近紅外漫反射技術(shù)檢測甜櫻桃果實質(zhì)地研究

羅 楓,魯曉翔,*,張 鵬,陳紹慧,李江闊

(1.天津商業(yè)大學(xué)生物技術(shù)與食品科學(xué)學(xué)院,天津市食品生物技術(shù)重點實驗室,天津 300134;2.國家農(nóng)產(chǎn)品保鮮工程技術(shù)研究中心,天津市農(nóng)產(chǎn)品采后生理與貯藏保鮮重點實驗室,天津 300384)

近紅外漫反射技術(shù)檢測甜櫻桃果實質(zhì)地研究

羅 楓1,魯曉翔1,*,張 鵬2,陳紹慧2,李江闊2

(1.天津商業(yè)大學(xué)生物技術(shù)與食品科學(xué)學(xué)院,天津市食品生物技術(shù)重點實驗室,天津 300134;2.國家農(nóng)產(chǎn)品保鮮工程技術(shù)研究中心,天津市農(nóng)產(chǎn)品采后生理與貯藏保鮮重點實驗室,天津 300384)

以薩米脫櫻桃為材料,利用近紅外光譜技術(shù)研究貯藏過程中櫻桃果實質(zhì)地等方面模型建立的相關(guān)問題。實驗在可見-近紅外光譜(408.8～2492.8 nm)范圍內(nèi),采用櫻桃果實硬度、咀嚼性、回復(fù)性作為評價指標,對校正模型的不同預(yù)處理進行討論。研究發(fā)現(xiàn),三個模型在一階微分導(dǎo)數(shù)下,果實硬度最優(yōu)預(yù)處理是改進偏最小二乘法(MPLS)結(jié)合標準多元散射校正(SMSC),咀嚼性和回復(fù)性最優(yōu)預(yù)處理是改進偏最小二乘法(MPLS)結(jié)合標準正常處理(SNV)。硬度、咀嚼性、回復(fù)性的校正誤差SEC分別為0.110、0.035、0.009,校正相關(guān)性系數(shù)Rcv分別為0.974、0.949、0.921,預(yù)測相對分析誤差RPD分別為3.38、3.24、3.27。結(jié)果表明,近紅外光譜技術(shù)對貯藏過程中櫻桃果實質(zhì)地的檢測具有可行性。

近紅外,櫻桃,果實質(zhì)地,TPA

甜櫻桃,屬薔薇科李亞科李屬,味美可口,具有較高營養(yǎng)價值和保健功效,被譽為“果中珍品”[1]。由于甜櫻桃肉軟汁多,且盛夏(6～7月)時節(jié)采收上市,導(dǎo)致甜櫻桃在貯運過程中很容易造成品質(zhì)下降(果肉變軟、表皮破損、風(fēng)味變劣等)[2]。因此,對櫻桃貯運過程中的品質(zhì)監(jiān)控十分必要,特別是研究簡便、快速、無損的品質(zhì)監(jiān)控技術(shù)與方法尤其重要。

