李 芳，蔡 騁，馬惠玲*，王思玲，王 媛

(1.西北農(nóng)林科技大學(xué)林學(xué)院，陜西 楊凌 712100；2.西北農(nóng)林科技大學(xué)信息工程學(xué)院，陜西 楊凌 712100；3. 西北農(nóng)林科技大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院，陜西 楊凌 712100)

基于生物阻抗特性分析的蘋(píng)果霉心病無(wú)損檢測(cè)

李 芳1，蔡 騁2，馬惠玲3,*，王思玲3，王 媛3

(1.西北農(nóng)林科技大學(xué)林學(xué)院，陜西 楊凌 712100；2.西北農(nóng)林科技大學(xué)信息工程學(xué)院，陜西 楊凌 712100；3. 西北農(nóng)林科技大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院，陜西 楊凌 712100)

為建立一種蘋(píng)果霉心病的無(wú)損檢測(cè)方法，運(yùn)用LCR測(cè)試儀在100Hz～3.98MHz頻率、1V電壓、(20±1)℃恒溫條件下測(cè)定和比較富士蘋(píng)果霉心病果和好果的7個(gè)阻抗參數(shù)變化規(guī)律及3個(gè)理化品質(zhì)指標(biāo)。結(jié)果表明：隨著頻率的增加，果實(shí)的復(fù)阻抗Z和并聯(lián)電阻Rp下降，電納B和電導(dǎo)G增加，lgZ、lgB分別與lgf呈極顯著(R2＞0.99)線性關(guān)系，果實(shí)的復(fù)阻抗相角θ、并聯(lián)電容Cp的對(duì)數(shù)值和損耗系數(shù)D的對(duì)數(shù)值均呈起伏式變化，并依次有1、2、3個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)。霉心病未改變果實(shí)各阻抗參數(shù)隨頻率的變化趨勢(shì)，卻使果實(shí)復(fù)阻抗Z減少，B和Cp增大。采用稀疏主元分析(SPCA)篩選出組成14個(gè)有效主元的27個(gè)非零加載系數(shù)的阻抗參數(shù)，分別選取支持向量機(jī)(SVM)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)作為分類器，以SVM對(duì)霉心病的識(shí)別效果更穩(wěn)健，經(jīng)過(guò)10輪交叉驗(yàn)證的分類實(shí)驗(yàn)對(duì)霉心病果和好果的正確識(shí)別率達(dá)到94%，確定了所篩選特征阻抗參數(shù)的有效性和SPCA-SVM信息分析軟件用于霉心病識(shí)別的可行性。同步理化品質(zhì)測(cè)定表明，霉心病果的密度和可溶性固形物含量較好果下降，這是霉心病果阻抗特性改變的理化基礎(chǔ)。

蘋(píng)果；霉心??；阻抗特性；稀疏主元分析-支持向量機(jī)；稀疏主元分析-人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

