基于近紅外光譜技術對草莓品質的快速檢測及結果分析

+文|宋白玉 趙桂云 孫健 江蘇農林職業技術學院

草莓成分的具體表征在一定程度上可以反映草莓的品質特性、性狀和營養成分，也可以反映草莓加工品營養成分的流失情況、原料配比和工藝合理性。在基于近紅外光譜的草莓成分分析中，蛋白質是研究最多的成分，也是同類產品質量控制的重要因素。另一種是水，它是成分分析的重要內容，是某些固體的必要貯存控制因素和價值影響因素。另外還包括測定脂肪、糖、維生素等成分的制劑。基于近紅外光譜技術對草莓品質進行檢測，可以提升產品品質，更好地滿足消費者對產品的口味、感官和營養需求。基于近紅外光譜儀對草莓成分進行測定，綜合評價相關草莓品種的營養狀況和品質，能確保消費者在購買前了解產品，為草莓生產加工奠定基礎，促進食品生產水平和效率的顯著提升。

1.近紅外光譜技術原理及其應用價值

1.1 技術原理

當材料吸收光能以促進分子振動從基態到更高能態轉變時，通常會產生近紅外光譜吸收。近紅外光譜記錄了源自分子化學鍵基頻振動的倍頻和頻率切換信息，這些信息以含氫基團的倍頻和頻率重疊為主。一般來說，測量的對象是X-H氫振動的雙頻和合頻吸收。不同基團在近紅外區有不同的吸收位置。因此，基團的數量、性質和氫鍵的存在會影響光譜峰的位置和硬度。同時，近紅外光譜與化學計量學方法的結合可以測定化學樣品的一些性質，如濃度、酸度等。

在傳感技術領域，基于近紅外光譜的草莓品質評價方法可以在不影響草莓具體表征的前提下評價草莓的感官品質值，評價結果客觀，不受評價者的主觀影響。其對應的特殊實驗流程如下。第一，采集草莓樣品并分類，創建模糊數學評分系統對第一組滿足相關要求的產品進行評分，對第一批樣品進行理化檢驗，審核關鍵指標，公示紅外光譜分析以獲得近紅外光譜數據。第二，確定第二批樣本的顯著性；建立基于近紅外光譜的關鍵參數定量預測模型。第三，采用基于紅外傳感器的草莓品質評價模型對草莓的感官品質水平進行評價。

1.2 近紅外光譜檢測技術在草莓檢測中的應用價值

將近紅外光譜檢測技術應用于草莓品質檢測的價值主要體現在以下幾個方面。

第一，綠色、清潔、無污染、使用方便。在草莓快速檢測中，應用近紅外光譜技術，需要同時使用草莓樣品和檢測試劑，通過采集草莓的光譜信號來達到觀察的目的。采用該技術可以保證檢測過程無污染、清潔、環保，樣品無需加工即可直接檢測，操作使用也十分方便。

第二，精準高效。在采用近紅外光譜快速檢測技術中的漫反射技術可以直接對樣品進行檢測。在專項技術分析中，采用多元校正方法，建立能在短時間內進行有效檢測、觀測結果準確度高、誤差小的定量和定性分析模型，保證檢測過程和檢測結果的精準性。

第三，成本低。近紅外光譜是一種快速檢測技術，在草莓感官品質檢測中使用該項技術，通常只需要一臺近紅外光譜儀，這類設備成本不高，檢測時不需要再做進一步處理。樣品直接檢測，運行成本低。此外，相關檢測設備的自動化水平不斷提高，可以滿足用戶的技能要求，檢測結果準確可靠。

目前，HSXD-2100臺式水果近紅外光譜分析儀廣泛應用于草莓質量檢測環節，基于近紅外光譜測量技術和化學計量分析技術檢測草莓品質可以快速完成現場篩選和過程監控，保證產品質量。HSXD-2100是河南華商兄弟科技有限公司推出的一款臺式水果近紅外光譜分析儀，可進行無損、快速的水果品質鑒定和現場品質分析，提供全方位服務，用于水果種植、管理、分級分類、病害篩查、儲運管理等環節，能夠保障產品質量。這個測試設備有多項特點，可在不破壞果實的情況下進行無損抽樣檢測，不影響商業流通。它還可以快速檢測樣品，檢測時間僅需5秒。近紅外光譜快速檢測設備可以實現以下功能。第一，種質確認。近紅外光譜快速檢測設備可以實現水果育種快速檢測。第二，種植管理。近紅外光譜快速檢測設備可以監測水果的生長過程，是現代栽培、施肥、采收的有力保障，在各生產開發工作中具有一定的應用價值。

