蘋果可溶性固形物的可見/近紅外無損檢測

孟慶龍，尚靜，黃人帥，陳露濤，張艷

1(貴陽學院 食品與制藥工程學院，貴州 貴陽，550005) 2(貴陽學院 農產品無損檢測工程研究中心，貴州 貴陽，550005)

我國是水果生產大國，其中蘋果的種植面積以及總產量排名世界第一，但是因我國蘋果的采后分級技術相對落后，使其品質難以把控，不能滿足高端市場的需求。水果果實的可溶性固形物含量(soluble solids content, SSC)是衡量水果口感和營養價值的關鍵指標，也是判斷水果成熟度的主要依據，所以檢測蘋果的SSC對于判斷其內部品質和采收時間具有非常重要的意義。

近年來，諸多學者采用折射儀測量果汁的糖度來獲取水果的SSC[1-2]，該方法的最大缺點就是有損檢測，需要破壞被檢測對象，而基于高光譜成像技術的無損檢測恰好可以彌補不足。高光譜成像技術集圖像信息和光譜信息于一體，具有分析速度快、無污染、無損傷等優勢，深受國內外學者的青睞，被廣泛應用于工業[3]、食品業[4-9]、農業[10-11]等領域。近年來，國內外科研工作者已利用高光譜技術開展了關于獼猴桃[1,12]、梨[13-15]、荔枝[16]和藍莓[17-18]等水果SSC的無損檢測研究，并取得了較好的研究成果。而采用高光譜成像技術結合誤差反向傳播(error back propagation, BP)網絡以及多元線性回歸(multiple linear regression, MLR)對蘋果SSC的無損檢測研究相對較少。

本文采用高光譜圖像采集系統采集采后儲藏期間“富士”蘋果的高光譜圖像，并提取感興趣區域的反射光譜；應用連續投影算法(successive projection algorithm，SPA)和競爭性自適應重加權算法(competitive adaptive reweighted sampling，CARS)對預處理后的光譜數據進行降維，最終基于特征光譜建立了預測蘋果SSC的BP網絡模型以及MLR模型，以期為蘋果SSC的檢測提供一種快速、無損的方法。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

新鮮“富士”蘋果,購買于超市，選取表面無損傷的蘋果120個，將其編號儲藏在室溫(22±2)℃條件下，取樣間隔為1 d，每次取樣30個，共取樣4次，這樣目的是使建立的預測模型可以預測范圍相對較大的SSC值，增加其適用性。

高光譜圖像采集系統(GaiaField-F-V10)，四川雙利合譜科技有限公司，系統結構如圖1所示。

1-CCD相機;2-成像光譜儀(圖像空間分辨率為696×700); 3-鏡頭;4-溴鎢燈光源;5-電動平移臺;6-暗箱;7-高性能計算機圖1 高光譜圖像采集系統示意圖Fig.1 Schematic diagram of hyperspectral imaging acquisition system

ATAGO PAL-α數字手持袖珍折射儀，日本Atago公司；TD4Z-WS臺式低速離心機，湖南湘立科學儀器有限公司；JYZ-V911榨汁機，九陽股份有限公司。

1.2 試驗方法

1.2.1 高光譜圖像采集與校正

將蘋果樣品放在暗箱中的電動平移臺上，調整采集系統的參數確保能采集到清晰又不失真的高光譜圖像。相機的曝光時間是9.5 ms，蘋果樣本距離鏡頭約40 cm，電動平移臺的移動速度是1.35 cm/s。然后，對待檢測樣本逐一掃描，采集所有蘋果樣本的高光譜圖像。最后，采集全白和全黑的標定圖像對原始高光譜圖像進行校正。

1.2.2 蘋果SSC的測定

在獲取蘋果高光譜圖像后立即進行SSC的測定。先將蘋果樣本切成小塊后榨汁，于3 000 r/min下離心5 min，然后將蘋果汁涂抹在折光棱鏡的鏡面上，連續按測量鍵按鈕多次，當最后液晶顯示屏3次顯示值一致時記錄該值，每個樣本分別測量多次的平均值作為其實測值。

1.2.3 樣本集劃分

采用基于聯合X-Y距離的樣本劃分法(sample set partitioning based on joint x-y distances，SPXY)[19]將120個蘋果樣本劃分為90個校正集樣本和30個預測集樣本。蘋果SSC的統計結果見表1。從表1可知，校正集中蘋果樣本SSC相比預測集具有較寬的范圍，有助于后續建立良好的預測模型。

表1 蘋果可溶性固形物含量的統計結果Table 1 Statistics results of SSC of apples

1.3 光譜分析及模型評價

1.3.1 光譜預處理

在建模之前需對光譜數據進行預處理，試驗采用二階導數(second derivative, SD)、標準正態變換(standard normal variation, SNV)、多元散射校正(multi-scatter calibration, MSC)3種光譜預處理方法[20]對光譜數據進行預處理，并比較它們對全光譜模型的影響。光譜數據處理在ENVI 5.4和MATLAB R2016b軟件平臺中完成。

