張 嬙，潘磊慶，吳林蔚，朱 娜，張 偉，屠 康*

（南京農(nóng)業(yè)大學(xué)食品科技學(xué)院，江蘇 南京 210095）

利用反射和半透射高光譜圖像檢測水蜜桃早期冷害

張 嬙，潘磊慶，吳林蔚，朱 娜，張 偉，屠 康*

（南京農(nóng)業(yè)大學(xué)食品科技學(xué)院，江蘇 南京 210095）

研究了應(yīng)用高光譜圖像技術(shù)檢測‘霞暉5號’水蜜桃早期冷害的方法。通過分析桃果實采后貯藏期間出汁率的變化，確定冷害發(fā)生的初始時間。進(jìn)而針對早期冷害桃果實的400～1 000 nm波段的高光譜反射和半透射圖像，應(yīng)用獨(dú)立主成分分析方法優(yōu)選出冷害的特征波長，反射條件下為656、674 nm和704 nm，半透射條件下為640、745 nm和811 nm，并通過提取每個特征波長下的光譜平均值作為Fisher判別方法建模的特征集，所建水蜜桃早期冷害判別模型的預(yù)測準(zhǔn)確率分別為83.0%和94.0%。結(jié)果表明，高光譜技術(shù)可以檢測桃果實早期冷害，且半透射照射方式的判別結(jié)果優(yōu)于反射方式。

高光譜圖像；反射；半透射；水蜜桃；冷害 ；檢測

桃屬于呼吸躍變型果實，其收獲季節(jié)正值夏季高溫多雨，因此極易造成腐爛、軟化等損失。為了延緩果實的后熟和腐爛等帶來的損失，通常需要低溫貯藏，但桃果實為冷敏性果實，2.2～7.6 ℃是其冷害發(fā)生的最敏感溫度帶，較多研究表明，5 ℃條件下桃果實最易發(fā)生冷害[1]。冷害后果實出現(xiàn)不良狀況，包括果肉褐變、木質(zhì)化或絮敗、表面顏色黯淡、出汁率下降、出庫后不能正常后熟等，嚴(yán)重降低其商品價值[2]。這一現(xiàn)象的致命弱點在于冷害表現(xiàn)的滯后性，即在低溫條件下雖然已經(jīng)造成冷害，只有當(dāng)溫度升高后才緩慢地表現(xiàn)出以上癥狀。因此，采用有效的方法，在冷害發(fā)生早期檢測并剔除冷害果或者預(yù)測早期冷害并及時采取措施減少損失，將具有重要的意義。

目前，對于桃果實冷害甄別的無損檢測研究較少，涉及的無損檢測技術(shù)包括光譜技術(shù)[3]、電子鼻技術(shù)[4]、葉綠素?zé)晒饧夹g(shù)[5]等，且檢測多是針對桃果實冷害嚴(yán)重時的判別，對冷害發(fā)生初期的檢測較少。另外，以上檢測方法多是單一的檢測方法，不能實現(xiàn)兩種信號的同時響應(yīng)。高光譜成像技術(shù)實現(xiàn)了光譜信息和圖像信息兩種信號的融合，在利用可視化圖像信息的同時能夠利用光譜信息，對農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)外部品質(zhì)檢測具有無法比擬的優(yōu)點，該技術(shù)廣泛應(yīng)用于肉類、果蔬類、蛋品等農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)外部品質(zhì)的檢測研究[6-12]。Lu Renfu等[13]利用高光譜技術(shù)進(jìn)行桃果實硬度預(yù)測研究，選擇677 nm作為預(yù)測的特征波長，具有較好的效果；Elmasry等[14]研究了高光譜技術(shù)對紅富士蘋果冷害的判別，得到717、751、875、960、980 nm 5個特征波長，判別準(zhǔn)確率為98.4%。陳思[15]研究了利用高光譜技術(shù)對水蜜桃表面缺陷的檢測，包括褐腐病和瘡痂病的檢測。但應(yīng)用高光譜技術(shù)對桃果實冷害情況甄別的研究鮮見報道。由于冷害發(fā)生早期，褐變等劣變從內(nèi)部開始，不易被識別，高光譜技術(shù)具有一定的透過性，冷害果實的特征可以由特定波長下的光譜值反映，同時結(jié)合圖像分析的手段，有望實現(xiàn)對冷害桃果實甄別。