2.近紅外光譜技術在草莓檢測中的具體應用

2.1 草莓糖分檢測應用

含糖量決定了草莓的甜度和口感，是草莓質量控制的主要指標之一。目前，水果的含糖量多采用糖度計進行測量，但這種檢測方法耗時長，而且需要將糖度計插入水果內部，破壞水果的表面結構。水果糖分的含量分布不一定均勻，該方法不能全面檢測水果的總糖含量。這時，就可以使用近紅外光譜分析技術來實現。對草莓進行近紅外光譜照射。結果表明，在200-1100nm的波長范圍內，利用PLS法制備的糖分分析模型的預測精度相對較高，誤差較小。

2.2 草莓可溶性固形物檢測中的應用

由于草莓是一種難以儲存和運輸的水果，檢測其可溶性固形物的目的是更好地評估草莓的成熟度和口感。對破損草莓進行檢驗的目的是防止個別草莓受損，經檢驗，草莓完好無損，仍可銷售。在草莓產品的深加工中，還可以利用近紅外光譜儀檢測溶解性固形物濃度，以確定不同加工方法對草莓溶解性固形物的破壞力，從而找到最有效的檢測方法。一種保留草莓中大部分可溶性固形物的方法可以最大限度地發揮草莓的營養和風味優勢，更好地滿足消費者的需求。草莓的可溶性固形物包括糖、酸、維生素等。這些物質是評價草莓成熟度、天然品質和加工特性的重要指標。將近紅外光譜應用于草莓檢測，利用近紅外光譜技術建立草莓溶解性固形物檢測模型，可以獲得更好的預測結果。

2.3 在草莓硬度測試中的應用

硬度是衡量草莓等易碎果實品質和貯藏條件的重要指標，也是決定果實成熟和采收時間的最重要指標之一。草莓硬度測試可以確定其是否經過儲存、包裝、運輸等。用近紅外光譜分析技術檢測草莓硬度可以取得理想的識別結果。通過改進最小二乘法，將其應用于草莓硬度測試，可形成識別精度高、技術性強的草莓硬度測試模型。

2.4 在草莓酸度檢測中的應用

草莓中含有不同的有機酸、無機酸和酸性鹽，如檸檬酸和酒石酸。酸度直接影響草莓品質，是草莓品質控制中最重要的參數之一。酸度會影響草莓的口感，草莓中酸性化合物的組成會隨著果實的成熟而不斷發生變化，在果實加工過程中控制pH值是防止酶促褐變的重要途徑。基于偏最小二乘法的近紅外光譜檢測技術應用的酸度定量分析模型可以有效檢測草莓的酸度。該模型在測試結果中的相關系數為97%，與酸度相關。模型內容與真實草莓基本相符，模型觀測精度比較理想，觀測結果與真實情況偏差不大。

3.近紅外光譜技術在草莓品質快速檢測中的應用結果分析

3.1 材料和方法分析

此次試驗中，使用句容奶油草莓90個，都是從江蘇省鎮江市句容地區的不同草莓果園中采摘的，選擇其他產地不同果園的130個奶油草莓來開展試驗，樣品均為成熟度、大小、果色相當的商品級草莓。

將上述不同地區的奶油草莓分別放置到測量杯中，應用德國公司生產的MPA型近紅外光譜儀在溫度恒定的前提下對樣品開展吸收光譜掃描，在各個樣品赤道線上均勻選擇三個點進行掃描。實際掃描范圍為4000-12500cm-1，分辨率為8cm-1，通過OPUS化學計量學分析軟件對樣品草莓開展光譜處理。

3.2 結果分析

草莓的果實成分比較復雜，樣品的化學組分是比較相近的，它們的近紅外光譜顯示的數據與肉眼觀察到的數據沒有太大區別，很難直接通過譜圖對不同產地的奶油草莓進行識別。從試驗結果來看，近紅外光譜會受到樣品光散射及儀器隨機噪聲等因素的影響，因此需要使用合理的光譜預處理方法來對相關干擾因素進行處理，以提升模型的預測精度。此次研究中應用線性補償差減法、矢量歸一化、最小最大歸一等方法來對譜圖進行預處理，最后可以確定理想的處理方法，構建具體的奶油草莓近紅外光譜模型。

首先，進行聚類分析，對不同產地的奶油草莓光譜圖實施預處理，開展聚類分析，采用間因子化法作為主要分析法，最后將奶油草莓近紅外光譜分為兩類，發現光譜距離隨著譜圖差別的增加而不斷增大，句容奶油草莓和其他地區的草莓在成分含量上的差異比較顯著，便于區分，分析的結果比較準確。通過聚類分析可知，其中有86個句容草莓可以歸為一類，128個其他地區的奶油草莓可以歸為一類。使用近紅外光譜法對句容奶油草莓和其他地區奶油草莓進行檢測，檢測結果準確率接近100%，在對另外一些樣品的測試中，準確率也接近97%。

