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    基于可見/近紅外光譜的水蜜桃糖度無損檢測方法優(yōu)化研究

    2023-08-22 01:20:26張小斌朱怡航趙懿瀅陳妙金孫奇男謝寶良馮紹然
    浙江農(nóng)業(yè)學(xué)報 2023年7期
    關(guān)鍵詞:有損檢測值水蜜桃

    張小斌,朱怡航,趙懿瀅,陳妙金,孫奇男,謝寶良,馮紹然,顧 清,*

    (1.浙江省農(nóng)業(yè)科學(xué)院 數(shù)字農(nóng)業(yè)研究所,浙江 杭州 310021; 2.寧波市奉化區(qū)水蜜桃研究所,浙江 寧波 315502; 3.北京陽光億事達(dá)科技有限公司,北京 100020)

    水果的品質(zhì)主要取決于其外部和內(nèi)部的質(zhì)量因素[1-2]。大小、形狀、顏色和整體外觀等是水果主要的外部品質(zhì)因素[3-4],而可溶性固形物(SSC)、可滴定酸(TA)、糖酸比(SSC/TA)、淀粉和硬度等是水果主要的內(nèi)部品質(zhì)因素[5-6]。水果的內(nèi)部品質(zhì)因素測量方法主要分為有損檢測和無損檢測方法。有損檢測方法會對水果造成物理損傷,不利于水果的生長和銷售管理。因此,無損檢測方法對水果內(nèi)部品質(zhì)因素的測量具有重要意義。

    目前,近紅外光譜技術(shù)已在無損檢測技術(shù)當(dāng)中發(fā)揮了重要的作用[7-9]。Martínez-Valdivieso等[10]利用近紅外光譜進(jìn)行高通量檢測胡蘿卜素含量,與傳統(tǒng)實驗方法相比,具有更加快速、簡單、安全和低成本的優(yōu)點;Mishra等[11]利用變量選擇和模型更新相結(jié)合的方法開發(fā)出的近紅外光譜模型,能夠在不同情況下有效獲取梨果實質(zhì)量參數(shù)(如含水量MC 和 SSC);Liu等[12]通過可見/近紅外光譜(visible/near infrared spectroscopy,VIS/NIR)預(yù)測桃子在貯藏過程中的品質(zhì)變化過程,并通過該方法有效地分析出了不同環(huán)境下水蜜桃的最佳貯藏期,還發(fā)現(xiàn)波段選擇方法、不同品種種類等因素都會對模型分析結(jié)果產(chǎn)生較大影響,水果所處的時期和環(huán)境等也會干擾分析結(jié)果。Mishra等[13]發(fā)現(xiàn),預(yù)處理方法會影響近紅外光譜模型最終預(yù)測的結(jié)果;Mulisa Bobasa等[14]發(fā)現(xiàn),基于不同掃描位置獲得的水分和總可溶性固形物數(shù)據(jù)建立的模型的分析結(jié)果存在差異;Pourdarbani等[15]發(fā)現(xiàn),選擇有效的波長才能獲得最佳的分析結(jié)果,并在富士蘋果中得到了驗證;Mishra等[11]發(fā)現(xiàn),采用近紅外光譜對不同時期的水果進(jìn)行分析時,糖度結(jié)果存在較大的差異性。因此,近紅外光譜技術(shù)雖然在無損檢測技術(shù)中具有重要的作用,但是需要結(jié)合具有代表性的數(shù)據(jù)集、有效的光譜波段和具有合適的檢測位置才能更為精確地預(yù)測水果糖度值。Sunforest H100型水果內(nèi)部品質(zhì)無損傷檢測儀是一款基于近紅外光譜技術(shù)的無損檢測儀器,其檢測范圍大且檢測深度深,并能通過檢測獲得的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行再次建模,自由度高。本文主要借助H100檢測儀對水蜜桃糖度進(jìn)行檢測,探究最佳的水蜜桃無損分析模型,同時與其他無損檢測儀器進(jìn)行對比來選取最適合的水蜜桃糖度檢測方法,為當(dāng)前水蜜桃糖度檢測提供一定的指導(dǎo)。

    1 材料與方法

    1.1 供試材料

    實驗材料為浙江寧波奉化水蜜桃研究所種植基地采摘的白麗、湖景蜜露和新玉3個品種的水蜜桃,共包含3個批次。其中,第1批次在2021年7月14日摘取,品種和個數(shù)分別為白麗60個、湖景蜜露60個、新玉60個。第2批次在2021年7月29日獲得,摘取的水蜜桃包括白麗、湖景蜜露和新玉3個品種,該批材料將3個品種隨機(jī)混合起來,共60個水蜜桃。第3批次在2021年7月29日摘取,主要為新玉60個和湖景蜜露60個。