本實驗構(gòu)建了高光譜采集系統(tǒng)，分別利用反射和半透射兩種不同的采集方式，研究桃果實在最易冷害溫度（5 ℃）條件下不同貯藏時期，即不同冷害階段高光譜光譜值的變化，進(jìn)而利用獨(dú)立主成分分析法（independent components analysis，ICA）對高光譜圖像進(jìn)行處理，提取桃果實冷害發(fā)生初始階段的特征波長，用Fisher判別方法建立初期冷害判別的預(yù)測模型；同時還將比較兩種不同采集方式的判別效果，為實現(xiàn)高光譜成像技術(shù)檢測桃果實初期冷害提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

1.1.1 材料及處理

材料為八成熟‘霞暉5號’水蜜桃，共300個，于2012年7月采于江蘇省農(nóng)業(yè)科學(xué)院，采后2 h內(nèi)運(yùn)至南京農(nóng)業(yè)大學(xué)食品科技學(xué)院無損檢測實驗室，挑選色澤接近、無病蟲害、無機(jī)械傷的果實，攤開經(jīng)自然風(fēng)預(yù)冷2 h。將桃果實全部放入冷藏環(huán)境（5 ℃，相對濕度約90%）貯藏。2013年7月于江蘇省農(nóng)業(yè)科學(xué)院采摘同一品種同一成熟度果實100個，分為兩組，每組50個，于同樣條件下貯藏。

1.1.2 儀器與設(shè)備

BD-SPX生化培養(yǎng)箱 南京貝帝儀器有限公司；GL-20G-II冷凍離心機(jī) 上海安亭公司；Imperx ICLB1620CCD攝像頭、ImSpector V10E圖像光譜儀、OLE23焦距可變透鏡、IRCP0076-ICOMB001電控平移臺 臺灣五鈴公司。

1.2 實驗設(shè)計

分別將貯藏0、1、2、3、4周的水蜜桃，每次取出60個，并置于貨架條件（20 ℃，相對濕度約80%）3 d后進(jìn)行測定：其中15個果實用于破壞檢測桃果實冷害發(fā)生情況的實驗，測定果實的出汁率，確定‘霞暉5號’水蜜桃冷害的發(fā)生、發(fā)展階段；另外45個果實用于高光譜反射和高光譜半透射信息的采集。將2013年采摘的桃果實分別貯藏0、2周后取出，并置于貨架條件（20 ℃，相對濕度約80%）3 d后用于高光譜反射和高光譜半透射信息的采集，作為模型的驗證所需。

1.3 測定方法

1.3.1 出汁率

參考馮磊等[16]的研究方法。將每個桃果實果肉切碎后分別稱取5 g（m1）置于放有脫脂棉的離心管中，在1 500 r/min離心10 min后取出脫脂棉，測定剩余果肉質(zhì)量（m2）。出汁率按式（1）計算：

1.3.2 高光譜采集裝置構(gòu)建

所構(gòu)建的高光譜圖像采集裝置如圖1a所示，系統(tǒng)主要由高光譜采集系統(tǒng)、可調(diào)光源、樣本支架臺、傳送裝置、計算機(jī)和圖像采集軟件組成。其中高光譜采集系統(tǒng)由CCD攝像頭（有效波段范圍400～1 000 nm，共440個波段，光譜分辨率2.8 nm）、圖像光譜儀和焦距可變透鏡構(gòu)成。光源為150 W鹵素鎢燈，并由光纖傳輸?shù)絻蓚€線光源中作用。傳送裝置為電控平移臺。圖像采集軟件為Spectral Image。根據(jù)實驗需要，經(jīng)過調(diào)整攝像頭和線光源等的位置、角度，分別構(gòu)建了高光譜反射和半透射采集裝置，具體光路傳輸方式如圖1b、1c所示。為了避免外界因素的干擾，整個裝置放置在密閉黑箱中。

