基于微壓痕硬度的水蜜桃成熟度無損分級方法研究

尚海濤，朱 麟，崔 燕，林旭東，宣曉婷，凌建剛

（寧波市農業科學研究院寧波市農產品保鮮工程重點實驗室，國家蔬菜加工技術研發專業中心，浙江 寧波 315040）

“湖景蜜露”水蜜桃（Amygdalus persica‘Hujingmilu’）屬中熟品種，其果實色澤艷麗、營養豐富，硬熟期甘甜脆嫩，軟熟期皮薄易剝、柔軟多汁、香味濃郁，深受消費者喜愛。在最佳成熟度采收是避免采后損耗的一個重要因素。然而采收后的桃果實往往是不同成熟度混雜，不僅影響食用品質，還影響貯藏、加工、運輸、銷售等環節。張望舒等[1]研究表明，采收成熟度對“玉露”水蜜桃果實色澤和品質以及貯藏時間和腐爛率都存在著顯著性的影響，成熟度越高，腐爛率越高。郜海燕等[2]研究表明，成熟度不同，抗冷性不同，九成熟的水蜜桃具有較好的抗冷性，適宜于低溫貯藏。張培正等[3]研究表明，第3采期成熟度的青州蜜桃果實貯藏效果最好。韋文鑫等[4]認為應基于水蜜桃成熟度優化配送路徑，提升物流配送的時效性。

成熟度評估對于水果適時采收至關重要，還可以提高水果品質，延長貨架期[5]。傳統水蜜桃成熟度分級主要通過人工目測色澤和手握按壓進行判斷，存在主觀性強、準確度不高等問題。為規范分級，1992年批準的商業行業標準《鮮桃》（SB/T 10090—1992）[6]依據底色、茸毛、硬度和著色將桃成熟度分為4個等級，然而之后發布的農業行業標準《鮮桃》（NY/T 586—2002）[7]和國家標準《桃貯藏技術規程》（GB/T 26904—2020）[8]只列明了成熟期底色和著色（又稱面色或界面顏色）特征，均未有等級劃分標準。水蜜桃成熟度分級量化標準的缺失，是限制其分級技術發展的重要原因之一。

近年來，不少學者基于色澤參數對水果成熟度進行分級。如鄧朝軍等[9]研究認為，色差參數L*、a*、h°值可作為枇杷成熟度判定指標。應義斌等[10]研究表明，柑橘果實的表皮顏色與成熟度之間具有相關性，利用協方差矩陣及樣本屬于橘黃色和綠色的概率來判斷柑橘成熟度，判別準確率達到91.67%。Wanitchang等[11]研究表明，芒果成熟過程中最大的表現為褪綠轉黃，a值從-6.72上升到0.76。眾所周知，硬度是衡量水果成熟度的一個重要指標。蘭海鵬等[12]通過庫爾勒香梨的硬度建立對成熟度評價的方程。劉袆帆等[13]根據香蕉和粉蕉成熟過程中果實3個部位的硬度，分別建立香蕉與粉蕉隨機森林模型以預測成熟度。然而目前的硬度檢測主要采用穿刺硬度或質地剖面分析，屬于損傷性檢測，無法用于成熟度的無損分級。

本試驗借助實驗室常用的色差儀和質構儀設備，模擬人工分級目測色澤和手握按壓硬度，檢測色澤參數、微壓痕硬度，通過定量化，將主觀分級方法客觀化和標準化，實現桃果實成熟度的無損分級。同時考察了分級方法對模擬物流品質的影響，以期為水蜜桃成熟度無損分級和高品質物流保鮮提供理論參考。

1 材料與方法

1.1 材料與設備

1.1.1 材料

“湖景蜜露”水蜜桃，于2021年7月12—23日采摘于寧波奉化胖爸爸生態果園。中國郵政水蜜桃單果包裝箱，由寧波奉化胖爸爸生態果園提供。

1.1.2 儀器及設備

LD-5024模擬汽車運輸振動臺，深圳市三恩馳科技有限公司；X-rite色差儀，愛色麗（上海）色彩科技有限公司；TA.XT Plus質構儀，英國Stable Micro System公司。