    1.2 實驗設(shè)備

    Sunforest H100型水果內(nèi)部品質(zhì)無損傷檢測儀,該儀器檢測波段范圍為650~950 nm,光譜分辨率為2 nm,內(nèi)置可充電鋰電池,單次充滿電后可連續(xù)檢測5 000次,并可由用戶根據(jù)需求自行建立檢測模型。ATAGO水果糖度計,PAL-HIKARi系列,根據(jù)紅外原理計算果實糖度(Brix值),具有設(shè)計便攜、環(huán)境友好、測量快速的優(yōu)點。久保田K-SS300-LC,根據(jù)近紅外分光法(波長:600~1 000 nm)對水果進(jìn)行無損糖度檢測,具有測量快速的優(yōu)點。折射式數(shù)字糖度計PAL-1(ATAGO,Japan),也叫糖度折射儀,具有廣泛的衡量范圍(0~53.0% Brix),適用于幾乎任何果汁、食品與飲料的測量。單反相機(jī),型號為佳能EOS 60D,通過相機(jī)拍攝獲取高質(zhì)量圖片。

    1.3 水蜜桃糖度測定方法

    采摘得到的3個批次水蜜桃樣本大小相近、表面無損傷和疤痕,將其分批次依次編號后如圖1-A所示。然后采集所有標(biāo)記樣本的圖像,并在當(dāng)天完成水蜜桃糖度測定。

    圖1 水蜜桃檢測樣品編號(A)和內(nèi)外果實區(qū)域分割(B)

    對于第1批次水蜜桃,在無損檢測之后立即進(jìn)行有損檢測,檢測部位為縫合線的兩側(cè)靠近赤道位置。

    對于第2批次水蜜桃,先對其進(jìn)行無損檢測后立即如圖1-B所示進(jìn)行切割,在將其分為內(nèi)部果實區(qū)域和外部果實區(qū)域后,分別進(jìn)行有損糖度檢測,檢測部位為縫合線的兩側(cè)靠近赤道位置。最后取2個位置的測量平均值作為整個水蜜桃的糖度值再進(jìn)行分析。

    對于第3批次水蜜桃,先各選出30個樣品利用H100型水果內(nèi)部品質(zhì)無損傷檢測儀進(jìn)行無損糖度檢測和硬度檢測,然后立即進(jìn)行有損檢測。將剩下的水蜜桃靜置于實驗室96 h后,再次利用H100檢測儀進(jìn)行無損檢測糖度和硬度檢測,然后立即進(jìn)行有損檢測。實驗期間的環(huán)境溫度(26±1)℃。

    水蜜桃糖度具體參照食品衛(wèi)生檢驗方法NT/T2637—2014《水果、蔬菜制品可溶性固形物含量的測定-折射儀法》進(jìn)行測定。

    1.4 數(shù)據(jù)處理與分析方法

    偏最小二乘回歸(partial least squares regression,PLSR)是最常用的多元線性校正技術(shù),廣泛應(yīng)用于光譜分析中,用以定量預(yù)測水果內(nèi)部品質(zhì)。PLSR可以同時分解光譜矩陣X和化學(xué)值矩陣Y,消除無用的噪聲信息,使PLSR在實際應(yīng)用中具有更強(qiáng)的魯棒性。PLSR的回歸模型如下:

    Y=bX+e。

    式中,b為回歸系數(shù)的向量,e為模型殘差。

    PLSR將光譜數(shù)據(jù)投射到一組稱為潛在變量(latent variables, LVs)的正交因子上,并使用簡單交叉驗證等方法來避免由于使用過小或過大的LVs而導(dǎo)致的欠擬合或過擬合。使用The Unscrambler V9.7軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行PLSR分析,將校正模型應(yīng)用于預(yù)測集或驗證集中水蜜桃糖度參數(shù)的預(yù)測,并通過均方根誤差(root mean square error,RMSE)和決定系數(shù)(R2)等統(tǒng)計參數(shù)進(jìn)行評價。

    最后,通過Matlab R2021a和Microsoft Office Excel 2010軟件對數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計分析,并利用二次多項式擬合方程的相關(guān)系數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)偏差來評判數(shù)據(jù)結(jié)果的可靠性和有效性。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 不同品種數(shù)據(jù)建模分析比較

