趙桂云 宋白玉 孫健 陳寅 范亞君

傳統(tǒng)的水果和食品品質(zhì)檢測技術有很多，但大多需要對檢測樣品進行切片或者提取一部分樣本進行實驗觀察，這樣雖然可以達到一定的檢測效果，但是會破壞檢測對象的外形和內(nèi)在結(jié)構，且檢測的只是部分食品，不能代表整個食品的成分和其他性狀分布情況。近紅外區(qū)域?qū)儆谌藗冏钤绨l(fā)現(xiàn)的非可見光區(qū)域，近紅外光是一種處于可見光和中紅外光之間的電磁波，距今已經(jīng)有200多年的發(fā)展歷史。目前，近紅外光譜技術在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測中已經(jīng)實現(xiàn)了廣泛應用，能夠有效彌補傳統(tǒng)食品檢測技術的不足，實現(xiàn)對食品全面、系統(tǒng)地檢測，為相關食品的品質(zhì)鑒定打好基礎?；诖?，本文闡述了這一技術的基本原理及優(yōu)勢，并通過實驗來分析近紅外光譜技術在草莓內(nèi)部品質(zhì)檢測中的具體應用。

一、近紅外光譜技術概述

1.近紅外光譜技術的基本原理。近紅外光譜通常在材料吸收光能以促進分子振動從基態(tài)轉(zhuǎn)變到更高能級時進行，其記錄了分子化學鍵基頻振動的倍頻和頻率組合信息，以含氫基團的倍頻和頻率重疊為主，測量對象一般是氫族X-H族振動的倍頻和組合頻率吸收。不同基團在近紅外區(qū)的吸收位置不同，基團的數(shù)量、基團的性質(zhì)以及氫鍵的存在都會影響光譜峰的位置和強度，因此，近紅外光譜和化學計量學方法的結(jié)合可以確定與化學樣品有關的一些性質(zhì)，如濃度、酸度等。

2.近紅外光譜技術的應用優(yōu)勢。近紅外光譜技術是通過對樣品不同有機組分在紅外光譜區(qū)域的最強吸收波長差異，以及吸收的強度和有機成分呈線性關系作定量分析，再對樣品的組分含量與其近紅外光譜特征開展回歸分析，構建定標模型，從而對含有同一種有機組分的樣品作定量評估。其應用優(yōu)勢主要表現(xiàn)在以下幾個方面：第一，不需要預先進行樣品處理和預處理，所以不會破壞樣品本身的形態(tài)和內(nèi)部組織。第二，近紅外光譜圖可以提供大量信息，還能同時對多種成分進行分析，對樣品品質(zhì)進行多方位評價。第三，與一般檢測技術相比，近紅外光譜檢測技術的分析速度更快，對一般樣品的品質(zhì)檢測一般在1分鐘之內(nèi)就能完成，可以實現(xiàn)在線分析并得出結(jié)果。第四，不需要使用有機溶劑，也沒有污染物產(chǎn)生，對樣品不會造成污染，且近紅外光光子能量弱，不會造成人體損傷，是一種綠色健康的檢測技術。第五，對于測試人員的要求不高，操作簡單方便，一學就會，對于固態(tài)、液態(tài)以及膠狀等樣品都可以直接進行檢測，且應用成本不高。

二、近紅外光譜技術在

草莓品質(zhì)檢測中的具體應用

草莓感官品質(zhì)無損檢測技術是一種基于近紅外光譜的草莓感官品質(zhì)評價方法，評價結(jié)果客觀，不受審核者的主觀影響。具體實驗程序包括：獲取草莓樣品并分組；創(chuàng)建一個模糊數(shù)學評估系統(tǒng)，評估第一組樣品的感官品質(zhì)；對第一組樣品進行理化檢驗；審查關鍵指標；開發(fā)用于感官質(zhì)量水平的Fisher判別模型；對第二組樣品進行近紅外光譜分析，獲得近紅外光譜數(shù)據(jù)；確定第二組樣品的顯著性；開發(fā)基于近紅外光譜的關鍵參數(shù)定量預測模型；采用基于近紅外光譜的草莓感官品質(zhì)評價模型，對草莓感官品質(zhì)進行評價。

