一种基于近红外光谱的寒富苹果品质无损检测方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于农产品光谱分析、检测技术领域，设及一种基于近红外光谱的寒富苹 果品质无损检测方法，具体是一种苹果内部品质的检测方法，特别是寒富苹果糖度、酸度、 质地(硬度或脆度)的检测方法。
【背景技术】
[0002] 寒富苹果是W冬光和富±为亲本杂交而成的抗寒优质大苹果品种（李怀玉，乔凤 岐.寒富苹果的育成及其社会效应[J].沈阳农业大学学报，1998,01:37-40.)。其果形短锥 圆正，色彩红艳，外形美观，果实平均重量均在250g W上，最大可达900g，是单果重量较大的 品种之一，其各项营养元素含量与鲜食优质果富±不相上下。但寒富苹果出汁率高于富±、 国光、红星、黄元帅等其它苹果品种。
[0003] 寒富苹果密植性强，尤其抗寒性明显超过国光等大型果，同时具有抗粗皮病、抗早 期落叶病和抗晒虫等特点。果实成熟较其他苹果品种早，有利于果实营养累积和树本恢复 (苏秀丽.抗寒优质果树绿化新品种--寒富苹果[J].国±绿化，2008,Ol :54-55.)。自1997 年培育问世W来，深受消费者青睐和果农大量种植。寒富苹果因其酸甜爽口、香甜酥脆，是 备受北方人和欧洲人喜爱的一种鲜食水果。除了具有良好的鲜食品质W外，寒富苹果因其 含酸量较高，是加工果酒、果汁、果醋和苹果罐头等产品的上好原料，所W近几年寒富苹果 的市场需求量在不断攀升。
[0004] 寒富苹果年出口量仅占总产量的3%左右，略高于全国苹果出口量仅占生产总量的 1.5%的水平，制约着我国苹果出口主要原因是检测技术落后。采收后苹果大小、着色、成熟 度、品质和商品性差异较大，应根据不同的用途进行检测和分级，而我国目前的苹果检测结 果低于国际市场的标准，导致无法与国际其他国家品牌竞争。苹果附加值增加、苹果商品化 和产业化等问题已逐渐成为制约苹果发展中的瓶颈问题，在检测过程中，对苹果进行实时 检测，观察其生长信息具有实用价值。
【发明内容】
[0005] 本发明的目的是提供一种利用可见/近红外光源针对寒富苹果内部品质进行无损 检测的方法，该方法利用USB2000+近红外光谱仪和Spec化aSuite光谱采集软件在48化m- 9(K)nm特征波段范围内对样品进行光谱采集，在光纤探头与参考板距离为24~42mm时的强度 光谱作为参考光谱，照射颜色面按果品阴阳面比例、照射缔度在40° N~40° S范围内、具有表 面特征特征(颜色、斑点、凹凸）的区域作为光谱采集点，得到的苹果反射率信息较完整且有 代表性。利用光谱技术在检测平台上，可实现寒富苹果内部品质的无损检测，能够对寒富苹 果中糖度、酸度、质地(硬度和脆度)进行快速分析，并可对寒富苹果品质进行预测，且可直 接显示品质预测值，预测精度满足实际生产要求，该试验平台操作方法简单、易于控制、检 测精度高。本发明可用于水果品质的在线检测分级。
[0006] 采用的技术方案是： 一种基于近红外光谱的寒富苹果品质无损检测方法，其特征在于:包括W下步骤： (1)待测样品的预处理:所有待测样品在采摘后检测前需放入自然冷源保鲜库中保存。 从保鲜库中取出样品后实测前需对样品进行人工检查，确保样品表面没有变质情况，包括 明显缺陷、腐烂和霉变。
[0007] (2)样品的光谱信息采集： (2.1)扣除环境暗光谱:将满足W上筛选要求的待测样品置于非光谱采集区域，将设备 连接，待光源溫度稳定、发射出的近红外光波段的光平缓、稳定后，得到此时环境光谱曲线， 此时扣除环境暗光谱，得到校正后的暗箱环境光谱。
[0008] (2.2)储存参考光谱：扣除暗光谱后将反射参考板放入平台内升降台光谱采集区 域中，进行参考光谱的测定，在光线照射区域内移动反射参考板，观察光谱强度曲线随参考 板位移变化的情况，待光谱强度处于3000-5000counts之间、光谱曲线清晰平稳、无明显跳 动、无溢出、无失灵现象时，得到样品原始光谱曲线。