其次，在合格性測試方面，對各個波長吸收值的平均及標準偏差進行計算，確定光譜范圍置信范圍。這類測試主要是對特定產品質量進行控制。結果發現，句容奶油草莓質量相對穩定，相應測試光譜索引值在8-24之間，波動范圍大且穩定性不高，說明句容奶油草莓和其他地區的奶油草莓質量差異比較大。通過合格性測試發現，存在一個奶油草莓樣品低于最大CI范圍，存在誤判。但是總體模型在句容奶油草莓區分中的準確率達到99%。

最后，在主成分分析結果中，同類樣品在成分特征空間呈現集中的分布狀態，句容奶油草莓在圖中標識的橢圓形區域中，剩余的是其他產地的草莓，其主成分特征空間上的分布距離真品區有一定距離，可見其和真品質量差異更加顯著。通過主成分分析法能夠對句容奶油草莓進行鑒別，這一結論與合格性測試的結論是相統一的。

通過近紅外光譜技術快速檢測句容奶油草莓，能夠對不同產地的130個草莓光譜信息開展二階導數、最小最大歸一化預處理，通過有效聚類分析、合格性測試及主成分分析構建句容奶油草莓的真偽鑒別模型，得出聚類分析及合格性測試模型，可以精準鑒別句容奶油草莓，有效識別率都在97%以上，因此，這一方法在句容奶油草莓原產地識別方面具有很好的識別效果，能為句容奶油草莓申報地理標志產品提供真偽鑒別及質量控制的技術支持。

4.近紅外光譜技術在草莓品質快速檢測中的應用現狀及發展建議

4.1 近紅外光譜快速檢測技術在草莓品質檢測中的應用現狀

用于草莓品質檢測的近紅外光譜快速檢測技術具有技術分析速度快、效率高、無污染、成本低等諸多優點，越來越受到人們的青睞，在確定草莓和其他相關水果質量方面有廣泛應用。但是，該技術的具體應用還存在一定不足，在采集樣品光譜的過程中，近紅外光譜的快速檢測技術會受到溫度、噪聲、不必要光線等因素的干擾。要解決這個問題，通常要用到化學計量學的方法，這對提升模型的預測精度很有必要，但這種處理限制了該方法在近紅外光譜領域的發展。

同時，近紅外光譜快速檢測技術對草莓品質的檢測大多基于靜態實驗室分析，而對工廠動態在線檢測的研究相對較少。

此外，目前尚不清楚基于近紅外光譜快速檢測技術的草莓品質具體觀察方法是否具有普及性，檢測草莓品質指標的采集樣品數量也未形成相應的標準。在草莓質量控制中，近紅外光譜快速檢測技術無法準確檢測出草莓中某些濃度較低的成分。

4.2 近紅外光譜快速檢測在草莓品質檢測中的應用發展建議

近年來，越來越多的企業將近紅外光譜應用于水果品質檢測，相關研究也取得了一定的成果。但研究也發現，近紅外光譜檢測技術在水果快速檢測中的應用仍受到諸多因素的限制。對此，本文提出以下建議。

一是制訂統一的樣品采集標準，確保水果品質快速檢測實現標準化發展。

二是建立基于近紅外光譜技術的綜合水果質量控制信息平臺，支持在線水果檢測。

目前，不僅近紅外光譜廣泛應用于水果的快速檢測領域，許多其他檢測技術也能實現快速檢測的效果，不同的檢測技術各有優缺點。為了不斷提高檢測精度，可以考慮采用不同的檢測技術，對各項技術進行不斷優化，建立合適的檢測模型。采用電子鼻技術、高效液相色譜技術等，通過整合優化多種技術，可以提高快速檢測效率，彌補單一檢測技術的不足。綜上所述，綜合技術應用對象、區域、經濟價值和范圍等因素，可以得出結論：草莓品質快速檢測技術的合理選擇將影響相關的品質檢測、市場控制和應用效果。

通過分析近紅外光譜技術在草莓品質快速檢測中的應用可知，這一技術在草莓品質快速檢測及品牌真偽鑒定中都有很好的應用效果，檢測的準確率比較高，能夠滿足快速檢測的需要。目前，在草莓一類的易損水果檢測中，近紅外光譜檢測技術具有很好的市場前景，在具體應用中能夠確保準確率，效率也更高。但是這一檢測技術也存在一定不足。對此，相關人員需要積極探索近紅外光譜檢測技術的標準化及信息化建設路徑，這對于提升近紅外光譜檢測技術應用的綜合效益具有一定的必要性。