紅葡萄酒中白藜蘆醇含量的高光譜快速檢測算法優化

房盟盟，劉貴珊*，何建國，馮愈欽，郭紅艷，丁佳興，楊曉玉

紅葡萄酒中白藜蘆醇含量的高光譜快速檢測算法優化

房盟盟，劉貴珊*，何建國，馮愈欽，郭紅艷，丁佳興，楊曉玉

（寧夏大學農學院，農產品無損檢測實驗室，寧夏 銀川 750021）

將高光譜技術與流化床富集技術相結合，用大孔吸附樹脂對干紅葡萄酒中的微量白藜蘆醇吸附后，采集光譜圖像，通過比對多種預處理方法對建模效果的影響進而優選算法。結果表明，采用霍特林T2統計檢測方法剔除異常樣本，KS算法劃分白藜蘆醇含量樣本集，標準正態變換法預處理光譜數據，建立的標準正態變換-偏最小二乘回歸模型預測效果最優，其校正相關系數Rc2為0.813 8，校正均方根誤差為0.047 7，預測相關系數R2p為0.782 4，預測均方根誤差為0.050 2，為白藜蘆醇的高光譜痕量檢測提供理論參考。

高光譜技術；白藜蘆醇；流化床；富集；算法優化

白藜蘆醇是具有芪類結構的一種不屬于黃酮類的多酚化合物，它是一些植物受到各種應激時自身合成的抗毒素[1]，已在花生、開心果、葡萄及其衍生物等72 種植物中發現白藜蘆醇[2-3]，其中葡萄中含量最高，主要存在于葡萄果皮和種子中，可通過飲用紅葡萄酒攝入白藜蘆醇[4]。紅葡萄酒中的白黎蘆醇是植物中的天然抗氧化劑，可以緩解人體細胞衰老，具有調節血脂、改善血小板凝集、保持血管彈性正常[5-7]作用，還可以通過降低DNA聚合酶的活性從而有效抑制細胞癌變、誘導基因表達致使癌細胞死亡等[8]。

白藜蘆醇在自然界中的含量較低，一般為mg/L數量級。在紅葡萄酒中，大約1L含有1 mg的白藜蘆醇，干白葡萄酒中白藜蘆醇的含量僅為干紅葡萄酒的15%左右[9]。常規白黎蘆醇的檢測方法主要包括分光光度法、氣相色譜-質譜聯用法、液相色譜-質譜聯用技術等，存在檢測對象單一、步驟繁瑣、耗時長、費用高等缺點[10-11]，而光譜檢測技術具有快速、無損、高效、成本低的優勢，即光波透過待測樣品的表面，對待測物無破壞性，幾分鐘甚至幾秒鐘內即可完成樣品的一次測試，達到檢測樣品內外品質的目的[12-13]。通常光譜檢測技術主要應用在常量組分的無損檢測中，針對低含量組分檢測靈敏度低，檢測上限受到限制等制約因素，本實驗提出了先富集再檢測的研究思路，借助大孔吸附樹脂吸附快、解吸快、吸附容量大、選擇性高、易于再生、使用壽命長等特點，使干紅葡萄酒中的白藜蘆醇分子吸附在樹脂的表面，利用“圖譜融合”的高光譜信息進行建模，以期突破高光譜技術在微量組分檢測上的瓶頸。

本實驗搭建流化床富集裝置和高光譜采集系統，利用大孔吸附樹脂富集干紅葡萄酒中的白藜蘆醇，采集高光譜信息，運用化學計量學方法建立干紅葡萄酒中白藜蘆醇含量的快速檢測模型，為白藜蘆醇的高光譜痕量分析提供理論參考。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

2014年蛇龍珠干紅葡萄酒 寧夏西夏王葡萄酒業有限公司；H103大孔吸附樹脂（20～60目） 鄭州勤實科技有限公司。

甲醇（色譜純），無水乙醇、鹽酸、氫氧化鈉、磷酸（均為分析純） 天津科密歐化學試劑有限公司；乙腈（色譜純） 美國ChromaDex公司；白藜蘆醇標品 中國食品藥品檢定研究院。

