蘋果貯藏室氣體3D熒光特征信息小波包表征與腐敗預警

于慧春 李 迎 殷 勇 袁云霞 李建盟

(河南科技大學食品與生物工程學院， 洛陽 471023)

0 引言

在蘋果貯藏期間，實現對其腐敗預警十分必要。目前，對果蔬貯藏中腐敗變質過程的研究多采用感官評定[1]和理化指標檢測[2]，這些方法主觀性強或者處理過程繁瑣。近年來，光譜檢測技術被越來越多地用于果蔬品質檢測，但是光譜檢測需要隨機檢測大量的樣本，且樣本間具有個體差異性，檢測結果無法真正體現貯藏室內蘋果整體質量的變化。在果蔬貯藏過程中，貯藏室空氣中浮游微生物及氣體組成與果蔬品質變化密切相關。因此，通過對果蔬貯藏室氣體的檢測和分析，可以反映貯藏過程中果蔬的品質變化[3-5]。

3D熒光光譜技術因其高靈敏度、多組分選擇性、熒光信息豐富等優點[6]，在環境、醫藥、食品等[7]領域得到廣泛應用。因此，3D熒光光譜技術可用于分析蘋果貯藏過程中的氣體環境，并實現蘋果貯藏過程中的腐敗預警。要實現蘋果的腐敗預警，貯藏室空氣熒光特征信息的有效表征是關鍵，但是常用的3D熒光光譜信息分析方法，如主成分分析[8-9]、平行因子分析[10-11]、交替三線性分解[12-13]等在熒光特征信息的提取過程中，需要結合被測對象具體品質指標，分別提取激發特征波長和發射特征波長，這不但計算過程較為復雜，而且存在一定局限：所提取的激發和發射特征波長會因被測對象品種變化而不同，缺乏適用性；品質指標僅是被測對象某一方面屬性的表征，因此以品質指標作為指導提取熒光特征信息不能有效表征被測對象整體品質變化。

小波包(Wavelet packet)分解能同時獲取信號的低頻和高頻分量[14]，在獲取低頻和高頻信息的同時剔除冗余信息，既可以實現對熒光數據的壓縮，提高數據分析的精度，降低計算的難度，又可全面提取被測對象的表征信息[15-16]。因此，本文提出一種基于小波包分解的3D熒光特征信息提取方法。該方法首先按激發波長順序將其對應的發射光譜首尾相連展開成一維數據向量的形式，然后采用小波包對其進行分解，提取分解后的低頻系數集作為熒光光譜特征向量。選用兩批不同品種蘋果貯藏室的氣體作為研究對象進行研究，以檢驗研究方法的有效性。

1 數據獲取

1.1 實驗材料

第1批蘋果，品種為山東煙臺紅富士，總質量350 kg，于2020年10月14日購于超市。常溫貯藏，貯藏室溫度波動范圍為18～20℃，相對濕度波動范圍為53%～65%。

第2批蘋果，品種為山西紅富士，總質量為350 kg，于2020年12月14日購于超市。常溫貯藏，貯藏室溫度波動范圍為12～16℃，相對濕度波動范圍為58%～65%。

兩批蘋果購買后即放入貯藏室，并開始每天對蘋果貯藏室氣體進行采集和3D熒光光譜檢測。同時每天都對貯藏蘋果的pH值、質量損失值、相對電導率、可溶性固形物(TSS)含量、可滴定酸(SA)含量和糖酸比6種生理生化指標[17]進行測試。由于在貯藏第20天左右，蘋果表皮出現明顯的深色褐斑，腐敗現象明顯，失去食用價值，因此測試過程在第20天結束。

1.2 檢測方法

1.2.1貯藏室氣體的采集與處理

將裝有4 mL滅菌生理鹽水(0.9 g/mL)的玻璃培養皿，放入HKM-Ⅱ型空氣浮游微生物采樣器(廣東環凱微生物科技有限責任公司)中，設置空氣采樣器的采樣量為1 000 L，采集10 min。為了保證采樣的均勻性，將采樣器放置在貯藏室中央位置。采樣結束后，將樣品收集定容于4 mL離心管中，TG16A型離心機(上海盧湘儀離心機儀器有限公司)轉速10 000 r/min離心1 min后舍棄上清液，取剩余2 mL樣液用振蕩器混勻30 s后，進行3D熒光檢測[3-5]。

1.2.23D熒光光譜檢測

圖1 紫外增強型三維熒光儀結構示意圖Fig.1 Schematic of enhanced three dimensional fluorescence spectroscopy1.發射單色儀 2.CCD檢測儀 3.樣品池 4.激發單色儀 5.紫外增強氙燈 6.便攜式計算機

