謝丹丹,郭文川,2,3,*,高夢(mèng)杰,劉大洋
(1.西北農(nóng)林科技大學(xué)機(jī)械與電子工程學(xué)院,陜西 楊凌 712100;2.農(nóng)業(yè)農(nóng)村部農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,陜西 楊凌 712100;3.陜西省農(nóng)業(yè)信息感知與智能服務(wù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,陜西 楊凌 712100;4.東北林業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院,黑龍江 哈爾濱 150040)
隨著生活水平的不斷提高,人們對(duì)果品內(nèi)部品質(zhì)的要求越來越高??扇苄怨绦挝锖浚╯oluble solids content,SSC)和含水率是表征果品內(nèi)部品質(zhì)的主要參數(shù)。通常采用數(shù)字式折射計(jì)測定果品的SSC,用烘干法測定含水率。雖然這些傳統(tǒng)測定方法具有結(jié)果準(zhǔn)確的優(yōu)點(diǎn),但均費(fèi)時(shí)費(fèi)力。因此,這些方法只能用于抽樣檢測,無法滿足果品行業(yè)健康快速發(fā)展的需求。
由于近紅外光譜技術(shù)具有檢測速度快、成本低、無污染和無損檢測的優(yōu)點(diǎn),已被廣泛應(yīng)用于果品內(nèi)部品質(zhì)的檢測中[1-5]。當(dāng)光與果品組織相互作用時(shí),光可能被吸收,也可能被散射。近紅外光譜是光與果品內(nèi)部組織之間相互作用的宏觀表現(xiàn),而光譜技術(shù)則主要依賴于采用化學(xué)計(jì)量學(xué)方法建立基于光譜預(yù)測被測參數(shù)的模型[6]。這種方法忽略了光與果品組織之間復(fù)雜的相互作用,導(dǎo)致人們對(duì)光與組織之間的關(guān)系不了解。而不同果品內(nèi)部的化學(xué)成分和物理結(jié)構(gòu)存在差異,使得吸收或散射的光量不同,因此可以用光學(xué)特性反映果品的化學(xué)特性和物理結(jié)構(gòu)。果品的吸收和散射特性通常用吸收系數(shù)μa和約化散射系數(shù)表示。其中,μa主要與化學(xué)成分有關(guān),而主要與物理結(jié)構(gòu),如細(xì)胞尺寸、緊密程度等相關(guān)[7-8]。研究光學(xué)特性是使用光譜技術(shù)檢測果品內(nèi)部品質(zhì)的基礎(chǔ),有助于了解光與組織之間的相互作用機(jī)理。
目前在研究果品的光學(xué)特性及其與果品內(nèi)部品質(zhì)之間的關(guān)系方面已經(jīng)取得了一些研究進(jìn)展。例如He Xueming等[9]研究了梨的SSC和硬度與光學(xué)特性之間的關(guān)系,并指出基于光學(xué)特性參數(shù)建立的預(yù)測SSC和硬度模型的決定系數(shù)R2分別為0.40和0.48。Mozaffari等[10]評(píng)估了蘋果片狀樣品在熱風(fēng)干燥過程中光學(xué)特性參數(shù)的變化以及基于光學(xué)特性參數(shù)的預(yù)測含水率,指出預(yù)測含水率最佳模型的相關(guān)系數(shù)r為0.984。對(duì)蘋果光學(xué)特性的研究發(fā)現(xiàn),‘Jonagored’蘋果的與硬度呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)[11],‘Golden Delicious’和‘Granny Smith’蘋果的與硬度呈現(xiàn)正相關(guān)(r=0.903~0.993)[12],‘Royal Gala’蘋果與硬度的正相關(guān)系數(shù)為0.68[13]。Liu Dayang等[14]指出可基于光學(xué)特性評(píng)估貯藏期獼猴桃的內(nèi)部品質(zhì)和微觀結(jié)構(gòu)。在1 390 nm波長處,μa與SSC和含水率之間的r分別為-0.80和0.88。在950~1 650 nm范圍內(nèi),與硬度的|r|取值范圍為0.74~0.87。