1.2 儀器與設備

一次性有機濾器（0.45 μm×13 mm）、濾膜（0.45 μm×50 mm）、濾網（80 目）、HY-4型調速振蕩儀常州國華電器有限公司；BT-50EA/153YX型蠕動泵重慶杰恒蠕動泵有限公司；SHB-IIIS型循環水式多用真空泵 鄭州長城科工貿有限公司；pHS-25型pH計上海儀電科學儀器股份有限公司；AL204型電子天平梅特勒-托利多儀器（上海）有限公司；1100型高效液相色譜儀 美國安捷倫科技公司；N17E-NIR型光譜成像系統（光譜范圍900～1 700 nm） 北京卓立漢光儀器有限公司。

光譜成像系統：Imspector N17E型近紅外成像光譜儀芬蘭奧盧光譜成像有限公司；35 WHSIA-LS-TDIF型鹵鎢燈線光源（4 個）、N17E-NIR近紅外高光譜成像系統、PSA200-11-X型推掃式輸送裝置 北京卓立漢光儀器有限公司；Zelos-285 GV型CCD相機 德國KappaoptoelectronicsGmbH公司；采集暗箱和信息處理的計算機（CPU為Inter(R) Core i7-2 600，主頻為3.40 GHz，內存為4.00 G） 聯想（北京）有限公司。

1.3 方法

1.3.1 高效液相色譜法測定白藜蘆醇含量

白藜蘆醇在波長365 nm處顯藍紫色熒光，在300～310 nm區間存在最大吸收波長，實驗中選擇檢測波長為305 nm[14]。用電子天平分別稱取白藜蘆醇標品0.005 0、0.010 0、0.015 0、0.020 0 g，然后用1 mL甲醇溶解，定容至5 mL，配制成4 種不同質量濃度的白藜蘆醇標準溶液。高效液相色譜儀對葡萄酒中白藜蘆醇含量進行分析檢測時，采用AQ-C18色譜柱（4.6 mm×250 mm，5 μm），二極管陣列檢測器，進樣量10 μL，流速1.0 mL/min，其色譜條件設定為：進樣量10 μL，流速0.9 mL/min，柱溫35 ℃，流動相甲醇與水的體積比為45∶55。梯度洗脫：A為去離子水（磷酸調解pH 2.4），B為純乙腈，分析前分別通過0.45 μm有機濾膜過濾，超聲振蕩10 min除去氣泡，起始時流動相A、B的體積比為65∶35，0～10 min，保持35% B；10～20 min，35%～100% B；20～30 min，保持100% B；30～35 min，100%～35% B；35～40 min，保持35% B。

1.3.2 大孔吸附樹脂對葡萄酒中白藜蘆醇的富集

1.3.2.1 大孔吸附樹脂預處理

生產出的大孔吸附樹脂未經處理時，含有未聚合單體、致孔劑、交聯劑等多種殘留，為避免因殘留物對實驗的影響，降低實驗誤差，使用前需進行預處理[15-16]。處理方法：1）采用質量分數5%鹽酸溶液對樹脂進行浸泡，同時用玻璃棒攪拌，使鹽酸與樹脂充分接觸4 h后，用蒸餾水清洗溶液，待pH值檢測后呈現中性為止；2）酸處理后洗凈的樹脂用質量分數2%氫氧化鈉溶液浸泡，4 h后，蒸餾水沖洗至中性；3）用體積分數95%乙醇溶液對酸堿處理后的樹脂浸泡24 h，蒸餾水沖洗，待樹脂無醇味且無渾濁現象，取出樹脂加熱干燥，放入室溫條件下的廣口瓶中密封保存。

1.3.2.2 白藜蘆醇的高效富集

本實驗組建流化床吸附裝置，主要包括富集容器、蠕動泵、振蕩器、料液罐以及廢液罐五部分[17]。其中廢液罐不密封，避免整套裝置壓力過大，阻礙料液的流化態形成，影響蠕動泵的工作。

170 個干紅葡萄酒樣本經0.45 μm濾器過濾除去雜質備用。選取5.0 g預處理過的H103樹脂裝入富集容器底部，在料液罐中裝入400 mL干紅葡萄酒，連接好富集裝置，開動振蕩器，調節其振蕩頻率為140 次/min，然后開啟蠕動泵，調節轉速為50 r/min，流量為60 mL/min，開始富集酒樣中的白藜蘆醇。初次富集結束后，關閉裝置，流出液再次裝入儲液罐中，重復操作，進行二次吸附[18]。結束后，將吸附樹脂取出加熱烘干，均勻鋪在培養皿上。

