以往评估鱼类新鲜度，通常依赖感官判断或实验室理化、微生物分析，且多采用抽样检测模式（如每20条鱼才抽1条），但往往要数小时甚至数天才能得到结果。不仅效率低下，还带有一定破坏性，易导致整批产品滞留，影响后续加工流转。   
       为此，俄罗斯切列波韦茨国立大学联合摩洛哥阿卜杜勒马利克·萨阿迪大学，共同研发出一套“智能相机”系统，采用高光谱成像技术，在拍摄标准图像的同时采集近红外光谱信息，通过神经网络实时分析鱼肉因脂肪氧化、细菌活动等引发的生化变化/细微变质，直接在传送带上完成每条鱼的新鲜度判断，给出“放行或废弃”的结果，全程无需接触、无需拆包、无损鱼体，可在数秒内以非接触方式判定鱼类新鲜度，准确率高达90%。
       研究人员以冷藏虹鳟鱼片为对象，在2±2℃条件下进行了为期16天的连续追踪实验，证明该系统能在不拆封情况下持续监测鱼的鲜度变化，最高识别准确率90%。此外，对大西洋鲑、鳕鱼、鲭鱼、金枪鱼等鱼类也进行过测试，通用性较强。
       这套“智能相机”系统可应用于冷链物流节点、配送中心、门店收货甚至货架上，无需开包即可秒判每条鱼的实时鲜度，将显著提升生鲜管理效率，降低因货架期误判引发的客户投诉与退换货成本，让新鲜度完全可视化。
       据俄罗斯消费者权益保护局介绍，目前约有18%的鱼类产品不符合质量标准，该项技术的应用可在加工厂加工环节前就剔除不合格原料，有效降低生产损耗与成本，减少质量风险。
       目前，两所大学研发团队正计划扩大试点测试，重点验证“智能相机”系统在振动、温度、传送带速度等不同情况下的稳定性。（根据海鲜指南摘编）