近紅外漫反射光對水果的穿透能力研究

張欣欣，李尚科，李 跑，*，單 楊，蔣立文，劉 霞

（1 湖南農(nóng)業(yè)大學食品科學技術學院 食品科學與生物技術湖南省重點實驗室 長沙 410128 2 湖南省農(nóng)業(yè)科學院 湖南省農(nóng)產(chǎn)品加工研究所 長沙 410125）

我國是水果生產(chǎn)和消費大國，水果品質的檢測是水果消費過程中的重要一環(huán)。利用水果組織的光學性質進行快速、無損檢測是近年來的檢測趨勢。近紅外光（NIR）是一種電磁波，波長范圍780～2 500 nm，待測物中的含氫基團如C-H、OH、S-H、N-H 等利用近紅外電磁波的波粒二象性發(fā)生倍頻與合頻振動，引起分子變化或伴隨能級的躍遷，從而獲得待測物的NIR 光譜圖[1-2]?，F(xiàn)階段該技術被廣泛應用于果蔬[3]、糧食[4]、肉禽[5]、水產(chǎn)[6]及其副產(chǎn)品[7-9]的定性、定量分析?；贜IR 光譜技術的果蔬內部品質無損檢測技術，是利用果蔬產(chǎn)品的皮、葉、肉、核等對NIR 的反射、透射、散射、吸收等特點，反映果蔬內部品質的一種無損檢測方法[10]。該項技術自美國農(nóng)業(yè)部1985年提出以來，經(jīng)過30 多年的發(fā)展，現(xiàn)已廣泛用于各類果蔬及農(nóng)副產(chǎn)品的檢測[11-12]。NIR 光譜技術根據(jù)采集方式分為漫反射、透射與漫透射，其中基于積分球的漫反射光譜是最常用的測定模式。NIR 光譜技術具有無需樣品預處理，速度快，效率高，重現(xiàn)性好等優(yōu)點[13]，同時也存在譜帶較寬，吸收峰重疊嚴重，信噪比低等局限性[14]。光譜采集點[15]、樣品自身性質[16-17]等都有可能引起NIR 光譜的低信噪比，需采用化學計量學方法對原始光譜進行預處理，消除干擾，挖掘有效信息。主成分分析法（Principal component analysis，PCA） 是一種常見的聚類分析方法，可以衡量不同數(shù)據(jù)源間的相似性以及把數(shù)據(jù)源分到不同的類別中。

NIR 需穿透果皮才能檢測水果內部品質，然而，由于果皮有一定的厚度，表面有許多角質層和氣孔[18]，與果肉有不同的光學性質，因此果皮對NIR 可能存在干擾。少量研究者考察了帶皮水果的NIR 光學效應。如Saeys 等[18]在350～2 200 nm的Vis-NIR 范圍對蘋果皮和蘋果肉的光學性質進行探究，發(fā)現(xiàn)隨著波長的增加，蘋果的散射系數(shù)會直線下降，其中果皮的散射是果肉散射的3 倍，因此果皮與果肉的光學性質有較大差別。Fraser 等[19]研究了NIR 在穿透柑橘過程中的衰減程度，用NIR 光譜儀穿刺法測定柑橘內部光的分布，初步證明NIR 能有效穿透柑橘果皮，而且發(fā)現(xiàn)光開始照射的厚皮部分的衰減程度很強，說明柑橘果皮有較強的干擾；比較而言，光在果肉部分的衰減程度較緩；在照射的遠端果皮部分穿透力迅速下降，說明水果果皮對試驗結果會有影響。石舒寧等[20]考察了不同厚度的蘋果果皮（0.01～0.05 cm）和柑橘果皮（0.2～0.6 cm）對光的透射率、穿透深度、漫反射率和內部吸收率等光傳輸特性的影響，發(fā)現(xiàn)果皮越薄，透射率和穿透深度越大。當采用漫反射的檢測方式時，在徑向距離0.2～1.2 cm 之間，果皮厚度與漫反射率成正比，在1.2～4.0 cm 之間，果皮厚度與漫反射率成反比。柑橘類水果果皮厚度跨度較大（0.2～3.0 cm），對光的影響可能更復雜。

雖然有學者比較了不同薄厚皮水果的果皮的光學性能，探索了NIR 在水果中的穿透歷程，但是操作較為復雜，尚缺乏NIR 特別是漫反射光對果皮的穿透能力研究。NIR 對果皮的穿透能力研究是NIR 技術用于水果內部品質無損檢測的先決條件。本試驗選擇9 種厚度的水果果皮（其中6 種屬于柑橘類水果），通過包裹與果肉信息不同的物質探究NIR 漫反射光譜對水果果皮的穿透性，并采用PCA 對數(shù)據(jù)進行聚類分析，為后續(xù)基于NIR 光譜技術快速、無損分析水果內部品質提供依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