圖1 高光譜采集裝置Fig.1 Hyperspectral half-transmittance image measuring system

1.3.3 高光譜圖像采集及校正

采用反射和半透射兩種不同照射方式采集水蜜桃的高光譜信息，反射參數(shù)為：光源強(qiáng)度60 W，采集曝光時間2 500 μs，傳送帶速率8.0 mm/s，圖片分辨率440×804；半透射參數(shù)為：光源強(qiáng)度75 W，采集曝光時間18 ms，傳送帶速率2.1 mm/s，圖片分辨率440×804。每個樣品采集除縫合線所屬面的其他3面，以排除果?；蚣忸^帶來的影響。由于各個波段光源強(qiáng)度分布不均勻以及攝像頭中暗電流存在等因素會造成圖像中有一定的噪聲，需要將采集到的絕對圖像轉(zhuǎn)換為相對圖像，進(jìn)行黑白校正[17]。將采集得到的絕對圖像I經(jīng)轉(zhuǎn)換得到相對圖像R[18]，公式如下：

式中：R為由公式轉(zhuǎn)換得到的相對圖像；I為采集得到的絕對圖像；B為全黑標(biāo)定圖像；W為全白標(biāo)定圖像。

1.4 統(tǒng)計與分析

本研究的高光譜圖像數(shù)據(jù)采用ENVI 4.7軟件分析處理，建模分析使用SPSS 18.0軟件平臺。

2 結(jié)果與分析

2.1 冷害發(fā)生階段的檢測

由于果實的成熟，桃果實采后出汁率增加，而冷害可導(dǎo)致果肉出汁率減少。因此，可以將出汁率的變化趨勢作為判斷桃果實冷害發(fā)生階段的依據(jù)[19]?！紩?號’水蜜桃冷害后出現(xiàn)果肉出汁率減少等不良癥狀，通過有損實驗對每組15個果實的檢測，如圖2所示，可以確定‘霞暉5號’水蜜桃貯藏2周時開始發(fā)生冷害，出現(xiàn)生理異常導(dǎo)致出汁率下降，且貯藏時間越長，出汁率越低。

圖2 貯藏期桃果實出汁率變化Fig.2 Changes in percentage of extractable juice during peach storage

2.2 冷害桃果實高光譜特性檢測

發(fā)生冷害的桃果實，由于組織結(jié)構(gòu)及化學(xué)成分的改變，對光的透過和吸收情況會發(fā)生變化；未發(fā)生冷害的果實變化較小，而光譜值（反射值或半透射值）的變化可以顯示出二者的差異?？梢缘玫?，‘霞暉5號’水蜜桃在未發(fā)生冷害階段、后期冷害逐漸嚴(yán)重的不同階段的光譜值變化情況。對每個樣品采集到的3面圖像分別選取一定的感興趣區(qū)域（ROI區(qū)域），計算3個ROI區(qū)域內(nèi)各像素每一波長下的光譜值，平均后作為該樣品的光譜值[20-21]。每組內(nèi)的45個樣品均經(jīng)過上述處理，計算平均值，從而得到該組果實400～1 000 nm各波長的光譜值?！紩?號’水蜜桃各階段的反射及半透射光譜曲線如圖3所示。

圖3 不同貯藏期桃果實反射（A）與半透射（B）光譜曲線Fig.3 Changes in half-transmittance spectral curves during peach storage

由圖3可以看出，不同貯藏時期‘霞輝5號’水蜜桃的反射或半透射光譜值具有差異，且曲線在550～850 nm范圍內(nèi)變化急劇。對于水蜜桃的反射光譜，0周未冷害果實與1周果實差異不大，桃果實在貯藏2周發(fā)生冷害后，反射光譜值迅速降低，并且冷害程度的加深未明顯影響光譜值變化。對于水蜜桃的半透射光譜，1、2周時桃果實的光譜值持續(xù)下降，當(dāng)3周冷害繼續(xù)發(fā)生后，半透射光譜值反而上升。反射和半透射光譜值的變化轉(zhuǎn)折點都是2周，與出汁率下降發(fā)生時間一致。