1.3.3 干紅葡萄酒的高光譜數據采集

1.3.3.1 參數確定

選用N17E-NIR近紅外高光譜成像系統。圖像采集前，需打開高光譜儀器預熱30 min。

吸附樹脂表面粗糙程度造成光源發生漫發射，影響高光譜信息。同時，在光譜圖像信息采集的過程中存在噪聲干擾，降低了光譜數據采集的準確性。因此，在采集樣本高光譜數據前，需要采集黑、白圖像以減弱CCD相機暗電流和高光譜成像系統光源變化對采集樣本圖像質量的影響。依據下式進行校正[19-21]：

式中：RC為校正后光譜圖像強度：IR為原始光譜圖像強度；D為黑板圖像強度；IW為白板圖像強度。

為避免環境光線和噪音的干擾，樣品的圖像采集過程在暗箱中進行[22]。預先根據光源的照度設定好CCD相機的曝光時間，以保證圖像清晰[23]。經反復調整，確定高光譜成像系統的最佳參數值為曝光時間10 ms，圖像采集速率13 mm/s，物距2 cm。

1.3.3.2 高光譜數據采集

實驗過程中，將樣本逐個放于載物臺上，關閉暗箱門，連接位移平臺控制電機，開始掃描，獲取900～1 700 nm波段的高光譜圖像信息。為減少背景圖像中冗余信息的影響，采用軟件ENVI V.4.6（美國Research System公司）進行裁剪[24]，選取2×2個像素點為感興趣區域，將平均光譜信息作為原始光譜進行分析。

2 結果與分析

2.1 大孔吸附樹脂富集效果

圖1 吸附前（a）、后（b）的H103大孔吸附樹脂Fig. 1 H103 macroporous resin before (a) and after (b) adsorption of resveratrol

如圖1所示，吸附后樹脂顏色明顯加深，松散度降低。高效液相色譜法分析H103樹脂用于富集裝置對葡萄酒中白藜蘆醇的吸附富集效果，檢測的色譜條件同1.3.1節，測定結果顯示流出液中基本不含白藜蘆醇，即H103樹脂對白藜蘆醇有很好的吸附效果。

2.2 原始光譜分析

圖2 900～1 700 nm檢測范圍內吸附樹脂樣品的原始光譜曲線Fig. 2 Original spectra of resin samples in the range of 900–1 700 nm

由圖2可以看出，170 個測試樣品的原始光譜曲線共獲取256 個波段，在970～1 000 nm之間樣本有較強的反射率，在1 000～1 100 nm之間有一個吸收峰，這是O—H的3 倍拉伸振動的合頻吸收峰。大部分光譜曲線具有相同的趨勢，干紅葡萄酒中白藜蘆醇含量高的樣本反射率高于白藜蘆醇含量低的樣本。其中波長在1 300～1 450 nm范圍內反射率差異有逐漸減小的趨勢；噪音明顯的波長在975 nm以下和1 630 nm以上，因此，選取975～1 630 nm光譜區域內（220 個波段）進行分析。

2.3 基于霍特林（Hotelling）T2檢驗的白藜蘆醇異常樣本檢測結果

圖3 白藜蘆醇含量樣本分布圖Fig. 3 Distribution of resveratrol content in resin samples

基于霍特林T2異常樣本檢測方法，檢測干紅葡萄酒中白藜蘆醇含量樣本的異常值[25]，如圖3所示，在選擇臨界極限5%時，白藜蘆醇含量模型中105、75、91、67、119號樣品明顯偏離圓心較遠，超出極限值，這是由于吸附樹脂中的成分含量復雜，不僅含有白藜蘆醇，也含有極少量葡萄酒中的花色苷等微量成分，光譜中包含了多種元素信息，在測定單一元素時其他元素等各種因素都會對實驗結果產生影響。此外，雖然在獲取實驗數據時采用了一定的誤差處理方法，但仍存在一些隨機誤差，如高頻隨機噪聲、基線漂移、樣品表面差異等。因此，結合圖3可以得出，5%顯著差異時，以上觀測值的標號值對應的樣本是異常樣本。剔除異常樣本后，輸入樣本的光譜數據及化學測定值，利用The Unscrambler X軟件建立偏最小二乘回歸（partial least squares regression，PLSR）模型，得到葡萄酒中白藜蘆醇含量PLSR校正模型和預測模型，其校正集相關系數Rc2為0.731 2，校正均方根誤差（root mean square error of the corrections，RMSEC）為0.056 2；預測集相關系數Rp2為0.705 0，預測均方根誤差（root mean square error of the predictions，RMSEP）為0.059 1，說明剔除異常樣本后的預測含量與真實含量相關性良好。

