高迎旺，耿金鳳，饒秀勤*

（浙江大學(xué)生物系統(tǒng)工程與食品科學(xué)學(xué)院，浙江 杭州 310058）

果蔬采后內(nèi)部損傷無損檢測研究進展

高迎旺，耿金鳳，饒秀勤*

（浙江大學(xué)生物系統(tǒng)工程與食品科學(xué)學(xué)院，浙江 杭州 310058）

果蔬產(chǎn)品含人體所必需的一些維生素、無機鹽及植物纖維等營養(yǎng)元素，是人們?nèi)粘Ｉ攀车闹匾M成部分。果蔬在采后處理過程中容易遭受機械損傷，不僅會降低果蔬自身外觀品質(zhì)，而且使果蔬容易受到真菌或細菌侵染，造成腐爛（如晚疫病、干腐病、軟腐病等），影響其食用安全性。受侵染果蔬在運輸、貯存等過程中會感染正常果蔬，進一步擴大經(jīng)濟損失。由碰壓引起的內(nèi)部損傷因損傷果蔬和正常果蔬外部特征差別不明顯，容易相互混雜，對果蔬外觀及食用品質(zhì)造成潛在危害。因此，識別并剔除有內(nèi)部損傷的果蔬日益引起國內(nèi)外學(xué)者的注意。本文從果蔬損傷后發(fā)生的生理和物理變化角度入手，闡述了無損檢測技術(shù)應(yīng)用于內(nèi)部損傷檢測的機理，并綜述了利用光、熱、聲和電磁學(xué)特性檢測果蔬采后內(nèi)部損傷的研究進展，最后指出了研究難點和今后研究方向。

水果；蔬菜；內(nèi)部損傷；物理特性；無損檢測

果蔬是人類膳食營養(yǎng)的重要食物來源[1]。隨著農(nóng)業(yè)機械化生產(chǎn)的發(fā)展，果蔬在采摘、分裝和運輸?shù)冗^程中更加容易發(fā)生因碰撞、擠壓、振動等原因引起的機械損傷[2]。 GB/T 10651—2008《鮮蘋果》[3]中將水果碰壓損傷描述為“受碰擊或外界壓力而對果皮造成的人為損傷”，輕微碰壓傷為“果實受碰壓傷以后，果皮未破，傷面稍微凹陷，變色不明顯，無汁液外溢現(xiàn)象”。可見，碰壓損傷包括外部損傷和內(nèi)部損傷，其中內(nèi)部損傷由輕微的碰壓引起。碰壓損傷容易引起果蔬采后損耗。它不僅造成果蔬感官變化、品質(zhì)降低，而且增加了微生物侵染的危險性，使果蔬腐爛程度增加、貨架期縮短，嚴(yán)重影響品質(zhì)及其經(jīng)濟效益[4]。更為嚴(yán)重的是，損傷組織還會為病原菌提供滋養(yǎng)繁衍的場所，進而引起正常果蔬的損壞，加劇經(jīng)濟損失。如果相關(guān)制品流入市場，還構(gòu)成了食品安全隱患。據(jù)報道，我國每年生產(chǎn)的水果和蔬菜從田間到餐桌，損耗率高達25%～30%[5]。以香梨為例，因機械損傷造成的果實腐爛率可達15%以上，造成每年近6 000萬元以上的損失[6]。

果蔬外部損傷因暴露在外部，且易發(fā)生氧化變色反應(yīng)，可通過分析損傷部位顏色[7-8]、紋理或形態(tài)特征直接進行檢測。例如，Marique等[7]介紹了一種利用Kohonen自組織映射處理并分割馬鈴薯圖像的方法。圖像中每個像素的RGB值代入分類模型來區(qū)分正?；蛘邠p傷馬鈴薯。結(jié)果表明，外部損傷能夠被準(zhǔn)確識別。也有學(xué)者利用外部損傷形狀特點，將其作為特征因子代入分類器進行識別[9-10]。為了提高香梨損傷檢測與分類的準(zhǔn)確率和效率，程魯玉等[11]綜合利用計算機視覺技術(shù)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，實現(xiàn)香梨損傷的自動檢測與分類。在對香梨圖像進行基本處理后提取顏色、紋理和形態(tài)3 類共8 個特征參數(shù)，采用BP算法訓(xùn)練的多層前向人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對香梨的損傷進行分類。而內(nèi)部損傷因不易直接觀察，用傳統(tǒng)的視覺檢測方法識別較為困難。內(nèi)部損傷會引起果蔬生理生化和物理結(jié)構(gòu)上的變化，是構(gòu)成目前許多無損檢測技術(shù)的基礎(chǔ)。本文以損傷后果蔬發(fā)生的生理和物理變化為切入點，從損傷果蔬的光、熱、聲和電磁學(xué)特性的角度對果蔬內(nèi)部損傷的無損檢測進行綜述。

1 果蔬損傷后發(fā)生的變化

不同種類果蔬其解剖結(jié)構(gòu)各不相同，但總體上是由表皮組織和內(nèi)部組織構(gòu)成。內(nèi)部組織包括薄壁組織、機械組織和輸導(dǎo)組織。其中與抵御機械損傷直接相關(guān)的有表皮組織和機械組織，而薄壁組織中細胞的大小、形狀和排布同樣能夠?qū)悠返臋C械性能產(chǎn)生影響[12]。碰壓損傷會引起果蔬表皮和內(nèi)部組織發(fā)生生理、物理結(jié)構(gòu)和化學(xué)成分等方面的變化?；瘜W(xué)方法可直接找出細胞內(nèi)各組織成分的變化情況，但隨著細胞的降解，物質(zhì)會發(fā)生轉(zhuǎn)變，不便于找出規(guī)律[13]。因此本文主要從生理和物理變化的角度對碰壓損傷機理進行闡述。