    對不同品種的水蜜桃光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行建模并對其進(jìn)行分析比較,利用The Unscrambler 軟件對一組光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,并通過模型結(jié)果來分析其優(yōu)越性。同時為了更好地說明模型的有效性,本節(jié)內(nèi)容還利用建好的模型結(jié)合H100檢測儀對各個品種水蜜桃進(jìn)行測量并與有損檢測值進(jìn)行比較來綜合分析模型的優(yōu)越性。

    首先,構(gòu)建單品種模型(白麗、新玉、湖景蜜露)、兩品種模型(白麗+新玉)、三品種模型(白麗+新玉+湖景蜜露),同時為了更好地分析模型的優(yōu)越性,本節(jié)還將模型對各類品種的水蜜桃糖度進(jìn)行測試并與有損檢測值進(jìn)行比較,結(jié)果如表1和表2所示。

    表1 H100檢測儀的各類模型分析

    表2 多品種模型對單一品種的檢測結(jié)果

    從表1中可以看出,基于單品種的光譜數(shù)據(jù)建立的模型中,新玉模型的R2最高且RMSE值最低,分別為0.98和0.22,檢測效果最優(yōu)。白麗模型的R2較低,為0.92。兩種品種混合模型的RMSE最高為0.45。用構(gòu)建好的模型對各品種的水蜜桃進(jìn)行測試,從表2的結(jié)果中可以看出,混合品種構(gòu)建的模型平均R2高于單品種構(gòu)建的模型,并且品種混合越多,平均R2越高。同時,用單品種模型對同一品種進(jìn)行糖度檢測分析時,基于對應(yīng)品種的模型檢測結(jié)果最佳,基于其他品種的檢測結(jié)果則較差,并且低于其他混合品種建立的模型。這說明H100型水果內(nèi)部品質(zhì)無損傷檢測儀建立的模型雖然R2較高,但是在與有損糖度檢測值進(jìn)行比較分析后,H100檢測儀結(jié)合模型測得的水蜜桃糖度值與真實值仍存在一定的差距。但是品種越多,所建立的模型表現(xiàn)更優(yōu),R2也越高。

    2.2 不同儀器在不同水蜜桃品種中檢測的區(qū)別

    為了比較不同類型水蜜桃糖度檢測儀的性能,本研究使用較為典型的無損糖度檢測儀久保田和ATAGO進(jìn)行測試,同時利用2.1節(jié)構(gòu)建好的H100模型進(jìn)行測量,最后將這3款儀器的檢測效果進(jìn)行分析對比,結(jié)果如圖2所示。

    圖2 不同儀器在不同水蜜桃品種中的檢測

    從圖2中可以看到,久保田檢測得到的3個品種的水蜜桃的糖度值與有損檢測糖度值的R2分別為白麗0.832 4、新玉0.877 3、湖景蜜露0.860 3,ATAGO檢測得到的3個品種的水蜜桃的糖度值與有損檢測糖度值的R2分別為白麗0.570 3、新玉0.702 3、湖景蜜露0.624 4,H100型水果內(nèi)部品質(zhì)無損傷檢測儀檢測得到的3個品種的水蜜桃的糖度值與有損檢測糖度值的R2分別為白麗0.914 1、新玉0.962 6、湖景蜜露0.900 4。從結(jié)果可以看出,H100無論對哪個品種進(jìn)行糖度檢測,得到的檢測結(jié)果都明顯優(yōu)于其他兩個儀器,ATAGO的檢測結(jié)果最差。因此,H100檢測儀結(jié)合有效合理的模型能夠提高水蜜桃糖度無損檢測的精度。

    2.3 水蜜桃不同深度位置處的糖度分析

    2.3.1 水蜜桃不同位置的糖度差異性分析

    利用1.3節(jié)水蜜桃糖度測定方法得到如圖3所示的結(jié)果。從圖中可以說明,內(nèi)外區(qū)域的水蜜桃糖度具有較高的相關(guān)性。這說明同一樣本的糖度在內(nèi)外區(qū)域分布中具有較高的相關(guān)性,同時也說明本文在實驗操作過程中盡量避免了由于切割水蜜桃導(dǎo)致實驗結(jié)果數(shù)據(jù)的不可靠。這為后續(xù)實驗結(jié)果的準(zhǔn)確性提供了基礎(chǔ)。