2.4 白藜蘆醇含量樣本集劃分

剔除異常樣本后，分別用選樣本（Kennard-Stone，KS）法、X-Y共生距離（Sample set partitioning based on joint X-Y distances，SPXY）法、隨機選擇（random select，RS）法按照3∶1的比例將165 個白藜蘆醇含量樣本集劃分成校正集（120 個樣本）和預測集（45 個樣本），如表1所示。

表1 不同方法劃分樣品集后校正集與預測集中白藜蘆醇含量的統計結果Table 1 Statistical results of resveratrol content in calibration and prediction sets established by different methods

通過對總體均值和標準差的計算，得到總體均值和標準差分別為0.387 mg/L和0.099 mg/L，由表1可以看出，KS法所得校正集和預測集的均值與樣本集總體均值相差較小，分別為0.004 mg/L和0.025 5 mg/L；SPXY法所得校正集和預測集的均值與樣本集總體均值相差為0.005 8 mg/L和0.029 7 mg/L；RS法所得校正集和預測集的均值與樣本集總體均值相差較大，分別為0.015 3 mg/L和0.036 1 mg/L。這說明KS法所得校正集和預測集的數據分布比RS法和SPXY法更均勻。因此，3 種劃分方法比較而言，KS法更適于劃分干紅葡萄酒中白藜蘆醇含量樣本集。

為進一步對劃分方法進行比較，研究3 種樣本集劃分方法對干紅葡萄酒中白藜蘆醇含量預測模型性能的影響，比較了由KS法、SPXY法、RS法所得校正集光譜經不同光譜預處理后所建模型的性能參數，如表2所示。

表2 基于3 種樣品劃分方法的白藜蘆醇含量PLSR分析模型結果Table 2 The results of PLSR analysis of resveratrol content based on three sample partitioning methods

由表2可以看出，由KS法劃分干紅葡萄酒中白藜蘆醇含量樣本集，所得的PLSR模型Rp2為0.768 7，RMSEP為0.053 1；由SPXY法劃分白藜蘆醇含量樣本集，所得的PLSR模型R2p為0.736 5，RMSEP為0.053 4；由RS法劃分白藜蘆醇含量樣本集，所得的PLSR模型R2p為0.749 8，RMSEP為0.053 2。KS法劃分后建立的模型性能明顯優于SPXY法，其Rp2提升0.032 2，RMSEP減小0.000 3，相比于RS法，其Rp2提升0.018 9，RMSEP減小0.000 1。故由表1、2可知，KS法最適于劃分干紅葡萄酒中白藜蘆醇含量樣本集。

2.5 光譜預處理方法選擇與模型的建立

2.5.1 白藜蘆醇含量的PLSR模型建立

為了消除光譜曲線上的噪音與其他無關信息的干擾，提取出有用信號，增強分析信息，需要對原始光譜進行光譜預處理[26-27]。實驗中，樣本集由霍特林T2統計檢驗剔除異常樣本后，采用KS法按照校正集和預測集3∶1的比例劃分，經不同光譜預處理方法處理后，建立PLSR模型，如表3所示。

表3 不同光譜預處理后白藜蘆醇含量的PLSR模型結果Table 3 Parameters of PLSR models developed by different spectral pretreatments

由表3可以看出，標準正態變換（standard normal variate，SNV）方法預處理后所建PLSR模型的性能參數最優，其Rp2為0.782 4，RMSEP為0.050 2，較原始數據的預測模型相比，Rp2提高了0.013 7，RMSEP減小0.002 9。經SNV預處理后建立PLSR校正集、預測集模型，如圖4所示。因此，選擇SNV為建立白藜蘆醇含量樣本集PLSR模型的最優光譜預處理方法。

圖4 PLSR-SNV模型校正（a）與預測（b）效果圖Fig. 4 Plots for calibration (a) and prediction sets (b) by PLSR-SNV model