2.3 冷害特征參數(shù)提取

5 ℃冷藏條件下，‘霞暉5號’水蜜桃貯藏2周時冷害開始發(fā)生，出現(xiàn)果肉內(nèi)部褐變、出汁率減少、硬度嚴(yán)重變化等現(xiàn)象，此時基于桃果實外部的特征無法識別是否冷害，隨著貯藏時間的延長，冷害進(jìn)一步發(fā)展。貯藏3周的桃果實冷害癥狀仍無法肉眼識別，當(dāng)貯藏4周時桃果實已喪失商品價值。因此，為提取到冷害早期的高光譜特征，將2周開始發(fā)生冷害的桃果實作為研究對象，通過ICA對高光譜數(shù)據(jù)降維，將400～1 000 nm波段的440張原始圖像轉(zhuǎn)化為互不相關(guān)、冗余信息最小化的440張獨(dú)立主成分圖像，所得到的獨(dú)立主成分圖像其方差貢獻(xiàn)率依次減小，進(jìn)而對最易辨別冷害的圖像分析后提取冷害的特征波長，并構(gòu)建冷害判別模型。

2.3.1 反射特征波長提取

對冷害桃果實的反射圖像進(jìn)行獨(dú)立主成分變換，分析得到第一個獨(dú)立主成分圖像ICA1，如圖4所示，其所占的方差貢獻(xiàn)率為98.21%，具有原始圖像的最多信息。冷害桃果實的高光譜圖像經(jīng)過獨(dú)立主成分變換后，僅從ICA1圖像上仍舊不能明顯地甄別果實內(nèi)部的變化，不能從圖像上辨別冷害是否發(fā)生，可能是由于照射方式的限制，光的傳遞較弱，且受桃果實表面狀況影響較大，因此，圖像主要反映桃果實表面特性。

圖4 反射條件獲得的獨(dú)立主成分ICA1圖像Fig.4 First independent component images under reflectance conditions

每一個獨(dú)立的ICA圖像都是由一些顯著波長線性組合而成，每一個波長都對應(yīng)著相應(yīng)的權(quán)重系數(shù)[22-25]。圖5是根據(jù)ICA1圖像的特征向量繪制的圖像光譜曲線權(quán)重系數(shù)圖，橫坐標(biāo)為波長，縱坐標(biāo)為其權(quán)重系數(shù)。圖中每一處波峰和波谷都代表了一個顯著波長，因此，可以根據(jù)權(quán)重系數(shù)選擇出含有重要特征信息的波長。根據(jù)圖6的顯示，反射照射時提取的特征波長集中在650～705 nm之間，這正好位于葉綠素吸收峰附近，光譜信息顯示的結(jié)果和圖像信息結(jié)果相似，都存在受桃果實表面狀況影響較大的現(xiàn)象。656、674 nm和703 nm 3處波長，可以作為反射照射條件下桃果實冷害發(fā)生的特征波長集。

圖5 反射圖像ICA1光譜曲線權(quán)重系數(shù)Fig.5 Weighting coefficients of spectral curves for ICA1 of reflectance image

2.3.2 半透射特征波長提取

圖6 半透射條件獲得的獨(dú)立主成分ICA1圖像Fig.6 First independent component images under half-transmittance conditions

圖7 半透射圖像ICA1光譜曲線權(quán)重系數(shù)Fig.7 Weighting coefficients of spectral curves for ICA1 of half-transmittance image

