蘋果近紅外無損檢測實驗研究

劉瓊磊，譚保華

蘋果近紅外無損檢測實驗研究

劉瓊磊1，2，譚保華1，2

（1太陽能高效利用湖北省協(xié)同創(chuàng)新中心，湖北武漢430068；2湖北工業(yè)大學(xué)理學(xué)院，湖北武漢430068）

為了實現(xiàn)對蘋果的無損檢測，研究近紅外漫反射無損檢測的光譜采集系統(tǒng)，設(shè)計蘋果光譜采集方式，探討蘋果近紅外無損檢測的可行性。結(jié)果表明：取蘋果的2對對稱點以及中心點作為光譜采集點，能有效減小采集點位置不同造成的誤差，提高準(zhǔn)確率；近紅外漫反射檢測的光譜采集系統(tǒng)能夠體現(xiàn)蘋果的內(nèi)部結(jié)構(gòu)信息，實現(xiàn)蘋果的無損檢測。使用近紅外漫反射技術(shù)實現(xiàn)對蘋果的無損檢測是可行的。

近紅外；蘋果；無損檢測

中國是世界水果生產(chǎn)大國，其中蘋果的種植面積和總產(chǎn)量均居世界第一［1－3］。蘋果具有較高的營養(yǎng)價值和醫(yī)療價值，含有多種維生素、蛋白質(zhì)、礦物質(zhì)、脂肪和糖類等［4］。水果品質(zhì)無損檢測的實現(xiàn)不僅能滿足我國對水果出口的需要，也能滿足我國消費者日益多元化的需求。近紅外光譜技術(shù)作為一種快速、無損、高效的檢測方法，幾乎可以用在所有與含氫基團(tuán)相關(guān)樣品的物理、化學(xué)性質(zhì)方面的分析，也可以快速實現(xiàn)特定成分的定性或定量分析［5］。

韓東海等使用近紅外檢測技術(shù)對小型西瓜果實（“京秀”品種）進(jìn)行了品質(zhì)無損檢測研究，證明小型西瓜果實的最佳基礎(chǔ)信息區(qū)域為中層信息區(qū)［6］。王銘海等基于近紅外漫反射光譜的多品種桃可溶性固形物含量的無損檢測技術(shù)，PLSR、ELM與LSSVM模型都取得了較理想的預(yù)測結(jié)果，結(jié)果表明近紅外漫反射技術(shù)可用于多品種桃可溶性固形物含量的準(zhǔn)確、無損檢測［7］。陳辰等建立了紅提葡萄VC含量的可見／近紅外漫反射光譜檢測模型，應(yīng)用改進(jìn)偏最小二乘法得到預(yù)測決定系數(shù)為0.9318，預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)差為0.05，證明應(yīng)用可見／近紅外漫反射技術(shù)對紅提葡萄果實VC含量進(jìn)行快速無損檢測是可行的，模型穩(wěn)定且精度較高［8］。基于近紅外光譜技術(shù)的水果品質(zhì)檢測得到了廣泛關(guān)注，這方面的研究成果也越來越多。本文基于近紅外檢測基本原理，以蘋果為研究對象，研究了基于近紅外光譜技術(shù)的蘋果無損檢測。

1 近紅外檢測技術(shù)原理

近紅外光譜是指波長介于可見光和中紅外之間的電磁波，其波長范圍為780～2 526nm［9］。近紅外光譜分析技術(shù)的原理如圖1所示，當(dāng)頻率連續(xù)變化的紅外光照射到樣本上時，分子吸收某些頻率的輻射，并由其振動運動或轉(zhuǎn)動運動，產(chǎn)生從基態(tài)到激發(fā)態(tài)的躍遷，產(chǎn)生的能量躍遷記錄在光譜中。近紅外譜區(qū)的信息主要是分子內(nèi)部原子間振動的倍頻與合頻的信息，它幾乎包括有機(jī)物中所有含氫基團(tuán)（如C－H、O－H、N－H等）的信息，信息量極為豐富［10］。并且近紅外光譜不僅能夠反映絕大多數(shù)的有機(jī)化合物的組成和結(jié)構(gòu)信息，而且對某些無近紅外光譜吸收的物質(zhì)，也能夠通過它對共存的本體物質(zhì)影響引起的光譜變化，間接地反映它存在的信息［11］。

近紅外光譜分析技術(shù)是由光譜儀、化學(xué)計量學(xué)軟件和模型構(gòu)成，需要通過三者的有機(jī)結(jié)合才能使分析技術(shù)快速、高效地進(jìn)行。近紅外光譜分析技術(shù)是一種間接分析技術(shù)，是通過樣品的吸收光譜和樣品理化分析結(jié)果之間的對應(yīng)關(guān)系，再利用對應(yīng)關(guān)系來推斷近紅外吸收光譜所對應(yīng)的物質(zhì)成分含量［12］。近紅外光譜分析技術(shù)主要有以下優(yōu)點：1）分析快速、高效；2）不破壞樣品，分析成本低；3）適用的樣品范圍很廣，可用于固體、液體和懸浮液的檢測；4）測試重現(xiàn)性好；5）應(yīng)用廣泛，適用于很多領(lǐng)域。