1.1 損傷后發(fā)生的生理變化

損傷引起的細胞破裂會使結(jié)合水變成自由水，并流失到細胞間隙，使得水分含量升高。隨后水分會逐漸蒸發(fā)，導(dǎo)致水分含量下降。乙烯增加被認(rèn)為能夠引起受傷部位組織呼吸代謝加強，大量研究表明，采后果蔬因機械損傷作用，乙烯釋放速率明顯增強[14-15]。碰壓損傷還會促使果蔬瞬間產(chǎn)生大量活性氧自由基，擾亂正常的代謝活動。同時，在一定時間內(nèi)碰壓損傷會刺激產(chǎn)生次級代謝產(chǎn)物（如萜類、酚類、生物堿等），這些次級代謝產(chǎn)物對傷口愈合、抵御病原菌侵襲具有一定的作用。果蔬中的果膠物質(zhì)是決定其硬度的主要因素[16]，果蔬受到損傷后原果膠在果膠酶的作用下發(fā)生水解轉(zhuǎn)變成果膠酸，而果膠酸不具有黏性從而使細胞間失去了黏著[17]，致使果蔬迅速軟化。碰壓損傷還會引起果蔬組織變色。果蔬褐變本質(zhì)上分為兩大類，即非酶褐變和酶促褐變。碰壓損傷引起的果蔬褐變一般以酶促褐變?yōu)橹鱗18]。發(fā)生酶促褐變的3 個先決條件是酚類化合物、多酚氧化酶（polyphenol oxidase，PPO）和O2。酚類化合物以游離的或者結(jié)合的方式存在于組織，是分布最廣的次生代謝物質(zhì)之一[19]。PPO是果蔬組織內(nèi)普遍存在的一類末端氧化酶，能催化酚類化合物形成醌類物質(zhì)和水，醌類物質(zhì)可進一步經(jīng)非酶促聚合形成褐色物質(zhì)而產(chǎn)生褐變[20]。組織中O2主要來源于貯藏環(huán)境和果蔬呼吸作用。普遍認(rèn)為細胞結(jié)構(gòu)和靠其維持的區(qū)室化狀況的破壞，使定位在質(zhì)體和其他細胞器的酶與定位在液泡的酚類物質(zhì)接觸，其結(jié)果發(fā)生酚類物質(zhì)的氧化褐變和黑褐色高聚物的形成，是引起果蔬褐變的主要原因[21]。

1.2 損傷后發(fā)生的物理結(jié)構(gòu)變化

宏觀尺度上果蔬的機械損傷是由微觀尺度上細胞的損傷引起的[22]。Loodts等[23]認(rèn)為碰壓損傷是細胞間分離、細胞壁的破裂和因細胞液流失擴散造成的細胞緊縮。Mitsuhashi-Gonzalez等[24]利用掃描電子顯微鏡和熒光顯微鏡觀察到碰壓損傷發(fā)生在薄壁細胞的位置，由死亡細胞、破裂細胞和擠碎細胞等構(gòu)成。細胞間隙大的地方，死亡、破裂或壓碎的細胞多。Alvarez等[25]指出所有固體破裂的原因在于結(jié)構(gòu)的不均勻性。破裂通常發(fā)生在這些不規(guī)則體的位置，并逐步發(fā)展形成新的斷裂面。一種材料的抗損傷能力與不規(guī)則體的數(shù)量和分布直接相關(guān)。果蔬組織結(jié)構(gòu)中的不規(guī)則體會削弱細胞基質(zhì)并使其更容易遭受損傷，而薄壁組織是代謝旺盛的組織，細胞壁薄、細胞間隙較大，減小了細胞間的接觸，從而削弱了組織，并導(dǎo)致其容易受外界作用力的影響。另外，Mitsuhashi-Gonzalez等[24]認(rèn)為表層的厚角細胞能夠?qū)⒆饔昧鬟f到下層的薄壁細胞，而自身因具有高張力和彈塑性，使其能夠吸收大量的機械能量，從而免于受外界作用力而變形，因此會出現(xiàn)外部完好而內(nèi)部發(fā)生損傷的情況。

可見，果蔬損傷發(fā)生后會產(chǎn)生一系列的生理生化變化，其中失水、組織變軟和變色構(gòu)成損傷后果蔬生理變化最主要的表現(xiàn)特征。損傷更容易發(fā)生在細胞間隙大的薄壁組織，而表皮組織能夠?qū)⑼饨缱饔昧鬟f到內(nèi)部，這是果蔬發(fā)生內(nèi)部損傷的主要原因。組織中不規(guī)則體（如梨中的石細胞）的存在會增加發(fā)生內(nèi)部損傷的可能性。損傷區(qū)域細胞會發(fā)生細胞間分離、細胞斷裂、變形或破裂等。生理及物理結(jié)構(gòu)的變化會導(dǎo)致?lián)p傷和正常組織光、熱、聲、電、磁等特性不同，這構(gòu)成了損傷無損檢測的基礎(chǔ)。