從本地超市購買試驗所需的梨子、獼猴桃、蘋果、蜜桔、砂糖橘、沃柑、甜橙、胡柚、沙田柚，樣品按照果皮厚度由薄到厚排列，擦拭表面塵土，保持果皮干凈完整，將樣品置于室溫下保存12 h，使樣品溫度與室溫基本一致。

1.2 儀器與設備

NIR 光譜的采集：傅里葉變換NIR 光譜儀AntarisII，美國賽默飛世爾，采用積分球漫反射模式采集完整光譜。

聚類分析：MATLAB R2010b 軟件，美國邁斯沃克。

1.3 試驗方法

1.3.1 光譜采集 本試驗設置的NIR 波數(shù)范圍為10 000～4 000 cm-1，最小間隔為4 cm-1，共采集1 557 個數(shù)據(jù)點。每個樣品測量3 次，取3 條光譜的平均值作為該樣本的原始光譜，為了證明NIR能穿透果皮采集到果皮后面的信息，將每種樣品的光譜采集分為果皮、完整果實、果皮包裹塑料瓶蓋、果皮包裹金屬板4 類，考察NIR 能否透過果皮采集到塑料和金板的信息，總計獲取10 條光譜。圖1、圖2為9 種水果的4 類NIR 光譜采集過程示意圖。

圖1 梨子、獼猴桃、蘋果、砂糖橘的NIR 光譜采集Fig.1 NIR spectra collection of pear，kiwi fruit，apple and 'Shatangju' mandarin

圖2 沃柑、蜜桔、甜橙、胡柚、沙田柚的NIR 光譜采集Fig.2 NIR spectra collection of fertile orange，mandarin，sweet orang，Hu You and Shatian pomelo

1.3.2 數(shù)據(jù)處理 由于儀器與環(huán)境的干擾，光譜易出現(xiàn)噪音及基線漂移，為挖掘有效信息，提高信噪比，對不同的光譜數(shù)據(jù)進行分類，需采用化學計量學對光譜進行預處理，本試驗采用PCA 對水果果皮樣品數(shù)據(jù)進行聚類分析。

2 結果與分析

2.1 NIR 光對薄皮水果果皮的穿透能力

為了探究漫反射光譜能否穿透薄皮水果果皮采集到塑料及金板的信息，以梨子、獼猴桃和蘋果為對象，圖3a，3c，3e 為梨子、獼猴桃和蘋果的NIR 原始光譜圖，從圖中可發(fā)現(xiàn)完整果實、果皮、果皮加塑料和果皮加金板的NIR 光譜曲線在10 000 cm-1至7 000 cm-1內存在較大的差異?？赡苁荖IR 漫反射光譜成功穿透梨子、獼猴桃、蘋果等薄皮水果采集到完整果實中果肉以及果皮上的塑料和金板信息所致。為了更直觀地體現(xiàn)原始光譜中所攜帶的信息，采取PCA 法對3 種水果的原始光譜數(shù)據(jù)進行聚類分析，圖3b，3d，3f 為3 種水果的聚類分析結果。由圖可見，梨子與獼猴桃的聚類分析結果得到完美的區(qū)分，蘋果的NIR 光譜譜線分布情況與梨子、獼猴桃等薄皮水果情況相似，進行聚類分析后所呈現(xiàn)的結果也能實現(xiàn)完美區(qū)分。3 種水果的完整果實、果皮、果皮加塑料和果皮加金板4 類置信橢圓沒有重疊之處，說明漫反射光能成功穿透梨子、獼猴桃以及蘋果的果皮，采集到果肉信息。

圖3 NIR 漫反射光譜技術對梨子（a，b），獼猴桃（c，d）和蘋果（e，f）果皮的穿透試驗Fig.3 Penetration test of pear （a，b），kiwi fruit （c，d） and apple （e，f） peel by NIR diffuse reflectance spectroscopy