近紅外光譜(near infrared spectroscopy,NIRS)光譜區(qū)與物質(zhì)有機分子中含氫基團(-OH、-NH、-CH)振動的合頻和各級倍頻的吸收區(qū)一致,通過掃描樣品的近紅外光譜,可以得到樣品中有機分子含氫基團的特征信息,從而精準的對物質(zhì)品質(zhì)進行高效檢測[3];此外,利用NIRS分析樣品還具有方便、快速、高效、準確和成本較低,不破壞樣品,不污染環(huán)境等優(yōu)點,因此該技術(shù)受到越來越多人的青睞[4]。近年來,有關(guān)NIRS對水果品質(zhì)無損檢測的報道較多,且多集中在對水果可溶性固形物[5-6]、硬度[7-8]、酸[9-10]等的檢測方面。果實質(zhì)地與果實品質(zhì)變化密切相關(guān),果實質(zhì)地也是果實口感評判的重要評價標準。果實質(zhì)地涵蓋果實硬度、果肉咀嚼性、果肉回復(fù)性以及粘著性等方面,可以反映果實的質(zhì)地品質(zhì)。張鵬[11]等應(yīng)用NIRS技術(shù)對蘋果果皮強度、果肉硬度、果皮脆性進行無損檢測研究,結(jié)果表明模型相關(guān)性系數(shù)較高,預(yù)測性能良好,該實驗具有可行性。王丹[12]等采用NIRS技術(shù)對甜柿果實質(zhì)地(硬度、咀嚼性、凝聚性)進行檢測,討論不同預(yù)處理下的模型性能,結(jié)果顯示,甜柿的硬度、咀嚼性、凝聚性3個模型的校正模型相關(guān)系數(shù)較高,預(yù)測性能較好,證明可以應(yīng)用NIRS技術(shù)對甜柿進行無損檢測。目前,尚鮮見有關(guān)櫻桃果實質(zhì)地的NIRS檢測的報道。本文利用NIRS對櫻桃果實質(zhì)地進行高效快速檢測,為其質(zhì)地變化提供新的檢測方法,為今后櫻桃產(chǎn)業(yè)品質(zhì)監(jiān)控提供科學(xué)的可行性依據(jù),促進未來櫻桃產(chǎn)業(yè)的迅猛發(fā)展。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

薩米脫櫻桃(Summit) 于2014年6月10日采自河北省山海關(guān)區(qū)石河鎮(zhèn)毛家溝村實驗基地,采收成熟度一致(約8成熟),無機械損傷及病蟲害的果實,平均單果重達10 g左右。

NIRS-DS2500型近紅外漫反射光譜儀 丹麥Foss公司;TA.XT.Plus物性測定儀 英國Stable Micro System公司。

1.2 實驗方法

1.2.1 光譜采集 薩米脫櫻桃采摘當天運至國家農(nóng)產(chǎn)品保鮮工程技術(shù)研究中心實驗室(20±1.5) ℃,進行如下處理:將櫻桃按1.75 kg/袋裝入襯有50 μm PE保鮮膜中,共10袋,裝入塑料框中,敞口置于冷庫(0±0.5)℃預(yù)冷24 h后,扎口存放。櫻桃從預(yù)冷后1 d一直存放至50 d,期間每隔10 d進行一次測定,每次測定30個樣本,總共150個樣本。櫻桃測試前,將果實置于室溫條件下,待溫度平衡后,將果實上凝結(jié)的水氣用紗布擦干,挑取其中完整無損傷的果實,并將果實按標號依次排列好后,進行近紅外光譜掃描。實驗從150個樣本中抽取120個,其中隨機抽取90個果實的光譜數(shù)據(jù)作為校正集,另30個果實的作為預(yù)測集。本實驗NIRS采用全息光柵分光系統(tǒng),硅(408～1092.8 nm)和硫化鉛(1108～2492.8 nm)檢測器用于信號采集,檢測方式采用漫反射技術(shù),掃描(波長范圍408～2492.8 nm)快速單波長的掃描,掃描32次;采用Nova分析軟件、校正軟件WinISI4。Nova分析軟件主要用于操作NIRS-DS2500型近紅外漫反射光譜儀進行光譜掃描,其主要功能是提示儀器報警信息,生成自檢報告,掃描樣品以及隨時檢測掃描結(jié)果。校正軟件WinISI4主要用于經(jīng)過Nova分析軟件得到的光譜數(shù)據(jù)的進一步數(shù)據(jù)分析,主要功能是定性、定量的分析。測定時將櫻桃果實放在儀器標配的小漿杯上進行常規(guī)光譜掃描;掃描光瓣孔徑0.8 cm,掃描光譜時要避開果實上有疤痕、果實的果梗與果蒂部分,以免影響掃描得到的光譜圖。