2.5.2 白藜蘆醇含量主成分回歸（principal component regression，PCR）模型建立

與PLSR模型類似，用KS法按照校正集和預測集3∶1的比例劃分樣本，依照最優光譜預處理快速選擇方法，經不同的光譜預處理方法預處理后，建立干紅葡萄酒中白藜蘆醇含量的PCR模型，如表4所示。

表4 不同光譜預處理后白藜蘆醇含量的PCR模型結果Table 4 Parameters of PCR models developed by different spectral pretreatments

由表4可以看出，經SNV＋MC預處理后所建PCR模型的性能參數最優，其R2p為0.716 5、RMSEP為0.058 3，OSC＋MC處理后建模效果次之，R2p為0.706 4、RMSEP為0.058 5。因此，依照最優光譜預處理快速選擇方法將兩者結合，得到SNV＋OSC＋MC的預處理方法，用組合的預處理方法處理建模，其Rp2為0.585 3、RMSEP為0.068 5，不及SNV＋MC方法。經SNV＋MC預處理后建立的干紅葡萄酒中白藜蘆醇含量PCR校正級、預測級模型，如圖5所示。因此，選擇SNV＋MC為建立白藜蘆醇含量樣本集PCR模型的最優光譜預處理方法。

圖5 PCR-SNV-MC模型校正（a）與預測（b）效果圖Fig. 5 Plots for calibration (a) and prediction sets (b) by PCR-SNV-MC model

2.5.3 白藜蘆醇含量多元線性回歸（multiple linear regression，MLR）模型建立

采用多種光譜預處理方法對剔除異常樣本后的樣本集光譜進行預處理，用KS法按照校正集和預測集3∶1的比例劃分樣本，建立干紅葡萄酒中白藜蘆醇含量的MLR模型，如表5所示。

表5 不同光譜預處理后白藜蘆醇含量的MLR模型結果Table 5 Parameters of MLR models developed by different spectral pretreatments

由表5可以看出，采用單獨的光譜預處理方法處理后所得白藜蘆醇含量MLR模型結果差異很大，其中，經S-G平滑預處理后模型的效果最優，其Rp2為0.701 3、RMSEP為0.058 9；OSC預處理效果次優，R2p為0.688 6、RMSEP為0.060 0；依照最優光譜預處理快速選擇方法，將S-G平滑與OSC預處理方法相組合。經S-G平滑＋OSC預處理后，得到模型的R2p為0.683 5、RMSEP為0.060 7，模型的性能降低。經S-G平滑預處理后建立干紅葡萄酒中白藜蘆醇含量MLR校正級、預測級模型，如圖6所示。因此，選擇S-G平滑為建立白藜蘆醇含量樣本集MLR模型的最優光譜預處理方法。

圖6 MLR-S-G模型校正（a）與預測（b）效果圖Fig. 6 Plots for calibration (a) and prediction sets (b) by MLR-S-G model

2.5.4 白藜蘆醇含量不同模型性能比較

表6 不同建模方法所得的白藜蘆醇含量高光譜定量分析模型性能比較Table 6 Comparison of the performance of different models for the quantitative analysis of resveratrol content

白藜蘆醇含量樣本光譜經最優預處理方法處理后，分別采用PLSR、PCR、MLR方法建立模型，如表6所示。白藜蘆醇含量的PLSR模型最優，PCR模型次之，MLR模型較差。在白藜蘆醇含量的3 種模型中，PLSR模型性能優于MLR模型和PCR模型，這是因為PLSR分析是多元線性回歸分析、典型相關分析和主成分分析3 種方法的融合，它集中了這3 種方法的優點。

經SNV光譜預處理后，當主成分因子數為15時，白藜蘆醇含量PLSR模型性能參數R2c為0.813 8、RMSEC為0.047 7；R2p為0.782 4、RMSEP為0.050 2，校正分析誤差RPDc為2.201，預測分析誤差RPDp為2.231。顯然，RPDc值和RPDp值均介于1.75～2.5范圍內，所以，建立的白藜蘆醇含量PLSR模型可用作預測模型計算。

2.6 白藜蘆醇含量的高光譜特征波長的比較

表7 全波段與特征波段模型效果比較Table 7 Comparison of the performance of full band and characteristic band models

