1.一种近红外光谱的标定方法，用于水果品质检测系统，其特征在于，通过预先对多种对固定波长具有特征吸收峰的标准品进行标定，为0号标准机台设置标准参考板0并对其进行光谱标定；依据标准参考板0的光谱参数为随机台配套标准参考板i，对新机台进行光谱出厂标定，使得出厂的不同机台的光谱初始参数一致；在机台使用时，根据需要依据其对应的随机台配置标准参考板i对机台进行光谱参数校正，使得水果的检测模型0可以在不同机台进行随机迁移。
2.根据权利要求1所述的标定方法，其特征在于，包括如下操作步骤：
s10)、预先对分光光度传感器的波长进行标定，其标定样品包括多种对固定波长具有特征吸收峰的标准品；
s20)、对0号标准机台进行光谱标定：将0号标准机台在光源亮度参数为pwm0条件下采集标准参考板0的参考能量光谱和暗能量光谱，依据该光谱数据建立水果检测模型0，所述pwm0包括固定的曝光时间和光源的亮度参数；
s30)、为新机台配置标准参考板i，依据水果检测模型0，对新机台进行出厂标定，将该标定参数进行保存作为后续使用标定时的计算依据；
s40)、采用新机台配置标准参考板i以及保存的标定参数在水果检测模型0下对各机台在使用过程中进行标定。
3.根据权利要求2所述的标定方法，其特征在于，在所述步骤s10)中，标定的波长范围为500-1010nm。
4.根据权利要求2所述的标定方法，其特征在于，在所述步骤s10)中，所述波长的标定方程公式为：
wavelength＝a0+b1x+b2x2+...+bnxn；
其中，wavelength表示标定波长、a0表示偏差，b1，b2，bn分别代表待标定样品对应的标定系数，x为分光光度传感器输出的检测点序号，该序号的范围为1-256。
5.根据权利要求2所述的标定方法，其特征在于，所述步骤s20)的标定计算步骤包括：0号标准机台在光源亮度参数为pwm0的条件下采集标准参考板0的参考能量谱rref0和暗光谱的差值rdark0，并计算参考能量谱rref0和暗光谱rdark0的差值rcal0，其计算公式如下：
rcal0＝rref0-rdark0。
6.根据权利要求2所述的标定方法，其特征在于，所述步骤s30)的标定计算步骤包括：
s31)、通过新机台在光源亮度参数为pwm0的条件下再次采集标准参考板0的参考能量谱rref1和暗光谱的差值rdark1，并计算参考能量谱rref1和暗光谱rdark1的差值rcal1，其计算公式如下：
rcal1＝rref1-rdark1；
s32)、基于差值rcal0和差值rcal1，通过调整光源亮度参数pwm1使得新机台的差值与0号标准机台差值一致，其计算公式如下：
pwm1＝pwm0×rcal0÷rcal1；
s33)、为新机台配置标准参考板i，采用光源亮度参数pwm1来对新机台进行标定，采集标准参考板i的标准参考光谱rref2和暗能量光谱rdark2，并计算二者的差值rcal2作为新机台的出厂标定参考标准，其计算公式如下：
rcal2＝rref2-rdark2；
s34)、将相应的光源亮度参数pwm1、差值rcal2作为后续出厂后使用标定时的参数保存在本地机台和云端服务器中，云端服务器记录有对应新机台的设备号。
7.根据权利要求2所述的标定方法，其特征在于，所述步骤s40)的标定计算步骤包括：
s41)、使用待标定机台在出厂标定时配置的标准参考板i，采用光源亮度参数pwm1采集标准参考板i的标准参考光谱rref3和暗能量光谱rdark3，并计算二者的差值rcal3，其计算公式如下：
rcal3＝rref3-rdark3。
s42)、计算机台因使用而光源衰减后标定时所需的光源亮度参数pwm2，其计算公式如下：
pwm2＝pwm1×rcal2÷rcal3；
s43)、在采用光源亮度参数pwm2条件下，使用其他机台采集其对应配置的标准参考板i的标准参考光谱rref4和暗能量光谱rdark4，并计算二者的差值rcal4，其计算公式如下：
rcal4＝rref4-rdark4；该差值rcal4接近与差值rcal0，实现对不同机台的光谱校正；不同机台可采用光源亮度参数pwm2条件对水果进行漫透射光谱采集和暗光谱采集，通过水果检测模型0，对水果内部品质进行预测。
8.根据权利要求1或2所述的标定方法，其特征在于，所述标准参考板0和标准参考板i均采用特氟龙材质。
9.一种如权利要求1-9之一所述的水果品质检测系统，其特征在于，包括分别安装在壳体上的光源以及接收光源发光经过水果后的光信息的分光光度传感器。
10.根据权利要求9所述的水果品质检测系统，其特征在于，所述壳体包括固定安装为一体的上壳体和下壳体。