圖1 近紅外技術(shù)原理圖

近紅外光譜常規(guī)測定方法有：透射光譜法（圖2a）和反射光譜法，其中反射光譜法又分為規(guī)則反射和漫反射（圖2b）。由于規(guī)則反射中近紅外光與樣本相互作用少，得到的光譜信息不全面，因此不考慮此方法。本文實驗采用的樣本為蘋果，是固體，且實驗成本低，由表1中透射光譜法與漫反射光譜法的區(qū)別可得出本文最適用的是漫反射光譜法。

表1 透射光譜法與漫反射光譜法的區(qū)別

圖2 透射光譜法與漫反射光譜法示意圖

2 材料與方法

2.1 實驗儀器

實驗儀器有鹵鎢燈（HL－2000－HP系列，蔚海光學(xué)儀器（上海）有限公司）、近紅外光纖光譜儀（NIR 256－2.5，蔚海光學(xué)儀器（上海）有限公司）、光學(xué)多路復(fù)用器（MPM－2000，蔚海光學(xué)儀器（上海）有限公司）、暗箱、支架、計算機(jī)等。其中，鹵鎢燈輸出功率為8.8mW；近紅外光纖光譜儀波長范圍為900～2500nm，積分時間為1～400ms，狹縫寬度為25μm；光學(xué)多路復(fù)用器的波長范圍為250～800nm。

2.2 光譜采集

光譜采集系統(tǒng)主要由上述實驗儀器搭建而成，其系統(tǒng)框圖如圖3所示。光源是鹵鎢燈，由鹵鎢燈發(fā)出的光通過光學(xué)多路復(fù)用器通過入射光纖照射到蘋果，在蘋果內(nèi)部發(fā)生漫反射，從蘋果內(nèi)部漫反射出來的光通過光纖由光學(xué)多路復(fù)用器傳遞給近紅外光纖光譜儀，最后通過光譜儀附帶的SpectraSuite軟件分析蘋果的光譜圖，并將蘋果的光譜數(shù)據(jù)存儲到計算機(jī)中。

圖3 光譜采集系統(tǒng)框圖

光譜采集時需注意以下幾點：1）光譜儀的溫度要降到－15℃；2）蘋果光譜數(shù)據(jù)采集方式如圖3所示；3）設(shè)置光譜儀積分時間為1ms，將噪聲降到趨近于0；4）光譜儀的參數(shù)設(shè)置為：積分時間為100ms，平均次數(shù)為10，平滑度為7；5）用SpectraSuite軟件將光譜歸一化。

2.3 實驗材料

實驗以蘋果為樣本，挑選的樣本大小和形狀都相近，且無機(jī)械損傷。用清水沖洗樣本并擦拭干凈，排序后貼上標(biāo)簽，靜置于室溫中。實驗以蘋果樣本上如圖4所示中5個圓圈的中心點為數(shù)據(jù)采集點（蘋果上4、5與2、3應(yīng)為相互對稱的）。

根據(jù)以上采集數(shù)據(jù)的方法，得到如圖5所示的光譜圖，圖中不同位置的點的光譜圖雖然波形相似，但是對應(yīng)的吸收度存在差異，而取各點均值后的光譜數(shù)據(jù)能消除位置不同所導(dǎo)致的誤差，使測量結(jié)果更準(zhǔn)確。綜上，實驗以如圖4所示的數(shù)據(jù)采集方式實現(xiàn)光譜采集，以各點均值作為蘋果的光譜數(shù)據(jù)。

圖4 蘋果數(shù)據(jù)采集點示意圖

圖5 蘋果數(shù)據(jù)采集點與其均值的對比光譜圖

3 實驗結(jié)果與分析

實驗以蘋果為樣本，根據(jù)上述方式采集光譜，得到如圖6所示2個蘋果樣本的光譜圖。由于圖中兩端噪聲較多，忽略兩端的光譜情況，取900～2 500 nm的光譜來分析。圖中2個樣本光譜的大致變化趨勢相同，波峰也較為明顯。

圖6 蘋果樣本光譜圖

表2為圖6中蘋果樣本波峰處相應(yīng)的波長和吸收度。其中，樣本1波長為1 479.74nm和1 957.43 nm處的吸收峰主要是水的特征吸收峰（表現(xiàn)為OH鍵各級倍頻吸收），2 354.35nm處的吸收峰為大分子糖類物質(zhì)所產(chǎn)生（表現(xiàn)為C－H／O－H鍵與OH／C－O鍵是組合頻吸收［13］）；樣本2波長為1 147.12nm、1 425.45nm和1 642.83nm處波峰為水吸收峰，1 799.68nm，2 165.08nm，2 460.69nm處的吸收峰是由于合頻吸收。這也從理論上驗證了近紅外檢測方法能夠?qū)崿F(xiàn)蘋果內(nèi)部物質(zhì)信息的體現(xiàn)，完成對蘋果品質(zhì)的無損檢測。