采用連續投影算法（successive projections algorithm，SPA）、競爭性自適應重加權（competitive adaptive reweighted sampling，CARS）法、無信息變量消除（uninformative variables elimination，UVE）法3 種特征波長選擇方法選擇光譜特征波長[30]，并對3 種方法所得的特征波長建模，如表7所示。可以看出，用SPA、CARS法、UVE法提取特征波長建模，雖然均減少了建模波點個數，但其所選出的白藜蘆醇含量特征波長建立的SPA-SNV-PLSR模型、CARS-SNV-PLSR模型、UVE-SNV-PLSR模型，3 個模型的各項評價指標均不及全波段模型，未能提高干紅葡萄酒中白藜蘆醇含量預測模型的性能。這是由于在對光譜信息做綜合提取時，雖能減少冗余波長的干擾，但只注重最具概括性的光譜波段信息，忽略了小貢獻率光譜波段對白藜蘆醇含量的解釋性，而全波段建模時能概括全部光譜信息。綜上，若要提高干紅葡萄酒中白藜蘆醇整體品質檢測效果，需獲得盡量全面的空間光譜信息，這樣建立的預測模型效果更好。

3 結 論

本研究針對高光譜技術檢測限高、靈敏度低的問題，將高光譜成像技術與大孔吸附樹脂、流化床技術融合，搭建富集裝置，把干紅葡萄酒中的微量白藜蘆醇濃縮至H103大孔吸附樹脂，采集光譜圖像信息并結合化學檢測方法，建立干紅葡萄酒中白藜蘆醇含量的預測模型。采用霍特林T2統計檢測方法剔除異常樣本，用KS、SPXY、RS 3種方法劃分樣本集，選取最優樣本劃分方法，經多種方法預處理后建立PLSR、PCR、MLR模型并優選模型。同時，采用SPA、CARS法、UVE法3種特征波長選擇算法提取特征波長并建模，比較全波段與特征波段的建模效果。結果表明，霍特林T2統計檢測方法剔除異常樣本后，KS算法最適于劃分樣本集，SNV法處理光譜數據后建立的SNV-PLSR模型預測效果最優，其Rc2為0.813 8，RMSEC為0.047 7；預測相關系數Rp2為0.782 4，RMSEP為0.050 2。應用高光譜圖像技術結合富集流化床裝置，所得SNV-PLSR模型能夠有效預測干紅葡萄酒中的白藜蘆醇含量，有效解決了高光譜技術在微量成分檢測限低的問題，為高光譜成像技術在痕量成分的檢測提供了新方法。

[1] 張貴娟, 楊濤, 羅非君, 等. 白藜蘆醇的提取與檢測方法研究進展[J]. 食品與機械, 2013, 29(2)∶ 234-237. DOI∶10.3969/j.issn.1003-5788.2013.02.057.

[2] 黃衛文, 李忠海, 黎繼烈, 等. 白藜蘆醇的合成研究進展[J]. 中南林業科技大學學報, 2010, 30(10)∶ 72-77. DOI∶10.14067/j.cnki.1673-923x.2010.10.025.

[3] FERNáNDEZ-MAR M I, MATEOS R, GARCíA-PARRILLA M C, el al. Bioactive compounds in wine∶ resveratrol, hydroxytyrosol and melatonin∶ a review[J]. Food Chemistry, 2012, 130∶ 797-813.DOI∶10.1016/j.foodchem.2011.08.023.

[4] 張煥麗, 李凡姝, 馬慧, 等. 巨峰葡萄皮中白藜蘆醇提取工藝的研究[J]. 農產品加工, 2016(9)∶ 29-33. DOI∶10.16693/j.cnki.1671-9646(X).2016.09.009.

[5] LI H G, XIA N, ULRICH F. Cardiovascular effects and molecular targets of resveratrol[J]. Nitric Oxide, 2012, 26(2)∶ 102-110.DOI∶10.1016/j.niox.2011.12.006.

[6] JUAN M E, ALFARAS I, PLANAS J M. Colorectal cancer chemoprevention by trans-resveratrol[J]. Pharmacological Research,2012, 65∶ 584-591. DOI∶10.1016/j.phrs.2012.03.010.

[7] LEE J G, YON J M, LIN C, et al. Combined treatment with capsaicin and resveratrol enhances neuroprotection against glutamate-induced toxicity in mouse cerebral cortical neurons[J]. Food and Chemical Toxicology, 2012, 50(11)∶ 3877-3885. DOI∶10.1016/j.fct.2012.08.040.