蘋(píng)果霉心病又稱霉腐病、心腐病。霉心病果主要表現(xiàn)為心室霉變(霉心型)和果心腐爛(心腐型)，果面不出現(xiàn)明顯相關(guān)癥狀。因此，霉心病果實(shí)較難識(shí)別，不易被發(fā)現(xiàn)[1]，其混在好果中流入市場(chǎng)，不僅損害了消費(fèi)者權(quán)益，也會(huì)影響果商和產(chǎn)地的聲譽(yù)，甚至在國(guó)際市場(chǎng)上影響國(guó)家的聲譽(yù)。研究者們非常重視霉心病發(fā)病原因及防治措施的研究[2-3]，努力從源頭上控制病果的出現(xiàn)[4]，卻因缺乏有效的檢測(cè)手段，無(wú)法在果實(shí)分級(jí)流水線上準(zhǔn)確剔除已經(jīng)發(fā)病的果實(shí)，霉心病的檢測(cè)成為困擾蘋(píng)果采后產(chǎn)業(yè)的一大難題。阻抗特性是由生物組織的物質(zhì)成分、分子結(jié)構(gòu)所決定的，是生物的固有特性，實(shí)踐中可以在不干擾生物代謝的微弱電場(chǎng)中較容易地對(duì)其進(jìn)行無(wú)損測(cè)量[5]，生物阻抗特性檢測(cè)具有設(shè)備簡(jiǎn)單、投資費(fèi)用低、對(duì)材料變化反應(yīng)靈敏等特點(diǎn)[6]。已有研究發(fā)現(xiàn)，果實(shí)的成熟度、含水率等一些生理指標(biāo)與其阻抗特性具有一定的相關(guān)關(guān)系[7]，蘋(píng)果表面紅點(diǎn)病、機(jī)械損傷以及虎皮病可以通過(guò)某些特征阻抗參數(shù)的變化表現(xiàn)出來(lái)[8-9]。蘋(píng)果新鮮度分級(jí)也可通過(guò)多個(gè)阻抗參數(shù)特征值構(gòu)建的主成分結(jié)合數(shù)學(xué)分類器實(shí)現(xiàn)[10]。利用阻抗特性這一物理指標(biāo)對(duì)果實(shí)進(jìn)行無(wú)損檢測(cè)具有廣闊的應(yīng)用前景，而目前對(duì)蘋(píng)果阻抗特性與霉心病的關(guān)系尚未見(jiàn)報(bào)道。本實(shí)驗(yàn)選用采收期的富士蘋(píng)果霉心病果和好果為材料，測(cè)試分析二者阻抗參數(shù)特征值變化的不同規(guī)律，以期建立一種基于生物阻抗特性的蘋(píng)果霉心病無(wú)損檢測(cè)方法。

1 材料與方法

1.1 材料

供試蘋(píng)果品種為富士，采自陜西省寶雞市扶風(fēng)縣召公鎮(zhèn)農(nóng)家果園。于商品成熟期，選取大小均勻、成熟度一致、無(wú)機(jī)械傷的疑似霉心病果(根據(jù)有經(jīng)驗(yàn)的果農(nóng)對(duì)果實(shí)進(jìn)行判斷)和好果采收，采后當(dāng)天運(yùn)回西北農(nóng)林科技大學(xué)實(shí)驗(yàn)室，置于(20±1)℃、相對(duì)濕度80%～85%的室內(nèi)攤放一晝夜，充分散發(fā)田間熱，保持溫度平衡，再次挑選確定均勻一致的霉心病果和好果各260個(gè)，備用。

1.2 儀器與設(shè)備

3532-50 LCR測(cè)試儀 日本Hioki E.E.公司；銅制正方形平行板電極(6cm×6cm) 自制；FT-327水果硬度計(jì)意大利Breuzzi公司；LH-T32糖度計(jì) 杭州路恒生物科技有限公司。

1.3 方法

1.3.1 阻抗參數(shù)和密度測(cè)定

對(duì)選取的疑似霉心病果和好果逐一編號(hào)，逐果測(cè)定復(fù)阻抗Z、復(fù)阻抗相角θ、并聯(lián)電容Cp、并聯(lián)電阻Rp、介電損耗系數(shù)D、電導(dǎo)G及電納B，共7個(gè)阻抗參數(shù)值。測(cè)試頻率為100Hz～3.98MHz。其他測(cè)試條件主要參照文獻(xiàn)[11]。每個(gè)果實(shí)的測(cè)定值均取沿其赤道兩個(gè)垂直方向重復(fù)測(cè)定2次的平均值。同時(shí)采用排水法逐果測(cè)定密度。

1.3.2 樣品果實(shí)及其阻抗特性數(shù)據(jù)庫(kù)的選定

阻抗參數(shù)測(cè)試及密度測(cè)定后沿橫徑切開(kāi)，觀測(cè)果實(shí)發(fā)病情況，從260個(gè)疑似病果中選出48個(gè)真實(shí)發(fā)生霉心病的果實(shí)，挑取相同數(shù)量的好果，分別將好果和病果的各阻抗參數(shù)測(cè)定值與果實(shí)編號(hào)對(duì)應(yīng)列表，建立分析數(shù)據(jù)庫(kù)。

