房盟盟，劉貴珊*，何建國(guó)，馮愈欽，郭紅艷，丁佳興，楊曉玉

紅葡萄酒中白藜蘆醇含量的高光譜快速檢測(cè)算法優(yōu)化

房盟盟，劉貴珊*，何建國(guó)，馮愈欽，郭紅艷，丁佳興，楊曉玉

（寧夏大學(xué)農(nóng)學(xué)院，農(nóng)產(chǎn)品無損檢測(cè)實(shí)驗(yàn)室，寧夏 銀川 750021）

將高光譜技術(shù)與流化床富集技術(shù)相結(jié)合，用大孔吸附樹脂對(duì)干紅葡萄酒中的微量白藜蘆醇吸附后，采集光譜圖像，通過比對(duì)多種預(yù)處理方法對(duì)建模效果的影響進(jìn)而優(yōu)選算法。結(jié)果表明，采用霍特林T2統(tǒng)計(jì)檢測(cè)方法剔除異常樣本，KS算法劃分白藜蘆醇含量樣本集，標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換法預(yù)處理光譜數(shù)據(jù)，建立的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換-偏最小二乘回歸模型預(yù)測(cè)效果最優(yōu)，其校正相關(guān)系數(shù)Rc2為0.813 8，校正均方根誤差為0.047 7，預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)R2p為0.782 4，預(yù)測(cè)均方根誤差為0.050 2，為白藜蘆醇的高光譜痕量檢測(cè)提供理論參考。

高光譜技術(shù)；白藜蘆醇；流化床；富集；算法優(yōu)化

白藜蘆醇是具有芪類結(jié)構(gòu)的一種不屬于黃酮類的多酚化合物，它是一些植物受到各種應(yīng)激時(shí)自身合成的抗毒素[1]，已在花生、開心果、葡萄及其衍生物等72 種植物中發(fā)現(xiàn)白藜蘆醇[2-3]，其中葡萄中含量最高，主要存在于葡萄果皮和種子中，可通過飲用紅葡萄酒攝入白藜蘆醇[4]。紅葡萄酒中的白黎蘆醇是植物中的天然抗氧化劑，可以緩解人體細(xì)胞衰老，具有調(diào)節(jié)血脂、改善血小板凝集、保持血管彈性正常[5-7]作用，還可以通過降低DNA聚合酶的活性從而有效抑制細(xì)胞癌變、誘導(dǎo)基因表達(dá)致使癌細(xì)胞死亡等[8]。

白藜蘆醇在自然界中的含量較低，一般為mg/L數(shù)量級(jí)。在紅葡萄酒中，大約1L含有1 mg的白藜蘆醇，干白葡萄酒中白藜蘆醇的含量?jī)H為干紅葡萄酒的15%左右[9]。常規(guī)白黎蘆醇的檢測(cè)方法主要包括分光光度法、氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用法、液相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)等，存在檢測(cè)對(duì)象單一、步驟繁瑣、耗時(shí)長(zhǎng)、費(fèi)用高等缺點(diǎn)[10-11]，而光譜檢測(cè)技術(shù)具有快速、無損、高效、成本低的優(yōu)勢(shì)，即光波透過待測(cè)樣品的表面，對(duì)待測(cè)物無破壞性，幾分鐘甚至幾秒鐘內(nèi)即可完成樣品的一次測(cè)試，達(dá)到檢測(cè)樣品內(nèi)外品質(zhì)的目的[12-13]。通常光譜檢測(cè)技術(shù)主要應(yīng)用在常量組分的無損檢測(cè)中，針對(duì)低含量組分檢測(cè)靈敏度低，檢測(cè)上限受到限制等制約因素，本實(shí)驗(yàn)提出了先富集再檢測(cè)的研究思路，借助大孔吸附樹脂吸附快、解吸快、吸附容量大、選擇性高、易于再生、使用壽命長(zhǎng)等特點(diǎn)，使干紅葡萄酒中的白藜蘆醇分子吸附在樹脂的表面，利用“圖譜融合”的高光譜信息進(jìn)行建模，以期突破高光譜技術(shù)在微量組分檢測(cè)上的瓶頸。