對冷害桃果實的半透射圖像進(jìn)行獨(dú)立主成分變換，分析得到第一個獨(dú)立主成分圖像ICA1及其權(quán)重系數(shù)圖分別如圖6、7所示，ICA1所占的方差貢獻(xiàn)率為93.27%，能夠最大程度地反映原始圖像的信息，且無冗余成分。ICA1圖像信息明顯，如圖7所示，可以檢測到冷害發(fā)生果實內(nèi)部由于組織疏松、褐變、出汁率減少等變化所導(dǎo)致的黑色部位，能夠從圖像上較容易地辨別冷害。因此，半透射照射方式比反射照射方式更優(yōu)，能夠從圖像上辨別冷害的發(fā)生，這可能是由于半透射時所使用的光源強(qiáng)度更大，能夠穿透一定厚度的組織，抵達(dá)組織內(nèi)部，從而從圖像上顯示其內(nèi)部特征。

利用同樣的方法，根據(jù)權(quán)重系數(shù)法選擇出半透射照射時的3個特征波長，分別是640、745 nm和811 nm。半透射條件下，所提取到的冷害桃果實的特征波長不同于反射照射方式時的波長，出現(xiàn)了650～705 nm波長之外的新波段，這也是由于光強(qiáng)的加大，桃果實受表面狀況影響較小的結(jié)果。冷害后出現(xiàn)的640、745 nm和811 nm可以作為半透射照射條件下桃果實冷害發(fā)生的特征波長集。

2.4 冷害判別模型構(gòu)建及驗證

高光譜信息豐富，同時具有光譜及圖像的雙重分辨能力，但與此同時帶來了處理速度慢、成本高等問題，通過有效的計算方法進(jìn)行高光譜信息的降維處理，進(jìn)而對特征波長的選取，可以得到反映特征差別的靈敏波長，從而更加快速、有效地檢測果實是否冷害。

本研究采用Fisher判別的方法對桃果實是否發(fā)生冷害進(jìn)行判別。Fisher判別是模式識別中一種行之有效的判別方法，通過將原始變量投影到最佳方向上，以實現(xiàn)對不同類別的樣本的最佳區(qū)分。構(gòu)建模型的輸入為90個桃果實，包括未冷害果實45個、冷害果實45個，2013年分別貯藏0（未冷害）、2周（冷害）的果實各50個作為模型的驗證集。將桃果實反射條件下656、674、703 nm波長下的反射光譜值作為該果實的特征變量集，式（3）、

（4）為相應(yīng)的判別式，模型的執(zhí)行結(jié)果如表1所示，模型的預(yù)測準(zhǔn)確率為83.0%。

式中：g是桃果實的反射光譜值，下標(biāo)為經(jīng)過ICA及權(quán)重系數(shù)分析并最終確定的各個特征波長，將各波長下的反射光譜值帶入上式，得到的Y值大的組其下標(biāo)代表該果冷害類別，其中0代表未冷害，1代表發(fā)生冷害。

表1 基于Fisher判別的高光譜反射照射方式桃果實冷害判別模型執(zhí)行結(jié)果Table 1 Validation of hyperspectral reflectance images using Fisher discrimination

采用如上方法，將半透射條件下640、745 nm和811 nm波長處的相同樣品集的半透射光譜值作為該果實的特征變量集，式（5）、（6）為相應(yīng)的判別式，模型的執(zhí)行結(jié)果如表2所示，模型的預(yù)測準(zhǔn)確率為94.0%。

式中：g為桃果實的半透射光譜值，其他判定方法同上。

表2 基于Fisher判別的高光譜半透射照射方式桃果實冷害判別模型執(zhí)行結(jié)果Table 2 Establishment and validation of discrimination models for chilling injury of peach based on hyperspectral half-transmittance images of peach using Fisher discrimination

從表1、2看出，反射和半透射兩種不同的照射方式都可以實現(xiàn)對桃果實是否發(fā)生冷害的判別，但判別效果不同，冷害判別模型的預(yù)測準(zhǔn)確率分別為83.0%和94.0%，且半透射照射方式的判別效果更佳。

