梨总酸度的近红外漫透射检测技术

梨总酸度的近红外漫透射检测技术

　　摘要：采用近红外检测仪快速检测巴梨、茄梨的总酸度。采集洋梨漫透反射光谱( 680-2500nm), 经一阶导数和平滑处理后, 建立偏最小二乘法(PLS)模型。其相关系数达到0.9052，对未知样品的相对预测误差为3.62%。结果表明: 建立多品种洋梨硬度综合模型是可行的, 近红外光谱技术可用于洋梨硬度现场检测。

　　关键词：洋梨、 硬度、 近红外光谱、 漫透射、无损检测

　　引言

　　酸度是反映洋梨(又称欧洲梨, Pyrus communisL. )的重要指标, 且在运输、贮藏及销售期具有重要意义[1]。近红外( N IR )技术已广泛用于果蔬品质检测[ 2-3]。漫透射技术具有穿透深的特点, 能够获取更多物料信息, 已用于水果品质检测[ 4-5]。

　　1.实验部分

　　1.1仪器条件：

　　近红外光谱仪，主要部件包括：仪器主机、电源适配器、集成显示器。仪器所用检测器为InGaAs，光谱采集软件，建模软件。实验所用的参数设置为：波长范围：680～2500nm;波长增量：1.0nm;扫描次数：24次。梨酸度计。

　　1.2实验样品

　　两种洋梨是从超市采购而来，各20个，无明显诟病。将这些梨分成2组，每个品种梨随机取出18个，共36个作为校正集，用来建立PLS模型。其余4个作为验证集，用来评估模型。

　　1.3光谱采集

　　仪器采用顶部窗口设计，漫透反射方式进行检测，在每个样品随机未知切出3个平面，将样品平面放置顶部探头上，直接静态检测。每个样品检测3次，得出校正集108张光谱，验证集12张光谱。将扫描以后的样品进行处理，使用某公司产品梨酸度计检测湿化学数据。

　　1.4统计分析

　　在建立校正模型前，采用建模软件对光谱进行数学预测，采用的方法是一阶导数和9点平滑，当样本置信度超95%时，则被判为异常。经检验，共有2张光谱异常，剔除后采用PLS建立总酸度的模型。

　　偏最小二乘法( PLS)具备克服样品成分间相互干扰及吸收波段重叠引起偏离真实线性的能力, 用于复杂体系的校正模型建立[6]。PLS建模过程中,采用留一法计算内部交互验证标准偏差RMSECV, 当RM SECV最小时对应因子数为最佳。最终建立的洋梨总酸度模型如图1.

　　                                                                                                               图1.洋梨中总酸度含量的PLS模型

　　经过模型的优化，得出洋梨总酸度较好的模型，总酸度的模型相关系数为0.954。

　　2.结果与讨论

　　使用验证集来评估模型的准确性，经检验，对未知样品的检测平均相对误差为3.62%。

　　从以上所建立的总酸度指标的模型可以看出，有明显的线性关系，总酸度指标的相关性较好，说明采集到的近红外光谱数据中含有大量与总酸度化学指标相关的有效信息，利用近红外光谱分析技术完全能够准确的检测出这些化学成分的含量。结果表明，使用近红外光谱技术对洋梨中总酸度的快速无损检测是完全可行的。

　　参考文献

　　[1]王加华，陈卓，李振茹，韩东海;洋梨硬度的便携式可见/ 近红外漫透射检测技术[ J] . 农业机械学报, 2010, 41( 11): 129~133.

　　[2]Nicola B M, Beullens K, Bobe lyn E, eta l Non destructive measure ment of fruit and vegetable quality by means o f NIR spectroscopy: a review [J]. Postharvest B io logy and Technology, 2007, 46( 2): 99~ 118.

　　[3] 韩东海, 王加华. 水果内部品质近红外光谱无损检测研究进展[ J] . 中国激光, 2008, 35( 8): 1 123~ 1 131

　　[4] Schaare P N, Fraser D G. Comparison o f reflectance, interactance and transmission modes of visible /near in fra red spectroscopy for measuring internal properties of kiwifruit [ J]. Postharvest Bio logy and Technology,2000, 20( 2): 175~ 184.

　　[5] 田海清, 应义斌, 徐惠荣, 等. 西瓜可溶性固形物含量近红外透射检测技术[ J] . 农业机械学报, 2007, 38( 5): 111~113.

　　[6]LorberA, Wangen L E, KowalskiB R. A theoretical foundation fo r the PLS a lgorithm [ J]. Journal o f Chemo metrics, 1987,1( 1) : 19~ 31.