美国生产工业同农业研究服务中心协同研究设法保证水果和蔬菜的口味同他们的外观一样好。他们在果蔬经过采摘后、或在包装工厂内通过“机器视觉”工具预测水果和蔬菜的口味，而根本不用碰触产品本身。机器视觉利用光学传感器来检测物体。目前，大量水果和蔬菜均通过采样品尝的方法进行测试，但这并不能保证这批产品的口味都相同。样品也通过厚厚的钢制探头进行结实度测试，但采用这两种方法最终都得将测试的产品扔掉。
虽然机器视觉工具可以进行表面测试如规格、颜色和擦伤等，但很难判断深层和内部品质如苹果和其他水果的口感和结构。农业工程师Renfu Lu同兰辛东部的农业研究服务中心甜菜和豆类研究部门一起成功开发出了机器视觉原型，在收获送交包装线后可对每个产品都进行测试。他同ARS同事在密歇根大学利用苹果和桃子对他们的激光原型进行了测试，测试器以4个激光光束为中心，每个光束的波长都不同，它们形成一束锋利的光束照耀在每个水果上。激光量子立即分散开来照射到果核和背面，在同薄层反射密度接合后，一定数量的光反弹回来。桃子和苹果通过是否软、结实和硬而分开。由于分散的光还表明水果吸收光的数量，可以通过水果中食糖含量受到影响情况反应出来，该技术可以用于测试口味，如苹果的甜度等。