1.3.3 品質(zhì)指標(biāo)的測(cè)定

對(duì)挑取的霉心病果和好果各48個(gè)果實(shí)進(jìn)行密度測(cè)定后，再逐一測(cè)定其硬度及可溶性固形物含量。

1.3.4 數(shù)據(jù)處理

測(cè)定數(shù)據(jù)用SPSS 17.0進(jìn)行分析，同時(shí)對(duì)霉心病果和好果各48個(gè)果實(shí)的阻抗參數(shù)值取其平均值，用Excel軟件作圖，用稀疏主元分析-支持向量機(jī)聯(lián)合運(yùn)算(sparse principal component analysis-support vector machine，SPCA-SVM)和稀疏主元分析-人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合運(yùn)算(sparse principal component analysis-artificial neural network，SPCA-ANN)建立阻抗參數(shù)識(shí)別霉心病的數(shù)據(jù)處理模型，確定識(shí)別率。

1.3.5 稀疏主元分析的原理

主元分析(principal component analysis，PCA)是模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析中一種常用的數(shù)據(jù)降維或特征提取技術(shù)[12]，設(shè)D維的原始信號(hào)為x，經(jīng)過(guò)主元投影向量w，得到新的變量y=wTx(T代表轉(zhuǎn)置)，對(duì)于訓(xùn)練樣本集合X={xi}, 1≤i≤N，主元投影向量y的求解如公式(1)所示：

稀疏主元分析(sparse principal component analysis，SPCA)通過(guò)加入稀疏約束，使得計(jì)算得到的主元方向既能夠保持?jǐn)?shù)據(jù)的分布特性，又能夠篩選出更稀疏的投影方向，加入稀疏約束的求解方程由公式(1)演變?yōu)楣?2)：

式中：α為加權(quán)系數(shù)，取值范圍為[0,1]，權(quán)衡主元稀疏性的權(quán)重，當(dāng)α取0時(shí)，退化為傳統(tǒng)的PCA。

1.3.6 支持向量機(jī)分類器的選擇

支持向量機(jī)(support vector machine，SVM)基于超平面線性可分假設(shè)，尋找一個(gè)超平面映射，使得類別中最近的點(diǎn)到該超平面的幾何間隔最大。如果訓(xùn)練集在原始空間中線性不可分，則SVM將樣本點(diǎn)通過(guò)核函數(shù)映射到高維空間使其線性可分。本實(shí)驗(yàn)選用徑向基(RBF)核函數(shù)，性能較穩(wěn)定，參數(shù)容易篩選。

1.3.7 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的選擇

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artif i cial neural network，ANN)通過(guò)模擬自然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接模型，可以逼近復(fù)雜的非線性分布，由于所有定量或定性的信息都等勢(shì)分布存儲(chǔ)于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的各個(gè)神經(jīng)元，對(duì)于高維空間中的數(shù)據(jù)分類具有較強(qiáng)的魯棒性。本實(shí)驗(yàn)選取前向反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有較強(qiáng)的容錯(cuò)性能。

2 結(jié)果與分析

2.1 霉心病對(duì)果實(shí)各阻抗參數(shù)隨頻率變化規(guī)律的影響

2.1.1 果實(shí)復(fù)阻抗Z和并聯(lián)電阻Rp

圖1 果實(shí)復(fù)阻抗Z和并聯(lián)電阻Rp隨頻率的變化Fig.1 Change in impedance (Z) and parallel resistance (Rp) of fruits with frequency