草莓屬漿果,因其營養(yǎng)豐富而深受廣大消費(fèi)者的喜愛。目前在基于近紅外光譜技術(shù)無損預(yù)測草莓內(nèi)部品質(zhì)方面已經(jīng)取得了一定的研究進(jìn)展[15-16],然而對(duì)草莓的光學(xué)特性及其與內(nèi)部品質(zhì)之間的關(guān)系尚不清楚。因此,本實(shí)驗(yàn)基于單積分球技術(shù)結(jié)合反向倍增(inverse adding doubling,IAD)算法研究草莓的光學(xué)特性,分析草莓μa和與SSC和含水率間的相關(guān)性,進(jìn)而基于光學(xué)特性參數(shù)譜預(yù)測草莓的SSC和含水率。
‘紅顏’、‘甜香’和‘章姬’草莓采摘于陜西省楊凌區(qū)農(nóng)業(yè)創(chuàng)新園。
20%(體積分?jǐn)?shù),下同)-Introlipid溶液 美國Sigma-Aldrich公司。
PR-101α型數(shù)字式折射儀 日本Atago公司;101-1AB型干燥箱 天津泰斯特儀器有限公司;阿貝折光儀 上海第五光學(xué)儀器有限公司;NIRQuest 512型光譜儀 美國Ocean Optics公司;4P-GPS-030-SF型積分球美國Labsphere公司;it-3900e型光源 美國Dolan Jenner Industries公司;聚光鏡 上海五鈴光學(xué)公司。
1.3.1 草莓樣品的制備
實(shí)驗(yàn)當(dāng)天于陜西省楊凌區(qū)農(nóng)業(yè)創(chuàng)新園的溫室大棚內(nèi)采摘新鮮草莓樣品,30 min運(yùn)回實(shí)驗(yàn)室后隨即開展實(shí)驗(yàn)。每次挑選各品種成熟度基本一致且表面無損傷的草莓樣品20~25 個(gè),3 個(gè)品種樣品共150 個(gè),其中‘紅顏’48 個(gè)、‘甜香’54 個(gè)、‘章姬’48 個(gè)。
如圖1所示,將每個(gè)草莓順軸向切成5 片。丟棄最外側(cè)的兩片,用最中間的一片測定光學(xué)參數(shù)和SSC,與中間片相鄰的另外兩片(第2片和第4片)用于測定含水率。
圖1 草莓切片示意圖Fig.1 Schematic diagram of strawberry slicing positions
1.3.2 光學(xué)特性測量系統(tǒng)及其驗(yàn)證
Step 5 If k
圖2為根據(jù)單積分球技術(shù)搭建的光學(xué)特性測量系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要由波長范圍為900~1 700 nm的光譜儀、積分球、光源、聚光鏡和樣品支架組成。
圖2 光學(xué)特性測量系統(tǒng)演示圖Fig.2 Schematic diagram of the optical measurement system
由于光譜儀所獲得的光譜在兩端存在較弱的信噪比,因此,本實(shí)驗(yàn)以950~1 650 nm為研究波段。分別測定純水和不同質(zhì)量分?jǐn)?shù)(1%、4%和100%)20%-Introlipid溶液的μa和,以驗(yàn)證系統(tǒng)的測量精度。純水及不同質(zhì)量分?jǐn)?shù)下20%-Introlipid溶液均各為3 個(gè)樣品,且各個(gè)樣品重復(fù)3 次,以9 次測量的平均值作為測定結(jié)果。以鄧孺孺等[17]給出的純水的μa作為本實(shí)驗(yàn)μa的參考值;以van Staveren[18]和Aernouts[19]等給出20%-Introlipid溶液的作為本實(shí)驗(yàn)的參考值。計(jì)算相同波長下純水和20%-Introlipid的測定值與其參考值之間的相對(duì)誤差,以相同波段下相對(duì)誤差的平均值(平均相對(duì)誤差)作為評(píng)價(jià)系統(tǒng)測量精度的指標(biāo)。
1.3.3 草莓光學(xué)特性的測定
用螺旋測微儀(精度0.001 mm)測定最中間一片草莓切片的厚度,然后測定其反射率和透射率。如圖2A所示,將草莓樣品置于積分球出口處,可獲得草莓樣品的反射率;將積分球出口蓋住,并將草莓樣品置于積分球入口處,可獲得草莓樣品的透射率(圖2B)。在反射率和透射率的測定過程中,聚光鏡與樣品之間的距離保持恒定。為避免環(huán)境光對(duì)光學(xué)參數(shù)值的影響,整個(gè)實(shí)驗(yàn)均在暗室環(huán)境下完成。每片草莓測定3 個(gè)點(diǎn)處的反射率和透射率,以3 個(gè)點(diǎn)測定結(jié)果的平均值作為該草莓片的測定結(jié)果。在得到草莓樣品反射率、透射率、厚度以及前期利用阿貝折光儀測定得到草莓樣品折射率(1.35)的基礎(chǔ)上,基于IAD算法[20]計(jì)算樣品的μa和。