2 國內(nèi)外無損檢測研究現(xiàn)狀

果蔬的無損檢測是指利用檢測對象的光、熱、聲、電、磁等特性，在不破壞被檢對象食用性的前提下，檢測果蔬是否存在缺陷或判定某種組分含量的技術(shù)手段。近年來，果蔬采后碰壓損傷得到越來越多研究人員的關(guān)注，相應(yīng)的無損檢測方法得以在果蔬損傷檢測領(lǐng)域開發(fā)利用。光譜技術(shù)采集速度快，散射和反射分別能夠反應(yīng)組織結(jié)構(gòu)和成分的變化，處理方法強大。但是校正模型要建立在大量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，而且模型傳遞中產(chǎn)生的適應(yīng)性問題有待進一步解決。高光譜成像技術(shù)將光譜技術(shù)和成像技術(shù)組合起來，既包含光譜信息也包含空間信息。因此，高光譜數(shù)據(jù)信息量非常豐富，能夠獲得單純采用光譜技術(shù)或成像技術(shù)所得不到的信息。但是由此帶來的缺陷是信息冗余，數(shù)據(jù)采集及處理復(fù)雜。通常將高光譜技術(shù)作為基礎(chǔ)研究手段，比如基于高光譜技術(shù)選擇有效波段開發(fā)多光譜系統(tǒng)用于在線檢測[26]。傳統(tǒng)機器視覺技術(shù)可以看作是一種波段位于R（700 nm）、G（546 nm）、B（436 nm）的多光譜成像技術(shù)，不同的是，多光譜成像中的波段可根據(jù)檢測對象及指標(biāo)自由選擇。但是由于檢測任務(wù)不同，研究學(xué)者開發(fā)的多光譜成像系統(tǒng)也各不相同。系統(tǒng)需要進行多次校驗，可靠性和檢測的準(zhǔn)確性也很難進行相互驗證。X射線照相技術(shù)速度快，能用于在線檢測，通常用于檢測異物；缺點是只有當(dāng)被檢物特征明顯時才能適用（如病蟲害）。X射線斷層照相技術(shù)首先應(yīng)用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，后來開發(fā)微CT系統(tǒng)用于解決其成本高的問題，但是需要切片處理，并不能嚴(yán)格意義上稱為無損檢測技術(shù)[27]。熱成像技術(shù)測量快速直觀，觀測面積大，可檢測內(nèi)部信息，操作簡便可靠，但是圖像分辨率不高、對比度不強。超聲波技術(shù)簡單且成本低，能夠檢測組織結(jié)構(gòu)和成分上的變化[27]，缺點是只對某種類型的缺陷/損傷適用，而且需要進行接觸式測量，不利于商業(yè)化應(yīng)用。核磁共振（nuclear magnetic resonance，NMR）成像是根據(jù)特定原子核在磁場中的磁特性用于檢測果蔬的品質(zhì)特性的，其對引起水分含量變化的質(zhì)量指標(biāo)敏感（如內(nèi)部損傷）。但是核磁共振設(shè)備成本高，并且獲取圖像速度慢，對操作人員要求高，實現(xiàn)商業(yè)化在線仍面臨許多困難[28]。相關(guān)無損檢測技術(shù)主要特點對比見表1。

表1 果蔬采后機械損傷無損檢測技術(shù)對比Table 1 Comparison of invasive detection methods for mechanical damage in postharvest fruits and vegetables

2.1 基于光特性的無損檢測研究

圖1 光與果蔬樣品間的相互作用Fig. 1 Interactions between light and apple

光照射在果蔬樣品表面會發(fā)生反射、散射、吸收和透射等（圖1）。這種光特性與被檢對象的表面狀態(tài)、內(nèi)部組分含量及分布等有關(guān)。通過對反射、散射或透射出來的光進行成像分析或光譜分析，可以對被檢對象的狀態(tài)進行判斷。光的吸收信號與果蔬中不同組成成分（如乙醇、水等）的C—H、N—H等共價鍵振動的倍頻和合頻吸收有關(guān)，這些共價鍵的含量和所處的化學(xué)環(huán)境會影響光的吸收強度。損傷產(chǎn)生后，細胞破裂引起組織變化，細胞間隙被滲出的細胞液填充。組織結(jié)構(gòu)的變化也會改變光線在樣品中的傳播路徑，導(dǎo)致光學(xué)傳感器接收到的數(shù)據(jù)因組織狀態(tài)的不同而不同。因此，與樣品相互作用后光特性的改變構(gòu)成了光學(xué)無損檢測的基礎(chǔ)。利用光特性檢測果蔬內(nèi)部損傷的相關(guān)研究見表2。

2.1.1 光譜技術(shù)

在果蔬損傷檢測領(lǐng)域，按照光譜技術(shù)所采集光譜的波段范圍，可分為可見光波段（400～700 nm）、可見/可見-近紅外波段（400～1 700 nm）和近紅外波段（800～2 500 nm）。在可見光研究方面，Pholpho等[29]運用可見光波段（400～700 nm）光譜技術(shù)對正常和損傷龍眼進行分類。Jiménez[30]對鮮食橄欖的損傷進行檢測，發(fā)現(xiàn)可見光波段（535～680 nm）可用于定性檢測，但是對

