瓦倫西亞農業調查研究所(IVIA)、米格爾·埃爾南德斯·德埃爾切大學和巴倫西亞理工大學的科學家們研究了兩種用於石榴質量監測的機器視覺技術。
科學家們在七個不同的收穫時間採集了石榴果Mollar de Elche。在每次收穫時都要獲得完整果實和果實的色彩和高光譜圖像。測定了果實的總可溶性固形物、可滴定的酸度、成熟度指數、BrimA、內部色澤、總酚類化合物含量、抗氧化活性等理化性質。使用偏最小二乘迴歸模型研究了從完整水果和假種皮的圖像獲得的顏色（L *，a *，b *）和光譜數據（720-1050 nm）之間的關係，以瞭解其理化性質。還使用偏最小二乘判別分析模型進行了不同成熟階段的判別。
利用完整果實的顏色和高光譜圖像預測其理化性質也得到了類似的結果。然而，使用高光譜成像技術對arils信息的預測更高。在成熟階段的判別中，最高的準確度是通過使用高光譜成像獲得的，其中95％的完整水果和100％的假種皮經過正確分類-科學家們解釋-這些結果表明，機器視覺技術（尤其是高光譜成像）對於監測完整Mollar de Elche石榴的水果和假種皮質量具有巨大潛力。
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