由圖1可知，兩種果實(shí)的lgZ和lgRp均隨著lgf的增大而總體下降，這一結(jié)果與同一頻率段內(nèi)測(cè)定的富士蘋(píng)果好果和虎皮病果[9]、嘎啦蘋(píng)果[14]、番茄[15]、紅巴梨[16]、火柿[17]上表現(xiàn)一致。說(shuō)明100Hz～3.98MHz范圍內(nèi)，Z與Rp在不同種類、不同品種蘋(píng)果果實(shí)中均隨頻率增加而下降，蘋(píng)果果實(shí)發(fā)生霉心病不改變這一趨勢(shì)。lgZ與lgf之間具有很好的線性相關(guān)關(guān)系，二者在好果上的擬合方程為lgZ=－1.091lgf＋8.914，R2=0.991，在霉心病果上的線性擬合方程為lgZ=－1.074lgf＋8.733，R2=0.992；lgRp隨lgf增大而下降的過(guò)程中，在10～63.1kHz和1.0～3.98MHz區(qū)間出現(xiàn)向上振蕩，此時(shí)lgRp與lgf不呈現(xiàn)嚴(yán)格的線性關(guān)系。頻率是影響阻抗特性的最主要因素之一，低頻條件下細(xì)胞壁容抗較大，交流電只能通過(guò)細(xì)胞壁。隨著頻率的增加，細(xì)胞膜的容抗降低，導(dǎo)電性增強(qiáng)[18]。因此，反映電阻特性的復(fù)阻抗Z和并聯(lián)電阻Rp表現(xiàn)出隨頻率增大而增大的總體趨勢(shì)。但是，某些頻率條件下離子和水分子會(huì)因運(yùn)動(dòng)取向調(diào)整而發(fā)生傳導(dǎo)性和松馳性的改變[19]，使各阻抗參數(shù)的取值受到干擾，Rp在兩頻率區(qū)間內(nèi)的波動(dòng)正是這種干擾的表現(xiàn)，而Z受到的干擾不明顯，說(shuō)明Z受離子和分子電阻特性轉(zhuǎn)換的影響不大。

新疆自然環(huán)境的獨(dú)特性與多民族共同衍生的社會(huì)環(huán)境，共同形成的民族體育文化生態(tài)圈，凝結(jié)成了豐富的民族傳統(tǒng)體育非物質(zhì)文化資源庫(kù)?！耙粠б宦贰背h的提出，使新疆體育非物質(zhì)文化遺產(chǎn)的項(xiàng)目分類更加清晰，與其發(fā)展相關(guān)聯(lián)的地理空間、文化空間、經(jīng)濟(jì)環(huán)境等多因素也促使民族文化實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型。體育非物質(zhì)文化遺產(chǎn)多流傳于民間，因此，有必要清晰地呈現(xiàn)出新疆體育非物質(zhì)文化遺產(chǎn)的代表性項(xiàng)目名錄，從根源與傳承機(jī)制方面了解其發(fā)展的歷史演進(jìn)、空間分布特征，為落實(shí)鄉(xiāng)村文化振興戰(zhàn)略提供參考依據(jù)(見(jiàn)表1、表2)。

霉心病減少了果實(shí)各頻率條件下的Z，與好果的差異在頻率100Hz～1MHz區(qū)間達(dá)顯著水平(P≤0.05)；霉心病果Rp在100Hz～10kHz范圍內(nèi)小于好果，差異顯著(P≤0.05)。由于霉心病加速果實(shí)衰老[2]，衰老使細(xì)胞膜透性增大，細(xì)胞膜容抗下降，因此，霉心病引起電阻抗類參數(shù)下降。但是，當(dāng)頻率大于10kHz后，霉心病果與好果的Rp大小有交替現(xiàn)象，如在25.1kHz時(shí)病果Rp極顯著高于好果(P≤0.01)，在2.51MHz時(shí)又顯著低于好果(P≤0.05)，這與霉心病引起膜容抗下降，可能在某些頻率時(shí)引發(fā)了其他對(duì)Rp有影響的理化性質(zhì)變化有關(guān)，其綜合作用使Rp在不同頻率條件下與好果的Rp不同?？梢?jiàn)，Z和Rp兩參數(shù)中，只有Z可在寬泛的頻率區(qū)間對(duì)蘋(píng)果霉心病作出一致的響應(yīng)，其變化預(yù)示著霉心病的發(fā)生，是可能預(yù)告該病的阻抗參數(shù)之一。

2.1.2 果實(shí)電納B和電導(dǎo)G

圖2 果實(shí)電納B和電導(dǎo)G隨頻率的變化Fig.2 Change in susceptance (B) and conductance (G) of fruits with frequency