定量檢測并不適用。并且，受果皮顏色的影響，可見光波段對檢測損傷有很大的局限性[31]。Esquerre等[32]利用可見和近紅外（400～2 498 nm）光譜技術(shù)對蘑菇定量檢測進行了初步研究。西北農(nóng)林科技大學(xué)分別利用近紅外波段光譜技術(shù)對獼猴桃和蘋果損傷進行檢測[33-35]，結(jié)果表明，近紅外光譜技術(shù)結(jié)合化學(xué)計量學(xué)方法可以實現(xiàn)獼猴桃和蘋果損傷的檢測。以上研究均取得了較好的效果，原因可能在于波段范圍廣，能夠更多地覆蓋有用信息，但是檢測成本相對較高。

表2 利用光特性檢測果蔬內(nèi)部損傷的應(yīng)用Table 2 Bruise detection in fruits and vegetables based on optical properties

可見/可見-近紅外波段是目前國內(nèi)外檢測果蔬內(nèi)部損傷最常用的波段范圍。Xing Juan等[31]采集了喬納金蘋果損傷和正常區(qū)域的光譜，全波段參與建模，總體分類正確率大于90%。全波段可能包含冗余信息，利用特征波段建模能達到與全波段建模同樣的精度[36]。為此，Xing Juan等[37]采集了‘Golden Delicious’損傷和正常區(qū)域的光譜，并用相關(guān)表法提取有效波段。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，545 nm和1 200 nm波段反射率能顯示損傷隨時間的變化，并且745 nm和905 nm的波段比也能有效檢測舊傷。有學(xué)者對利用光譜技術(shù)定量檢測進行了研究，Jiménez等[30]認(rèn)為近紅外區(qū)域（700～950 nm）可以定量檢測不同撞擊能量的損傷，結(jié)果表明預(yù)測值和實驗測得值之間的相關(guān)系數(shù)為r2＝0.87～0.90。Martinsen等[38]考察了嚴(yán)格控制環(huán)境下，早期損傷（損傷5 min以內(nèi)）與正常組織反射光譜的區(qū)別。結(jié)果表明，最大差別出現(xiàn)在970 nm波長處，損傷部位反射率比正常部位低8%左右。也有學(xué)者從損傷后組織變軟的角度利用光譜技術(shù)對損傷進行預(yù)測[39]，結(jié)果表明，正常和早期損傷的分類正確率比直接通過光譜建模稍高，超過95%。但是相應(yīng)的操作復(fù)雜，且檢測結(jié)果更容易受外界影響。

光譜技術(shù)能夠反映由損傷引起的果蔬組織結(jié)構(gòu)和組分的變化，從而對損傷進行檢測分析。由上述研究可以看出，光譜技術(shù)在新舊損傷檢測和定量檢測方面也具有一定的潛力。但是光譜技術(shù)只能獲取樣品小塊區(qū)域的光譜信息，缺失空間信息。而且僅依靠光譜反射強度，很難消除時間因素對損傷識別的影響[37]。另外，預(yù)測模型仍存在穩(wěn)定性和適應(yīng)性問題。

2.1.2 光譜成像技術(shù)

光譜成像技術(shù)將光譜技術(shù)和圖像技術(shù)結(jié)合起來，它在獲得樣品空間信息的同時，還為每個圖像上每個像素點提供光譜信息，實現(xiàn)“圖譜合一”。 光譜成像技術(shù)在果蔬損傷檢測領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，尤其是對果蔬外表皮沒有明顯特征的早期損傷或輕微損傷。

針對果蔬早期損傷的檢測，Elmasry等[40]基于高光譜成像技術(shù)提取了有效波段并進行多光譜成像檢測‘McIntosh’蘋果不同時間的損傷，所開發(fā)的自適應(yīng)閾值方法能夠檢測1 h以內(nèi)的損傷。Baranowski等[41]綜合運用高光譜成像和熱成像技術(shù)檢測蘋果損傷。結(jié)果表明，系統(tǒng)能夠提高檢測正確率，檢測早期損傷（1 h）的同時能夠定量確定損傷的深度。但相應(yīng)硬件設(shè)備及時間成本過高。Huang Wenqian等[42]利用高光譜成像技術(shù)檢測損傷1 h以內(nèi)的蘋果?；趦?yōu)選波段開發(fā)了識別算法，總體正確識別率達到97%。由于識別算法的適應(yīng)性問題，能夠檢測早期損傷的算法并不一定適用于檢測晚期損傷。Nagata等[43]利用近紅外高光譜成像技術(shù)檢測草莓不同程度壓傷后0～4 d的圖像，得出隨著時間的延長，能夠檢測到損傷的壓傷程度越低的結(jié)論。為此，有學(xué)者基于損傷表面形變信息開發(fā)了喬納金蘋果早期損傷檢測算法[44]，對損傷1 d的正確識別率為77.5%。另外，一些學(xué)者嘗試開發(fā)同時檢測新舊損傷的算法。Baranowski等[45]運用高光譜成像技術(shù)檢測蘋果兩周以內(nèi)產(chǎn)生的損傷。結(jié)果顯示，基于有監(jiān)督的分類方法能夠有效監(jiān)測損傷時間。輕微損傷肉眼不易觀測，應(yīng)及時將輕微損傷果蔬分揀出來作相應(yīng)處理，以提高生產(chǎn)效益。Zhang Baohua等[46]提出了一種基于高光譜成像和最小噪聲分離（minimum noise fraction，MNF）的蘋果輕微損傷識別檢測方法?？傮w正確率為97.1%。魏新華等[47]利用高光譜成像系統(tǒng)采集輕微損傷發(fā)生不到1 h的冬棗損傷部位的圖像。對100 個輕微損傷冬棗樣本的識別正確率為98%。李小昱等[48]針對通常采用的反射高光譜無法準(zhǔn)確檢測馬鈴薯表面輕微碰傷的問題，提出了一種用V型平面鏡的高光譜并結(jié)合果蠅優(yōu)化算法檢測馬鈴薯輕微碰傷的方法。結(jié)果表明，訓(xùn)練集和預(yù)測集的識別準(zhǔn)確率均達到100%。

