徐　苗，孫　柯，王　卓，屠　康*，潘磊慶，彭　菁

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

激光散射圖像檢測桃果實貨架期的食用價值

徐苗，孫柯，王卓，屠康*，潘磊慶，彭菁

（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)用激光散射圖像檢測桃果實食用價值的方法。通過分析桃果實貨架期感官得分，將‘霞脆’鮮桃分為有食用價值和無食用價值兩類。通過檢測硬度、可溶性固形物含量和可滴定酸含量的變化，驗證了此分類的可行性。利用波長650 nm、功率20 mW的半導(dǎo)體激光搭建激光散斑測量裝置，采集‘霞脆’桃在貨架期的激光散射圖像，從圖像中提取顏色特征參數(shù)（R、G、B、H、S、I及各標(biāo)準(zhǔn)差）和紋理特征參數(shù)（像素面積、平均灰度值、灰度標(biāo)準(zhǔn)差、平滑度、三階矩、一致性和熵）。最終通過統(tǒng)計分析得到像素面積、R、G、B、一致性和熵的變化與貨架期‘霞脆’桃果實食用價值有較好的相關(guān)性。以這6 個特征參數(shù)建立對‘霞脆’桃果實貨架期食用價值判別的支持向量機模型。結(jié)果表明，訓(xùn)練識別率為95.0%，預(yù)測識別率為92.5%，利用激光散射圖像對貨架期桃果實食用價值進行無損檢測具有可行性。

激光散射圖像；桃；食用價值；檢測

隨著生活水平的提高，消費者在采購桃時，除了大小，顏色等外觀品質(zhì)外，對口感、質(zhì)地和香氣等內(nèi)部品質(zhì)的要求也越來越高。在貨架期間，隨著乙烯的產(chǎn)生會影響有機物質(zhì)轉(zhuǎn)化、組織軟化和香氣物質(zhì)的產(chǎn)生，旺盛的呼吸也會加快營養(yǎng)物質(zhì)消耗、組織老化、失水萎蔫，導(dǎo)致桃果實品質(zhì)劣變［1-4］。然而，耐儲運的桃果在貨架后期雖然喪失了良好風(fēng)味，但果實外觀正常，未出現(xiàn)腐爛和機械損傷，消費者很難用肉眼甄別。因此，利用有效地方法監(jiān)測貨架期桃果實品質(zhì)的變化，剔除不能滿足消費者需求的果實，具有重要的意義。

目前在檢測水果內(nèi)部品質(zhì)方面，仍主要采用化學(xué)的方法抽樣測定，檢測效率較低，經(jīng)濟損失大，屬于破壞性檢測。在無損檢測方面，光學(xué)技術(shù)被廣泛使用。近紅外因其速度快、重復(fù)性強和樣品無需處理等優(yōu)點被應(yīng)用于檢測農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)變化［5-6］，但是設(shè)備昂貴，獲取的數(shù)據(jù)量大［7］。在近紅外檢測中光的散射效應(yīng)通常被視為干擾因素，因此在光譜數(shù)據(jù)分析中被刪除或修正［8］。然而，激光散斑技術(shù)作為一種基于光子吸收和光散射傳播的方法已被越來越多地應(yīng)用在預(yù)測食品質(zhì)量，主要集中在新鮮水果方面。當(dāng)激光光束照射到水果表面，一部分光被反射，剩余的光滲透并分布到多孔的果肉組織中。激光射圖像的變化與樣品化學(xué)成分對光的吸收和結(jié)構(gòu)性能對光的散射有關(guān)［9-10］。Qing Zhaoshen等［11］利用了5 個波長在680～980 nm的激光檢測蘋果可溶性固形物含量和硬度。Hashim等［12］利用激光散斑技術(shù)檢測到了香蕉的冷害癥狀。Lorente等［13］檢測到了柑橘的早期腐爛。然而，在這個領(lǐng)域的研究仍處于初步階段，應(yīng)用激光散斑技術(shù)對桃貨架期內(nèi)部品質(zhì)的研究還鮮見報道。因此，建立激光散斑技術(shù)無損檢測桃品質(zhì)變化的方法值得研究。