[0009] (2.3)光谱信息的采集:将反射参考板移出光谱采集区，移入待测样品，调节升降 台使得反射参考板与光纤探头距离与上步骤相同、保持其他参数不变，照射颜色面按果品 阴阳面比例进行采集，得到样品光谱曲线W及光谱数据。
[0010] (3)数据的整理及模型的建立：将得到的光谱文本数据统一整理输入 化scrambler9.7软件，通过对光谱信息的预处理找到模型综合判定系数最高的建模方法， 建立预测模型后再利用软件中偏最小二乘回归的算法工具，对于模型进行最后的修正，得 到最终的预测模型 (4)品质的预测及预测值的显示:利用模型进行预测时，将步骤3)中得到的修正后的品 质预测模型导入至化scrambler9.7中，对待测样本的光谱数据预处理办法务必与建立该模 型时数据预处理方法相同，在完成数据输入、模型载入后可完成待测样品品质的预测W及 预测数值的读取。
[0011] 所述的步骤（1)中待测样品的保鲜处理方法为:将所有待测样品在采摘后检测前 需放入自然冷源保鲜库中保存，且保存前需在预冷库预冷30min，紫外线杀菌5s后胆藏，待 测样品放置于尺寸为35cm X 19cm X 23cm的瓦愣纸箱中，离地15cm，离墙5cm，箱与箱间隔 2.5cm，自然冷源保鲜库内的相对湿度为90%，胆藏保鲜溫度为1°C，每天保鲜库内的紫外灯 照射时间范围（环境杀菌时间）为0~30min。从保鲜库中取出样品后实测前需对样品进行人 工检查，确保样品表面没有明显缺陷、腐烂、霉变等变质情况。
[0012] 所述的步骤(3)中品质数据最佳预处理办法，苹果糖度的最佳光谱数据预处理方 法为多元散射校正结合二阶微分(MSC+SD)，苹果脆度的最佳光谱数据预处理方法为一阶导 数结合多元散射校正(抑+MSC)，苹果酸度的最佳光谱数据预处理方法为多矢量归一化结合 一阶微分(化抑）。
[0013] 本发明具有如下优点： 本发明利用光谱技术在检测平台上，可实现寒富苹果内部品质的无损检测，能够对寒 富苹果中糖度、酸度、质地(硬度和脆度)进行快速分析，并可对寒富苹果品质进行预测，且 可直接显示品质预测值，预测精度满足实际生产要求，该试验平台操作方法简单、易于控 审IJ、检测精度高。本发明可用于水果品质的在线检测分级。
【具体实施方式】
[0020] 下面结合具体实施例对本发明作进一步阐述，但本发明并不限于W下实施例。所 述方法如无特别说明均为常规方法。所述原料如无特别说明均能从公开商业途径而得。下 述实施例每步骤的数据处理均由挪威CAMO公司出售的化学计量软件化e化scrambler9.7 中完成。
[0021] -种基于近红外光谱的寒富苹果品质无损检测方法，该方法利用可见近红外光源 针对寒富苹果糖度、酸度、质地(硬度或脆度)品质进行无损检测的方法;该方法处理过程包 括待测样品的保鲜处理、检测前的预处理、光谱信息的采集、光谱数据的整理、回归模型的 建立、预测模型的建立W及校正、预测值的分析与显示，具体操作步骤如下： (1)待测样品预处理： (1.1) 待测样品的保鲜处理:所有寒富苹果样品在采摘后检测前需放入自然冷源保鲜 库中保存，且保存前需在预冷库预冷30min，紫外线杀菌5s后胆藏。待测样品放置于尺寸为 35cm X 19cm X 23cm的瓦愣纸箱中，离地15cm，离墙5cm，箱与箱间隔2.5cm，从而对寒富苹果 进行保鲜胆藏。
[0022] 自然冷源保鲜库内的相对湿度为90%，胆藏保鲜溫度为1 °C，每天保鲜库内的紫外 灯照射时间范围（环境杀菌时间）为0~30min。
[0023] (1.2)检测前的预处理:从保鲜库中取出60个寒富苹果样品后实测前需对样品进 行人工检查，确保样品表面没有明显缺陷、腐烂、霉变等变质情况，将60个样品分为建模集 40个和检验集20个。
[0024] (2)光谱信息的采集： (2.1) 扣除环境暗光谱:将满足W上筛选要求的待测样品至于可见近红外光谱检测平 台内、升降台光谱采集区域外。此时将设备连接，接通电源，将光源预热20min，待光源溫度 稳定，发射出的近红外光波段的光强平缓、跳动微小后，屏幕中显示采集平台内环境暗光 谱。待曲线稳定后扣除暗