3 結(jié) 論

‘霞暉5號’水蜜桃在最易發(fā)生冷害的溫度5 ℃條件下，貯藏2周時開始發(fā)生冷害，出汁率開始減少，且隨貯藏時間的延長，冷害狀況加深。通過對高光譜數(shù)據(jù)的獨(dú)立主成分分析，選擇出了兩種不同照射方式下桃果實冷害的特征波長，反射時為656、674、703 nm，半透射時為640、745 nm和811 nm。利用特征波長對應(yīng)光譜值組成的特征變量集，實現(xiàn)了桃果實冷害的正確判別，F(xiàn)isher判別模型的預(yù)測準(zhǔn)確率分別為83.0%和94.0%，半透射照射方式的效果更佳。另外，半透射照射方式能夠比反射照射方式更有效地提取到反映冷害果實內(nèi)部變化的圖像，此照射方式受桃果實表面狀況影響較小，可以實現(xiàn)桃果實內(nèi)部冷害的可視化。

[1] 蔡琰, 余美麗, 鄭永華, 等. 低溫預(yù)貯處理對冷藏水蜜桃冷害和品質(zhì)的影響[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報, 2010, 26(6): 334-338.

[2] BRUMMELL D A, dal CIN V, CRISOTO C H, et al. Cell wall metabolism during the development of chilling injury in cold-stored peach fruit: association of mealiness with arrested disassembly of cell wall pectin[J]. Journal of Experimental Botany, 2004, 55: 2041-2052.

[3] LURIE S, VANOLI M, DAGAR A, et al. Chilling injury in stored nectarine and its detection by time-resolved reflectance spectroscopy[J]. Postharvest Biology and Technology, 2011, 59(3): 211-218.

[4] ZHANG Bo, XI Wanpeng, WEI Wenwen, et al. Changes in aromarelated volatiles and gene expression during low temperature storage and subsequent shelf-life of peach fruit[J]. Postharvest Biology and Technology, 2010, 60(1): 7-16.

[5] 王允祥, 楊虎清, 周存山, 等. 利用葉綠素?zé)晒忸A(yù)測水蜜桃果實冷害的研究[J]. 園藝學(xué)報, 2008, 35(7): 945-950.

[6] ELMASRY G, BARBIN D F, SUN Dawen, et al. Meat quality evaluation by hyperspectral imaging technique: an overview[J]. Critical Reviews in Food Science and Nutrition, 2012, 52(8): 689-711.

[7] 張雷蕾, 李永玉, 彭彥昆, 等. 基于高光譜成像技術(shù)的豬肉新鮮度評價[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報, 2012, 28(7): 254-259.

[8] QIAO J, WANG N, NGADI M O, et al. Prediction of drip-loss, pH, and color for pork using a hyperspectral imaging technique[J]. Meat Science, 2007, 76(1): 1-8.

[9] 張嬙, 鄭明媛, 張偉, 等. 高光譜成像技術(shù)在禽類產(chǎn)品品質(zhì)無損檢測中的研究進(jìn)展[J]. 食品工業(yè)科技, 2013, 34(14): 358-362.

[10] LU Renfu, ARIANA D P. Detection of fruit fly infestation in pickling cucumbers using a hyperspectral reflectance/transmittance imaging system[J]. Postharvest Biology and Technology, 2013, 81(6): 44-50.

[11] 馬燕飛, 坎雜, 張若宇, 等. 加工番茄可溶性固形物近紅外高光譜反射成像檢測[J]. 江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué), 2013, 41(8): 311-313.

[12] 張偉, 潘磊慶, 屠康. 利用高光譜透射圖像檢測雞種蛋早期孵化[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報, 2012, 28(21): 149-155.

[13] LU Renfu, PENG Yankun. Hyperspectral scattering for assessing peach fruit firmness[J]. Biosystems Engineering, 2005, 93(2): 161-171.

[14] ELMASRY G, WANG Ning, VIGNEANLT C. Detecting chilling injury in Red Delicious apple using hyperspectral imaging and neural networks[J]. Postharvest Biology and Technology, 2008, 52(4): 1-8.

[15] 陳思. 基于高光譜圖像技術(shù)的水蜜桃表面缺陷檢測方法研究[D]. 杭州: 浙江大學(xué), 2013.