本實驗通過自制激光散射圖像采集裝置，研究桃果實貨架期激光散射圖像的變化，建立桃果實食用價值的檢測模型，為開發(fā)激光散射圖像檢測桃果實貨架期食用價值的便攜式儀器提供依據(jù)。

1　材料與方法

1.1材料

以八成熟‘霞脆’桃果實（Prunus persica）（江蘇省農(nóng)業(yè)科學(xué)院果園）為試驗材料，采后2 h內(nèi)運至實驗室，挑選出成熟度基本一致、色澤相近、無機械損傷的果實，攤開經(jīng)自然風(fēng)預(yù)冷2 h后置于溫度（20±1） ℃、相對濕度約85%的恒溫恒濕箱，模擬貨架條件。

1.2儀器與設(shè)備

CTHI-250B恒溫恒濕箱 上海施都凱儀器有限公司；GY-4硬度計 浙江托普儀器有限公司；PAL-1數(shù)字折射儀 日本愛拓公司；FE20精密pH計 梅特勒-托利多（上海）儀器有限公司；DFK 23U274CCD攝像頭 德國Image公司；鏡頭（Pentax Tv Lens 16 mm 1∶1.4） 日本進賓得公司；EL650-20半導(dǎo)體二極管激光 南京來創(chuàng)激光科技有限公司；支架 北京派迪威儀器有限公司。

1.3方法

1.3.1實驗設(shè)計

圖1　桃果實的測定部位Fig.1　Measured parts of peach

每4 d取出28 個‘霞脆’桃，在果實縫合線兩側(cè)（圖1）采集激光散射圖像，同時測定桃果實的感官評分、硬度、可溶性固形物含量和可滴定酸含量，共檢測了140 個果實。得到桃果實貨架期質(zhì)量參數(shù)的變化并進行食用價值的判別。

1.3.2激光散射圖像獲取

實驗室自制激光散射圖像采集系統(tǒng)由可調(diào)節(jié)焦距的高性能CCD攝像頭和功率為20 mW、波長為650 nm的半導(dǎo)體二極管激光組成（圖2A）。通過預(yù)實驗確定拍攝參數(shù)為：攝像頭分辨率1 600×1 200，曝光時間1/15 s，焦距45 mm，光束的入射角15°，攝像頭與桃果實的距離約30 cm，激光與桃果實距離約15 cm。獲取激光散射圖像（圖2B），光斑直徑（6±1） mm。

圖2　激光散射圖像采集裝置圖（A）和桃果實的激光散射圖像（B）Fig.2　Measurement device of laser backscattering imaging （A） and laser backscattering image of peach （B）

1.3.3激光散射圖像處理

參照楊丹等［14］的圖像處理方法，先將采集到的彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，然后通過雙峰法對灰度圖像進行閾值分割，得到散斑圓環(huán)的二值圖像［15］，并計算散斑圓環(huán)區(qū)域像素面積A、平均灰度值m、灰度標(biāo)準(zhǔn)差σm、平滑度R、三階矩μ3、一致性U和熵e。見公式（1）～（6）：

式（1）～（6）中：zi為亮度隨機變量；p（zi）是一個區(qū)域中的灰度直方圖；L為可能灰度級；標(biāo)準(zhǔn)方差σ為圖像灰度的離散程度。

然后以該二值圖像為模板，提取彩色圖像中散斑圓環(huán)區(qū)域的紅、綠、藍（R、G、B）3 個分量的平均值及各標(biāo)準(zhǔn)差σR、σG、σB；并將彩色圖像轉(zhuǎn)換為HSI空間圖像，提取HSI空間圖像中散斑圓環(huán)區(qū)域的色調(diào)（H）、飽和度（S）、亮度（I）3 個分量的平均值及各標(biāo)準(zhǔn)差σH、σS、σI，見公式［16］（7）～（9）：

求各特征參數(shù)（R、G、B、H、S、I及其標(biāo)準(zhǔn)差和三階矩、像素面積、灰度值、灰度標(biāo)準(zhǔn)差、平滑度、一致性和熵）的平均值作為每個樣品的特征參數(shù)的值。圖像參數(shù)經(jīng)過降維處理，與感官評價結(jié)果相關(guān)聯(lián)，通過建模判斷桃果實是否具有食用價值。