[8] BERTELLI A A, DAS D K. Grapes, wines, resveratrol and heart health[J]. Journal of Cardiovascular Pharmacology, 2009, 7(6)∶ 468-476. DOI∶10.1097/FJC.0b013e3181bfaff3.

[9] 呂中, 李菊, 符悅冠, 等. 抗癌藥物白藜蘆醇與血紅蛋白相互作用研究[J]. 華中師范大學學報(自然科學版), 2011, 45(1)∶ 68-71.

[10] BAUR J A, PEARSON K J, PRICE N L, et al. Resveratrol improves health and survival of mice on a high-calorie diet[J]. Nature, 2006,444∶ 337-342. DOI∶10.1038/nature05354.

[11] 張筱蕾, 劉飛, 聶鵬程, 等. 高光譜成像技術的油菜葉片氮含量及分布快速檢測[J]. 光譜學與光譜分析, 2014, 34(9)∶ 2513-2518.DOI∶10.3964/j.issn.1000-0593(2014)09-2513-06.

[12] 李蕾蕾, 王海霞, 黃潔燕, 等. 近紅外光譜法快速測定枇杷葉中熊果酸的含量[J]. 中國實驗方劑學雜志, 2013, 19(23)∶ 103-106.DOI∶10.11653 /syfj2013230103.

[13] 羅陽, 何建國, 賀曉光, 等. 農產品無損檢測中高光譜成像技術的應用研究[J]. 農機化研究, 2013(6)∶ 1-7. DOI∶10.13427/j.cnki.njyi.2013.06.011.

[14] 伍曉春. 高效液相色譜測定不同產地虎杖中白藜蘆醇的含量[J]. 生命科學儀器, 2009, 7(8)∶ 40-42. DOI∶10.3969/j.issn.1671-7929.2009.08.010.

[15] 潘麗軍, 馬道榮, 姜紹通, 等. 茶多酚的膨脹床吸附性能研究[J]. 食品科學, 2003, 24(10)∶ 45-48. DOI∶10.3321/j.issn∶1002-6630.2003.10.008.

[16] 路秀玲, 趙東旭, 金業濤, 等. 膨脹床吸附高效純化牛血紅蛋白[J]. 化工學報, 2003, 21(9)∶ 1257-1263. DOI∶10.3321/j.issn∶0438-1157.2003.09.019.

[17] 馮愈欽, 郭紅艷, 劉貴珊, 等. 寧夏葡萄酒中白藜蘆醇含量的高效液相色譜快速測定[J]. 食品研究與開發, 2017, 38(5)∶ 156-161.DOI∶10.3969/j.issn.1005-6521.2017.05.033.

[18] 郭紅艷. 高光譜結合流化床富集技術對葡萄酒中白藜蘆醇的快速檢測方法研究[D]. 銀川∶ 寧夏大學, 2016.

[19] 張保華, 李江波, 樊書祥, 等. 高光譜成像技術在果蔬品質與安全無損檢測中的原理及應用[J]. 光譜學與光譜分析, 2014, 34(10)∶ 2743-2751. DOI∶10.3964/j.issn.1000-0593(2014)10-2743-09.

[20] 高海龍, 李小昱, 徐森淼, 等. 透射和反射高光譜成像的馬鈴薯損傷檢測比較研究[J]. 光譜學與光譜分析, 2013, 33(12)∶ 3366-3371.DOI∶10.3964/j.issn.1000-0593(2013)12-3366-06.

[21] GIOVENZANA V, BEGHI R, CIVELLI R, et al. Optical techniques for rapid quality monitoring along minimally processed fruit and vegetable chain[J]. Trends in Food Science & Technology, 2015,46(2)∶ 331-338. DOI∶10.1016/j.tifs.2015.10.006.

[22] 郭紅艷, 劉貴珊, 吳龍國, 等. 基于高光譜成像的馬鈴薯環腐病無損檢測[J]. 食品科學, 2016, 37(12)∶ 203-207. DOI∶10.7506/spkx1002-6630-201612036.

[23] ALEXANDRINO G L, KHORASANI M R, AMIGO J M, et al. Monitoring of multiple solid-state transformations at tablet surfaces using multi-series near-infrared hyperspectral imaging and multivariate curve resolution[J]. European Journal of Pharmaceutics and Biopharmaceutics, 2015, 93∶ 224-230. DOI∶10.1016/j.ejpb.2015.03.034.