1.2.2 質(zhì)地多面分析實驗 將櫻桃果實放置于物性測定儀測試平板上,采用P/75探頭(Φ75 mm)進行壓力測試,對其進行質(zhì)地多面分析(texture profile analysis,TPA)實驗,將每次經(jīng)過近紅外掃描光譜后的30個櫻桃果實分別進行TPA實驗,保證每個光譜與其對應(yīng)的櫻桃TPA實驗得到的數(shù)據(jù)一一對應(yīng),測試參數(shù)為:測試速度為2.0 mm/s,櫻桃果實受壓變形為25%,兩次壓縮間隔時間為5 s,觸發(fā)力為5.0 g。由質(zhì)地特征曲線得到櫻桃果肉情況的質(zhì)地指標:硬度(Hardness)、咀嚼性(Chewiness)以及回復(fù)性(Resilience)。如圖1是櫻桃果實TPA特征曲線。其中,雙峰中出現(xiàn)的第一個最大峰值表示果實硬度(單位:g)。硬度、凝聚性(第2次壓縮果實得到的峰面積和第1次壓縮得到的峰面積的比值,即A2/A1)以及彈性(t2/t1)三者的乘積作為果實的咀嚼性(單位:g)?；貜?fù)性是面積A4與A5的比值,即A4/A5[13-14]。

圖1 櫻桃果實質(zhì)地TPA實驗特征曲線Fig.1 Analysis cure for TPA test of cherry fruit texture

1.3 數(shù)據(jù)處理

利用NIRS進行某種果實品質(zhì)指標的預(yù)測時,最主要的是在采集的樣本光譜和測得的果實品質(zhì)指標之間建立相關(guān)模型[15]。將實驗樣本分成校正集和預(yù)測集兩部分,隨機選取校正集90個數(shù)據(jù)、預(yù)測集30個數(shù)據(jù)進行處理,利用儀器分析軟件建立測定光譜與果實質(zhì)地之間的預(yù)測模型,并通過果實質(zhì)地實測值與預(yù)測值的相關(guān)系數(shù)Rcv、校正誤差(square error of calibration,SEC)及預(yù)測誤差(square error of validation,SEP)對預(yù)測模型進行定量評價[16]。一個好的模型應(yīng)該具有較高的Rcv值,較低的SEC和SEP值,SEC和SEP差異越小越好[17]。校正相對分析誤差RPD(RPD=SD/SEC),可用來檢驗?zāi)Ｐ偷倪m用能力。當RPD在2～2.5之間時,可進行粗略的定量分析,RPD值大于2.5或3.0以上時,說明該模型具有很好的預(yù)測效果。

2 結(jié)果與分析

2.1 果實近紅外光譜吸收峰分析

近紅外光譜主要是由分子中O-H,N-H,C-H,S-H鍵的振動、吸收引起,是這些振動的組頻和倍頻吸收帶;近紅外區(qū)光譜測試成分須含有O-H,C-H,N-H或S-H鍵等,R-H的伸縮/彎曲振動構(gòu)成了近紅外區(qū)的主要吸收帶[18-19]。本實驗測得的櫻桃原始近紅外光譜如圖2所示。

