張嘉君，許海濤，張子沫，趙建禹

（天津理工大學(xué)集成電路科學(xué)與工程學(xué)院，天津 300384）

蘋果作為一種營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)豐富、易于貯存的水果，深受廣大消費(fèi)者喜愛。隨著人們生活水平的提高，人們?cè)絹碓疥P(guān)注蘋果的酸度、糖度及維生素含量等品質(zhì)特征。傳統(tǒng)的檢測(cè)技術(shù)主要通過化學(xué)方法檢測(cè)蘋果的糖度，需事先破壞蘋果取出少量樣品，通過化學(xué)試劑處理測(cè)量蘋果糖度，其過程往往費(fèi)時(shí)費(fèi)力、成本較高。因此，開展有關(guān)蘋果糖度無損檢測(cè)的研究具有十分重要的意義。

通過相關(guān)調(diào)研，本文從光譜分析、介質(zhì)頻譜分析、后向散射光斑分析、CT技術(shù)分析及光子模擬傳輸?shù)确矫骊U述現(xiàn)如今無損檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀及技術(shù)原理，并對(duì)無損檢測(cè)領(lǐng)域未來的發(fā)展方向與前景進(jìn)行展望。

1 無損檢測(cè)的定義

無損檢測(cè)是指在不傷害被檢測(cè)對(duì)象內(nèi)部組織的前提下，完成對(duì)物質(zhì)特性參數(shù)的定量測(cè)量。常見的無損檢測(cè)往往通過研究電磁性質(zhì)參數(shù)隨物質(zhì)的某一理化特性參數(shù)的變化情況建立起無損檢測(cè)模型，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)該特性參數(shù)的定量分析。蘋果的糖分中含有大量O-H基團(tuán)和C-H基團(tuán)，且含量越多，對(duì)應(yīng)的糖度值越高[1]。同時(shí)，也正因?yàn)檫@兩種官能團(tuán)的大量存在，使不同糖度下的蘋果果肉對(duì)外界的響應(yīng)各不相同，存在一定的相關(guān)性，這也為實(shí)現(xiàn)無損檢測(cè)提供了可能。

2 常見的無損檢測(cè)手段分析

2.1 基于光譜分析的蘋果糖度無損檢測(cè)技術(shù)

2.1.1 基于近紅外光譜分析的蘋果糖度無損檢測(cè)技術(shù)

近年來，近紅外光譜技術(shù)得益于其檢測(cè)速度快和對(duì)被檢測(cè)物無損傷、無污染的特點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于果蔬品質(zhì)安全的檢測(cè)。近紅外光波長(zhǎng)處在中紅外光和紅光波長(zhǎng)之間，該波長(zhǎng)區(qū)域內(nèi)通過對(duì)蘋果進(jìn)行近紅外光譜掃描并記錄含有氫原子化學(xué)鍵振動(dòng)的組合頻吸收和倍頻吸收信息，進(jìn)而推測(cè)出蘋果中含氫基團(tuán)的各項(xiàng)信息指標(biāo)與蘋果糖度值的對(duì)應(yīng)關(guān)系，從而建立起預(yù)測(cè)模型。田喜等[2]通過利用近紅外光譜對(duì)蘋果糖度進(jìn)行檢測(cè)，并且對(duì)檢測(cè)模型進(jìn)行優(yōu)化，最終得到了蘋果糖度檢測(cè)的通用模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)蘋果糖度值的無損精確測(cè)量。

2.1.2 基于高光譜分析的蘋果糖度無損檢測(cè)技術(shù)

高光譜成像技術(shù)主要基于近紅外光譜分析原理和二維成像原理，通過分析高光譜圖像中各像素點(diǎn)的圖像信息與待檢測(cè)點(diǎn)的光譜信息，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)物質(zhì)外部特征及內(nèi)部理化性質(zhì)的同時(shí)獲取。袁旭林等[3]利用高光譜成像信息獲取完備的特點(diǎn)，成功研制出一種基于高光譜成像技術(shù)的蘋果糖度無損檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)驗(yàn)證了基于競(jìng)爭(zhēng)性自適應(yīng)重加權(quán)算法的偏最小二乘回歸預(yù)測(cè)模型為最優(yōu)模型。交叉驗(yàn)證均方根誤差RMSECV為0.3203，測(cè)試集決定系數(shù)Rp為 0.9308，測(cè)試集均方根誤差RMSEP為0.4681，模型展現(xiàn)出較好的適用性。

2.1.3 基于可見光光譜分析的蘋果糖度無損檢測(cè)技術(shù)