[24] 丁佳興, 吳龍國, 何建國, 等. 高光譜成像技術對靈武長棗果皮強度的無損檢測[J]. 食品工業科技, 2016, 37(24)∶ 58-62; 68.DOI∶10.13386/j.issn1002-0306.2016.24.003.

[25] 盧文麗, 王偉, 張亞黎, 等. 霍特林T2檢驗及多元方差分析在生存質量研究中的應用[J]. 中國醫院統計, 2002, 9(4)∶ 222-223.

[26] 馮愈欽, 吳龍國, 何建國, 等. 基于高光譜成像技術的長棗不同保藏溫度的可溶性固形物含量檢測方法[J]. 發光學報, 2016, 37(8)∶1014-1022. DOI∶10.3788 /fgxb20163708.1014.

[27] 王松磊, 吳龍國, 康寧波, 等. 基于高光譜圖譜融合技術的寧夏灘羊肉嫩度檢測方法研究[J]. 光電子·激光, 2016, 27(9)∶ 987-995.DOI∶10.16136/j.joel.2016.09.0824.

[28] 丁輕針, 劉玲玲, 武彥文, 等. 基于FTIR的芝麻油真偽鑒別和摻偽定量分析模型[J]. 光譜學與光譜分析, 2014, 34(10)∶ 2690-2695.DOI∶10.3964/j.issn.1000-0593(2014)10-2690-06.

[29] 劉旭華, 閔順耕, 何雄奎, 等. 近紅外光譜逆回歸降維定量分析模型[J]. 光譜學與光譜分析, 2011, 31(8)∶ 2098-2101. DOI∶10.3964/j.is sn.1000-0593(2011)08-2098-04.

[30] 郭志明. 基于近紅外光譜及成像的蘋果品質無損檢測方法和裝置研究[D]. 北京∶ 中國農業大學, 2015.

Algorithm Optimization for Fast Detection of Resveratrol Content in Wine by Hyperspectral Imaging

FANG Mengmeng, LIU Guishan*, HE Jianguo, FENG Yuqin, GUO Hongyan, DING Jiaxing, YANG Xiaoyu
(Non-Destructive Detection Laboratory of Agricultural Products, School of Agriculture, Ningxia University, Yinchuan 750021, China)

In this experiment, fluidized-bed enrichment of trace resveratrol in red wine was carried out by macroporous resin adsorption and hyperspectral images of the resin samples were acquired. The prediction models established using various spectral pretreatments were compared for obtaining the optimal algorithm. The results showed that the partial least squares regression (PLSR) model established by removing abnormal samples using Hotelling T2test method, dividing the sample sets using the KS algorithm, and pretreating the spectral data using standard normal variate (SNV) method exhibited the best prediction performance with correlation coefficient of correction (Rc2), root mean square error of calibration (RMSEC),correlation coefficient of prediction (R2p) and root mean square error of prediction (RMSEP) of 0.813 8, 0.047 7, 0.782 4, and 0.050 2, respectively. Hyperspectral imaging can provide a new method for detecting trace components.

hyperspectral technology; resveratrol; fluidized bed; enrichment; algorithm optimization

DOI∶10.7506/spkx1002-6630-201724014

S123

A

1002-6630（2017）24-0087-07

房盟盟, 劉貴珊, 何建國, 等. 紅葡萄酒中白藜蘆醇含量的高光譜快速檢測算法優化[J]. 食品科學, 2017, 38(24): 87-93.

10.7506/spkx1002-6630-201724014. http://www.spkx.net.cn

FANG Mengmeng, LIU Guishan, HE Jianguo, et al. Algorithm optimization for fast detection of resveratrol content in wine by hyperspectral imaging[J]. Food Science, 2017, 38(24)∶ 87-93. (in Chinese with English abstract) DOI∶10.7506/spkx1002-6630-201724014. http∶//www.spkx.net.cn

2017-05-09

國家自然科學基金青年科學基金項目（31401480）；中央財政支持地方高校改革發展資金——食品學科建設項目（2017）

房盟盟（1993—），女，碩士研究生，研究方向為農產品及食品光學無損檢測。E-mail：2543675591@qq.com

*通信作者：劉貴珊（1979—），男，副教授，博士，研究方向為農產品及食品光學無損檢測。E-mail：liugs@nxu.edu.cn