1.3.2 建模方法及模型評價

試驗采用SPA和CARS對原始光譜數據進行降維。采用BP網絡和MLR建立蘋果SSC的預測模型，其中BP網絡是一種多層前饋神經網絡，其輸入信號從輸入層經隱含層到輸出層，能夠實現輸入與輸出之間的高度非線性映射，而MLR是建立自變量X(光譜數據)和因變量Y(SSC實測值)之間的線性回歸方程。以校正集的相關系數(rc)及其均方根誤差(root mean square error of calibration set，RMSEC)和預測集的相關系數(rp)及其均方根誤差(root mean square error of prediction set，RMSEP)作為判別模型性能的指標。

2 結果與分析

2.1 光譜反射率及預處理

蘋果樣本的原始光譜以及經過SNV、MSC和SD預處理后的反射光譜(感興趣區域為整個蘋果樣本)如圖2所示。為了進一步分析3種光譜預處理方法(SNV、MSC和 SD)對BP網絡預測模型的檢測效果，分別將原始光譜以及經過3種光譜預處理后的光譜輸入BP網絡模型中建模，其結果如表2所示。從表2可知，經SD預處理后建立的BP預測模型具有最高的rp(0.87)以及最小的RMSEP(0.52)，說明相比于SNV和MSC，SD光譜預處理方法更好，因此本文采用SD對原始光譜數據進行預處理。

2.2 光譜數據降維

2.2.1 采用SPA篩選特征光譜

采用SPA篩選特征光譜時，計算不同有效波長對應的RMSEP，常常依據最小的RMSEP值選定最有效的特征光譜。RMSEP隨SPA中有效波長數的變化規律如圖3-a所示，RMSEP值隨有效波長數的增加而減小，當有效波長數超過5時，RMSEP變化不明顯，因此選取5個波長作為特征光譜，采用SPA選取的5個特征光譜分布如圖3-b所示。

a-原始光譜；b-SNV預處理；c-MSC預處理；d-SD預處理圖2 經過不同光譜預處理后得到的反射光譜Fig.2 Reflectance spectra after different spectra preprocessings

表2 基于不同光譜預處理方法的BP模型對蘋果 可溶性固形物含量的檢測結果Table 2 SSC prediction results of apples by BP model based on different spectra preprocessing methods

a-RMSEP隨SPA中有效波長數的變化規律； b-選取的特征波長圖3 基于SPA算法從全光譜中提取特征波長Fig.3 Characteristic wavelengths selection from full spectra by SPA algorithm

2.2.2 采用CARS篩選特征光譜

在采用CARS篩選特征光譜時，將蒙特卡洛采樣次數設定為50次，利用5折交叉驗證法計算所建立的PLS模型中的交叉驗證均方根誤差(root mean square error of cross-validation,RMSECV)，結果如圖4所示。從圖4-a可知,RMSECV值隨著采樣次數的增加呈先減小后增加的趨勢，當采樣次數達到19時，RMSECV值最小，本文得到的最優波長集包含有43個特征波長，提取的特征光譜分布如圖4-b所示。

a-不同采樣次數下RMSECV的變化規律； b-選取的特征波長圖4 基于CARS算法從全光譜中提取特征波長Fig.4 Characteristic wavelengths selection from full spectra by CARS algorithm

2.3 BP網絡模型建模結果

分別將經SPA和CARS篩選的特征光譜輸入BP網絡模型以及MLR模型中，基于不同波長選取方法的BP網絡模型以及MLR模型對蘋果SSC的檢測結果見表3。

表3 基于不同波長選取方法的BP和MLR模型對蘋果 可溶性固形物含量的檢測結果Table 3 SSC prediction results of apples by BP and MLR model based on different variable selection methods

從表3可知，SPA-BP模型具有最高的rp(0.87)和最小的RMSEP(0.52)，說明SPA-BP模型具有最好的預測性能。SPA-MLR模型的校正性能和預測性能均劣于SPA-BP模型。雖然CARS-MLR模型的校正性能較好(rc=0.95，RMSEC=0.33)，但是其預測性能劣于SPA-BP模型。另外采用SPA特征波長選擇方法從256個全光譜波段中提取了5個特征變量作為BP網絡的光譜輸入，明顯提升了BP網絡模型的運行效率。由此表明基于SPA提取的特征光譜建立的BP網絡模型對蘋果SSC的無損檢測具有良好的預測能力，可實現蘋果SSC的快速無損檢測。蘋果SSC的實測值和預測值如圖5所示。

圖5 蘋果可溶性固形物含量的預測結果Fig.5 Prediction results of SSC of apples

3 結論

(1)原始光譜中除了包含自身有用信息外，外界不確定因素(如光的散射以及環境噪聲等)也會對建模效果產生一定影響，因此通過綜合比較3種光譜預處理方法(SD、SNV和MSC)對預測模型的檢測效果表明，SD預處理方法相比于SNV和MSC更好。

(2)為解決高光譜成像技術在水果品質無損檢測中存在數據量冗余的難題，對預處理后的光譜數據降維，結果表明,應用SPA和CARS分別從256個全光譜中篩選了5個和43個特征波長，明顯提升了預測模型的運行效率。

(3)為得到蘋果SSC最優預測模型，采用BP網絡模型和MLR模型對SPA和CARS算法提取的特征光譜分別建模，結果表明：基于特征光譜建立的SPA-BP網絡模型預測性能最優，其相關系數rp為0.87，均方根誤差RMSEP為0.52，可應用于蘋果SSC的無損檢測。