3D熒光光譜采集儀器為實驗室自行設計的紫外增強型光譜儀,如圖1所示。激發光源為150 W紫外增強型連續氙燈，激發、發射帶寬度均為5 nm,波長精度為±1 nm,信噪比大于800，積分時間為0.1～24 s，主要部件及參數如表1所示。實驗采用3D熒光掃描模式采集數據，激發波長范圍設置為300～400 nm，步長為5 nm，共21條激發波長，積分時間為1 s；發射波長范圍設置為260～560 nm，步長為4 nm，共76條發射波長，積分時間為1 s。檢測樣本容器為2 mm×2 mm(底面長×底面寬)、容量0.7 mL的石英狹縫微量熒光比色皿。

表1 三維熒光光譜儀主要部件及參數Tab.1 Main parts and parameters of three dimensional fluorescence spectrometer

1.2.3蘋果理化指標檢測

(1)pH值

實驗當天從貯藏室不同位置上隨機選取3個蘋果，將蘋果去皮，取果實赤道部位果肉10 g，放入勻漿機，加入蒸餾水90 mL，每次勻漿時間60 s，然后用3層紗布過濾以去除浮沫及濾渣，用pH計(上海雷磁有限責任公司)進行測試。

每個蘋果重復3次，共進行9個重復實驗，取平均值。

(2)相對電導率

相對電導率可以體現果蔬組織細胞膜通透性的變化，可用以表征貯藏過程中果肉細胞的衰老程度。

實驗當天從貯藏室不同位置上隨機選取3個蘋果，去皮，在果實赤道部位間隔均勻切取厚度為2 mm的1 cm×1 cm的果肉10塊，放于錐形瓶中，加30 mL蒸餾水，用保鮮膜封口，25℃搖床中振蕩30 min后取出，用濾紙吸干切片上水分，在錐形瓶中重新加入20 mL蒸餾水，靜止30 min后，用 DDS-307型電導率儀(上海雷磁有限責任公司)測量此時電導率W1，將測量好的樣本重新蓋上薄膜密封，用電爐煮沸10 min，冷卻至室溫(20℃)，測量此時電導率W2。相對電導率W計算公式為

(1)

每個蘋果重復3次，共進行9個重復實驗，取平均值。

(3)可溶性固形物含量、可滴定酸含量以及糖酸比

糖酸比是評價果蔬風味的重要指標，也與其品質密切相關。實驗當天從貯藏室不同位置上隨機選取3個蘋果，糖酸比計算公式為

(2)

式中SST——可溶性固形物質量分數

TA——可滴定酸質量分數

可溶性固形物含量用ATAGO N-8α型手持折光儀(上海人和儀器有限責任公司)測量，稱取10 g果肉，研缽研磨后用2層紗布擠出濾液，取濾液，滴在手持折光儀上，讀取數值，重復3次，取平均值。

可滴定酸含量利用酸堿中和滴定法測量。取10 g不同部位果肉，研缽中研至勻漿，后移至100 mL容量瓶中定容，搖勻。75～80℃水浴加熱30 min后冷卻至室溫，2層紗布過濾取濾液。于錐形瓶中加入20 mL濾液、3～5滴0.5 mol/L的酚酞溶液，用0.1 mol/L的NaOH標準溶液進行滴定，當溶液初現粉色且30 s內不褪色即為滴定終點，記錄所消耗的NaOH體積。重復3次，取平均值。可滴定酸質量分數計算公式為

(3)

式中C——氫氧化鈉標準溶液濃度，取0.1 mol/L

V1——滴定時所消耗的氫氧化鈉標準溶液體積，mL

V0——吸取滴定用的樣液體積，mL

m——試樣質量, g

(4)質量損失值

每天對貯藏室中不同位置上固定選出的6個蘋果檢測其質量，并求其平均值Ai，質量損失值A為Ai(i=1,2,…,20)與貯藏第1日質量A1的差值。

2 數據處理

2.1 數據預處理

檢測到的3D熒光數據中除了包含有表征樣品信息的熒光信號，還包含有瑞利散射、拉曼散射等干擾信息，會影響樣品熒光信號，因此，首先用插值法消除瑞利散射，同時為進一步減少環境及噪聲的影響，再對熒光光譜進行SG(Savitzky-Golay)卷積平滑處理[18-19]。

