水果糖度计是可以检测水果糖度的作物品质检测仪器。该仪器不仅能检测水果的糖度含量，还能的检测其他液体的糖分含量，是现代的食品、果品等物品中常用的糖分测量仪器。该仪器采用的是通过测量溶液以及其它非糖溶液的浓度或折射率来判断其糖分含量的，所以该仪器可以用于液体的糖分含量测量工作。
在食品中，糖分含量是一种重要的指标。它不仅仅会对食物的口感有一定的影响，还是现代农林中判断果实成熟度的一种重要指标。为了更加精准的测量水果、饮料等液体中的糖分含量，托普云农在原来的水果糖度计基础上，进行了升级，从而提升了糖度的测量的精度，因此深受行业学者的喜爱。例如，通过该仪器研究苹果的糖度数据。
压缩硬度和汁液含量是衡量苹果内部品质的两项重要指标。采用高光谱散射图像技术对苹果压缩硬度和汁液含量进行预测。已有研究表明,高光谱图像含有丰富的波谱信息,光谱值与测量值之间存在严重的非线性关系,简单的线性建模方法不能达到较高的预测精度。最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LS_SVM)作为一种非线性建模工具,已用于解决小样本、非线性和高维数等实际问题。针对580个‘RedDelicious’苹果的高光谱散射图像,提取600～1000nm范围内的波谱信息,采用LS_SVM建立苹果的压缩硬度和汁液含量模型。研究结果表明,LS_SVM压缩硬度预测模型的相关系数为Rp=0.795,预测均方差为RMSEP=10.4KN/m,汁液含量的相关系数为Rp=0.568,预测均方差为RMSEP=1.20cm2,高于传统的偏微分最小二乘(PartialLeastSquares,PLS)建立的压缩硬度,模型精度Rp=0.744,RMSEP=11.4KN/m,汁液含量模型精度Rp=0.539,RMSEP=1.23cm2。