一般來講，基于紅外光譜分析所需實(shí)驗(yàn)條件較為苛刻，對(duì)光柵等實(shí)驗(yàn)器材的要求較高。因此，基于可見光波段的光譜分析技術(shù)逐漸成為一種新的、具有廣闊發(fā)展前景的技術(shù)。相較于基于近紅外光譜分析，國(guó)內(nèi)外對(duì)基于可見光回歸分析的蘋果糖度無損檢測(cè)技術(shù)的研究相對(duì)較少，比較有代表性的是曹錫磊等學(xué)者[4]的研究，其結(jié)果充分證明，當(dāng)570 nm和682 nm的光照射蘋果表面時(shí)漫反射光強(qiáng)同蘋果糖度值之間具有良好的線性關(guān)系，其相關(guān)系數(shù)可達(dá)0.793與0.721。這也體現(xiàn)了在可見光波段利用回歸分析的方法實(shí)現(xiàn)蘋果糖度無損檢測(cè)的可靠性與可行性。

2.2 基于介電頻譜分析的蘋果糖度無損檢測(cè)技術(shù)

除光譜特性外，物質(zhì)的介電特性同樣能用于檢測(cè)蘋果的糖度。通過探究物質(zhì)的介電特性變化規(guī)律，可了解物質(zhì)內(nèi)部的組成成分，進(jìn)而對(duì)其內(nèi)部品質(zhì)建立起一個(gè)合適的評(píng)價(jià)模型。王轉(zhuǎn)衛(wèi)等[5]通過收集不同糖度值下蘋果相應(yīng)點(diǎn)位的相對(duì)介電常數(shù)ε'以及介質(zhì)損耗因數(shù)ε''數(shù)據(jù)，分別構(gòu)建了基于最小二乘支持向量機(jī)方法（LS-SVM方法）及支持向量機(jī)方法（ELM方法)的預(yù)測(cè)模型。結(jié)果表明，基于LS-SVM方法及ELM方法的預(yù)測(cè)模型對(duì)測(cè)試集的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際測(cè)試數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)分別在0.94及0.71以上，充分證明基于LS-SVM方法的預(yù)測(cè)模型更適用于蘋果糖度的檢測(cè)，為后續(xù)展開科研工作指明了方向。

值得注意的是，除相對(duì)介電常數(shù)以及介質(zhì)損耗因數(shù)外，國(guó)內(nèi)研究表明蘋果所具有的電阻值Rp與其糖度值也同樣具有一定的相關(guān)性，而與其電感值Lp、電容值Cp不相關(guān)[6]。

2.3 基于光散射圖像分析的蘋果糖度無損檢測(cè)技術(shù)

激光散射圖像分析技術(shù)作為一種基于光散射原理、圖像處理及圖像分析的新興技術(shù)，被廣泛應(yīng)用于無損檢測(cè)領(lǐng)域。當(dāng)激光器所發(fā)射的激光經(jīng)準(zhǔn)直擴(kuò)束裝置照射蘋果表面時(shí)，會(huì)在蘋果表面形成散斑。通過研究激光散射圖像的變化情況可對(duì)蘋果的糖度值進(jìn)行無損檢測(cè)。在這一領(lǐng)域，徐苗等[7]設(shè)計(jì)的基于激光散射圖像檢測(cè)水果糖度和硬度的便攜式儀器通過分析激光散射圖像中的顏色及紋理特征參數(shù)，成功地建立了對(duì)蘋果硬度和糖度的PLS-DA和SVM-C預(yù)測(cè)模型，準(zhǔn)確率分別可達(dá)82%與88%。

除利用圖像的各項(xiàng)特征參數(shù)外，還可通過建立散射光斑圖像的灰度值與蘋果糖度值之間的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)對(duì)糖度的定點(diǎn)無損測(cè)量。戰(zhàn)錢等[8]設(shè)計(jì)的窄帶濾光片所構(gòu)成的后向散射光斑分析系統(tǒng)為人們提供了相關(guān)思路。該課題組通過分析5個(gè)特定波長(zhǎng)下的后向散射光斑圖像，利用回歸分析的方法建立起光斑圖像的總灰度、平均灰度分別對(duì)蘋果糖度值的檢測(cè)模型。經(jīng)測(cè)驗(yàn)，后向散射光斑的圖像總灰度、平均灰度與蘋果糖度值的相關(guān)系數(shù)分別為0.5077和 0.7759，揭示了散射光斑圖像的灰度值與蘋果糖度值之間存在較好的相關(guān)性。

2.4 基于光子模擬傳輸分析的蘋果糖度無損檢測(cè)技術(shù)