1.2 方法

1.2.1 處理方法

1.2.1.1 人工分級處理

先剔除病蟲果、軟化果、畸形果、機械損傷果及殘次果等，挑選色澤、大小較一致的桃果實，結合SB/T 10090—1992[6]中分級標準和往年的經驗，按表1將果實分成5個成熟度，分別從七成熟、八成熟和九成熟果實中選擇38個桃果實進行試驗。在桃果實縫合線左右90°區域（果實腰部），先測定其色澤，再在同點位檢測穿刺硬度。對測得的不同成熟度水蜜桃穿刺硬度、色澤參數先排序再作圖。研究人工分級不同成熟度的桃果實穿刺硬度、色澤參數的分布區間。

表1 水蜜桃成熟度人工分級標準Table 1 Artificial classification standard of peach fruit maturity

1.2.1.2 非紅色區域色澤檢測處理

從未分級的桃果實中挑選出果實腰部非紅色區域大于1/4的果實。挑選出34個桃果實，在桃果實縫合線左右兩側90°區域（果實腰部）先測定色澤，并在同點位測定穿刺硬度。研究色澤參數與穿刺硬度之間的對應關系。

1.2.1.3 穿刺硬度檢測處理

從未分級的桃果實縫合線左右90°區域（果實腰部），先測定微壓痕硬度，然后在下壓點相鄰0.5~1.5 cm區域內測定穿刺硬度，研究微壓痕硬度與穿刺硬度之間的對應關系。

1.2.1.4 模擬物流試驗

將未分級的桃果實分為兩組：一組采用人工分級，分七、八、九共3個成熟度；另一組采用微壓痕硬度分級，按微壓痕硬度與穿刺硬度的一致性分析試驗結果確定的等級標準，分出7A、7B、8A、8B、9A、9B六個成熟度。單果快遞包裝箱包裝后，放置于模擬汽車運輸的振動臺上，設置振動頻率110 r/min，間隔振動12 h，靜置12 h。每24 h進行壞果率檢測和感官評定。

1.2.2 測定項目與方法

1.2.2.1 色澤

采用色差儀檢測桃果實色澤參數：亮度值L*、紅綠值a*、黃藍值b*和色調角h°。

1.2.2.2 穿刺硬度

采用質構儀測定，選用P/5柱形探頭。用刀削去一層果皮，將探頭垂直于剖面插入果肉。測試速度0.5 mm/s,測試距離10 mm，觸發力5 g。以最大值作為穿刺硬度值。

1.2.2.3 微壓痕硬度

采用質構儀測定，選用P/0.5S球形探頭，模擬手握按壓。不去皮，探頭垂直于果實表面下壓。測試速度0.2 mm/s，測試距離由下壓損傷試驗確定，觸發力5 g。以最大值作為微壓痕硬度值。

1.2.2.4 下壓損傷

對不同下壓距離處理的桃果實，先用記號筆標記下壓區域，然后于常溫下放置24 h，觀察記錄損傷情況。以“/”表示未見損傷；“+”表示輕微損傷；“++”表示明顯損傷。

1.2.2.5 壞果率

壞果指腐爛、磕碰傷或發生褐變的果實。計算公式為：

壞果率（%）=壞果果實數/總果實數×100

1.2.2.6 物流品質評價

參照網絡銷售平臺客戶反饋意見，制定水蜜桃物流品質評價表（表2）。由5人組成評分小組，對好果先分別按評價表中色澤、香氣、口感確定評分分值范圍，再調整評分。三者之和減去因壞果產生的反向評分值，即為物流品質評價值。