從圖2可以看出，霉心病果與好果的電納B對(duì)數(shù)值和電導(dǎo)G對(duì)數(shù)值均隨著頻率對(duì)數(shù)值的增大而增大，這與迄今測(cè)定的同一頻率段內(nèi)紅富士蘋(píng)果的好果與虎皮病果[9]、紅巴梨[16]、火柿[17]上的表現(xiàn)一致。說(shuō)明100Hz～3.98MHz范圍內(nèi)，B與G在不同種類果實(shí)中均隨頻率的增大而增大，果實(shí)發(fā)生霉心病不改變這一變化趨勢(shì)。其中，lgB與lgf呈現(xiàn)良好的線性關(guān)系, 在好果上的線性擬合方程為lgB=1.069lgf－8.804，R2=0.990，在霉心病果上的線性擬合方程為lgB=1.061lgf－8.660，R2=0.991，幾乎是兩條平行的直線。lgG隨lgf增大而增大的過(guò)程中在25.1kHz、2.51MHz條件下出現(xiàn)了兩次向下振蕩，此時(shí)lgG和lgf不呈現(xiàn)嚴(yán)格的線性關(guān)系。與電阻類參數(shù)變化原因相同，隨著頻率的增大，交流電逐漸能通過(guò)整個(gè)原生質(zhì)體[18]，電導(dǎo)性增強(qiáng)，反映導(dǎo)電性的B與G均呈增大的總趨勢(shì)?？墒?，由于不同頻率下離子傳導(dǎo)性和水分子松馳性不同[19]，又使G在一定頻率段出現(xiàn)向下浮動(dòng)，而B(niǎo)受離子和分子導(dǎo)電特性轉(zhuǎn)換的影響不明顯，持續(xù)下降。

各頻率下霉心病果的B值均大于好果，并在1580Hz～1MHz區(qū)間均達(dá)到差異顯著水平(P≤0.05)；霉心病果與好果的G值卻在總體接近水平上大小交替。霉心病有減少果實(shí)細(xì)胞容抗，增大電導(dǎo)的趨勢(shì)，但是這一趨勢(shì)只表現(xiàn)在電納B上，電導(dǎo)G可能還受到其他同步理化變化的干擾而沒(méi)有出現(xiàn)凈增加。因此，B是可能預(yù)告蘋(píng)果霉心病發(fā)生的另一阻抗參數(shù)之一。

2.1.3 果實(shí)復(fù)阻抗相角θ、并聯(lián)等效電容Cp和介電損耗系數(shù)D

圖3 果實(shí)復(fù)阻抗相角θ(A)、并聯(lián)電容Cp(B)、介電損耗系數(shù)D((CC))隨頻率的變化Fig.3 Change in impedance phase angel (θ) (A), parallel capacitance (Cp) (B) and loss coefficient D (C) of fruits with frequency

由圖3可知，霉心病果和好果復(fù)阻抗相角θ、并聯(lián)電容Cp和介電損耗系數(shù)D 這3種參數(shù)的對(duì)數(shù)值均隨頻率對(duì)數(shù)的增加呈現(xiàn)先由慢到快下降，再快速上升的起伏式變化。3種參數(shù)出現(xiàn)第1個(gè)下伏波谷的頻率依次減少，分別為398、63.1、25.1kHz。在紅巴梨上測(cè)定Cp也出現(xiàn)了相似的波谷[16]，說(shuō)明不同種類果實(shí)Cp隨頻率的變化趨勢(shì)趨于一致，θ和D方面還有待在其他果實(shí)上進(jìn)一步觀測(cè)。θ、Cp和D中，波谷出現(xiàn)最晚的θ只有1次拐點(diǎn)；第1波谷出現(xiàn)較早的Cp和出現(xiàn)最早的D分別在較高頻率區(qū)又出現(xiàn)了第2個(gè)、第3個(gè)變化拐點(diǎn)。霉心病果實(shí)在各個(gè)頻率條件下的Cp對(duì)數(shù)值均大于好果，并在631Hz～1.0MHz區(qū)間內(nèi)差異顯著(P≤0.05)。霉心病果的θ和D在低頻端有低于好果的趨勢(shì)，在高頻端又有高于好果的趨勢(shì)，大部分頻率條件下與好果相同，說(shuō)明霉心病使果實(shí)的復(fù)阻抗相角θ和損耗系數(shù)D對(duì)頻率變化的響應(yīng)延遲，而對(duì)Cp的影響在各頻率下趨于一致，Cp被選為第3個(gè)可能預(yù)告霉心病發(fā)生的參數(shù)。

