水果内部品质近红外动态在线检测探究进展

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1、水果内部品质近红外动态在线检测探究进展摘要：近红外光谱分析技术具有无前处理、无污染、方便快捷、无破坏性、在线检测、多组分同时检测，适于现场检测和在线分析等特点，已经广泛应用于果蔬内部品质的无损检测中。主要介绍了水果近红外光谱在线检测原理及组成，最近几年近红外在线检测技术在水果品质检测方面的国内外研究进展，指出了近红外光谱分析技术尚存在的问题，并对今后的近红外光谱分析技术进行了展望。关键词：近红外光谱；在线检测；水果；内部品质中图分类号：0657.33文献标识码：A文章编号：0439-8114（2013）10-2242-03随着人们生活水平的不断提高，人们

2、对水果品质的要求越来越高。不仅注重外部品质（大小、色泽等），同时也越来越关注其内部品质（口感、甜度等）。这就使得在线检测分级尤为重要，近几年广阔的市场需求极大地促进了水果内部品质检测的发展。传统破损式化学检测方法制样繁琐、检测时间长、需要专业人员操作，难以满足大批量水果的在线检测与分级需求。而近红外光谱技术具有无损、效率高、快速、重现性好，适于现场检测和在线分析等特点，已在提高水果生产技术自动化水平和水果质量方面发挥了重要作用[1-7]o近几年，随着近红外光谱分析技术和化学计量学的不断发展及研究，近红外光谱分析技术在水果品质检测的应用日渐成熟，已经逐渐从

3、实验阶段走向应用阶段，从静态研究向动态在线检测发展；并且在动态在线检测方面取得了实质性的进展[8-11]o本文主要介绍了水果近红外光谱在线检测原理及组成，并简述了最近几年近红外检测技术在水果品质检测方面的国内外发展现状，指出了近红外光谱分析技术尚存在的问题，并对今后的近红外光谱分析技术作了展望。为近红外光谱在线检测技术的推广应用提供参考。1近红外在线检测原理及组成1.1动态在线近红外检测原理及方式在进行水果动态在线检测时，光谱通过漫反射或透射或漫透射方式进行采集，如图1所示，透射和漫透射的优缺点是：①可以测量果实整体；②可以测量厚皮果品；③可以检测果实内

4、部特征；④只限于易透光物料；⑤需要配置高灵敏度、高动态范围检测器。漫透射和透射适宜苹果内部水心、褐腐病及鸭梨内部褐变等情况。漫反射的优缺点是：①适合多种果品；②只能获取一个方向且为果皮附近果肉信息；③不能测量柑橘之类的厚皮果实；④在选果线上，近红外线照射位置一定，而果实大小和人工放在输送装置上的果实位置，将使测定位置产生偏差，从而影响测定精度。漫反射适宜检测果皮较薄的桃、梨、苹果等果实的糖酸度［12-15］o1.2近红外在线检测分级系统组成及功能水果近红外光谱在线检测装置一般由机械输送单元、近红外光谱检测单元、信号控制单元、PLC控制单元、分选执行单元等

5、组成，如图2所示。机械输送单元：机械输送装置输送水果，进入可见近红外光谱检测装置工位；近红外光谱检测单元：检测水果的品质，建立水果的品质与近红外光谱的关系；信号控制单元：在得到水果等级信息时，输送给PLC控制单元；PLC控制单元：在得到水果等级信号时，控制各分选口的执行元件；分选执行单元：执行分选功能，实现不同等级水果的分选。2国外水果品质近红外在线检测技术研究现状Wedding等［16］在针对"哈斯”鳄梨水果的市场分级商品化研究中，对"哈斯"鳄梨进行了傅立叶变换（FT）的近红外光谱（NIRS）漫反射检测，利用近红外光谱技术对“哈斯”鳄梨品质分级检测，其

6、建立的偏最小二乘回归的预测模型DM系数为0.76,均根误差DM范围在1.53%之内。这项研究的结果表明，FT-NIRS漫反射模式对于"哈斯”鳄梨品质分级具有很大的潜力。Tsai等［17］构建了近红外在线检测梨果的装置，分别用GA-PLS和GA-SPA-MLR方法对样品进行建模，其交叉验证标准误差（SECV）=0.622Brix,结果表明进行梨果的近红外在线检测是可行的，不过梨果的放置方式对测试精度影响较大。Mcglone等［18］对高速运动（0.5m/s）的完整苹果的干物质进行透射检测，并建立了苹果的干物质预测模型，其结果为LAS（大口径谱仪）R2=0.

7、87,RMSEP=0.43%；TDIS（时间延迟积分光谱）R2=0.81,RMSEP=0.48%o结果表明，采用直接透射模式是进行高速水果测量一种可行的选择，速度的选择对试验有一定的影响。Alain等［19］对新鲜番茄果实的整体品质，特别是番茄红素含量的测定，用VIS-NIR反射光谱进行试验检测，其波长范围在400〜1000nm,结合化学计量学对番茄的番茄红素含量进行建模。试验结果为R2=0.98,RMSECV=3.15mg/kgo试验表明，用VIS-NIR反射光谱对番茄红素含量的测定是可行的，对于番茄的多品质含量的测定准确性有待提高。Patricia等

8、［20］在针对水果的商业化加工生产线的内在品质分级问题上，构建了近红外在线检测李