[發(fā)明專利]一種基于近紅外光譜的富士蘋果品質(zhì)無損檢測方法

在審

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• 申請日: 2017-03-02
• 公開（公告）號: CN107064047A
• 公開（公告）日: 2017-08-18
• 發(fā)明（設計）人: 李彩虹;鄔淵;李玲玲;李廉;楊裔
• 申請（專利權）人: 蘭州大學
• 主分類號: G01N21/3563
• 分類號: G01N21/3563;G01N21/359
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域：

本發(fā)明涉及農(nóng)產(chǎn)品光譜分析、檢測技術領域，涉及一種基于近紅外光譜的富士蘋果品質(zhì)無損檢測方法，具體是一種富士蘋果內(nèi)部品質(zhì)的檢測方法，特別是富士蘋果糖度、酸度的檢測方法。

背景技術：

富士蘋果是1939年由日本果樹試驗場盛岡支場以國光和元帥為親本雜交而成的新品種，其具有果面光滑細膩、色澤鮮艷光亮、果肉細膩潤滑、香味濃郁、汁多無渣、口味甘甜等特點。同時，富士蘋果的果肉中富含維生素C、纖維素、果膠等營養(yǎng)成分，深受全世界消費者的喜愛。我國蘋果的總產(chǎn)量、栽培面積、人均占有量與出口量均局世界第一，已成為世界上最大的蘋果生產(chǎn)和消費國，其中，據(jù)聯(lián)合國糧農(nóng)組織報道，我國蘋果栽培面積中富士系占60％以上(陳學森,韓明玉,蘇桂林,等.當今世界蘋果產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢及我國蘋果產(chǎn)業(yè)優(yōu)質(zhì)高效發(fā)展意見[J].果樹學報,2010,27(4):598-604.)。

隨著人民生活水平的提高和消費多元化的需求，消費者對水果品質(zhì)和安全要求越來越高，已由低水平的價格競爭，上升到質(zhì)量、品牌和價格的綜合競爭，品質(zhì)與安全已經(jīng)成為了消費者最為關注的因素，尤其是內(nèi)在質(zhì)量安全越來越受到重視。所以，研究一種快速、非破壞性的蘋果內(nèi)部品質(zhì)測量方法是非常必要的。

近紅外光譜區(qū)是指波長在780-2526nm范圍內(nèi)的電磁波，是分子振動光譜倍頻和合頻吸收譜。近紅外光譜主要是由于分子振動的非諧振性使得分子振動從基態(tài)向高能級躍遷時產(chǎn)生的，記錄的主要是含氫基團振動的倍頻和合頻吸收。不同基團(如甲基、苯環(huán)等)或統(tǒng)一基團在不同化學環(huán)境中的近紅外吸收波長與強度都有明顯差別，近紅外光譜具有豐富的結構和組成信息，非常適合用于碳氫有機物質(zhì)的組成與性質(zhì)的測量。

目前，大多數(shù)水果內(nèi)部品質(zhì)的質(zhì)量檢測仍然沿用化學分析方法。化學分析方法具有較高的準確度與可靠性，但是，該類方法屬于破壞性檢測，消耗大量的人力且檢測時間較長。

發(fā)明內(nèi)容：

針對上述現(xiàn)有檢測方法的缺陷和不足，本發(fā)明的目的是提出了一種基于近紅外光譜的針對富士蘋果內(nèi)部品質(zhì)進行無損檢測的方法。該方法利用USB2000+VIS-NIR-ES微型光譜儀和OceanView光譜采集軟件，在340-1022nm特征波段范圍內(nèi)，采用漫反射的模式，隨機選取每個蘋果樣品的環(huán)赤道面上的15個點進行光譜采集，對每一個樣本的15個采集點采集到的光譜數(shù)據(jù)求平均值，用主成分分析方法對平均之后的光譜數(shù)據(jù)進行降維處理。利用近紅外光譜技術,能夠?qū)Ω皇刻O果中的糖度、酸度進行快速分析，并且可以對富士蘋果的品質(zhì)進行預測，而且能夠直接顯示富士蘋果的品質(zhì)預測值，預測精度滿足實際生產(chǎn)要求。該實驗系統(tǒng)操作方法簡單、易于控制、檢測精度高。本發(fā)明屬于有監(jiān)督學習方法，需要一定的學習樣本，能夠快速、高效地預測蘋果的品質(zhì)。

本發(fā)明依據(jù)的原理：研究表明，農(nóng)產(chǎn)品的光傳輸特性是指農(nóng)產(chǎn)品對光的吸收、散射、反射和透射等特性，近紅外光對農(nóng)產(chǎn)品穿透能力較強，可以獲得農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)部的物理和化學信息，實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)部品質(zhì)的有效檢測(星奕.食品與農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)無損檢測新技術[M].化學工業(yè)出版社,2004.)。不同蘋果所對應的近紅外漫反射光譜也不同。利用一些樣本信息以及神經(jīng)網(wǎng)絡算法建立的模型能夠有效預測富士蘋果的酸度、糖度。

根據(jù)上述原理，采用的技術方案包括一下步驟：

步驟1、物料準備：選取一批富士蘋果作為樣本，并且確保蘋果樣品表面沒有明顯腐爛或霉變的現(xiàn)象發(fā)生。隨機從蘋果樣本中挑選一定量樣品作為測試集，其余的蘋果樣品作為訓練集。

步驟2、在室溫環(huán)境(23-25℃)下，蘋果樣本近紅外光譜的采集：針對所有的蘋果樣本，利用近紅外光譜儀對蘋果樣品進行測量，通過OceanView軟件獲得蘋果樣本的近紅外漫反射光譜數(shù)據(jù)。

步驟3、對蘋果樣本近紅外光譜數(shù)據(jù)進行預處理：將得到的光譜文本數(shù)據(jù)統(tǒng)一整理輸入MatlabR2014b軟件，為了減少誤差，需要隨機測量蘋果環(huán)赤道面上15個點的光譜數(shù)據(jù)，并對15組光譜數(shù)據(jù)求平均值，然后利用主成分分析方法(PCA)對平均光譜數(shù)據(jù)進行降維處理，并保存這些數(shù)據(jù)。