以上研究大部分采用反射式高光譜成像，也有學(xué)者從其他角度研究損傷檢測方法。Anderson等[49]利用空間頻域成像得出正常和損傷組織的約化散射系數(shù)明顯不同的結(jié)論。Lu Renfu等[50]發(fā)現(xiàn)反射系數(shù)隨時間的變化沒有一致的規(guī)律，而約化散射系數(shù)一致性較好，隨時間逐漸降低。Zhu Qibing等[51]利用散射高光譜成像技術(shù)預(yù)測蘋果對損傷的敏感性。但是目前散射式高光譜成像也存在著空間信息缺失的缺點。有學(xué)者對比了不同光照模式下?lián)p傷的檢測，得出透射模式下檢測機械損傷效果較好的結(jié)論[52-54]。

高光譜成像技術(shù)數(shù)據(jù)量大無法直接用于在線檢測分級，有學(xué)者根據(jù)高光譜研究基礎(chǔ)選擇特征波段，進而搭建多光譜成像系統(tǒng)進行檢測，可大大提高檢測效率。Aneshansley等[55]設(shè)計了一個光學(xué)濾波系統(tǒng)用于搭建多光譜成像平臺，包括一個光分路器和兩個濾波片。光分路器安裝在相機前，并且能夠?qū)⑷肷涔饩€分解成3 條完全相同的光線，每條光線進入圖像傳感器分區(qū)進行成像，因此相機能夠同時采集3 幅圖像。Bennedsen[56-57]、Throop[58]等對此系統(tǒng)進行了改進并用于檢測蘋果的損傷，取得了較好的檢測效果。Kleynen等[59]選擇了450、500、750 nm和800 nm 4 個波段的濾波片搭建了多光譜成像系統(tǒng)。系統(tǒng)主要包括4 個濾波片、單色相機和光照通道。研究發(fā)現(xiàn)，750 nm和800 nm可以較好地識別內(nèi)部損傷。利用貝葉斯分類器，對早期損傷的檢測正確率為98.2%、輕微損傷為55%。主要原因是損傷面積小或者與果皮顏色相近造成混淆。后來，Unay等[60-61]分別基于此系統(tǒng)在檢測算法上進行了改進，取得了較好的結(jié)果。Huang Wenqian等[62]搭建多光譜成像系統(tǒng)檢測蘋果損傷。首先利用分段主成分分析（principal component analysis，PCA）對高光譜數(shù)據(jù)進行處理，選擇3 個有效波段（780、850 nm和 960 nm）搭建多光譜系統(tǒng)，包括2 個二色分光鏡、2 個濾波片和3 個電荷耦合元件（charge-coupled device，CCD）多光譜面陣相機。對此多光譜系統(tǒng)進行靜態(tài)和動態(tài)下?lián)p傷檢測實驗，動態(tài)下檢測速率為每秒采集3 個蘋果圖像，檢測正確率為74.6%，靜態(tài)下檢測正確率為91.5%。目前，市場也有成熟的多光譜產(chǎn)品出現(xiàn)，如丹麥Videometer A/S公司生產(chǎn)的VideometerLab equipment，包含19 個不同的波段，覆蓋可見/可見-近紅外波段范圍，可用于轉(zhuǎn)基因大米種子檢測[63]、注水牛肉檢測[64]等。

光譜成像技術(shù)彌補了光譜技術(shù)缺乏空間信息的缺點，其采集的豐富數(shù)據(jù)能夠解釋果蔬內(nèi)部損傷。光譜成像中有效波段選取非常關(guān)鍵，但是由于檢測對象、檢測環(huán)境和分析技術(shù)的影響可能造成有效波段并不相同。因此需要多次驗證，以保證其穩(wěn)定性和適應(yīng)性。另外，類球形果蔬表面光照分布不均勻，會干擾有效波段的選取，影響檢測效果。

2.1.3 其他光成像技術(shù)

傳統(tǒng)機器視覺技術(shù)模擬人眼采集R、G、B 3 個通道的圖像，能夠檢測顏色、紋理、大小、形狀和外部缺陷，但是對于外部特征不明顯的缺陷如內(nèi)部損傷的檢測則并不適用。當(dāng)激光照射在果蔬表面上時，由果蔬內(nèi)部散射粒子和果蔬表面狀態(tài)引起的不同光程的散射光之間的相互干涉，在觀測面形成的隨機干涉的圖樣就叫做激光散斑。Pajuelo等[65]分別從定性和定量的角度驗證了蘋果損傷和正常組織間的不同，得出激光散斑成像技術(shù)可作為檢測果蔬產(chǎn)品損傷的有力工具的結(jié)論。這種技術(shù)簡單易操作，并且成本低，但是散斑與生物組織活性之間的關(guān)系原理比較復(fù)雜，至今尚未有建立起有效的監(jiān)測模型。X射線成像檢測技術(shù)是研究物質(zhì)內(nèi)部物理結(jié)構(gòu)的重要方法，它是利用X射線透過被檢測物體時，缺陷部位與完好部位對射線吸收能力不同的原理來實現(xiàn)成像檢測的。利用此方法進行損傷水果檢測的研究較少[66]，而且由于新傷與正常組織的對比度較低，采用這種方法很難被檢測出來。當(dāng)某種常溫物質(zhì)經(jīng)特定波長的入射光照射時，其分子吸收光能從基態(tài)進入激發(fā)態(tài)，并且立即退激發(fā)并發(fā)出出射光，稱為熒光。Chiu等[67]利用葉綠素?zé)晒獬上窦夹g(shù)檢測蘋果不同程度的早期損傷（68.6、88.2 N和107.8 N）。實驗結(jié)果表明，對3 種損傷程度的瘀傷0.5 h后的平均檢測正確率為86.7%，而對損傷1 h后的平均檢測正確率為100%。