1.草莓糖含量檢測。在高品質(zhì)的草莓中，糖的含量決定了其甜味和口感，所以糖含量是檢測草莓質(zhì)量的一個重要指標。水果的含糖量一般通過糖度計來檢測，但卻需要很多時間，而且糖度計必須放入水果中，這會破壞水果的結(jié)構，而且糖度分布不一定一致，因此這種方法不能檢測水果中的所有糖分。采用近紅外光譜技術對草莓進行輻照，在200-1100nm波長范圍內(nèi)，采用偏最小二乘法（PLS）建立糖含量分析模型，不但預測精度和評估精度較高，而且檢測誤差也小。

2.草莓酸度檢測。草莓種子中含有許多有機酸、無機酸和酸式鹽等化合物，如檸檬酸和酒石酸。酸度會直接影響草莓的品質(zhì)，因此是檢驗草莓品質(zhì)的重要指標之一。草莓中酸性化合物的含量會隨著果實的發(fā)育而發(fā)生改變，因此在利用近紅外光譜檢測技術的基礎上，利用偏最小二乘法（PLS）建立酸度分析模型，可以檢測草莓的酸度，以確定草莓的口感。

3.草莓硬度檢測。硬度是判斷果實成熟度和采摘時間的重要指標，也是衡量草莓等果實品質(zhì)和貯藏的重要指標。采用近紅外光譜技術來檢測草莓的硬度，可以獲得理想的檢測結(jié)果。在PLS法（偏最小二乘法）改進的基礎上，可以建立草莓硬度檢測模型，檢測精度高，技術可行性強。同時，使用近紅外光譜檢測技術，可以真正實現(xiàn)無接觸的檢測目標，大大提升對于草莓品質(zhì)的檢測效率。

4.草莓可溶性固形物檢測。草莓中的可溶性固形物含量是評價草莓成熟度、內(nèi)在品質(zhì)和加工特性的重要指標，包括糖、酸、維生素等物質(zhì)。利用近紅外漫反射光譜技術（NIDRS）建立草莓中可溶性固形物含量的檢測模型，可以獲得較好的預測結(jié)果。考慮到草莓是一種不易存放和運輸?shù)乃?，對其可溶性固形物含量進行檢測是為了更好地判斷草莓的成熟程度、確定草莓的口感，而應用近紅外光譜技術可以實現(xiàn)對草莓的無損檢測，避免對草莓個體產(chǎn)生損傷，檢測后的草莓依然完好無損，可以繼續(xù)售賣。在對草莓產(chǎn)品的深加工中，也可以應用近紅外光譜技術對其可溶性固形物含量進行檢測，確定不同的加工方式對于草莓中可溶性固形物的破壞程度，進而找到草莓中可溶性固形物的有效保留加工方式，最大限度地保留草莓的營養(yǎng)成分和口感，更好地滿足消費者需求。

三、基于近紅外光譜特征譜區(qū)優(yōu)選方法的草莓內(nèi)部品質(zhì)檢測結(jié)果分析

1.材料與方法。選擇所在地區(qū)的90個奶油草莓作為實驗樣本，這些樣本來自于草莓種植園的多個大棚內(nèi)，再選取其他產(chǎn)地的奶油草莓130個，對于這些樣品草莓進行大小、熟度以及果色等品質(zhì)檢測。將樣本草莓分別取出一些，放置在測量杯中，實驗使用的是德國MPA型號的近紅外光譜儀，實驗中保持溫度恒定，再對樣本草莓進行近紅外光譜掃描。在各個草莓樣品赤道上均勻選取三個點進行掃描，具體掃描范圍為4000-125000cm-1，分辨率為8cm-1。掃描完成后，通過OPUS化學計量學分析軟件來對掃描中獲取的光譜進行處理。

2.結(jié)果與分析。草莓的成分比較復雜，但大部分化學組分的區(qū)別并不明顯，相應的近紅外光譜用肉眼觀察起來也沒有太大差別，所以無法直接從譜圖中對不同草莓樣品的差異進行準確識別。從樣品檢測中得到的近紅外光譜圖來看，因為樣品草莓不均勻、儀器噪音以及光散熱等因素的干擾，所以需要對原始近紅外光譜圖進行干擾消除的預處理，這樣才能確保預測的精度以及準確性。本研究中主要使用線性補償差減法、矢量歸一化等處理方法對近紅外光譜圖進行預處理，最后得到理想的光譜圖進行建模。