表2 水蜜桃物流品質評價表Table 2 Logistics quality evaluation of peach fruits

1.2.3 數據處理

各指標至少平行測定3次，結果以xˉ±s表示。數據統計分析采用SPSS18.0軟件，差異顯著性檢驗采用鄧肯多重比較法，差異顯著性水平為0.05。

2 結果與分析

2.1 不同成熟度桃果實的穿刺硬度和色澤

硬度是衡量果實衰老軟化程度的最直觀指標之一[14]，決定了水蜜桃品質的高低，也是消費者購買時關心的問題[15]。如圖1所示，整體上果實采后成熟度越高，穿刺硬度越低。但是由于人工分級的原因，七成熟和八成熟、八成熟和九成熟存在著重合區域，表明存在一定的錯分現象。以重合區域的中間點計，人工分級七成熟的果實穿刺硬度在1 200~2 800 g之間，八成熟在400~1 200 g之間，九成熟在200~400 g之間。3個成熟度區間并非等分，分別為1 600、800和200 g。這與桃果實為呼吸躍變型有關，后熟過程硬度的變化并非直線下降。

圖1 不同成熟度水蜜桃的穿刺硬度分布區間Fig.1 Distribution range of puncture hardness of peach fruits with different maturity

顏色也是衡量水果外部品質的重要指標之一，同時該指標也能間接反映水果的內部品質[16]。但是由圖2可知，不同成熟度水蜜桃間的L*、a*、b*、h°值都存在著嚴重的重合。比如a*值，雖然整體上隨著成熟度上升顯著性升高，而在-5～10之間，七、八、九成熟度果實都有很多點在這一區間，這意味著同一a*值可以對應不同的成熟度，依據a*值很難準確判斷果實成熟度，而在人工分級中綠色（a*為負值）可作為重要的成熟度分級評價標準，產生上述差異主要是由于水蜜桃著色的干擾。水蜜桃色澤主要由底色（葉綠素）和著色（花青素）兩部分組成。果品成熟度判定應該以觀察底色為主，著色為輔[17]。色差儀測定無法區分底色和著色。一般情況，a*為負值對應綠色，a*為正值對應紅色。受著色影響，底色a*值升高，甚至負值變為正值，影響判斷。成熟度越高，著色越明顯，對桃果實成熟度判別影響越大。

圖2 不同成熟度水蜜桃的色澤參數（L*、a*、b*、h°）分布區間Fig.2 Distribution range of color parameters(L*，a*，b*，h°)of peach fruits with different maturity

2.2 非紅色區域色澤與穿刺硬度的一致性

由圖3所示，非紅色區域明顯提升了a*、h°與穿刺硬度的一致性。a*隨著硬度的上升而下降，h°隨著硬度的上升而上升。表明可以通過檢測水蜜桃非紅色區域a*或h°來判別成熟度。但是由于八、九成熟的桃果實著色面積增大，非紅色區域占比偏少，因此色澤檢測較適用于七成熟果實的分級，紅色的干擾使其很難適用于對八、九成熟果實的分級量化。

圖3 非紅色區域色澤參數（L*、a*、b*、h°）與穿刺硬度的相關性Fig.3 Correlation between color parameters(L*，a*，b*，h°)and puncture hardness of non-red area

2.3 微壓痕硬度與穿刺硬度的一致性

由圖4所示，微壓痕硬度曲線圖與穿刺硬度曲線圖的第一段變化趨勢十分近似。兩者都是通過測定探頭下壓過程中力的大小確定硬度值，原理相同，主要的差別在于下壓距離的不同。

圖4 微壓痕硬度和穿刺硬度曲線圖Fig.4 Curves of micro-indentation hardness and puncture hardness

嚴格意義上講，微壓痕硬度檢測并非完全無損。由表3所示，檢測是否對果實造成損傷與下壓距離和成熟度有關。成熟度越高，下壓距離越大，造成的損傷越大。損傷主要表現為測定區凹陷無法恢復并發生褐變。為避免損傷的發生，同時考慮到硬度測量的準確性，下壓距離設定為0.5 mm，不會對果實表面造成實質性的損傷。一方面可能是由于桃果實對下壓損傷具有一定的耐受性，另一方面可能是由于桃果實后熟過程具有自我修復能力。

