استفاده از فناوریهای تشخیص غیرمخرب مدرن برای بهبود دقت طبقهبندی شیرینی هندوانه مهم است. امروزه، فناوریهای تشخیص غیرمخرب برای تخمین شیرینی مانند تشدید مغناطیسی هستهای یا طیفسنجی مادون قرمز نزدیک وجود دارد. با این حال، تشدید مغناطیسی هستهای گران است؛ درحالیکه تنظیم طیفسنجی مادون قرمز نزدیک برای بهدستآوردن نتایج تخمین قوی و دقیق دشوار است.
در مقابل، سیگنالهای صدای ضربهزدن و شرایط پوست هندوانه بهطور گسترده توسط کشاورزان برای تخمین سطح رسیدگی استفاده شده است. جمعآوری و استفاده از این ویژگیها ساده و راحت است. دو فناوری تشخیص مرتبط برای ویژگیها را میتوان شناسایی کرد که پردازش سیگنال صوتی و تصویر است. امروزه دو فناوری تشخیص مدرن بهطور گستردهای برای استخراج ویژگیها از هندوانه استفاده میشود. در فناوری ویژگی صوتی، این فناوری معمولاً حداکثر فرکانس (Fmax) پاسخ ضربهای را بهصورت امواج صوتی یا ارتعاش درنظر میگیرد. این فناوری بهطور مؤثر برای تخمین رسیدگی، نقص داخلی و استحکام استفاده میشود. برای فناوری پردازش تصویر، پوست هندوانه معمولاً برای تخمین رسیدگی و آسیب داخلی هندوانه استفاده میشود.
بنابراین لازم است صدای ضربهزدن را با پوست هندوانه و وزن ترکیب کرد تا عملکرد تخمین شیرینی افزایش یابد. در پوست هندوانه، از آنجا که رسیدگی فیزیولوژیکی در هنگام برداشت بهعنوان یک میوه غیراقلیم تغییر میکند، الگوهای پوست این امکان را میدهد که تشخیص دهیم هندوانه زودرس برداشت شده است یا خیر. علاوهبراین، وزن با سطح رسیدگی همبستگی دارد. منطقی است که از وزن بهعنوان یک ویژگی درنظر گرفتهشده استفاده کنید.