枣果由于其高的营养物质含量和药用价值在世界上越来越受到重视，而它的采摘时间对其质量影响也至关重要。掌握果实的成熟度和发育过程中的质量变化对果树种植者根据其最佳质量来决定其最佳采收期来说是极其重要的。目前，无损伤技术来评价果蔬的质量已经得到了应用和受到人们的欢迎。但同时也存在所用仪器的价格昂贵和不便于田间作业等难题。随着人们消费水平的提高，水果采后按其营养的分级将为水果市场发展的一种必然趋势。虽然新鲜水果营养价值高，然而枣果采后储存期比较短，容易导致腐烂和营养流失。因此销售者常把枣果加工成枣干来销售。但会出现不均一的枣干产品。由此需要一种有效且快速简便的方法来对枣果产品进行分级处理。　　 本文针对以上问题进行了研究，其主要内容和结果如下:　　 1、通过叶绿素荧光技术来评估长红枣的质量变化和它的最佳采收时间。研究结果显示，长红枣呈停滞期较短的双S型生长曲线，在最后三个选择的成熟阶段（落花后第72、80和88天），叶绿素荧光参数Fo、Fm和Fv与DPPH自由基抗氧化活性、总酚、还原糖、抗坏血酸和总类黄酮呈显著正相关(0.729≤r≤0.920，P<0.05)。然而，pH、可溶性糖和总类胡萝卜素与Fo，Fm和Fv呈显著负相关（-0.885≤r≤-0.826）。此外，最后三个成熟阶段被叶绿素荧光参数显著的区分。　　 2、建立一种叶绿素荧光和聚类支持向量机相结合的系统来帮助枣果基于内部质量包括DPPH自由基清除活力、抗坏血酸和总酚的进行采后分级。研究结果表明，利用RBF SVM分类器可以达到最好的分类效果，其分级准确率高达93.33％（C=2，γ=0.5），S型（C=2，γ=0.5）和多项式(C=2，γ=0.5，d=1）SVM分类器均达到86.67％的准确率。　　 3、建立一种利用SVM结合RGB阈值和分形原理对枣干进行分级的新方法。我们的研究结果显示，这种方法对枣果的分级不仅快速而且准确率高。基于分形参数的SVM分类器达到85.18％-92.73％的总分级准确率。基于RGB值的SVM分类器的总分级准确率达到94.44％。而基于分形参数结合RGB值的分类器可达到94.44％-98.15的总分级准确率。拥有最高分级准确率(98.15％)的是基于分形测度结合RGB值的分类器（C=512，γ=0.0078125）。　　 综上所述，叶绿素荧光技术能够有效的、无损伤的监测长红枣的质量变化和其最佳采收时间。叶绿素荧光结合SVM运算程序的技术不仅为基于枣的营养质量的自动分类而且也可能为其他含有叶绿素的水果在包装线上的分级和营养预测提供有力的工具。另外，基于分形测度结合RGB值的SVM分类器能够很好的用于枣干的产业化分级上。