1.3.4 草莓SSC和含水率的測定
SSC測定:待光學(xué)特性測量完成后,利用數(shù)字式折射儀測定該片草莓果汁的SSC。
含水率測定:分別從第2片和第4片上取2~3 g草莓樣品置于干燥箱中,在70 ℃下干燥24 h,根據(jù)下式計(jì)算樣品的濕基含水率。每個(gè)樣品的SSC和含水率分別重復(fù)3 次和2 次,以多次重復(fù)測量的平均值作為測定結(jié)果。
式中:m1和m2分別為草莓樣品干燥前后的質(zhì)量/g。
1.3.5 光譜預(yù)處理、樣本劃分及建模
為了探索基于光學(xué)特性預(yù)測草莓SSC和含水率的可行性,本實(shí)驗(yàn)將化學(xué)計(jì)量學(xué)方法應(yīng)用于草莓SSC和含水率的預(yù)測中。首先采用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換(standard normal variate,SNV)對(duì)μa譜、譜以及μa和的混合譜進(jìn)行預(yù)處理,然后采用基于聯(lián)合XY距離的樣本集劃分方法(sample set partitioning based on joint x-y distance,SPXY)按照3∶1的數(shù)量比將每個(gè)品種下的樣本劃分為校正集和預(yù)測集,并基于SNV預(yù)處理后的μa、譜和μa+μ’s譜建立預(yù)測草莓SSC和含水率的偏最小二乘(partial least squares,PLS)模型。
采用Excel 2007軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析,采用Matlab 2013軟件進(jìn)行光譜預(yù)處理、樣本劃分和模型建立。以校正集相關(guān)系數(shù)rc、預(yù)測集相關(guān)系數(shù)rp、校正集均方根誤差(root mean squares error of calibration,RMSEC)和預(yù)測集均方根誤差(root mean squares error of prediction,RMSEP)作為評(píng)價(jià)模型性能的指標(biāo)。rc和rp越大,RMSEC和RMSEP越小,說明預(yù)測性能越高。
圖3為純水和20%-Introlipid溶液光學(xué)特性參數(shù)測定值和參考值的比較。在950~1 650 nm波長范圍內(nèi),本系統(tǒng)所測定的純水μa與鄧孺孺等[17]的研究結(jié)果相比,其平均相對(duì)誤差為8.23%。與van Staveren等[18]的結(jié)果相比,在950~1 100 nm波長范圍內(nèi),質(zhì)量分?jǐn)?shù)1%、4%和100%的20%-Introlipid溶液平均相對(duì)誤差為4.25%;與Aernouts等[19]的研究結(jié)果相比,在950~1 650 nm波長范圍內(nèi),100%質(zhì)量分?jǐn)?shù)的20%-Introlipid溶液平均相對(duì)誤差為3.16%??傮w而言,本系統(tǒng)的平均相對(duì)誤差為3.71%。
與其他光學(xué)特性測量系統(tǒng)的誤差相比,本系統(tǒng)μa的平均相對(duì)誤差8.23%高于Wang Weilin等[21]報(bào)道的6.5%,但低于Pifferi[22]、Cen Haiyang[23]和Zhang Mengyun[24]等分別報(bào)道的10%、23%和17.4%。本實(shí)驗(yàn)所得的平均相對(duì)誤差3.71%低于Pifferi[22]、Cen Haiyan[23]、Zhang Mengyun[24]和Wang Weilin[21]等分別報(bào)道的13%、7%、4.4%和5%。結(jié)果表明,本實(shí)驗(yàn)所搭建的單積分球系統(tǒng)可以比較準(zhǔn)確地測量果品的光學(xué)特性。