1.3.4指標(biāo)測定

1.3.4.1感官評定

評價指標(biāo)及其權(quán)重的確定是有效進行品質(zhì)評價的基礎(chǔ)，參照桃品質(zhì)評價研究進展［17-19］，建立了本實驗的桃果實內(nèi)部品質(zhì)評價標(biāo)準(zhǔn)（表1），選擇在校食品安全專業(yè)男、女同學(xué)共8 人組成感官評價小組。測定時由另外1 人負責(zé)果實樣品的切取，取切后按次序展示給評定小組成員，由感官評價小組按表1對各個桃果實的評定指標(biāo)逐項打分，取總分的平均值進行分析。以感官評分作為食用價值判別的依據(jù)，7～10 分為有食用價值，7 分以下為無食用價值。

表1　桃果實內(nèi)部品質(zhì)感官評價標(biāo)準(zhǔn)Table1　Criteria for sensory evaluation of peach

1.3.4.2理化指標(biāo)的測定

使用水果硬度計測量桃果實的硬度。探頭直徑7.9 mm，測量深度10 mm，每個果實縫合線兩側(cè)各測量1 次，樣品所能承受的最大壓力即為該點硬度，求2點的平均值作為果實的硬度，單位為N/cm2。

將桃果實榨汁后測定其可溶性固形物和可滴定酸度的含量?？扇苄怨绦挝锖坑蓴?shù)字折射儀測定，單位為°Brix；可滴定酸含量由精密pH計測定，電位滴定至pH8.1。每個樣品測量3 次，取平均值。

1.4統(tǒng)計分析

采用Excel軟件處理數(shù)據(jù)后，使用SPSS 20軟件，方差分析利用鄧肯氏多重比較法（Duncan’s multiple range test）在P=0.05的水平下進行檢驗。利用皮爾森相關(guān)系數(shù)（R）進行相關(guān)性分析。使用MATLAB 2010b軟件平臺中的PLS工具箱，建立桃果實食用價值的支持向量基判別模型。任選100 個樣品的數(shù)據(jù)用于模型構(gòu)建，40 個樣品的數(shù)據(jù)用于模型驗證。通過模型的準(zhǔn)確率評價模型的性能。

2　結(jié)果與分析

2.1‘霞脆’桃果實內(nèi)部品質(zhì)的變化

2.1.1感官評分的變化

圖3　貨架期桃果實感官評分的變化Fig.3　Changes in sensory score of peaches during shelf life

如圖3、4所示，在貨架期內(nèi)（0～16 d），桃果實感官評分整體隨著貨架期的延長逐漸下降，失去食用價值桃的比例增長，然而在貨架期為4、8、12、16 d時，樣本中既存在有食用價值的桃，又存在失去食用價值的桃。這表明桃果實食用價值雖然與貨架期有關(guān)，但桃個體差異大，不能僅以貨架期的天數(shù)判斷桃果實是否還存在食用價值，應(yīng)檢測每個桃果實的食用價值。

圖4　貨架期桃果實有食用價值所占百分比的變化Fig.4　Changes in the percentage of peach with food value during shelf life

2.1.2理化指標(biāo)的變化

圖5　貨架期桃果實硬度的變化Fig.5　Changes in firmness of peach during shelf life

如圖5所示，桃果實的硬度隨貨架期的延長而降低，前8 d硬度下降速度緩慢，8 d以后硬度降低速度加快，但硬度始終保持在較高的水平，直到16 d以后仍可以達到31.43 N/cm2?！即唷覍儆谟蔡移贩N，其硬度隨貨架期變化規(guī)律與Haji等［20-21］的研究吻合，楊勇等［22］的研究說明了‘霞脆’桃貯藏過程中硬度可以維持在較高水平，其機理是采后乙烯相關(guān)基因的表達水平極低，在貯藏過程中乙烯釋放量少。

圖6　貨架期桃果實可溶性固形物含量的變化Fig.6　Changes in soluble solids content of peach during shelf life