2.2 基于熱特性的無損檢測研究

紅外熱成像技術(shù)是一項利用物體自身各部分熱特性的差異，把物體不可見的熱輻射情況轉(zhuǎn)換為可視的熱圖像的紅外信息轉(zhuǎn)換與處理技術(shù)，其原理如圖2所示。損傷發(fā)生后，熱量在果蔬中的吸收和傳播發(fā)生變化，引起熱擴散系數(shù)、熱傳導(dǎo)系數(shù)、比熱容等熱特性參數(shù)發(fā)生變化，從而導(dǎo)致正常和損傷組織間產(chǎn)生一定的溫度差異。

圖2 熱成像原理圖Fig. 2 Schematic diagram of thermal imaging

運用熱成像方法檢測果蔬損傷起始于國外。Linden等[83]運用熱成像技術(shù)檢測番茄輕微損傷，對比了3 種溫度處理的方法，分別是在1 ℃環(huán)境中冷卻90 min、在70 ℃的烤箱中加熱1～2 min、用微波爐加熱7～15 s。研究發(fā)現(xiàn)，在微波爐中加熱15 s可以檢測到損傷和正常組織間的細微差別，但是熱圖像噪聲太多。Varith等[84]研究了熱成像檢測蘋果損傷后48 h的可行性。采用風(fēng)扇模擬強制熱對流處理和冷卻處理，研究發(fā)現(xiàn)加熱處理效果更好，并且在30～180 s內(nèi)損傷組織比正常組織溫度低1～2 ℃。認(rèn)為蘋果正常部位和損傷部位熱擴散系數(shù)α不同，是導(dǎo)致水果表面溫度分布不均的主要原因。后來研究學(xué)者逐漸意識到熱源變化對檢測結(jié)果帶來的影響，并根據(jù)檢測系統(tǒng)是否存在外部熱源激勵分為被動熱成像和主動熱成像。因為水果損傷部位和正常部位溫差很小，發(fā)射率相差不大，故由外部熱激勵的主動熱成像檢測方法得到重視。Baranowski等[85]用一種主動熱成像方法，脈沖相位紅外檢測（pulsed-phase thermography，PPT）方法檢測3 種蘋果品種的早期損傷（損傷后2 h）。通過分析發(fā)現(xiàn)，相位不受外界反射、發(fā)射率和樣品形狀的影響、最大相位差對應(yīng)的頻率與損傷深度之間存在較好的線性關(guān)系，由此可區(qū)分不同的損傷程度。Kim等[86]運用相位紅外檢測方法檢測梨的早期損傷。研究同樣發(fā)現(xiàn)，相位紅外檢測方法和相位信息能夠用于水果機械損傷的檢測，尤其是應(yīng)用于早期損傷，并且具有定量檢測損傷的潛力。Irani等[87]首先設(shè)計因子實驗（損傷部位和損傷能量），通過熱圖像和損傷深度確定損傷蘋果表面溫度，然后建立表面溫度和損傷深度間的關(guān)系。結(jié)果表明損傷表面溫度能夠用來預(yù)測此損傷區(qū)域的損傷深度。

國內(nèi)在利用熱成像方式無損檢測果蔬品質(zhì)方面起步較晚，自2010年開始才陸續(xù)出現(xiàn)相關(guān)研究，楊萬利等[88]基于紅外攝像機，采用風(fēng)扇加熱和冷卻兩種實驗方法拍攝損傷蘋果，利用混合圖像增強算法識別早期損傷，正確率高達96%以上。周建民等[89]針對蘋果早期機械損傷較難識別的特點，通過主動紅外熱激勵以及降溫措施，利用紅外熱成像技術(shù)研究蘋果表面機械損傷溫度變化情況。結(jié)果表明，熱圖像對比度受周圍空氣流動影響，可以較好地區(qū)分蘋果的缺陷部位與果梗、花萼，達到缺陷檢測的目的。后來，該作者進一步提出利用溫度變化曲線來區(qū)分不同缺陷種類的方法[90]。但是以上研究均沒有考慮熱源等因素的影響，直到最近門洪等[91]從激勵源、加熱距離、拍攝距離等因素對蘋果損傷檢測熱圖像采集系統(tǒng)進行了優(yōu)化設(shè)計，并從定性和定量兩個方面討論了區(qū)分蘋果的果梗和花萼的方法。近年來利用紅外熱成像技術(shù)檢測水果損傷的研究進展情況見表3。