表2 蘋果樣本的波峰及峰值處的吸收度

4 結(jié)論

本文以蘋果為樣本，基于近紅外光譜分析技術(shù)，設(shè)計和研究了近紅外漫反射光譜采集系統(tǒng)和蘋果光譜采集方式，并將此方法應(yīng)用到實驗中，探討了此方法的可行性。

1）蘋果光譜采集點的選取（取蘋果上2對對稱點以及中心點）中和了不同位置的差異，有效減小了采集點位置不同造成的誤差，使實驗結(jié)果更加準(zhǔn)確；

2）通過近紅外漫反射檢測的光譜采集系統(tǒng)，蘋果內(nèi)部的水和大分子糖類物質(zhì)的特征吸收峰都有所體現(xiàn)，證明了此系統(tǒng)可將蘋果內(nèi)部結(jié)構(gòu)信息通過光譜反映出來，從而通過分析得到蘋果內(nèi)部成分含量，實現(xiàn)蘋果的無損檢測。

［1］ 夏之云，郭波莉，魏益民，等.水果產(chǎn)業(yè)鏈追溯關(guān)鍵指標(biāo)篩選及模塊構(gòu)建［J］.核農(nóng)學(xué)報，2014，28（5）：890－896.

［2］ 高榮杰.水果糖度可見／近紅外光譜在線檢測方法研究［D］.南昌：華東交通大學(xué)，2012.

［3］ 樊書祥.基于可見／近紅外光譜及成像技術(shù)的蘋果可溶性固形物檢測研究［D］.楊凌：西北農(nóng)林科技大學(xué)，2016.

［4］ 李光輝.蘋果近紅外無損檢測技術(shù)研究［D］.楊凌：西北農(nóng)林科技大學(xué)，2012.

［5］ 劉小路，薛璐，魯曉翔，等.藍(lán)莓可溶性固形物，總酸近紅外無損檢測模型的建立［J］.食品與生物技術(shù)學(xué)報，2016，35（7）：752－756.

［6］ 韓東海，常冬，宋曙輝，等.小型西瓜品質(zhì)近紅外無損檢測的光譜信息采集［J］.農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報，2013，44（7）：174－178.

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［8］ 陳辰，魯曉翔，張鵬，等.紅提葡萄V＿C含量的可見／近紅外檢測模型［J］.食品與機(jī)械，2015（5）：70－74.

［9］ 王敏，付蓉，趙秋菊，等.近紅外光譜技術(shù)在果蔬品質(zhì)無損檢測中的應(yīng)用［J］.中國農(nóng)學(xué)通報，2010，26（5）：174－178.

［10］張卉，宋妍，冷靜，等.近紅外光譜分析技術(shù)［J］.光譜實驗室，2007，24（3）：388－395.

［11］李子存，史永剛，宋世遠(yuǎn).近紅外光譜分析技術(shù)的應(yīng)用及其局限性［EB／OL］.［2011－11－16］http：／／www.docin.com／p－288380488.html.

［12］張盧銳.皇冠梨糖度可見／近紅外光譜在線無損檢測若干問題研究［D］.杭州：浙江大學(xué)，2015.

［13］杰爾，沃克曼，洛伊斯，等.近紅外光譜解析實用指南［M］.北京：化學(xué)工業(yè)出版社，2009.

Nondestructive Testing Study of Apple on Near－infrared Spectroscopy

LIU Qionglei1，2，TAN Baohua1，2
（1 Hubei Collaborative Innovation Center for High－efficiency Utilization of Solar Energy，Wuhan 430068，China；2 School of Science，Hubei Univ.of Tech.，Wuhan 430068，China）

In order to realize the nondestructive testing of apple，the spectral acquisition system of near infrared diffuse reflectance was studied，the method of apple spectral acquisition was designed，and the feasibility of nondestructive detection of apple using near－infrared was discussed.The result shows that the two pairs of symmetrical points and the center points of the apple can be used as the spectral acquisition points to reduce the errors caused by the different positions of the collection points and improve the accuracy.The near－infrared diffuse reflection detection system can totally reflect the internal structure information of the apple，and achieve nondestructive testing of apple.So，it is feasible to use near－infrared diffuse reflection technology to achieve nondestructive testing of apple.

near－infrared；apple；nondestructive testing；feasible

TN219

A

［責(zé)任編校：張 眾］

1003－4684（2017）04－0026－03

2017－03－31

教育部大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)計劃（201510500003）；湖北省教育廳大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)計劃（201410500034、201510500030）；湖北工業(yè)大學(xué)大學(xué)生科技創(chuàng)新基金（HBSDY201503）

劉瓊磊（1993－），女，湖北襄樊人，湖北工業(yè)大學(xué)碩士研究生，研究方向為近紅外水果無損檢測

譚保華（1978），男，湖北英山人，工學(xué)博士，湖北工業(yè)大學(xué)教授，研究方向為光電技術(shù)，測控技術(shù)，信息交互技術(shù)，能源技術(shù)