圖2 櫻桃原始光譜圖Fig.2 Original spectra of cherry

從圖2可見,有4處呈現(xiàn)出了明顯的吸收峰,分別在566.5、957.0、1450.0、1924.5 nm處。其中處在可見光區(qū)域的566.5 nm處,主要可能是由于果實之間的色澤存在差異,導(dǎo)致掃描光譜時電子振動而產(chǎn)生的波峰;在957.0 nm處,為可見光和近紅外光譜之間的過度區(qū)域,此處波峰可能是由櫻桃水分子間的O-H鍵吸收形成的,說明水分的含量對櫻桃光譜影響較大;1450.0、1924.5 nm處吸收峰可能由櫻桃中-CH2、C-H鍵的伸縮、彎曲振動產(chǎn)生,由于櫻桃中總酸、可溶性固形物及氨基酸等物質(zhì)中含有這類官能團,這表明吸收峰與櫻桃中這類物質(zhì)的含量發(fā)生改變有關(guān)。以上結(jié)論王丹[20]在近紅外關(guān)于甜柿品質(zhì)檢測的相關(guān)報道中也有類似推斷。實驗結(jié)果表明,櫻桃品質(zhì)與近紅外光譜上反映的信息具有一定的規(guī)律性趨勢變化。根據(jù)量子理論,物質(zhì)內(nèi)部分子的震動是量子化的,含氫基團的倍頻、合頻震動特征范圍在800～25000 nm,其中1015.0 nm附近為水分的二頻特征吸收帶,這為果實中水分的定量分析提供了理論依據(jù)。櫻桃果實水分以及內(nèi)部官能團的變化,必然會影響其果實質(zhì)地。因此,利用NIRS監(jiān)測櫻桃果實質(zhì)地,并預(yù)測櫻桃質(zhì)地品質(zhì)的變化具有可行性。

2.2 櫻桃果實質(zhì)地的標準值分布

應(yīng)用TA.XT.Plus物性測定儀對櫻桃果實的硬度、咀嚼性、回復(fù)性進行測定,分別作為參考指標。將櫻桃質(zhì)地參數(shù)數(shù)據(jù)通過校正軟件WinISI4添加到對應(yīng)的櫻桃光譜上再進行定量分析。本實驗校正集和預(yù)測集的樣品數(shù)、變幅、均值和標準差如表1所示。

表1中的數(shù)據(jù)是櫻桃經(jīng)預(yù)冷后的第1 d起直至低溫(0±0.5) ℃存放50 d的實驗過程中,隨機抽取120個櫻桃進行測定得到的。實驗期間初始8成熟的櫻桃經(jīng)歷了50 d的冷藏,直至品質(zhì)下降的整個過程,從而得到的每個參考指標的數(shù)據(jù)都具有代表性,更具一定范圍的覆蓋性。從表1可見,預(yù)測集的變幅包含在定標集變幅內(nèi),表明選取的參考指標數(shù)據(jù)可以用來進行NIRS對櫻桃果實質(zhì)地(硬度、咀嚼性、回復(fù)性)的模型建立。

表1 校正集和預(yù)測集果實質(zhì)地分析結(jié)果

2.3 光譜預(yù)處理對建模結(jié)果的影響

選出合適的光譜預(yù)處理方法,就能夠很好地過濾高頻隨機噪聲、提高信噪比,消除由于樣本不均導(dǎo)致的基線飄移、偏移等干擾[21]。光譜預(yù)處理的常用方法有導(dǎo)數(shù)、平滑、扣減、歸一化、標準化等[22]。定標模型的數(shù)據(jù)回歸技術(shù)主要有主成分回歸、偏最小二乘法(partial least squares,PLS)、改進偏最小二乘法(modified partial least squares,MPLS)等[23]。

本研究在一階微分的導(dǎo)數(shù)處理下,將MPLS和PLS兩種數(shù)據(jù)回歸技術(shù)與不同散射和標準化方法相結(jié)合,對預(yù)處理結(jié)果進行分析討論。櫻桃果實質(zhì)地模型在不同預(yù)處理下的建模結(jié)果如表2所示。

研究結(jié)果表明,3個果實質(zhì)地的校正模型預(yù)處理的討論都選擇在一階微分下處理,在此基礎(chǔ)上選用MPLS的數(shù)據(jù)回歸技術(shù)對校正模型進行進一步處理,可以很好的減小交互驗證均方根誤差,并提高交互驗證相關(guān)系數(shù)。由此得到,櫻桃果實硬度模型采用SMSC的預(yù)處理效果最好,SECV為0.110,Rcv為0.974,再用所得的硬度校正模型對未知樣品進行預(yù)測分析。櫻桃咀嚼性和回復(fù)性模型均采用SNV處理方法,可以得到最優(yōu)結(jié)果,SECV分別為0.035、0.009,Rcv分別為0.949、0.921,再分別用得到的咀嚼性和回復(fù)性校正模型繼續(xù)對樣品進行預(yù)測。