[16] 馮磊, 鄭永華, 汪峰, 等. 茉莉酸甲酷處理對冷藏水蜜桃品質(zhì)的影響[J]. 食品科學(xué), 2003, 24(9): 135-139.

[17] RAJKUMAR P, WANG N, ELMASRY G, et al. Studies on banana fruit quality and maturity stages using hyperspectral imaging[J]. Journal of Food Engineering, 2012, 108(1): 194-200.

[18] CRISOTO C H, LABAVITH J M. Developing a quantitative method to evaluate peach (Prunus persica) flesh mealiness[J]. Postharvest Biology and Technology, 2002, 25(2): 151-158.

[19] 辛世華, 何建國, 王松磊, 等. 紅棗表面損傷的特征光譜提取[J]. 食品科學(xué), 2013, 34(8): 145-148.

[20] 殷曉平. 基于高光譜圖像的黃瓜葉片葉綠素含量及其分布預(yù)測研究[D]. 鎮(zhèn)江: 江蘇大學(xué), 2010.

[21] KAMRUZZAMAN M, GAMAL E, SUN Dawen, et al. Predition of some quality attributes of lamb meat using NIR hyperspectral imaging and multivariate analysis[J]. Analytica Chimica ACTA, 2012, 714: 57-67.

[22] 吳瑞梅, 吳彥宏, 艾施榮. 等. 茶葉外形品質(zhì)的高光譜圖像量化分析[J].江西農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報, 2013, 35(2): 413-418.

[23] 吳靜珠, 吳勝男, 劉翠玲, 等. 近紅外和高光譜技術(shù)用于小麥籽粒蛋白含量預(yù)測探索[J]. 傳感器與微系統(tǒng), 2013, 32(2): 60-62.

[24] 王斌, 薛建新, 張淑娟. 高光譜成像技術(shù)的腐爛、病害梨棗檢測[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報, 2013, 29(1): 205-209.

[25] 吳龍國, 何建國, 劉貴珊, 等. 基于NIR高光譜成像技術(shù)的長棗蟲眼無損檢測[J]. 發(fā)光學(xué)報, 2013, 34(11): 1527-1532.

Detecting Chilling Injury at Early Stage of ‘Xiahui 5’ Honey Peach by Hyperspectral Reflectance and Half-Transmittance Imaging

ZHANG Qiang, PAN Lei-qing, WU Lin-wei, ZHU Na, ZHANG Wei, TU Kang*
(College of Food Science and Technology, Nanjing Agricultural University, Nanjing 210095, China)

Hyperspectral imaging technique was investigated for the detection of chilling injury in ‘Xiahui 5’ honey peach during the early postharvest storage period. Extractable juice content was measured during the storage to find the time point of occurrance of early chilling injury. Then, hyperspectral reflectance and half-transmission images over the wavelength range of 400–1 000 nm were captured, and independent components analysis (ICA) was implemented on both modes of pictures, respectively. The optimal wavelengths selected by ICA were 656, 674 and 704 nm for reflectance mode, and 640, 745 and 811 nm for half transmittance mode, respectively. Further, spectral average of each characteristic band was chosen as the input of the Fisher discrimination model, an average prediction accuracy of 83.0% and 94.0% for each mode to distinguish between normal and early injured peach were achieved. This research has demonstrated that the hyperspectral imaging technique is feasible for the detection of chilled peach at the early period, and half transmittance mode has a better performance.

hyperspectral imaging; reflectance; half-transmittance; honey peach; chilling injury; detection

TS255.2

A

1002-6630（2014）04-0071-06

10.7506/spkx1002-6630-201404015

2013-10-02

國家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項目（31101282）；公益性行業(yè)（農(nóng)業(yè)）科研專項（201203070）

張嬙（1988—），女，碩士研究生，研究方向為農(nóng)產(chǎn)品無損檢測。E-mail：2011108070@njau.edu.cn

*通信作者：屠康（1968—），男，教授，博士，研究方向為農(nóng)產(chǎn)品無損檢測、農(nóng)產(chǎn)品貯藏與加工。E-mail：kangtu@njau.edu.cn