根據(jù)諧振點(diǎn)前介電損耗系數(shù)D減小，電容容量隨頻率的增加而減小，諧振點(diǎn)后介電質(zhì)無(wú)序運(yùn)動(dòng)活躍，D增大，電容容量隨頻率的增加而增加的原理，和本實(shí)驗(yàn)中觀測(cè)到D在10～63.1kHz和1～3.98MHz兩個(gè)頻段內(nèi)各躍變性增大1次(圖3C)的現(xiàn)象推知，在本實(shí)驗(yàn)測(cè)定頻率范圍內(nèi)存在2個(gè)諧振點(diǎn)，由于諧振點(diǎn)處電損耗加大引起電阻增大和電導(dǎo)下降，因此Rp和G在對(duì)應(yīng)頻段內(nèi)出現(xiàn)隨頻率增大而下降和上升方向上的相反浮動(dòng)。但是，復(fù)阻抗Z和電納B受頻率和果實(shí)發(fā)生霉心病的影響大于受諧振的影響，這為霉心病的無(wú)損檢測(cè)提供了可能。

綜合上述7個(gè)阻抗參數(shù)的測(cè)定結(jié)果，3個(gè)參數(shù)都在各頻率區(qū)段可能預(yù)告霉心病的發(fā)生，其他參數(shù)也偶爾在幾個(gè)頻率點(diǎn)處在好果與病果間有所差異，因此具有選取特征參數(shù)、構(gòu)建識(shí)別霉心病模型的實(shí)際依據(jù)。采用稀疏主元分析進(jìn)行有效特征參數(shù)的篩選，再分別通過(guò)SVM分類器和ANN分類器試著區(qū)分兩類果實(shí)。

2.2.1 SPCA主元數(shù)對(duì)霉心病識(shí)別準(zhǔn)確率的影響

圖4 不同主元數(shù)對(duì)霉心病的SPCA-SVM和SPCA-AANNNN識(shí)別準(zhǔn)確率的影響Fig.4 Discrimination accuracy with SPCA-SVM and SPCA-ANN under different sparse principal component numbers

由圖4可見(jiàn)，對(duì)于SVM和ANN分類器，隨著SPCA主元數(shù)的增加，霉心病識(shí)別準(zhǔn)確率隨之增大。從總體的趨勢(shì)看，SVM分類器要比ANN分類器更加穩(wěn)健，這是由于SVM分類器中引入了結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)，能夠取得更好的泛化性能，為了使算法模型更具普適性，建議選取SVM分類器?？梢钥吹结槍?duì)SVM分類器，當(dāng)主元數(shù)從1增加至14～20時(shí)，識(shí)別準(zhǔn)確率從55%上升到96%，而主元數(shù)在20～90之間雖然識(shí)別準(zhǔn)確率保持在90%附近起伏變化，但整體有所下降，說(shuō)明主元數(shù)過(guò)多時(shí)對(duì)分類結(jié)果有所干擾，因此，選取前14個(gè)最有效的主元為SVM分類器的向量。

2.2.2 識(shí)別霉心病果最少有效阻抗參數(shù)的選出

由表1可知，2.2.1中確定的14個(gè)有效主元(sparse principal component，SPC)依次由1～14個(gè)非零加載系數(shù)的特征阻抗參數(shù)組成，除SPC1和SPC2外，構(gòu)成其他各主元的阻抗參數(shù)間有所重復(fù)，使構(gòu)成所有14個(gè)最有效主元的阻抗參數(shù)只占全部觀測(cè)91個(gè)參數(shù)(7個(gè)阻抗特性指標(biāo)在13個(gè)頻率點(diǎn)處的觀測(cè)值，7×13=91)中的27個(gè)，而且這27個(gè)特征參數(shù)只涵蓋Z、Cp和B這3種阻抗參數(shù)，與霉心病果與好果的Z、Cp和B在各個(gè)頻率點(diǎn)處觀測(cè)值普遍有所差異的直觀結(jié)果一致，并使這3個(gè)指標(biāo)的有效觀測(cè)頻率和用于區(qū)分霉心病果和好果的方法具體化。其他阻抗特性指標(biāo)以及Z、Cp和B的非入選頻率區(qū)均可省去不測(cè)，達(dá)到了精簡(jiǎn)測(cè)定指標(biāo)數(shù)的效果。采取這14個(gè)主元用于霉心病果與好果區(qū)分，選取支持向量機(jī)作為分類器，10輪交叉驗(yàn)證的分類實(shí)驗(yàn)表明，霉心病果正確識(shí)別率達(dá)到94%，驗(yàn)證了所篩選阻抗參數(shù)的有效性，也確定了SPCA-SVM用于識(shí)別霉心病的可行性。

