香蕉是重要的热带及亚热带经济作物,素有“百果之冠”的美誉,深受广大消费者喜爱。在生长和成熟过程中,香蕉表皮颜色与其内部化学品质的变化密切相关,可直观反映出果实成熟度及应用品质。在传统香蕉采摘及后续产品加工过程中,人们主要基于肉眼识别单一的颜色变化,对香蕉品质进行简单、非精准的感官判定及评估,存在由于主观因素差异而导致的误差大、重复性低等问题,且无法将香蕉的外观特征（如颜色）、内部品质（如硬度、糖酸含量等）及成熟度等指标有效关联,并进行综合性量化评估。构建可对香蕉品质进行快速、精准评估的技术体系和方法,可为标准化机械智能采摘的发展和香蕉制品的精准加工提供理论指导。随着人工智能和机器学习等理论的快速发展,为多元化、智能化和便捷化评估香蕉果实品质提供了技术支持。本论文采用机器学习理论与香蕉传统感官品质表征技术相结合的方式,通过运用加权最小二乘法等回归分析算法和主成分分析法等无监督学习算法,建立了基于多品质指标判定成熟度的智能分类模型,将香蕉可视化外部特征、内部品质与成熟度三者进行有效关联,开发出基于颜色特征变化而定量评估内部营养物质的预测体系,实现对香蕉品质的多维度精准量化分析。主要研究内容及结果如下:1.不同成熟阶段香蕉品质评估体系及数据集的构建:基于香蕉成熟过程中的8个特征指标（颜色、可滴定酸、还原糖、淀粉酶、硬度、p H、质量损失率和抗坏血酸）含量的变化,进行定量的品质区间划分,构建不同成熟阶段的香蕉品质评估体系。其中颜色特征的变化最为显著,整个成熟过程中香蕉表皮由绿色逐渐变为黄色并最终伴有褐色斑点出现,在色差仪Lab模式下测得a（表皮偏绿程度）值由-15.31增加至13.38;香蕉硬度则随成熟度的增加呈现大幅度下降的趋势,g值（穿刺过程所用力）从储存初期1700下降至50左右。基于香蕉品质评估体系,构建特征指标的定量预测数据集,选取120个样本点,其中包括96个训练样本和24个验证样本。2.香蕉外部特征与内部品质特征指标的量化关联及预测体系的构建:运用机器学习方法,以颜色为可视化自变量,将其与香蕉内部特征指标进行量化关联进而进行品质预测。采用Spearman秩相关系数对颜色和其余7个特征指标进行相关性分析;联用Min-Max标准化算法、DBSCAN算法、Meanfiltering算法,实现对数据集的智能优化（数据点归一化、异常点去除、滤波降噪）,组建一体化数据优化算法;基于相关性分析和数据优化算法,引入加权最小二乘法,进行以外部特征（颜色）为自变量,内部品质指标含量为因变量的回归分析,构建两者之间的有效关联及定量预测体系,完成基于颜色对内部化学品质的精准量化与即时分析,相关算法对回归分析曲线的校正决定系数分别为0.99897、0.99243、0.99273、0.99581、0.99310、0.99547和0.99948。3.香蕉成熟度智能分类模型的构建及应用:基于机器学习的主成分分析法,智能分析各香蕉品质与成熟度间的特征联系,建立成熟度的智能分类模型。1)采用主成分分析法对原始数据集进行智能优化,成功提取1个综合分析主成分,其信息累积贡献率为80.22%,其中颜色、可滴定酸、p H、抗坏血酸、质量损失率、还原糖、淀粉酶和硬度的信息量分别为87.1%、87.9%、91.3%、91.9%、73.5%、62%、76.6%和71.4%;2)基于上述主成分因子,结合对内部品质指标含量进行的区间划分,将人工视觉识别转化为区间得分,实现香蕉成熟度的智能计量及精准量化,各成熟阶段分数划分为-2.61、-1.65、0.65、1.23、1.73和3.92;3)应用定量预测体系和智能分类模型对香蕉品质指标验证数据集进行分析,定量预测体系在7个成熟阶段的预测准确率分别为85.71%、85.71%、92.86%、96.43%、89.29%、89.29%和100%,均值平均精度为91.33%;成熟度智能分类模型的预测准确率分别为100%、66.7%、100%、75%、50%、100%和100%,均值平均精度为84.53%。