基于傳統(tǒng)檢測(cè)技術(shù)的蘋果品質(zhì)評(píng)價(jià)手段，其結(jié)果往往受樣本數(shù)量等因素的影響，為解決此問題，徐煥良等[9]通過利用光子模擬傳輸?shù)姆椒ㄍ咨频亟鉀Q了因樣本數(shù)量不足造成的誤差較大的問題。該課題組通過利用蒙特卡洛算法仿真在蘋果中光子的運(yùn)動(dòng)軌跡，進(jìn)而得到了20000幅蘋果表面光亮度分布圖像。通過合理地設(shè)置各項(xiàng)標(biāo)簽參數(shù)，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到訓(xùn)練模型，并且利用遷移學(xué)習(xí)的方法實(shí)現(xiàn)了對(duì)各項(xiàng)光學(xué)特性參數(shù)（吸收參數(shù)μa與散射參數(shù)μs）的反演，成功建立起神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出結(jié)果與蘋果糖度值之間的聯(lián)系，體現(xiàn)了深度學(xué)習(xí)在光學(xué)傳感測(cè)量領(lǐng)域的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。

2.5 基于CT分析原理的蘋果糖度無損檢測(cè)技術(shù)

作為一種基于X射線的計(jì)算機(jī)斷層掃描技術(shù)，CT技術(shù)利用X射線振動(dòng)頻率高、穿透力強(qiáng)與方向性好的特點(diǎn)，可準(zhǔn)確、高效地得到蘋果內(nèi)部各斷層的圖像，進(jìn)而推測(cè)蘋果內(nèi)部的品質(zhì)信息，由此實(shí)現(xiàn)對(duì)蘋果糖度值的無損測(cè)量?；诖嗽?，黃滔滔等[10]利用CT技術(shù)成功建立起中心斷面果肉區(qū)CT均值與蘋果整體內(nèi)部品質(zhì)參數(shù)的關(guān)系模型，該模型對(duì)蘋果糖度的檢測(cè)誤差保持在4.96%以內(nèi)，充分展示了CT技術(shù)在無損檢測(cè)領(lǐng)域內(nèi)廣闊的應(yīng)用發(fā)展前景。

3 蘋果糖度無損檢測(cè)技術(shù)發(fā)展過程中遇到的問題

3.1 復(fù)現(xiàn)模型困難

蘋果糖度無損檢測(cè)模型的建立往往需進(jìn)行大量實(shí)驗(yàn)以獲取具有代表性的數(shù)據(jù)。這也就決定了所建立的模型會(huì)在一定程度上受到樣品品質(zhì)和測(cè)量方法的影響，也因此為復(fù)現(xiàn)模型造成了重重困難。

3.2 功能單一

采用不同技術(shù)路線的蘋果糖度無損檢測(cè)技術(shù)往往功能單一，所檢測(cè)的精度往往取決于模型訓(xùn)練的好壞而沒有橫向的參考。此外，針對(duì)蘋果糖度的無損檢測(cè)技術(shù)也存在推廣到其他特性參數(shù)檢測(cè)領(lǐng)域的可能性。

4 蘋果糖度無損檢測(cè)技術(shù)未來的發(fā)展方向

4.1 多種方法并用，提高精度

在利用蘋果糖度無損檢測(cè)技術(shù)的過程中，各種檢測(cè)方法之間并不是相互獨(dú)立的，可通過多種方法并用的手段，采用不同的技術(shù)對(duì)同一樣品進(jìn)行檢測(cè)，彼此之間相互印證、互為補(bǔ)充，以此來提高對(duì)蘋果糖度的檢測(cè)精度。

4.2 多功能化

針對(duì)蘋果糖度的無損檢測(cè)技術(shù)，同樣可推廣到其他水果糖度檢測(cè)領(lǐng)域或其他品質(zhì)參數(shù)檢測(cè)。通過研究相關(guān)技術(shù)推廣的可行性，實(shí)現(xiàn)蘋果糖度檢測(cè)裝置的多功能化，以滿足不同人群的需求，有效減少開發(fā)成本。

4.3 集成化與小型化

通過集成化與小型化設(shè)計(jì)可有效提高蘋果糖度無損檢測(cè)裝置的便攜性與耐用性。對(duì)室外等復(fù)雜的使用環(huán)境通過集成化設(shè)計(jì)，可有效解決環(huán)境因素對(duì)測(cè)量精度的影響，使檢測(cè)裝置更穩(wěn)定、可靠與 高效。

5 結(jié)語

隨著廣大科研工作者的不斷努力，相關(guān)蘋果糖度無損檢測(cè)技術(shù)在近年來得到了迅速發(fā)展，在可靠性與穩(wěn)定性上均取得較大突破。而蘋果糖度無損檢測(cè)技術(shù)也因其便捷、快速與精確的特點(diǎn)而逐漸被大眾認(rèn)可與接受。未來，研究人員必將進(jìn)一步開展更多、更深層次的研究，以取得更大進(jìn)步。