表1 最高正確分類率所需至少14個(gè)稀疏主元的特征阻抗參數(shù)及其加載系數(shù)Table1 Specific impedance parameters and their loading coefficient for the least 14 SPCs required for the maximum classification accuracy

2.3 霉心病對(duì)果實(shí)理化品質(zhì)的影響

表2 不同果實(shí)的3個(gè)理化品質(zhì)值Table2 Three physiochemical attributes of different fruits

從表2可以看出，霉心病造成果實(shí)密度和可溶性固形物含量顯著減少(P≤0.05)。霉心病果的硬度雖然小于好果，但是差異未達(dá)顯著水平。有報(bào)道[20]稱霉心病果的可滴定酸顯著下降，說(shuō)明霉心病的發(fā)生促進(jìn)了果實(shí)衰老，表現(xiàn)為固形物消耗增大，密度下降等。

3 討論與結(jié)論

蘋(píng)果霉心病果是由真菌感染引起的病害，灰綠、灰白、灰黑等顏色的霉菌在果心滋生，進(jìn)而導(dǎo)致果心區(qū)果肉從心室向外腐爛，果肉味苦[1-2]。隨著霉心病的發(fā)生，果實(shí)內(nèi)部特別是近心室部分的細(xì)胞形狀產(chǎn)生變化，可滴定酸減少[19]，可溶性固形物含量降低，可推知病果較好果電解質(zhì)減少，Z和Rp增大，B和G減小，可是實(shí)際結(jié)果卻相反；是因?yàn)椴」麅?nèi)多酚氧化酶、過(guò)氧化氫酶和過(guò)氧化物酶活性和總酚含量較高，促進(jìn)細(xì)胞膜透性增大的丙二醛含量也大大增加[21]，電解質(zhì)向胞間滲漏較多，組織疏松度大于好果，自由空間比例高。病果中電流通過(guò)外質(zhì)體傳導(dǎo)較好果中更加通暢，運(yùn)行障礙減少，阻力小，抵消了糖、酸等電解質(zhì)減少的影響，表觀出電阻減少，電導(dǎo)增大的現(xiàn)象?？梢?jiàn)，果實(shí)阻抗特性的改變是內(nèi)部化學(xué)組分、組織結(jié)構(gòu)變化的綜合結(jié)果，二者之間既相互依賴，又相對(duì)獨(dú)立，各自遵循著不同的變化規(guī)律。

本課題組在前期工作得出，果實(shí)新鮮度(綜合內(nèi)在品質(zhì))的下降與多個(gè)阻抗參數(shù)的特征值有關(guān)，揭示了阻抗特性與果實(shí)內(nèi)在品質(zhì)變化相關(guān)關(guān)系的復(fù)雜性[8]，本實(shí)驗(yàn)得出霉心病的發(fā)生主要改變了蘋(píng)果果實(shí)3種阻抗參數(shù)的27個(gè)特征值的大小，進(jìn)一步支持了果實(shí)阻抗特性對(duì)內(nèi)部品質(zhì)改變的響應(yīng)是多對(duì)多的關(guān)系，而非多對(duì)一，即非個(gè)別1～3個(gè)敏感特征值所能反映。因?yàn)椴『蚱焚|(zhì)改變往往以多項(xiàng)理化和生理指標(biāo)的共同變化表現(xiàn)出來(lái)，相應(yīng)地，阻抗特性改變也會(huì)以一整套參數(shù)觀測(cè)值的變化表現(xiàn)出來(lái)。另外，不同的果實(shí)性狀變化引起同步變化的阻抗參數(shù)會(huì)有所不同，找出一種快速篩選敏感參數(shù)的方法是利用阻抗特性進(jìn)行果實(shí)無(wú)損檢驗(yàn)的關(guān)鍵。本實(shí)驗(yàn)通過(guò)稀疏主元(SPCA)分別結(jié)合兩種分類器的分析方法比較得出，采用SPCA-SVM可快速篩選出用于識(shí)別蘋(píng)果霉心病的特征阻抗參數(shù)，它們涉及了3個(gè)阻抗參數(shù)不同頻率下的觀測(cè)值，比較全面而且準(zhǔn)確地錨定了特征參數(shù)，是比較穩(wěn)妥的數(shù)據(jù)分析方法。

