高的营养价值和经济价值，在热带及南亚热带地区有广泛栽培[1]。我国是芒果原生产地之一，种植历史悠久，在海南、广东、广西、福建、云南、四川等省份建立的规模化种植的芒果园，成为重要的地区特色农业经济产业。

由于长期施用过量的化学肥料和农药，土壤环境不断地发生恶化，果类病毒产生新的抗药性，芒果出现新的感染状况并产生诸多病症，如海绵组织病、心腐病、软鼻子病、空心病等生理性病害，对芒果的品质产生了严重的影响。在部分芒果产区，由此类病害造成的芒果损失率甚至达到了30%以上。患有此类病害的芒果，表面与没有患病的芒果相比并无差异，凭肉眼无法观测出来，经验丰富的果农也无法准确对此类芒果做到挑拣和分类，这也就对芒果果实的品质检测和分级技术提出了新的应用方向与挑战[2-5]。

现代农业无损检测技术正朝着智能化方向发展，结合计算机图形图像分析与深度学习的技术正成为水果品质检测的新方向和研究热点[5-7]。研究采用可见/近红外光谱、核磁共振和X射线等检测技术，无损地获得果类果实的内部组织特征图像，然后结合图像处理和模式识别等相关技术，进行组织提取和病状类型分析识别，从而实现果实品质检测和分级[8-9]。……