2.2 NIR 對中厚果皮水果果皮的穿透能力

為了探究漫反射光譜能否穿透中厚皮水果果皮采集到塑料及金板的信息，以果皮厚度不一的砂糖橘、沃柑、蜜桔、甜橙為對象，將所采集到的光譜數(shù)據(jù)繪制成NIR 光譜圖，圖4為上述4 種水果的NIR 原始光譜圖以及聚類分析圖。由圖4a，4c，4e，4g 代表的原始光譜圖可知，隨著水果果皮厚度的逐漸增加，果皮對光譜的干擾逐漸加大，相較于薄皮水果的NIR 光譜譜線，中厚皮水果的光譜譜線在被測波數(shù)范圍內呈現(xiàn)出相似或相同的趨勢，所對應的波峰、波谷存在少量的差異，可能是一定的背景干擾，導致了基線漂移現(xiàn)象的產(chǎn)生。為了挖掘隱藏在柑橘皮干擾中的隱藏信息，利用PCA 對其進行聚類分析，結果如圖4b，4d，4f，4h 所示，從圖中可發(fā)現(xiàn)，砂糖橘的NIR 原始光譜譜線無法直接觀測到的信息，通過PCA 處理后，完整砂糖橘、砂糖橘皮、砂糖橘皮加塑料以及砂糖橘加金板的光譜數(shù)據(jù)均得到良好的區(qū)分，砂糖橘皮與完整砂糖橘的有效區(qū)分也間接說明在一定程度上NIR 光譜所采集的完整砂糖橘信息與砂糖橘皮的信息存在差異，完整砂糖橘的NIR 光譜中包含有除砂糖橘皮以外的信息。同樣的，從圖4d，4f，4h 中可以看出沃柑、蜜桔、甜橙的聚類分析結果仍可以得到較好的區(qū)分，說明漫反射光在采集這3 種柑橘水果的光譜信息時，仍可穿透果皮采集到內部屬性信息。

圖4 NIR 漫反射光譜技術對砂糖橘（a，b）、沃柑（c，d）、蜜桔（e，f）和甜橙（g，h）的果皮穿透試驗Fig.4 Penetration test of Shatangju mandarin （a，b），fertile orange （c，d），mandarin （e，f） and sweet orange （g，h） peel by NIR diffuse reflectance spectroscopy

2.3 NIR 對厚果皮水果果皮的穿透能力

為了探究漫反射光譜能否穿透厚皮水果果皮采集到塑料及金板的信息，以果皮厚度超過0.5 cm 的胡柚、沙田柚為試驗對象，進行果皮穿透能力考察。圖5為胡柚和沙田柚的NIR 原始光譜圖及其聚類分析結果。圖5a 中胡柚的NIR 光譜譜線雖然與中厚度果皮的柑橘水果的光譜圖類似，即4 類光譜譜線走勢一致甚至接近重疊，通過PCA處理后可發(fā)現(xiàn)圖5b 中4 類置信橢圓完全交織在一起，這說明在采集胡柚的光譜信息中，所測得的信息絕大部分來自于果皮，漫反射光并未穿透果皮采集到塑料及金板的信息。隨著水果果皮厚度逐漸增加，從胡柚的聚類分析結果來看，漫反射光已無法穿透胡柚果皮，為了進一步驗證是否漫反射無法穿透厚皮柑橘水果，對果皮更厚的沙田柚同步進行漫反射光穿透試驗，圖5c，5d 為沙田柚的NIR 原始光譜圖以及聚類分析結果。由圖5可見，沙田柚的聚類分析結果顯示出并無區(qū)分的跡象，沙田柚、沙田柚皮、沙田柚加金板以及沙田柚加塑料4 者之間的置信橢圓重疊率極高，與胡柚聚類分析結果一致。這說明當被測水果的果皮厚度超過2 cm 時，僅用漫反射光已無法穿透果皮。

圖5 NIR 漫反射光譜技術對胡柚（a，b）和沙田柚（c，d）的穿透試驗Fig.5 Penetration test of Hu You （a，b） and Shatian pomelo （c，d） peel by NIR diffuse reflectance spectroscopy

3 結論

本試驗考察了NIR 漫反射光穿透薄皮水果（梨、獼猴桃和蘋果）、中厚度果皮水果（砂糖橘、蜜桔、沃柑和甜橙）和厚果皮水果（胡柚和沙田柚）的果皮的能力以及穿透多厚果皮采集到內部屬性信息的能力。為探究NIR 漫反射光能否穿透果皮采集到果皮后的信息，同時采集水果完整果實、果皮、果皮包裹塑料、果皮包裹金板的光譜，并結合PCA 方法對光譜數(shù)據(jù)進行聚類分析。結果表明：漫反射光對梨子、獼猴桃和蘋果這類薄皮水果的穿透性較好，可以獲取深層果肉的品質信息。隨著果皮的逐漸增厚，果皮對光譜的干擾逐漸加大，原始光譜圖不能直觀看出光譜差異，經(jīng)PCA 預處理后，發(fā)現(xiàn)砂糖橘、蜜桔、沃柑和甜橙的4 類光譜可以完全區(qū)分開來，漫反射光可以穿透中厚度果皮的水果，而無法獲得胡柚以及沙田柚等較厚果皮（2 cm 以上）水果的內部信息。