2.4 櫻桃果實質(zhì)地的預(yù)測評價

為了檢驗校正模型的適用性與可靠性,實驗用預(yù)處理后最優(yōu)的定標模型對30個未知櫻桃的果實質(zhì)地進行定量預(yù)測分析,果實硬度、咀嚼性、回復(fù)性的預(yù)測結(jié)果分別如圖3～圖5所示。

表2 櫻桃果實質(zhì)地模型在不同預(yù)處理下的校正模型

圖3 果實硬度實測值與預(yù)測值之間的相關(guān)性Fig.3 The correlation between the measuredand predicted values of hardness

圖4 果實咀嚼性實測值與預(yù)測值之間的相關(guān)性Fig.4 The correlation between the measuredand predicted values of chewiness

圖5 果實回復(fù)性實測值與預(yù)測值之間的相關(guān)性Fig.5 The correlation between the measuredand predicted values of resilience

由圖3～圖5的預(yù)測結(jié)果可知,櫻桃果實的硬度、咀嚼性、回復(fù)性的預(yù)測標準誤差SEP分別為0.111、0.033、0.010,預(yù)測相關(guān)系數(shù)Rp分別為0.962、0.942、0.905,相對分析誤差RPD分別為3.38、3.24、3.27。實驗結(jié)果說明,NIRS對櫻桃果實質(zhì)地的高效、快速的無損檢測具有可行性。

2.5 櫻桃果實質(zhì)地預(yù)測模型的建立

一個可靠的模型需要校正集具備較高的Rcv和較低的SEC,此外,模型也應(yīng)該具有良好的預(yù)測能力,所對應(yīng)的SEP值也應(yīng)該比較低。本實驗利用建立的模型對30個預(yù)測集樣品的硬度、咀嚼性以及回復(fù)性進行預(yù)測,從而達到對以建立的櫻桃果實質(zhì)地NIRS模型的預(yù)測性能的驗證,圖6～圖8為三者的殘差分布圖。

圖6 果實硬度30個預(yù)測樣品殘差分析圖Fig.6 Residual error distribution for30 prediction samples of firmness

圖7 果實咀嚼性30個預(yù)測樣品殘差分析圖Fig.7 Residual error distribution for30 prediction samples of chewiness

圖8 果實回復(fù)性30個預(yù)測樣品殘差分析圖Fig.8 Residual error distribution for30 prediction samples of resilience

建立的3個模型預(yù)測集中的30個預(yù)測與真實值均是比較接近的,可得到較小的殘差和。硬度、咀嚼性、回復(fù)性預(yù)測模型的殘差和分別為-0.008、-0.041、0.011,殘差和均比較小,說明預(yù)測效果較好。從圖6～圖8可以看出3個預(yù)測集的殘差都在X軸上下均勻的波動。綜上所述,從校正集模型的Rcv、SECV、殘差和殘差分布這4個方面進行分析可知,本文所建立的櫻桃果實質(zhì)地模型具有較好的穩(wěn)定性和預(yù)測能力,可以滿足實際應(yīng)用的要求。

3 結(jié)論

本文應(yīng)用NIRS檢測技術(shù),采用波長在408.8～2492.8 nm范圍,對貯藏過程中櫻桃果實的硬度、咀嚼性、回復(fù)性分別進行無損檢測,構(gòu)建了關(guān)于這三者的定量模型,從而評價櫻桃內(nèi)部品質(zhì)。果實硬度模型的最佳預(yù)處理方法是進一步結(jié)合標準多元散射校正(SMSC)處理。咀嚼性和回復(fù)性模型最佳預(yù)處理均是MPLS算法下結(jié)合標準正常處理(SNV only)。硬度、咀嚼性、回復(fù)性模型預(yù)測相關(guān)系數(shù)分別是:0.962、0.942、0.905,且預(yù)測性能較好。