2.2 小波包變換

小波包變換(Wavelet packet transform)[20]既可以對低頻部分信號進行分解，也可以對高頻部分信號進行分解，將時頻平面劃分得更加細致，并能夠根據被分析信號的特征，自適應地選擇相似度高的頻帶，進一步提高時頻與信號頻的匹配度，從而提高信號的分析能力。這種分解既可以實現對熒光數據的壓縮，提高數據分析的精度，降低計算的難度，又可全面提取被測對象的表征信息[21]。在小波包的變換函數中，sym小波函數具有較好的對稱性和正交性，可減少分解時和重構時的相位失真。由于原始信號與小波基函數的相似性，小波系數即為小波基函數與原始信號相似的系數。因此，選用3層sym4小波包變換對熒光數據進行分解，用第3層的低頻尺度分量系數集作為特征向量。

2.3 偏最小二乘

偏最小二乘(Partial least squares, PLS)[22]是一種結合了主成分分析、典型相關分析和線性回歸分析的分析方法，可以同時實現回歸建模、數據結構簡化以及變量間的相關性分析，提取出反映整體信息的最有效的數據。

2.4 聚類分析

聚類分析(Spectral clustering)[22]又稱層次聚類，是最常使用的聚類算法之一。以標準歐氏距離為分類依據，距離越小相關性越大，因此，根據蘋果貯藏室空氣熒光特征信息的聚類分析結果，來確定蘋果的腐敗基準，為貯藏過程中蘋果的腐敗預警模型構建奠定基礎。

2.5 馬氏距離

馬氏距離(Mahalanobis distance, MD)[22]是一種常用的計算兩個未知樣本集相似度的方法[23-24]。樣品間的馬氏距離是由標準化數據和中心化數據計算出，不受量綱的影響，并且可以排除變量之間相關性的干擾。因此，可以通過計算不同貯藏日期空氣熒光特征信息與腐敗基準日空氣熒光信息間的馬氏距離，來判斷貯藏期間蘋果與腐敗日蘋果的近似度。馬氏距離越小，說明貯藏蘋果越接近腐敗日蘋果，由此實現蘋果腐敗的預警。馬氏距離計算公式為

d2=(xi-y)S-1(xi-y)T

(4)

式中xi——第i個貯藏日的特征向量

y——腐敗基準日的特征向量

S——腐敗基準日的協方差矩陣

3 結果與分析

3.1 理化指標結果

兩批蘋果所測量的6個理化指標如表2、3所示。

從表2可以看出，第1批蘋果隨著貯藏時間的延長，蘋果的pH值、可溶性固形物含量、相對電導率、糖酸比都呈現上升趨勢，可滴定酸質量分數呈現下降趨勢。從表3可以看出，第2批蘋果在貯藏過程中，理化指標呈現一定的波動，但是pH值、相對電導率呈現上升趨勢，與第1批蘋果的相應指標一致；可溶性固形物含量呈現先升后降的趨勢、可滴定酸質量分數呈現先降后升的趨勢，糖酸比呈現先升后降的趨勢。

表2 第1批蘋果理化指標測試結果Tab.2 Physical and chemical data of the first batch of apples

表3 第2批蘋果理化指標測試結果Tab.3 Physical and chemical data of the second batch of apples

3.2 預處理結果

在貯藏過程中，每天對蘋果貯藏室空氣進行采樣和3D熒光檢測，原始熒光光譜圖如圖2a所示，可以看出原始貯藏室空氣的原始熒光信號存在較強的瑞利散射，掩蓋了原始光譜中的有用信息。為獲得較好的貯藏室空氣3D熒光信號，采用插值法和SG卷積平滑對原始熒光光譜進行預處理，去除瑞利散射和噪聲等環境因素的影響，預處理后的熒光光譜圖如圖2b所示，可以看出經過預處理后的熒光光譜圖，樣品峰更加突出，等高線圖邊際線更平滑，有利于進一步的數據分析。

圖2 處理前后熒光光譜圖Fig.2 Fluorescence spectra before and after treatment

3.3 特征向量提取結果

3D熒光光譜數據是由激發波長、發射波長、熒光強度構成的3D數據塊，本研究中激發波長有(400-300)/5=21個，發射波長有(560-260)/4=76個，因此，共得到對應激發波長-發射波長位置上的熒光強度值有21×76=1 596個。

