基于5G的水果成熟判断及采收系统
背景技术：
随着物流和国际贸易经济的快速发展，国内外水果生产、储运和销售市场越来越大。目前，北果南运、南果北运以及外果内运已占物流运输的近半江山。
目前，在水果采摘、储运和销售过程中常会出现一些问题，比如：
为了确保水果运往销售地仍保持较新鲜的外观，果农在采摘时，通常选择水果成熟度在五、六成的水果，这样，既易于储运，又可从外形上不会让最终消费者感到讨厌。但其带来的不良影响是：因水果不好吃(水果口感差、肉质粗糙等不新鲜的特性)而失去费了很大劲开发的消费者市场。
但在采摘时，选择八、九成熟的水果又不易保存，导致运往销售地的水果腐烂变质，给果农带来极大的损失。
针对消费者而言，在购买水果时，仅看外形也无法知晓该水果采摘时的成熟度是多少，尤其对于一些价格较贵、果品口感要求较高的水果，采摘时的成熟度尤为重要，如榴莲、荔枝、龙眼、菠萝、火龙果等。
以泰国最出名的水果榴莲为例，在其深受大家喜爱的同时，也因劣质榴莲(一般指榴莲未成熟(五、六成)即采摘，导致其肉质处于未成熟状态)出口海外而对经济和声誉造成损失，但当榴莲达八、九成熟时再采摘，则会在日后的长途运输中导致其腐烂损坏。
选择适中成熟度的水果进行采摘尤为重要，这需要有丰富经验的果农才可达到，即在成熟度达七、八左右成熟时采摘较为合适，因此，若能开发一款水果成熟度自动识别器，将会是业界的一个福音。
随着我国社会经济的快速发展以及人民消费水平的迅速提高，消费者对水果的需求量和品质都提出了更高的要求。据相关数据显示，我国水果采摘的平均损耗率已高达20%，而水果采摘过程中造成的经济损失超过1000亿元/a。发达国家的水果损耗率却普遍低于5%，甚至有些国家的损耗率仅有1%～2%。原因之一便是水果的成熟期不一致，导致果农在采摘时容易误判进而导致误采。误采摘影响鲜食水果的品质，也不利于水果的存储。因此，根据水果的成熟度加以区分可以降低误采摘几率。在水果包装、存储、运输及后加工过程中，根据成熟度加以筛选和区分，有利于提高水果的品质和等级。水果成熟度检测技术在缩小果农直接经济损失的同时，亦协助果农对水果进行一次分揀，增加果农的经济效益，提高果园生产效率，激发果农的生产积极性，并且为水果后加工提供参考依据，对拉动我国水果业及相关产业的稳定、持续、繁荣发展有重要意义。
水果甜不甜主要依赖于是否成熟，表现在外观及内在品质的不同，以往依靠人眼判断很容易造成成熟度差异过大，导致在存储及运输过程中产生腐败、过成熟等损耗，而通过人工智能的方式则能够大大提高成熟度的精确判断，从而降低因为成熟度不一造成的损耗，提高销售品质，使得每一个水果都是甜的。
从人们感知的层面如何判断水果成熟：
外观形态
随着成熟度增加，会有其固有的色香味
硬度
一般成熟度越高，果胶含量越低，硬度越小
化学成分：糖酸比，可溶性固形物，维生素C，淀粉含量等等
另外成熟度还和采后用途有关
鲜食要选择果实尽可能成熟
贮运加工则充分长大就行
若需要长途运输等
跃变型果实在跃变前期才收，
非跃变在充分成熟后采收
这些都算某种意义上的“成熟”
根据这个需求可以设计一套系统来进行水果成熟的判断然后采用机械手进行采收，受限于目前前端成本和计算能力的限制，将前端采集的图形图形回传到云平台，然后由云平台进行深度学习及算法模型来识别并量化水果的成熟度，然后向前端下达指令进行采收或者放弃采收。借助5G高带宽、低延时的网络特性使得在田间地头就可以随时把前端采集的图形图像以及视频回传。
一种通过手持移动设备对目标水果拍照即可获知该水果成熟度并可上传至系统平台的水果成熟度AI识别系统。其由图像传感器、包含处理器的主控电路和电源模块构成。该系统可使用户通过手持智能终端对水果进行拍照，智能终端会通过4G/3G网络把图片传到后台云服务器中；云服务器部署AI识别程序，会根据数据模型处理图片，并将数据返回到智能终端；智能终端会把水果的成熟度展示给客户；通过AI人工智能识别技术，可以解决准确识别水果成熟度的技术问题，其能帮助果农或商家更加准确合理地安排发货、运输、采摘等作业时间以及帮助消费者能够很容易购买到成熟可口的水果，非常方便。