綜上分析,說明應(yīng)用NIRS檢測貯藏過程中櫻桃果實質(zhì)地是可以實現(xiàn)的,并能夠很好的對其進行定量分析,并對櫻桃果實質(zhì)地進行評價。為今后櫻桃物流、銷售、貨架等的環(huán)節(jié)的在線、無損、高效的品質(zhì)監(jiān)測提供了科學(xué)的依據(jù),從而更好的推動櫻桃產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

[1]李曉青,韓燕麗. 大櫻桃貯藏保鮮技術(shù)[J].保鮮與加工,2006,6(5):25.

[2]蘭鑫哲,姜愛麗,胡文忠. 甜櫻桃采后生理及冷藏保鮮技術(shù)進展[J]. 食品工業(yè)科技,2011,34(11):535-538.

[3]雷松澤,姚紅革.近紅外光譜分析技術(shù)在水果品質(zhì)無損檢測上的應(yīng)用[J].光譜實驗室,2009,34(4):775-779.

[4]李慧,曾銘,要磊,等.近紅外光譜技術(shù)在食品檢測中的應(yīng)用研究進展[J].食品工業(yè),2012,24(12):85-88.

[5]Pissard A,Fernández Pierna J A,Baeten V,et al. Non-destructive measurement of vitamin C,total polyphenol and sugar content in apples using near-infrared spectroscopy[J]. Journal of the Science of Food and Agriculture,2013,93(2):238-244.

[6]Tsuta M,Sugiyama J,Sagara Y. Development of Food Quality Measurement Methods Based on Near-infrared Imaging Spectroscopy-Applications to Visualization of Sugar Content Distribution in Fresh Fruits and Fruit Sorting[J]. Journal of the Japanese Society for Food Science and Technology-nippon shokuhin kagaku kogaku kaishi,2011,58(3):73-80.

[7]Xu H,Qi B,Sun T,et al. Variable selection in visible and near-infrared spectra:Application to on-line determination of sugar content in pears[J]. Journal of Food Engineering,2012,109(1):142-147.

[8]章海亮,孫旭東.近紅外漫反射檢測梨可溶性固形物SSC和硬度的研究[J].中國農(nóng)機化,2011,32(1):101-103.

[9]Xie L,Ye X,Liu D,et al. Prediction of titratable acidity,malic acid,and citric acid in bayberry fruit by near-infrared spectroscopy[J]. Food Research International,2011,44(7):2198-2204.

[10]de Oliveira G A,de Castilhos F,Renard C M G C,et al. Comparison of NIR and MIR spectroscopic methods for determination of individual sugars,organic acids and carotenoids in passion fruit[J]. Food Research International,2014,60(18):154-162.

[11]張鵬,李江闊,陳紹慧,等.蘋果質(zhì)地參數(shù)的近紅外漫反射光譜無損檢測模型研究[J].食品科技,2014,10:70.

[12]王丹,魯曉翔,張鵬,等.近紅外無損檢測甜柿果實質(zhì)地和品質(zhì)[J].食品工業(yè)科技,2013,34(24):53-56.

[13]馬慶華,王貴禧,梁麗松.質(zhì)構(gòu)儀穿刺試驗檢測冬棗質(zhì)地品質(zhì)方法的建立[J].中國農(nóng)業(yè)科學(xué),2011,44(6):1210-1217.

[14]張昆明,張平,李志文,等.葡萄貯藏期間果肉質(zhì)地參數(shù)變化規(guī)律的TPA表征[J].食品與生物技術(shù)學(xué)報,2011,30(3):353-358.