將每條激發波長下的發射波長展開，并按照激發波長順序數將所有發射波長以接龍的形式連接，從而將原3D熒光光譜數據轉化成1×1 596的一維熒光光譜數據向量[25]。

然后用Matlab 2004a 中wpdec(wave,3,‘sym4’)程序對熒光信號進行小波包分解，用wpcoe(t,)函數提取不同節點的小波包系數。由于貯藏果蔬品質的變化是一個較為緩慢的過程，小波包分解得到的低頻系數集反映了樣本的整體熒光信息，因此，提取分解后的低頻系數集作為特征信息。經過小波包變換，從原始1 596個頻點中提取了203個低頻系數集來作為熒光特征信息。

3.4 腐敗基準確定

將提取到的蘋果貯藏室空氣3D熒光特征信息進行PLS分析，結果如表4所示。對于第1批蘋果的貯藏室氣體熒光信息，當取其前3個因子作為聚類分析的輸入時，獲得最佳的聚類結果，如圖3a所示；對于第2批蘋果的貯藏室空氣熒光信息，當提取其第2個和第3個因子作為聚類分析的輸入時，獲得最佳的聚類結果，如圖3b所示。

表4 蘋果因子累計貢獻率Tab.4 Cumulative contribution rate of variance explained of apples %

如圖3a所示，當類間距為1.8～2.0時(圖中粗紅線所在位置)，貯藏第1～16天相似度較高，歸為一大類，貯藏第17～20天歸為一大類(圖中用每一個紅框代表一類)。蘋果在第17天品質發生了變化，因此，對于第1批蘋果，確定貯藏的第17天為其腐敗基準日，即以貯藏第17天時的貯藏室氣體熒光信息來作為蘋果的腐敗基準信息。由圖3b可知，當類間距為1.3～1.5時(圖中粗紅線所在位置)，同理，將貯藏第1～16天與貯藏第17～20天分成兩類，貯藏第1～16天相似度較高，貯藏第17天沒有與前16 d歸為一類，蘋果在第17天品質發生了變化(圖中用每一個紅框代表一類)。因此，對于第2批蘋果，同樣以貯藏第17天時的貯藏室氣體熒光信息來作為其腐敗基準信息。兩批蘋果雖然腐敗基準相同，但是由于兩批蘋果的品種不同，兩批蘋果的類間距是不同的。

圖3 蘋果貯藏室空氣樣本聚類樹形圖Fig.3 Cluster tree diagram of air samples in apple storage room

3.5 預警模型構建

基于確定的腐敗基準信息和熒光特征信息構建馬氏距離預警模型。計算不同貯藏時間時，空氣熒光小波包低頻系數特征信息到腐敗基準的馬氏距離，結果如圖4所示。

圖4 馬氏距離預警模型結果Fig.4 Mahalanobis distance warning model results

從圖4中可以看出，對于兩批不同品質的蘋果，隨著貯藏時間的延長，不同貯藏時間貯藏室空氣的熒光特征信息與腐敗基準日空氣熒光信息間的馬氏距離越來越小，即相似程度越來越高，蘋果越接近腐敗日蘋果，馬氏距離曲線整體呈下降趨勢。對于兩種蘋果，基于空氣熒光小波包低頻系數特征信息構建馬氏距離預警模型，檢測結果顯示兩種蘋果變化一致，說明該3D熒光特征信息提取方法的有效性。

第2批蘋果在貯藏第12～14天溫度降低，因此在圖4b中顯示出這幾天馬氏距離變化不明顯。

4 結論

(1)提出一種基于小波包變換的3D熒光特征信息提取方法，基于所提取的熒光特征信息，構建馬氏距離預警模型，并采用兩種不同品種蘋果進行了驗證。針對兩批不同品種蘋果貯藏室內空氣的3D熒光光譜，在去除瑞利和拉曼散射的基礎上，將原始3D熒光光譜轉化為一維熒光光譜后，進行小波包分解提取低頻系數作為熒光特性信息。

(2)運用PLS對特征信息與6個理化指標進行分析，并對其分析結果進行聚類分析確定出腐敗基準。最后構建馬氏距離腐敗預警模型。結果表明，基于小波包分解提取的熒光特征信息構建馬氏距離腐敗預警模型，實現了對貯藏期間蘋果品質變化的腐敗預警。

(3)該熒光特征提取方法對兩種蘋果都提取到了能有效表征其品質整體變化的特征信息，提取的特征信息具有較強的適用性，又避免了3D熒光光譜分析過程中對激發特征波長、發射特征波長的分別提取過程，使得過程更簡單。因此，研究提出的小波包分解的低頻系數作為熒光特征信息方法是有效的，所給出的預警方法也是可行的。另外，以貯藏室中氣體為檢測對象取代以蘋果個體隨機樣本為檢測對象，克服了蘋果樣本個體差異性的影響，使研究結果更加可靠、準確。