（1）聚類分析。先對不同樣品草莓的近紅外光譜圖完成預處理，再通過二階導數(shù)以及點數(shù)條件預處理等，對完成處理后的草莓近紅外光譜實施聚類，然后采取因子化法來進行分析，因子數(shù)為6，將第二主成分PC2作為X軸，第三成分PC4作為Y軸，第四成分PC3為Z軸，再對3D形式的得分圖進行聚類分析，具體如圖1所示。

由圖1可見，通過應用因子化分析的聚類分析法，能夠?qū)颖静葺慕t外光譜劃分為兩類，其中綠色表示一個區(qū)域的草莓樣品光譜圖，紅色表示另一區(qū)域的草莓樣品光譜圖。光譜的距離讓譜圖相似度得以明確，光譜距離增加，其對應的譜圖差別也不斷增大。由此可見，所在地區(qū)的草莓和其他地區(qū)的草莓成分差異較大，這里的區(qū)分度越高，表示其準確度越大。根據(jù)聚類分析，所在地區(qū)90個樣品草莓和其他地區(qū)樣品草莓的區(qū)分度較高，達到100%，測試準確率達到97%以上。

（2）合格性測試。對于各個波長吸收值的平均以及標準偏差進行計算，平均值加標注偏差影響著光譜范圍的置信范圍，先對特定產(chǎn)品可接受光譜波長進行確定，再對被測試樣品草莓的光譜圖在普區(qū)內(nèi)的位置進行檢查，判斷其是否在置信范圍內(nèi)。如果超出這個范圍，則表示被測試草莓樣品和參考樣品不是同一類；如果小于等于這個范圍，則表示它們是一類的。針對各個波長計算樣品和參考樣品平均值偏差進行計算，對于相關波長的均值絕對偏差進行加權處理，得出相對的偏差結(jié)果，也就是置信吸收，這種測試對于特定產(chǎn)品品質(zhì)的把控至關重要。

（3）主成分分析。具體的草莓成分表征能夠在一定程度上反映草莓的品質(zhì)、性狀、營養(yǎng)成分等，也能夠反映出草莓加工產(chǎn)品的營養(yǎng)損失、原料配比、工藝合理性等，因此對于草莓這類水果而言，成分是其最基本的分析要素。通過近紅外光譜技術對草莓成分進行分析，蛋白質(zhì)是研究較多的部分，也是相關產(chǎn)品品質(zhì)控制的一個重要因素；其次是水，這也是成分分析中的關鍵部分，對于一些干性物料而言是必要的儲存控制因素和價值影響因素；此外，還有脂肪、糖、維生素等成分測定，是為了讓產(chǎn)品和消費者的需求達到一致，更好地滿足消費者對于產(chǎn)品口感、感官、營養(yǎng)等的需求。通過近紅外光譜技術對草莓成分進行測定從而呈現(xiàn)草莓的營養(yǎng)情況，實現(xiàn)對草莓品質(zhì)的有效判斷，掌握草莓的熟度、甜度、硬度等特征，讓消費者在購買前就對產(chǎn)品有一定的了解，從而更好地判斷是不是自己想要的產(chǎn)品、相關產(chǎn)品性能是否達到自己的預期要求。

綜上所述，傳統(tǒng)的草莓等水果檢測方法耗時長、成本高、效率低，使用近紅外光譜檢測技術對草莓內(nèi)部品質(zhì)進行檢測則能夠解決上述問題。目前，近紅外光譜檢測技術在草莓檢測中的應用范疇較廣，能夠在無損的前提下，實現(xiàn)對于草莓的硬度、甜度、酸度、固形物等的準確檢測，還能對比不同地區(qū)草莓品質(zhì)的差異，得出最理想的草莓種植地，為開展草莓內(nèi)部品質(zhì)的快速檢測提供有效的技術和方法支持。

基金項目：2020年江蘇農(nóng)林職業(yè)技術學院校企合作項目“基于近紅外和阻抗譜信息融合的草莓品質(zhì)無損檢測技術研究”（2020kj034）。

作者簡介：趙桂云（1983-），女，山東齊河人，講師，碩士研究生，研究方向為農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)。