    圖3 內(nèi)外區(qū)域水蜜桃糖度相關(guān)性

    水蜜桃外部區(qū)域的糖度檢測值為12.76,標(biāo)準(zhǔn)差為1.26,而內(nèi)部區(qū)域的糖度檢測值為12.49,標(biāo)準(zhǔn)差為1.47,得到的內(nèi)外區(qū)域糖度差為0.27。由此可以說明,外部區(qū)域的糖度值和內(nèi)部區(qū)域的糖度值存在差異,并且外部區(qū)域的糖度值整體略高于內(nèi)部區(qū)域的糖度值。因此,在檢測過程中若沒有對水蜜桃樣品進(jìn)行合理采樣和分析,極容易導(dǎo)致水蜜桃糖度檢測存在較大的差異,從而導(dǎo)致檢測值不能合理地表征水蜜桃糖度。

    2.3.2 不同設(shè)備對水蜜桃內(nèi)外區(qū)域的糖度相關(guān)性分析

    從圖4中可以看到,久保田測得的水蜜桃糖度值與有損外部檢測糖度值的擬合程度最高,R2為0.804 3,而與有損內(nèi)部糖度值的相關(guān)性較低,為0.679 6,與有損平均糖度值的相關(guān)性為0.756 5。從圖中可以看到,ATAGO測得的水蜜桃糖度檢測值與有損外部檢測糖度值的相關(guān)性最高為0.426 0,與有損內(nèi)部糖度值的相關(guān)性較低,為0.276 3,與有損平均糖度值的相關(guān)性為0.355 0。H100測得的水蜜桃糖度檢測值與外部檢測糖度值的相關(guān)性為0.693 8,與內(nèi)部糖度值的相關(guān)性較低,為0.685 0,而與有損平均糖度值的相關(guān)性最高,R2為0.708 9。因此,從整體上來看,久保田的糖度檢測值更加接近真實值,H100次之,ATAGO最差。而其中,水蜜桃內(nèi)部區(qū)域的糖度相關(guān)性,H100比久保田略接近真實值。同時,從相關(guān)性上來看,利用久保田和ATAGO對水蜜桃果肉的外部區(qū)域的檢測效果較好,與內(nèi)部區(qū)域的糖度檢測值存在較大的差異,其中久保田內(nèi)外區(qū)域的糖度相關(guān)性相差0.124 7,ATAGO內(nèi)外區(qū)域的糖度相關(guān)性相差0.149 7。H100與有損外部區(qū)域的糖度相關(guān)性和有損平均糖度相關(guān)性比久保田要差,但是H100內(nèi)外區(qū)域的糖度相關(guān)性相差非常小,僅為0.008 8。而且,H100的無損檢測糖度值與有損平均糖度檢測值的相關(guān)性反而最高。因此可以說明,H100無損檢測獲取的糖度值能更好地反映水蜜桃果實的整體糖度水平,而久保田和ATAGO更多地反映了水蜜桃外部區(qū)域的糖度水平,無法代表整個水蜜桃的糖度水平。

    圖4 不同儀器對水蜜桃不同區(qū)域的糖度相關(guān)性分析

    2.4 不同硬度對水蜜桃糖度檢測的影響

    由于水蜜桃采摘后硬度會逐漸下降,而糖度會逐漸上升[12],因此這個變化過程對水蜜桃糖度檢測具有一定的難度,同時對無損糖度檢測更加具有挑戰(zhàn)性。為了分析糖度無損檢測儀在不同水蜜桃成熟度下的檢測性能,本節(jié)內(nèi)容選取實驗材料中的第3批樣品,利用H100設(shè)備對不同品種的不同硬度水蜜桃進(jìn)行糖度檢測,分析比較H100無損糖度檢測與有損糖度檢測的差異性,其中水蜜桃硬度狀況如表3所示,H100無損糖度檢測與有損糖度檢測的相關(guān)性如圖5所示。

    表3 水蜜桃硬度參數(shù)

    圖5 不同品種水蜜桃在不同成熟度下的糖度檢測

    從圖5中可以看到,隨著水蜜桃硬度下降,H100無損糖度檢測的精度也出現(xiàn)了下降。對于新玉品種,樣本平均硬度為5.02時,H100無損檢測糖度值與有損檢測值的R2為0.962 6,當(dāng)樣本平均硬度為2.70時,H100無損檢測糖度值與有損檢測值的R2下降至0.791 7。對于湖景蜜露品種,樣本平均硬度為5.25時,H100無損檢測糖度值與有損檢測值的R2為0.900 4,當(dāng)樣本平均硬度為2.25時,H100無損檢測糖度值與有損檢測值的R2下降至0.756 2。因此,水蜜桃硬度的改變會影響水蜜桃糖度無損檢測的精度。