如圖6所示，在0～16 d貨架期內(nèi)，桃果實可溶性固形物含量呈先上升后下降的趨勢，在第8天達到最大值10.98°Brix。這是因為桃果實在成熟過程中不溶性多糖轉(zhuǎn)化為可溶性糖的含量高于果實呼吸作用分解的單糖含量。第8天后可溶性固形物含量降低，是由于進入衰老期，沒有新的單糖分解產(chǎn)生，呼吸作用的消耗使得桃果實的可溶性固形物含量減少［23］。貨架期較長的桃甜度下降，口感變差，失去食用價值。

圖7　貨架期桃果實可滴定酸含量的變化Fig.7　Changes in acidity of peach during shelf life

如圖7所示，在0～16 d的貨架期內(nèi)，桃果實可滴定酸含量隨貨架期的延長而下降，前4 d可滴定酸含量保持不變，第4天后可滴定酸含量下降，到第16天可滴定酸含量下降至0.12%。桃中的有機酸主要包含蘋果酸、檸檬酸和奎寧酸，蘋果酸和檸檬酸含量與果實酸味具有一定相關(guān)性，可滴定酸含量高，果實味酸，可滴定酸含量低，果實味甜，介于兩者之間是酸適度區(qū)［10］。貨架期較短的桃處于酸適度區(qū)，隨貨架期延長，酸含量過低可能會使其品質(zhì)劣變，影響桃的風(fēng)味。

2.1.3感官評分與理化指標(biāo)相關(guān)性分析

表2　貨架期桃果實感官評分與理化指標(biāo)相關(guān)性分析結(jié)果Table2　Pearson’s linear correlation coefficients between sensory score and quality parameters

通過桃果實感官評分與理化指標(biāo)的相關(guān)性分析，結(jié)果見表2，表明各個指標(biāo)間存在著緊密的聯(lián)系，某一性狀的變化可能促使與之相關(guān)聯(lián)的性狀發(fā)生同方向或反方向的顯著變化。硬度、可滴定酸含量、可溶性固形物含量與感官評分存在極顯著的正相關(guān)關(guān)系（P＜0.01）。說明桃果實貨架期食用價值的變化是各個理化指標(biāo)綜合作用的結(jié)果，而本實驗所建立的感官評價方法能夠有效地表征‘霞脆’桃果實在貨架期食用價值的變化。

2.2激光圖像參數(shù)

表3　桃果實圖像參數(shù)方差分析結(jié)果Table3　Analysis of variance of characteristic parameters from laser backscattering image of peach

表3為有食用價值和無食用價值的桃果實散射圖像參數(shù)方差分析的結(jié)果，可以看出，像素面積A、R、G、B、一致性U和熵e存在顯著或極顯著差異，這種變化可能和桃果實貨架期品質(zhì)變化有關(guān)。通過相關(guān)性分析，桃果實感官評分與像素面積A、R、G、B、一致性U和熵e呈極顯著正相關(guān)或負相關(guān)（表4）。表5為在95%的置信區(qū)間，不同等級‘霞脆’桃的像素面積、R、G、B、一致性U和熵e的分布范圍。由此分析可知：所測圖像參數(shù)的變化與貨架期‘霞脆’桃果實食用價值有較好的關(guān)聯(lián)性。

表4　貨架期桃果實感官評分與特征參數(shù)相關(guān)性分析結(jié)果Table4　Pearson’s linear correlation coefficients between sensory score and characteristic parameters

表5　在95%置信區(qū)間特征參數(shù)的分級Table5　Classification of characteristic parameters at the 95% confidence interval

2.3桃果實食用價值判別模型的構(gòu)建與驗證

支持向量機（support vector classification，SVC）在解決小樣本、非線性及高緯度識別中具有優(yōu)勢［24-25］。本研究利用SVC，建立桃果實貨架期有無食用價值的判別模型。以像素面積、R、G、B、一致性和熵這6 個特征參數(shù)集作為模型自變量x輸入，感官評價有食用價值的為1，無食用價值的為0，作為模型應(yīng)變量y輸出。100 個樣本數(shù)據(jù)對SVC進行訓(xùn)練，40 個樣本數(shù)據(jù)對SVC進行預(yù)測。獲得的判別模型參數(shù)為：核函數(shù)為徑向基函數(shù)，懲罰系數(shù)為31.62，正則化系數(shù)為0.003 1。結(jié)果見表6，訓(xùn)練識別率和預(yù)測識別率分別為95.0%和92.5%。說明該模型在桃果實貨架期食用價值的定性判別中具有良好的性能。后續(xù)研究可以把‘霞脆’桃激光散射圖像的特征參數(shù)導(dǎo)入該模型直接判別果實是否存在食用價值。

