近紅外光譜技術(shù)作為一種快速、綠色的無損檢測技術(shù)，因?yàn)槠湓诔Ｒ?guī)光纖中良好的傳輸特性，使得近紅外光譜在線分析技術(shù)得到很好的應(yīng)用，并且取得了較高的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益。
摘要
https://oceanoptics.cn/采用美國海洋光學(xué)公司的QE65000光譜儀取得了西紅柿的漫透射光譜數(shù)據(jù)，采用日本柯尼卡美能達(dá)Ｒ-10反射式色差計(jì)取得了亮度、紅綠色相、黃藍(lán)色相和總色差顏色數(shù)據(jù)；通過標(biāo)準(zhǔn)數(shù)學(xué)建模方法建立了顏色模型，并通過偏最小二乘回歸校正算法建立了近紅外光譜模型。結(jié)果表明，兩組模型都是以紅綠色相指標(biāo)建模時(shí)效果最佳，在99 個(gè)未知樣品數(shù)據(jù)中，預(yù)測模型的顏色模型誤判情況分別為未成熟0%、半成熟33.33%、成熟0%；而近紅外預(yù)測模型的誤判情況分別為未成熟32.14%、半成熟50%、成熟0%。該研究驗(yàn)證了近紅外光譜技術(shù)對(duì)西紅柿成熟度進(jìn)行無損檢測的可行性，這對(duì)實(shí)現(xiàn)西紅柿的快速、批量分選具有一定的實(shí)際意義。
背景
目前，國內(nèi)外研究工作者主要偏向于對(duì)西紅柿品質(zhì)、生長情況、儲(chǔ)藏情況等的研究與實(shí)驗(yàn)，特別是對(duì)于西紅柿栽培技術(shù)和病蟲害防治技術(shù)研究較多，而對(duì)于西紅柿分選的研究與實(shí)驗(yàn)較少。近紅外光譜（Near-infrared Spectroscopy，NIRS）技術(shù)作為一種快速、綠色的無損檢測技術(shù)，因?yàn)槠湓诔Ｒ?guī)光纖中良好的傳輸特性，使得近紅外光譜在線分析技術(shù)得到很好的應(yīng)用，并且取得了較高的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益。本文中主要提出了利用近紅外光譜模型進(jìn)行西紅柿分選的方案，并且還對(duì)比了顏色指標(biāo)模型。
實(shí)驗(yàn)及搭建
實(shí)驗(yàn)中選用美國海洋光學(xué)公司的QE65000光譜儀，其采集的光譜為短波近紅外光譜，波長范圍：350nm-1150nm；采樣時(shí)間：100ms /次；光源：6 個(gè)12V/100W 鎢鹵燈。采用漫透射方式，并在每個(gè)樣品的赤道部位采集光譜。
樣品制備
實(shí)驗(yàn)中所采用的西紅柿樣品由河北省石家莊市某果園提供。實(shí)驗(yàn)前，挑選表面不畸形、無損傷的正常西紅柿作為實(shí)驗(yàn)樣品，放于22℃的實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下保存12h。實(shí)驗(yàn)中共挑選出100 個(gè)西紅柿樣品，其中成熟果（紅色）60 個(gè)，未成熟果（綠色）29 個(gè)，半成熟果（紅綠相間）11個(gè)。在每個(gè)西紅柿的4個(gè)赤道部位標(biāo)號(hào)，即一共有4×100 個(gè)樣品數(shù)據(jù)，依照基于光譜變量的Kennard-Stone（K-S）選擇方法將樣品集分成建模集（301個(gè)）和預(yù)測集（99個(gè)）2 組。其中，K-S方法基于變量之間的歐氏距離，在特征空間中均勻選取樣本。光譜采集完后，在對(duì)應(yīng)部位進(jìn)行西紅柿表面色澤測量，實(shí)驗(yàn)中采用國際照明委員會(huì)（International Commissionon Illumination，CIE）1976年推薦的均勻色度空間Lab色系。實(shí)驗(yàn)采用柯尼卡美能達(dá)CR-10反射式色差計(jì)（日本）測量樣品的表面色澤，測量西紅柿表面色澤之前，先測鐵氟龍標(biāo)準(zhǔn)白板（亮度L = 90.6，紅綠色相a = -3.0，黃藍(lán)色相b = 0.5）作為樣品的背景參比，再對(duì)水果表面進(jìn)行測量，其結(jié)果通過L，a，b 和總色差ΔE這4 個(gè)指標(biāo)記錄。實(shí)驗(yàn)中通過美國海洋公司的光譜采集軟件（SpectraSuite）采集西紅柿樣品的光譜，運(yùn)用Excel-2016軟件分析并建立4個(gè)顏色指標(biāo)和對(duì)應(yīng)類別的數(shù)學(xué)模型，并計(jì)算得出對(duì)應(yīng)誤判個(gè)數(shù)，應(yīng)用偏最小二乘回歸校正算法建立西紅柿表面色澤的近紅外校正模型。
結(jié)論
應(yīng)用近紅外光譜技術(shù)建立了西紅柿成熟度的判別模型，該模型的預(yù)測效果較理想，能夠很好地識(shí)別出成熟果。通過實(shí)驗(yàn)分析可知，近紅外模型在識(shí)別西紅柿是否處在半成熟這一過渡階段的效果還不太理想，會(huì)出現(xiàn)將這類樣品識(shí)別成未成熟果的情況。但總體來說，近紅外光譜模型很適合用于大批量的西紅柿成熟度分選上，能夠很好地剔除非成熟果，避免在之后包裝、銷售等過程中的二次分選，也能減少人工分選的成本，加快分選速度。本研究可為其它農(nóng)產(chǎn)品色澤近紅外漫透射光譜在線無損檢測提供參考依據(jù)。