表3 利用熱特性檢測水果損傷的應(yīng)用Table 3 Bruise detection in fruits thermal properties

綜上所述，利用熱特性檢測水果損傷是可行的，主要挑戰(zhàn)在于如何增強損傷信號和如何提取損傷信號，在熱成像方面表現(xiàn)在熱源的優(yōu)化設(shè)計和熱圖像的處理上。另外，研究表明熱成像在損傷的定量檢測方面具有一定的可行性，這為今后在熱成像的損傷檢測領(lǐng)域指明了方向。

2.3 基于聲學(xué)特性的無損檢測研究

果蔬的聲學(xué)特性是指果蔬在激勵聲源作用下聲波的反射特性、散射特性、透射特性、吸收特性、衰減系數(shù)和傳播速率及其本身的聲阻抗與固有頻率等，它們反映了聲波與農(nóng)產(chǎn)品相互作用的基本規(guī)律[92]。檢測時由聲波發(fā)生器發(fā)出的聲波射向被檢對象，聲波傳感器接收到從物料透射、反射或散射出的聲波信號，經(jīng)放大傳送到動態(tài)信號分析儀和計算機進行分析。果蔬發(fā)生損傷后，其聲學(xué)特性相應(yīng)發(fā)生變化，根據(jù)被檢對象的聲學(xué)特性差異對內(nèi)部損傷進行檢測。

聲學(xué)檢測方法受干擾較少，檢測裝置成本低，且易實現(xiàn)智能化[93]，在果蔬硬度[94-97]、糖度[93,98]、內(nèi)部空心[99-100]和貯藏時間[101]中日益得到廣泛應(yīng)用。在果蔬損傷檢測方面，Jagannath等[102]采集了香蕉損傷前后的聲學(xué)響應(yīng)光譜，并對采集信號進行快速傅里葉變換光譜檢測。發(fā)現(xiàn)損傷會導(dǎo)致香蕉的共振頻率下降。Esehaghbeygi等[103]用4 個陶瓷超聲換能器（25、32.8、 40 kHz和50 kHz）檢測3 個品種馬鈴薯的機械損傷，用超聲波的衰減系數(shù)來判斷馬鈴薯損傷情況。研究發(fā)現(xiàn)，頻率為25 kHz的換能器檢測結(jié)果更為準(zhǔn)確，3 個品種分類正確率分別為83.0%、94.5%和89.0%。Ozbek等[104]提出利用聲學(xué)特性來定量檢測損傷體積。首先，撞擊聲音信號由壓電傳感器記錄到電腦里，然后聲音信號轉(zhuǎn)換成Shannon熵信號，并提取熵峰值和脈寬時間，最后建立這兩個參數(shù)和損傷體積的回歸模型。實驗結(jié)果表明，損傷體積和熵峰值間呈指數(shù)相關(guān)，和脈寬時間呈負冪函數(shù)相關(guān)，且兩者相關(guān)系數(shù)均超過0.98。

聲學(xué)檢測通過評價衰減信號和傳播速率來判斷組織是否發(fā)生損傷，簡單且成本低，能夠檢測組織結(jié)構(gòu)和成分上的變化。但是只對某種類型的缺陷/損傷適用，而且需要進行接觸式測量，不利于商業(yè)化應(yīng)用。

2.4 基于電磁特性的無損檢測研究

果蔬是有機生命體，在采后階段仍具有一定的生命特征。果蔬內(nèi)部存在大量的帶電粒子從而形成生物電場，在遭受損傷后，果蔬物質(zhì)和能量轉(zhuǎn)換發(fā)生一系列變化，影響了生物電場的分布和強度，宏觀上表現(xiàn)為電學(xué)特性發(fā)生改變。磁共振成像是根據(jù)特定原子核在磁場中的磁特性用于檢測果蔬的品質(zhì)特性的。而NMR信號強度與被測樣品中1H核密度有關(guān)，損傷組織會因細胞破裂而產(chǎn)生較強的NMR信號，后期會因水分蒸發(fā)較快而產(chǎn)生較弱的信號，利用這種差異可實現(xiàn)損傷檢測[105]。

基于電學(xué)特性的果蔬損傷無損檢測較少，目前研究多集中于電學(xué)參數(shù)和損傷間關(guān)系的建立上。陳志遠[106]研究了損傷對番茄電參數(shù)的影響。發(fā)現(xiàn)電參數(shù)復(fù)阻抗（Z）、相對介電常數(shù)和電阻（R）可作為區(qū)分果實是否損傷的依據(jù)參數(shù)，并建立了番茄果實損傷程度的預(yù)測模型，此模型預(yù)測準(zhǔn)確率可達90%。唐燕等[107]發(fā)現(xiàn)隨著貯藏時間的延長，損傷獼猴桃果實電參數(shù)發(fā)生變化，電參數(shù)復(fù)阻抗Z對損傷的響應(yīng)最靈敏，但果實電參數(shù)的總體變化趨勢一致。果蔬電學(xué)特性不僅與損傷程度有關(guān)，更是隨著測試頻率變化而明顯變化[108-111]。郭曉丹等[111]發(fā)現(xiàn)在5.01～0.10 MHz頻率段的串聯(lián)等效電感Ls和3.16～0.10 MHz頻率段內(nèi)的電抗X值可以準(zhǔn)確識別棗果的損傷與否。

