一、特征特性：精准高效，重塑检测标准
作为新一代智能检测设备，该仪器以水果“无损、快速、多参量”为核心优势，集成微型近红外光谱仪、高灵敏度传感器及轻量化 AI 算法，实现水果内部品质的实时可视化检测。创新点在于突破传统检测依赖化学试剂的局限，采用漫反射光谱采集技术与自适应建模算法，可在3秒内同步输出糖度（±0.5°Brix），检测精度达 95%以上。
设备体积仅 25cm×15cm×8cm，重量 1.2kg，支持锂电池续航 8 小时，满足田间地头、加工车间等多场景移动检测需求。
二、技术简介：光谱解码品质，创新驱动研发
仪器基于近红外光谱吸收原理，通过近红外光谱的漫反射光谱采集水果组织中 C-H、O-H 等基团的振动信息，经预处理算法去除噪声后，输入预训练的神经网络融合模型，实现内部品质参数的精准反演。操作流程简单：仅需将探头贴合水果表皮，点击检测键即可自动完成光谱采集、数据处理及结果显示，支持 USB / TF双模式数据导出。
三、适用范围：全链覆盖，赋能产业升级
仪器适用于苹果、桃等主流水果品类，适配场景包括：
种植端：果园现场品质分级，指导采收期决策；
加工端：流水线原料筛选，降低不合格果入厂率；
流通端：批发市场快速质检，遏制 “以次充好” 现象；
监管端：政府部门抽检，提升食品安全追溯效率。
目标群体涵盖果农合作社、水果加工企业、农产品质检机构及电商平台品控部门，尤其适合对检测效率与数据客观性要求高的规模化生产场景。
四、经济社会效益：降本增效双驱动，绿色发展新路径
设备投入使用后，可实现显著量化效益：
增产增效：单果检测时间从传统实验室方法的 30 分钟缩短至 30 秒，分拣效率提升 20 倍，年检测能力达 50 万次以上，助力企业年增收 15%-20%；
节本降耗：降低人工采样及实验室检测成本 40%；
质量升级：通过精准分级，优质果溢价率提升 30%。