表3 下壓距離對桃果實損傷的影響Table 3 Effect of pressing distance on damage of peach fruits

由圖5所示，微壓痕硬度與穿刺硬度的測定結果一致性較高，穿刺硬度越高，微壓痕硬度越高。但兩者之間并非呈直線關系，而是顯著性指數關系（P＜0.05)，擬合方程為：y=63.271 lnx-261.81，R2=0.931 2。將穿刺硬度的分級標準值（200、400、1 200、2 800）代入方程可得：微壓痕硬度186.8～240.3 g時為七成熟；117.2~186.8 g時為八成熟；73.2~117.2 g時為九成熟。3個成熟度區間遠比穿刺硬度接近等分，區間范圍在44～69.6 g之間，有利于進一步等級劃分。如可將每個成熟度微壓痕硬度取中間值再分級：213.6～240.3 g為7A成熟；186.8～213.6 g為7B成熟；117.2~152 g為8A成熟；152~186.8 g為8B成熟；73.2～95.2 g為9A成熟；95.2~117.2 g為9B成熟。

圖5 微壓痕硬度與穿刺硬度的相關性Fig.5 Correlation between micro-indentation hardness and puncture hardness

2.4 微壓痕硬度分級法對物流品質的影響

水蜜桃在高溫季節成熟，采后很容易軟化腐爛，失去經濟價值[18]。如圖6所示，人工分級九成熟果實在24 h出現壞果，七、八成熟度果實在48 h出現壞果，壞果主要表現為腐爛。可見成熟度對物流壞果率有顯著性的影響（P＜0.05）。消費者對于壞果的忍耐度極低，壞果需包賠，造成很大經濟損失，同時嚴重影響消費體驗。這就意味著，九成熟果實無法快遞運輸，只能當地銷售。而七、八成熟果實也只能快遞運輸24 h，適合于次日達短距離銷售。而微壓痕硬度分級7A、7B、8A、8B成熟的果實物流運輸24 h未出現壞果，7A、7B、8A成熟的果實物流運輸48 h未出現壞果，7A成熟的果實物流運輸72 h未出現壞果。因此，微壓痕硬度分級可以有效避免壞果的發生，使物流壽命從24 h延長到48 h，甚至可達72 h。

圖6 微壓痕硬度分級法對水蜜桃物流壞果率的影響Fig.6 Effects of maturity classification based on micro-indentation hardness on bad fruit rate of peach fruits

單就壞果率而言，成熟度越低越適合快遞物流運輸，但是成熟度低，感官品質也會受到很大影響。如表4所示，七成熟、7A、7B成熟的水蜜桃果實物流品質分值一直都比較低，這主要是由于低成熟度果實生硬，品質不佳，即使后熟也達不到正常成熟的感官品質。因此，人工分級八成熟適合次日達快遞物流。而微壓痕硬度分級8A、8B、9A成熟度適合次日達，8A也適合于隔日達（48 h）。微壓痕硬度分級法提高了成熟度分級精準度，更有利于調控果實軟化進程，延緩腐爛變質，提高物流品質。

表4 微壓痕硬度分級法對水蜜桃物流品質的影響Table 4 Effects of maturity classification based on micro-indentation hardness on logistics quality of peach fruits 單位：分

3 討論與結論

隨著健康消費理念的不斷發展，人們對水蜜桃品質也提出了更高的要求，對水蜜桃成熟度精準分級的要求也越來越高。精準分級不僅可用于快遞物流運輸，還有利于采收標準化、冷害調控、貨架期預測以及加工品質一致性等。