圖3 純水和不同質(zhì)量分?jǐn)?shù)20%-Introlipid溶液光學(xué)特性參數(shù)測量值與參考值的比較Fig.3 Comparison of measured and referenced μa andof pure water and 20%-Introlipid solutions at different concentrations
圖4和圖5分別為950~1 650 nm波長處3 種草莓的μa和及平均值。3 種草莓的μa和變化規(guī)律一致,但數(shù)值存在差異。μa在975、1 197 nm和1 411 nm波長處存在峰值(圖4a、5a)。975 nm和1 197 nm波長處的吸收峰主要與碳水化合物和水的吸收有關(guān)[25],而1 411 nm波長處的吸收峰主要與水的吸收有關(guān)。由于‘紅顏’草莓的含水率明顯小于‘甜香’和‘章姬’草莓,因而導(dǎo)致其在1 141 nm波長處的平均μa遠(yuǎn)小于其他兩個(gè)品種(圖5a)。
總體上,草莓隨波長的增大而逐漸減?。▓D4b、5b),這符合生物組織散射的一般規(guī)律[26-27]。另外,在975、1 197 nm和1 411 nm波長處存在明顯的波谷,導(dǎo)致該現(xiàn)象的原因可能在于IAD算法固有弊端——“串音”的存在。IAD算法可能將一部分散射光子誤以為吸收光子,從而導(dǎo)致吸收和散射無法完全分離。這種“串音”現(xiàn)象同樣出現(xiàn)于蘋果[13]和豬皮下脂肪組織[28]光學(xué)參數(shù)的研究中。由于主要與果品的內(nèi)部結(jié)構(gòu)有關(guān),而‘紅顏’的明顯高于‘甜香’和‘章姬’,因而‘紅顏’果肉的內(nèi)部結(jié)構(gòu)也可能與其他兩個(gè)品種不同。
圖4 3 種草莓的μa和 Fig.4μa and of three strawberry cultivars
圖5 3 種草莓的平均μa和 Fig.5 Average μa andof three strawberry cultivars
表1為不同品種草莓SSC和含水率的測定結(jié)果?!t顏’、‘甜香’和‘章姬’草莓的SSC范圍分別為8.1%~14.0%、7.4%~11.6%和6.9%~12.3%?!t顏’SSC的平均值為10.5%,明顯高于‘甜香’(9.4%)和‘章姬’(9.2%)。‘甜香’與‘章姬’二者的SSC差異較小?!t顏’含水率的平均值為88.3%,明顯低于‘甜香’(89.7%)和‘章姬’(89.8%),而‘甜香’和‘章姬’的含水率沒有明顯差異。對(duì)所有草莓SCC和含水率進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn),草莓SSC與含水率呈負(fù)相關(guān),3 種草莓的平均相關(guān)系數(shù)r為-0.85(圖6)。這與Guo Wenchuan等[29-30]研究發(fā)現(xiàn)蘋果SSC與含水率具有極好的負(fù)相關(guān)性結(jié)論一致。
表1 3 種草莓SSC和含水率的測定結(jié)果Table 1 Measured values of SSC and moisture content for three strawberry cultivars
圖6 草莓SSC和含水率之間的關(guān)系Fig.6 Relationship between SSC and moisture content in strawberry fruit
圖7 草莓SSC和含水率與μa和 的相關(guān)系數(shù)Fig.7 Correlation coefficients of SSC and moisture content with μa and of strawberry fruit
如圖7所示,草莓SSC與μa呈負(fù)相關(guān),而含水率與μa呈正相關(guān)。在975、1 197 nm和1 411 nm波長處相關(guān)系數(shù)出現(xiàn)極大值或極小值,證明在吸收峰處草莓的μa與SSC和含水率的相關(guān)性優(yōu)于其他波長處。此外,在整個(gè)波長范圍內(nèi),1 411 nm波長處的相關(guān)性最高,此時(shí)μa與SSC和含水率r分別為-0.50和0.47。這與Liu Dayang等[14]對(duì)獼猴桃光學(xué)參數(shù)的研究結(jié)果相似。