蘋(píng)果霉心病果與好果的復(fù)阻抗Z、并聯(lián)電容Cp、電納B在100Hz～3.98MHz頻段內(nèi)各個(gè)頻率點(diǎn)下的觀測(cè)值均具有一致性差異，并聯(lián)電容Rp、電導(dǎo)G、復(fù)阻抗相角θ和介電損耗因子D的規(guī)律性差異不明顯。通過(guò)稀疏主元分析(SPCA)從7種阻抗參數(shù)13個(gè)頻率點(diǎn)下的共91個(gè)特征值中提取了Z100Hz～1MHz、Cp1580Hz～1MHz、B1580Hz～1MHz范圍內(nèi)的27個(gè)特征值構(gòu)成14個(gè)有效主元，采用SPCA-SVM對(duì)霉心病及好果分類識(shí)別率達(dá)到94%。

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Nondestructive Detection of Apple Mouldy Core Based on Bioimpedance Properties

LI Fang1，CAI Cheng2，MA Hui-ling3,*，WANG Si-ling3，WANG Yuan3
(1. College of Forestry, Northwest A & F University, Yangling 712100, China；2. College of Information and Engineering, Northwest A & F University, Yangling 712100, China；3. College of Life Science, Northwest A & F University, Yangling 712100, China)

In order to explore and establish an non-destructive method for the detection of mouldy core in apples, the changes of seven impedance parameters with frequency and three physiochemical quality properties were measured on normal fruits and mouldy-core fruits of Fuji apple using LCR instrument under 100 Hz to 3.98 MHz, 1.0 voltage and constant temperature of (20 ± 1) ℃. The results showed that with increasing frequency, complex impedance (Z) and parallel resistance (Rp) of apples revealed a decrease whereas susceptance (B) and conductance (G) exhibited an increase. Signif i cant linear relationship between lgf and lgZ or lgB was observed, respectively (R2＞ 0.99); phase angle (θ), logarithm of parallel capacitance (lgCp) and logarithm of loss coeff i cient (lgD) revealed a fl uctuating trend, with 1, 2 and 3 turning points, respectively. Mouldy-core incidence did not change the trend of each impedance parameter-frequency curve in fruits, but the values of some parameters were altered, for example, Z decrease, B and Cpincreased. Totally 27 specif i c impedance parameters with non-zero loading coefficient for the construction of 14 effective principal components were screened through sparse principal component analysis (SPCA). When recognizing mouldy-core fruits using classifiers of support vector machine (SVM) and artificial neural network (ANN), SVM provided higher accuracy. In addition, in 10 crossvalidation classif i cation tests, mouldy core fruits could be discriminated with an accuracy of 94%, conf i rming the validity of impedance parameters screened and the feasibility of SPCA-SVM analysis software for discriminating mouldy-core from normal fruits. Moreover, the incidence of mouldy-core fruits presented a decrease in density and soluble solid contents in comparison to normal fruits, which provided a physiochemical basis for changes in bio-impedance properties.

apple；mouldy core；impedance property；Sparse principal component-SVM；SPCA-ANN

S183；S661.1

A

1002-6630(2013)18-0197-06

10.7506/spkx1002-6630-201318040

2012-09-24

農(nóng)業(yè)部現(xiàn)代農(nóng)業(yè)(蘋(píng)果)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系建設(shè)專項(xiàng)；國(guó)家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項(xiàng)目(6120218)

李芳(1985—)，女，碩士研究生，主要從事果實(shí)采后技術(shù)研究。E-mail：xiaoaoshenghuo1986@163.com

*通信作者：馬惠玲(1965—)，女，教授，博士，主要從事果實(shí)采后生理與技術(shù)研究。E-mail：ma_huiling65@hotmail.com