目前成熟度無損分級檢測技術發展還不成熟，多處于探索研究階段，而且大多需要與有損檢測相結合[19]。可見光、近紅外光、高光譜等光學檢測由于操作簡單、速度快、可在線檢測等優點，適宜于商業化生產，相關研究也較多。如Tu等[20]基于RGB-D機器識別對百香果成熟度進行分級；張珮等[21]研究表明，近紅外光譜可用于桃果實可溶性固形物含量和硬度的快速檢測；顧靖峰等[22]采用近紅外透光檢測陽山水蜜桃糖度，實現了智能化無損實時糖度分級；Shah等[23]采用手持近紅外光度計對芒果成熟度進行了分級；Sripaurya等[24]開發了一種便攜式6通道近紅外儀，可檢測香蕉的可溶性固形物含量并用于果實成熟度分級。Li等[25]采用高光譜成像建立了“平谷桃”可溶性固形物檢測模型。尚增強等[26]利用高光譜成像技術建立了快速無損檢驗香蕉果實成熟度的預測方法。此外，還有電子鼻[27]、超聲波、核磁共振等技術[28]，但由于設備初期投資大、維護成本高等原因，限制了其推廣應用。

色澤檢測比較適合無著色或著色均勻的水果分級，而有色品種水蜜桃著色不均一是其最大特點，對分級準確度的影響極大。李春曦等[14]測定了距離表皮1 cm處的果肉，黃宇斐等[29]先用刀切下2～3 cm的果皮，再測定果肉色澤，以減少著色的影響。但上述方法均屬于損傷性檢測。因此，色澤檢測分級可能更適用于白麗、白鳳水蜜桃等無著色品種或著色面積小的品種。對于有色品種的分級，如何減少著色干擾將是色澤檢測分級的難題。針對水蜜桃成熟度判別的模糊性和不確定性，江億平等[30]提出了基于聚核模糊分類的多維指標水蜜桃成熟度判別方法。Ma等[31]研究表明，吸光系數和約化散射系數與硬度的相關性較高。此外，還有一種改進方法是研究機器學習，Behera等[32]基于機器學習和遷移學習研究番木瓜成熟度分級。Zhou等[33]基于無人機和近地相機圖像深度學習對草莓進行了成熟度分級。

相對而言，精準度高是微壓痕硬度分級技術的最大優勢。微壓痕硬度檢測相較于穿刺硬度，只是改變了下壓距離，測定原理相同，測定結果一致性較高。分級標準是在人工分級的基礎上進行量化和標準化，適用于生產應用。目前在對金屬、陶瓷材料上應用的微壓痕硬度檢測已發展到超顯微壓痕[34]、納米壓痕[35]級別。雖然材料學領域的微壓痕硬度與本文研究的微壓痕硬度兩者在適用材料、壓力強度等方面存在天壤之別，但也可為水果微壓痕硬度檢測起到很好的借鑒作用。如采用顯微測距等技術，理論上所需施壓的力更小，下壓距離也更小，可進一步降低損傷，提高精準度。由于水蜜桃局部軟化現象較為普遍[36]，因此多點快速檢測也將是微壓痕硬度檢測技術研究的重要方向。隨著自動化水平的不斷提高，結合機器人觸覺感知，可實現在線硬度等級分類[37]，更有利于該分級技術的推廣和應用。

綜上所述，對于有色品種水蜜桃，著色對色澤分級法的干擾很大，使其較適用于低成熟度果實的分級，而不適用于高成熟度果實分級；微壓痕硬度分級法既適用于低成熟度也適用于高成熟度，以下壓距離0.5 mm為宜，不會對果實表面造成實質性損傷，成熟度等級區間接近等分，在44～69.6 g之間，有利于進一步等級劃分；微壓痕硬度分級法提高了果實成熟度分級精準度，有利于調控后熟進程，提高物流品質。微壓痕硬度分級法因其在精準度上的獨特優勢，具有廣闊的研究和應用前景。