    3 討論

    利用不同的無損糖度檢測儀對不同品種、不同硬度的奉化水蜜桃進(jìn)行糖度分析,同時分析了水蜜桃不同深度位置的糖度情況。本文首先通過對H100檢測儀的數(shù)學(xué)模型建立進(jìn)行分析,分別從數(shù)據(jù)種類、數(shù)據(jù)量的大小和波段設(shè)立來綜合性地分析得到最優(yōu)模型。但由于品種之間存在差異性,不同品種的可溶性固形物含量不同,因此綜合分析后本文選取的模型為3個品種的混合模型,然后將其對不同品種的水蜜桃進(jìn)行無損糖度檢測,并與有損糖度進(jìn)行相關(guān)性分析,相關(guān)性的平均值高達(dá)0.92。但是對于其他品種在不同時期的水蜜桃糖度測量仍待分析。

    利用建立好模型的H100檢測儀與另外兩款無損糖度檢測儀進(jìn)行分析對比。通過對不同品種的水蜜桃進(jìn)行糖度分析后發(fā)現(xiàn),H100型檢測儀與有損糖度檢測儀的相關(guān)性最高,而ATAGO無損糖度檢測儀與有損糖度檢測儀的相關(guān)性最低。因此,利用合理有效的數(shù)學(xué)模型能夠大大提高無損檢測儀的糖度檢測精度。

    通過對水蜜桃不同深度位置的糖度進(jìn)行檢測,來分析H100檢測儀的準(zhǔn)確性高的原因。首先通過有損糖度檢測對本文實驗所設(shè)定的水蜜桃內(nèi)外部位進(jìn)行糖度分析,發(fā)現(xiàn)內(nèi)外部位的水蜜桃糖度具有高度的相關(guān)性,但是內(nèi)外部位的水蜜桃糖度具有明顯的偏差,差值為0.27,并且體現(xiàn)為外部區(qū)域的水蜜桃糖度高于內(nèi)部水蜜桃糖度。然后將不同品種的內(nèi)部、外部和內(nèi)外平均有損糖度檢測值與各品種的無損糖度檢測值進(jìn)行分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn),H100檢測儀檢測得到的數(shù)據(jù)與有損內(nèi)外糖度檢測得到的數(shù)據(jù),其相關(guān)性差異小,而其他兩款無損糖度檢測儀的相關(guān)性差異較大。主要原因在于H100檢測儀的實測面廣,能穿透的深度深,并且能夠結(jié)合可自建的數(shù)學(xué)模型,因此檢測得到的分析結(jié)果優(yōu)于其他兩款無損糖度檢測儀。

    通過H100檢測儀檢測不同硬度的水蜜桃糖度發(fā)現(xiàn),硬度下降會降低水蜜桃無損糖度檢測精度。H100型水果內(nèi)部品質(zhì)無損傷檢測儀主要通過近紅外光分析水蜜桃中的SSC,而可溶性固形物由糖、酸、維生素等組成[12]。在水蜜桃采摘后的放置過程中,隨著放置時間加長,水蜜桃的硬度會逐漸下降,而糖度逐漸上升。這是一個復(fù)雜多變的過程,水蜜桃中各物質(zhì)都發(fā)生較大的改變,因此導(dǎo)致H100檢測儀在檢測時發(fā)生變化。同時對水蜜桃內(nèi)外區(qū)域糖度相關(guān)性分析進(jìn)行了一定的補(bǔ)充,因為水蜜桃果實外部區(qū)域的硬度比內(nèi)部區(qū)域的硬度變化得快,從而導(dǎo)致水蜜桃外部區(qū)域的糖度檢測無法表征整個水蜜桃的糖度,并且解釋了H100檢測儀在檢測硬度不同的水蜜桃時與有損糖度檢測值會產(chǎn)生較大差異的原因。

    4 結(jié)論

    研究綜合分析了水蜜桃不同品種數(shù)據(jù)對糖度模型的影響并將其應(yīng)用到可自建模型的H100型水果內(nèi)部品質(zhì)無損傷檢測儀。然后利用不同的無損糖度檢測儀對不同品種、不同硬度的奉化水蜜桃進(jìn)行糖度分析,綜合體現(xiàn)利用地方品種水蜜桃建模的糖度無損檢測技術(shù)在水蜜桃糖度檢測上的優(yōu)越性及有效性,為實際生產(chǎn)與消費過程中的水蜜桃糖度檢測提供了一定的參考。

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