2020年的夏天，热俨然成为酷暑的代名词。度过了炎热的六月，正值酷热的七月，迎来闷热的八月……
何以解热，唯有吃瓜！夏天吃冰镇西瓜，无疑是最佳解暑选择。啃着吃、挖着吃、蘸盐吃、打成沙冰吃、炒着吃、烤着吃、怎么吃都好吃……
在世界上，恐怕没有比中国人更爱吃、更能吃也更会吃西瓜的了。俗话说的好：吃瓜容易挑瓜难，面对一堆相似的西瓜，如何才能选中最好最甜的瓜？
全球通用的办法是：敲它。
但事实上，很多‘吃瓜群众’最后敲来敲去，也听不到西瓜的回答。
于是，一位浙江大学的博士写了一篇论文《西瓜成熟度和内部空心的声学检测技术及装置研究》，告诉我们，如何利用人工智能技术，从敲西瓜的声音来判别最甜的西瓜。
该研究的初衷是为了提高瓜农收入，扩大西瓜的对外出口，顺便造福广大‘吃瓜群众’。
传统方法科技化
一般而言，西瓜的品质与口感受采摘时的时间以及成熟程度影响，其中采收时机的影响是最大的。而采收时机依赖于瓜农的主观经验，即通过生长周期、气候（主要是气温）以及观察瓜皮颜色、纹理来判断西瓜成熟情况。
此外，敲瓜皮听声音也是技巧之一，这是目前瓜农或者买瓜时最常用的方法。
在敲瓜听声音甄别成熟情况中，未熟西瓜声音较清脆，发声为‘咚咚咚’；成熟瓜声音较低浊，发声为‘嘭嘭嘭’；而过熟西瓜则发声为‘扑扑扑’。
但靠人工去检测，费时费力且依赖经验，准确率无法保证。
如今，计算机、图像处理、传感器等技术飞速发展，将这些技术广泛用于农产品品质检测中，可以大大提高检测效率与准确率。
机器学习助力吃瓜
在基于人工智能技术的研究中，发现西瓜成熟度的变化与内部成分（如糖度）和结构（如体积质量变大、内部空心）的变化密切相关。
这些变化也会导致声学特征参数发生变化，因此利用声学无损检测方法通过不同建模方法与技术，来判断西瓜熟度比较合适。
对比其他检测方法，比如激光、核磁共振等技术，声学特征检测具有价格低廉、检测效率高、准确度高的优点。试验后，LS-SVM方法在西瓜成熟度分类建模中表现最佳，预测准确率为73.6%。
人工智能技术已经完美解决“如何吃到最甜的瓜”的问题。
科学吃甜瓜
上千年的积累之下，西瓜已经越来越成为国人生活中的一部分。所谓‘夏天没有吃过西瓜的人，不足以语人生。’
如今网络上出现大批的‘吃瓜群众’，也充分显示了我们对于西瓜的热爱。你是不是一个合格的吃瓜群众呢？
“明白了，这就去跟水果摊老板对线~”
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