表6　基于SVC的桃果實貨架期食用價值判別模型執(zhí)行結(jié)果Table6　Two-class classification of peach during shelf life by using SVC model

3　結(jié) 論

‘霞脆’桃果實在貨架期間，硬度和可滴定酸含量呈下降趨勢，可溶性固形物含量呈先上升后下降趨勢，該變化導(dǎo)致激光產(chǎn)生反射、吸收和折射情況的差異，進而導(dǎo)致所得激光散射圖像特征參數(shù)的變化。通過統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)，圖像上提取的像素面積、R、G、B、一致性和熵與貨架期‘霞脆’桃果實食用價值有較好的相關(guān)性。

采用像素面積、R、G、B、一致性和熵這6 個特征參數(shù)集作為SVC的輸入，所建‘霞脆’桃食用價值判別模型的訓(xùn)練識別率和預(yù)測識別率分別為95.0%和92.5%。

結(jié)果表明，激光散斑技術(shù)可以較為準(zhǔn)確地判別桃果實有無食用價值，該研究為繼續(xù)開發(fā)基于激光散斑技術(shù)檢測桃品質(zhì)的便攜式儀器提供了參考依據(jù)。不同品種、產(chǎn)地的桃差異大，今后還可以建立多品種、多產(chǎn)地的桃品質(zhì)預(yù)測模型，也可以建立不同水果的品質(zhì)預(yù)測模型，完善激光散斑水果品質(zhì)檢測儀器的功能。

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An Approach for Monitoring Food Value of Peach during Shelf Life by Laser Backscattering Imaging

XU Miao， SUN Ke， WANG Zhuo， TU Kang*， PAN Leiqing， PENG Jing（College of Food Science and Technology， Nanjing Agricultural University， Nanjing 210095， China）

This study developed a nondestructive test method based on laser backscattering image to monitor the food value of ‘Xiacui’ peach during shelf life. Classification criteria of food value for ‘Xiacui’ peach were established based on sensory score. By detecting the changes in hardness， soluble solids content （SSC） and titratable acid for each peach， this classification method was proved to be credible. Moreover， a semiconductor laser generator with 650 nm wavelength and 20 mW power was used to build laser speckle measurement device. Laser backscattering images were captured and analyzed to extractcolor（R， G， B， H， S， I and each standard deviation） and texture parameters （pixel area， average gray value， standard deviation，smoothness， third-order moments， consistency and entropy）. The changes in pixel area， R， G， B， consistency and entropy were correlated with the food value of ‘Xiacui’ peach. Finally， these six characteristic parameters were chosen as input to develop a support vector classification （SVC） model with overall training and testing classification accuracy of 95.0% and 92.5%， respectively. Our findings suggest that laser backscattering imaging can be useful to non-destructively detect the food value of ‘Xiacui’ peach during shelf life.

laser backscattering imaging； peach； food value； monitoring

10.7506/spkx1002-6630-201618039

TS255.2

A

1002-6630（2016）18-0244-06

徐苗， 孫柯， 王卓， 等. 激光散射圖像檢測桃果實貨架期的食用價值［J］. 食品科學(xué)， 2016， 37（18）: 244-249. DOI:10.7506/ spkx1002-6630-201618039. http://www.spkx.net.cn

XU Miao， SUN Ke， WANG Zhuo， et al. An approach for monitoring food value of peach during shelf life by laser backscattering imaging［J］. Food Science， 2016， 37（18）: 244-249. （in Chinese with English abstract） DOI:10.7506/spkx1002-6630-201618039. http://www.spkx.net.cn

2016-01-13

公益性行業(yè)（農(nóng)業(yè)）科研專項（201303088）；“十二五”國家科技支撐計劃項目（2015BAD19B03）；江蘇省優(yōu)勢學(xué)科建設(shè)項目；國家自然科學(xué)基金面上項目（31671925；31671926）

徐苗（1990—），女，碩士，研究方向為農(nóng)產(chǎn)品無損檢測。E-mail：403244237@qq.com

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