在整個(gè)波長范圍內(nèi),草莓SSC與呈正相關(guān),r穩(wěn)定在0.4左右;而含水率與呈負(fù)相關(guān),r為-0.4~-0.5。Liu Dayang等[14]研究了生長期獼猴桃光學(xué)參數(shù)與內(nèi)部品質(zhì)之間的相關(guān)性,也發(fā)現(xiàn)波長對(duì)與內(nèi)部品質(zhì)之間的相關(guān)性影響較小。
不管是對(duì)于μa還是,單個(gè)波長下的光學(xué)參數(shù)與SSC和含水率的相關(guān)系數(shù)都比較小,尚不能用于預(yù)測草莓的SSC和含水率。為此,在對(duì)μa、譜及μa+譜進(jìn)行預(yù)處理后,采用SPXY法對(duì)每個(gè)品種按照3∶1的數(shù)量比例劃分樣本集,得到校正集樣本113 個(gè)(‘紅顏’36 個(gè)、‘甜香’41 個(gè)和‘章姬’36 個(gè))以及預(yù)測集樣本37 個(gè)(‘紅顏’12 個(gè)、‘甜香’13 個(gè)和‘章姬’12 個(gè))。樣本劃分結(jié)果說明,對(duì)于每個(gè)參數(shù),校正集的范圍大于預(yù)測集,說明樣品劃分合理。
表2為在基于各種譜預(yù)測SSC和含水率時(shí),PLS模型的參數(shù)及建模結(jié)果。在預(yù)測SSC方面,基于μa譜所建模型具有最好的校正及預(yù)測性能(rc=0.840、RMSEC=1.140%;rp=0.815、RMSEP=1.153%)?;谧V的預(yù)測性能(rp=0.746、RMSEP=1.164%)次于μa譜,而基于譜所建立模型的預(yù)測性能最差(rp=0.745、RMSEP=1.164%),這說明吸收特性與SSC有關(guān)。相比于譜,μa譜能提高SSC的預(yù)測精度。
表2 基于不同光學(xué)參數(shù)譜預(yù)測草莓SSC和含水率的PLS模型參數(shù)及建模結(jié)果Table 2 Parameters of partial least squares models for predicting SSC and moisture content of strawberry fruit based on different optical parameters
在預(yù)測含水率方面,基于μa譜所建模型具有最好的校正及預(yù)測性能(rc=0.761、RMSEC=1.240%;rp=0.757、RMSEP=1.280%)?;谧V(rp=0.728、RMSEP=1.300%)的預(yù)測性能優(yōu)于譜(rp=0.719、RMSEP=1.410%)。這說明含水率也主要影響吸收特性,且μa譜比譜和譜能更好地預(yù)測草莓含水率。
本實(shí)驗(yàn)基于單積分球技術(shù)搭建了一個(gè)光學(xué)特性測量系統(tǒng),并利用純水和20%-Introipid溶液對(duì)該系統(tǒng)的測量精度進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明,在950~1 650 nm范圍內(nèi),該系統(tǒng)測量μa和的平均相對(duì)誤差分別為8.23%和3.71%。950~1 650 nm間,草莓的吸收峰出現(xiàn)在975、1 197 nm和1 411 nm波長處。草莓的μa與SSC呈負(fù)相關(guān),而與含水率呈正相關(guān),且在吸收峰處存在相關(guān)系數(shù)極值??傮w上,隨波長的增大而減小?;讦蘟譜建立的PLS模型具有最好的預(yù)測草莓SSC和含水率的能力。對(duì)于SSC,rp=0.815、RMSEP=1.153%;對(duì)于含水率,rp=0.757、RMSEP=1.280%。該結(jié)果說明,草莓的SSC和含水率主要影響其吸收特性,基于吸收特性能更好地預(yù)測草莓的SSC和含水率。本實(shí)驗(yàn)為了解草莓光學(xué)參數(shù)與內(nèi)部品質(zhì)之間的關(guān)系提供了參考,也為水果內(nèi)部品質(zhì)無損檢測技術(shù)精度的提高奠定了基礎(chǔ)。在后續(xù)的研究中,可分析多品種草莓的內(nèi)部細(xì)胞結(jié)構(gòu),以探索草莓散射系數(shù)與其內(nèi)部物理結(jié)構(gòu)的關(guān)系。