[15]馬廣,傅霞萍,周瑩,等.大白桃糖度的近紅外漫反射光譜無損檢測試驗研究[J].光譜學(xué)與光譜分析,2007,27(5):907-910.

[16]近紅外光譜分析基礎(chǔ)與應(yīng)用[M].北京：中國輕工業(yè)出版社,2005,24(6):324-328.

[17]張鵬,李江闊,孟憲軍,等.澀柿可溶性單寧的可見/近紅外漫反射光譜無損檢測研究[J].光譜學(xué)與光譜分析,2011,31(4):951-954.

[18]Luo W,Huan S,Fu H,et al. Preliminary study on the application of near infrared spectroscopy and pattern recognition methods to classify different types of apple samples[J]. Food Chemistry,2011,128(2):555-561.

[19]毛莎莎,曾明,何紹蘭,等.哈姆林甜橙果實內(nèi)在品質(zhì)的可見-近紅外漫反射光譜無損檢測法[J].食品科學(xué),2010,31(14):258-263.

[20]王丹,魯曉翔,張鵬,等.可見/近紅外漫反射光譜無損檢測甜柿果實硬度[J].食品與發(fā)酵工業(yè),2013,39(5):180-184.

[21]岳絨,郭文川,劉卉.近紅外漫反射光譜檢測損傷獼猴桃的內(nèi)部品質(zhì)[J].食品科學(xué),2011,32(10):141-144.

[22]王姍姍,孫紅男,陳健,等.基于近紅外光譜技術(shù)檢測藍莓可溶性固形物含量[J].食品工業(yè)科技,2012,12(1):340-341.

[23] Wan B,Small G W. Wavelet analysis used for spectral background removal in the determination of glucose from near-infrared single-beam spectra[J]. Analytica chimica acta,2010,681(1):63-70.

Near infrared diffuse reflection technology of cherry fruit texture detection

LUO Feng1,LU Xiao-xiang1,*,ZHANG Peng2,CHEN Shao-hui2,LI Jiang-kuo2

(1.Tianjin Key Laboratory of Food Biotechnology,College of Biotechnology and Food Science,Tianjin University of Commerce,Tianjin 300134,China;2.Tianjin Key Laboratory of Postharvest Physiology and Storage of Agricultural Products,National Engineering and Technology Research Center for Preservation of Agricultural Products,Tianjin 300384,China)

Near infrared spectrum technology was used to establish relative issues on the process of the refrigerated cherry fruit texture model by using Summit cherry as material. The research was carried out to discuss the different pretreatments of calibration model by using hardness,chewiness,resilience as the evaluation index under the range from 408.8 nm to 2492.8 nm of full spectrum. The results showed that the best pretreatment of hardness was the combination of MPLS and SMSC under the 1st,the best pretreatment of chewiness and resilience were the combination of MPLS and SNV under the 1st. Datas are analyzed:the calibration error SEC=0.110,0.035,0.009,Rcv=0.974,0.949,0.921,RPD=3.38,3.24,3.27. It is concluded that near infrared spectroscopy is feasible to measure the content of texture in cherries during refrigeration.

near infrared spectroscopy;cherry;fruit texture;texture profile analysis

2014-12-09

羅楓(1988-),女,在讀碩士,研究方向:農(nóng)產(chǎn)品加工與貯藏，E-mail：403880675@qq.com。

*通訊作者:魯曉翔(1962-)，女，碩士，教授,研究方向：果蔬貯藏保鮮技術(shù)及其物流品質(zhì)評價，E-mail：lxxiang@tjcu.edu.cn。

“十二五”國家科技支撐計劃項目(2012BAD38B01)；天津市創(chuàng)新團隊項目(TD12-5049)。

TS255.7

A

1002-0306(2015)15-0293-05

10.13386/j.issn1002-0306.2015.15.053