NMR成像技術(shù)是利用原子核在磁場內(nèi)所產(chǎn)生的信號經(jīng)過重建成像的一種影像技術(shù)。常用的進行NMR的原子核有1H、13C、19F和31P，其中1H是目前應(yīng)用最為廣泛、技術(shù)最為成熟的原子核。Thybo等[112]首次使用NMR成像技術(shù)檢測馬鈴薯內(nèi)部損傷，發(fā)現(xiàn)內(nèi)部損傷在NMR圖像上表現(xiàn)為邊緣含水量較高的干燥區(qū)域。Milczarek等[113]對番茄NMR圖像進行多元圖像分析，結(jié)果表明NMR成像技術(shù)可有效檢測番茄內(nèi)部損傷。周水琴等[105]采用NMR成像設(shè)備掃描獲得輕微損傷鴨梨冠狀面圖像，實驗結(jié)果表明，NMR成像技術(shù)對水果輕微損傷的檢測精度達92.1%。Mazhar等[114]驗證了NMR成像在定性和定量檢測鱷梨損傷方面的可行性。

目前，果蔬損傷的電磁特性已具備一定的研究基礎(chǔ)，表明該方法具有一定的可行性，但是電學(xué)特性的測量仍停留在建立檢測模型上，且NMR成像設(shè)備昂貴、成像速度慢、對操作人員要求高，如何研究出成本低廉、非接觸的損傷檢測方法是需要解決的問題。

3 結(jié) 語

果蔬在采后處理過程中容易發(fā)生機械損傷，較嚴(yán)重的外部損傷可通過機器視覺技術(shù)等手段得以檢測，而由碰壓引起的內(nèi)部損傷因用肉眼難以識別，具有一定的檢測難度。果蔬采后內(nèi)部碰壓損傷的檢測難點之一是輕微損傷的檢測，原因是較小的外界作用力沒有引起果蔬組織生理和結(jié)構(gòu)方面明顯變化，果蔬自身因外界刺激而產(chǎn)生的防御也會進一步削弱損傷和正常組織間的差距。另外，果蔬損傷后通常會發(fā)生褐變，貯存時間較長變色會進一步在表皮上表現(xiàn)出來，如果表皮顏色較深，同樣會對檢測造成干擾。如果能短期內(nèi)檢測到輕微損傷，果蔬不僅能夠得以正確分類，操作人員也能盡快對損傷進行處理[38]。而且不同等級的果蔬具有不同的應(yīng)用價值，損傷的定量檢測也是采后內(nèi)部碰壓損傷檢測的難點之一。最后，在進行在線損傷檢測實驗時，要考慮到碰壓損傷與其他缺陷/損傷的同時檢測，達到在降低檢測成本的前提下提高效率的目的。

針對果蔬采后內(nèi)部碰壓損傷檢測存在的問題，可從提取損傷信號方法和后期增強損傷信號方面考慮，今后研究可從以下3 個方面展開：1）對果蔬樣品進行力學(xué)特性研究，更好地理解損傷的產(chǎn)生機理并模擬內(nèi)部碰壓損傷；2）損傷果蔬生理和物理特性研究，為損傷檢測提供理論基礎(chǔ)。研究光、熱、聲、電、磁在果蔬組織中的吸收特性和傳播路徑，分析影響結(jié)果的主要物質(zhì)和結(jié)構(gòu)參數(shù)，最終建立損傷后發(fā)生的變化和無損檢測方法間的聯(lián)系；3）嘗試多元信息融合檢測損傷[41,115]，以期進一步研究提高檢測效果。

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Non-Invasive Bruise Detection in Postharvest Fruits and Vegetables: A Review

GAO Yingwang, GENG Jinfeng, RAO Xiuqin*
(College of Biosystems Engineering and Food Science, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China)

Fruits and vegetable constitute an important part of human daily diet because they contain some necessary nutritional elements, such as vitamin, mineral salt and plant fi ber. Fruits and vegetables are prone to mechanical damage during postharvest operations, which will reduce the eating quality. Meanwhile, both fruits and vegetables can be easily infected with fungi or bacteria (such as late blight, dry rot and soft rot) once they are injured, which in turn can infect normal ones. Bruise damage occurs under the skin of fruits and vegetables without its rupture. Bruised fruits and vegetables are easily confused with normal ones, causing potential economic losses and food safety hazards. Thus, bruise detection has been attracting more and more attention. This paper reviews the mechanism of mechanical damage with respect to consequent physiological and physical changes and the state-of-art progress in the detection of bruise in postharvest fruits and vegetables by taking advantage of optical, thermal, acoustic and electromagnetic properties. Potential diff i culties and future research directions are proposed.

fruit; vegetable; bruise damage; physical properties; non-invasive detection

10.7506/spkx1002-6630-201715044

TS207.7

A

1002-6630（2017）15-0277-11

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GAO Yingwang, GENG Jinfeng, RAO Xiuqin. Non-invasive bruise detection in postharvest fruits and vegetables: a review[J]. Food Science, 2017, 38(15): 277-287. (in Chinese with English abstract)

10.7506/spkx1002-6630-201715044. http://www.spkx.net.cn

2016-06-17

“十三五”國家重點研發(fā)計劃重點專項（2016YFD0701603-01）

高迎旺（1989—），男，博士研究生，主要從事基于機器視覺技術(shù)的果蔬損傷無損檢測研究。E-mail：huneagler@163.com

*通信作者：饒秀勤（1968—），男，教授，博士，主要從事基于機器視覺技術(shù)的農(nóng)產(chǎn)品/食品品質(zhì)無損檢測研究。

E-mail：xqrao@zju.edu.cn