本實(shí)驗(yàn)搭建流化床富集裝置和高光譜采集系統(tǒng)，利用大孔吸附樹脂富集干紅葡萄酒中的白藜蘆醇，采集高光譜信息，運(yùn)用化學(xué)計(jì)量學(xué)方法建立干紅葡萄酒中白藜蘆醇含量的快速檢測(cè)模型，為白藜蘆醇的高光譜痕量分析提供理論參考。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

2014年蛇龍珠干紅葡萄酒 寧夏西夏王葡萄酒業(yè)有限公司；H103大孔吸附樹脂（20～60目） 鄭州勤實(shí)科技有限公司。

甲醇（色譜純），無水乙醇、鹽酸、氫氧化鈉、磷酸（均為分析純） 天津科密歐化學(xué)試劑有限公司；乙腈（色譜純） 美國(guó)ChromaDex公司；白藜蘆醇標(biāo)品 中國(guó)食品藥品檢定研究院。

1.2 儀器與設(shè)備

一次性有機(jī)濾器（0.45 μm×13 mm）、濾膜（0.45 μm×50 mm）、濾網(wǎng)（80 目）、HY-4型調(diào)速振蕩儀常州國(guó)華電器有限公司；BT-50EA/153YX型蠕動(dòng)泵重慶杰恒蠕動(dòng)泵有限公司；SHB-IIIS型循環(huán)水式多用真空泵 鄭州長(zhǎng)城科工貿(mào)有限公司；pHS-25型pH計(jì)上海儀電科學(xué)儀器股份有限公司；AL204型電子天平梅特勒-托利多儀器（上海）有限公司；1100型高效液相色譜儀 美國(guó)安捷倫科技公司；N17E-NIR型光譜成像系統(tǒng)（光譜范圍900～1 700 nm） 北京卓立漢光儀器有限公司。

光譜成像系統(tǒng)：Imspector N17E型近紅外成像光譜儀芬蘭奧盧光譜成像有限公司；35 WHSIA-LS-TDIF型鹵鎢燈線光源（4 個(gè)）、N17E-NIR近紅外高光譜成像系統(tǒng)、PSA200-11-X型推掃式輸送裝置 北京卓立漢光儀器有限公司；Zelos-285 GV型CCD相機(jī) 德國(guó)KappaoptoelectronicsGmbH公司；采集暗箱和信息處理的計(jì)算機(jī)（CPU為Inter(R) Core i7-2 600，主頻為3.40 GHz，內(nèi)存為4.00 G） 聯(lián)想（北京）有限公司。

1.3 方法

1.3.1 高效液相色譜法測(cè)定白藜蘆醇含量

白藜蘆醇在波長(zhǎng)365 nm處顯藍(lán)紫色熒光，在300～310 nm區(qū)間存在最大吸收波長(zhǎng)，實(shí)驗(yàn)中選擇檢測(cè)波長(zhǎng)為305 nm[14]。用電子天平分別稱取白藜蘆醇標(biāo)品0.005 0、0.010 0、0.015 0、0.020 0 g，然后用1 mL甲醇溶解，定容至5 mL，配制成4 種不同質(zhì)量濃度的白藜蘆醇標(biāo)準(zhǔn)溶液。高效液相色譜儀對(duì)葡萄酒中白藜蘆醇含量進(jìn)行分析檢測(cè)時(shí)，采用AQ-C18色譜柱（4.6 mm×250 mm，5 μm），二極管陣列檢測(cè)器，進(jìn)樣量10 μL，流速1.0 mL/min，其色譜條件設(shè)定為：進(jìn)樣量10 μL，流速0.9 mL/min，柱溫35 ℃，流動(dòng)相甲醇與水的體積比為45∶55。梯度洗脫：A為去離子水（磷酸調(diào)解pH 2.4），B為純乙腈，分析前分別通過0.45 μm有機(jī)濾膜過濾，超聲振蕩10 min除去氣泡，起始時(shí)流動(dòng)相A、B的體積比為65∶35，0～10 min，保持35% B；10～20 min，35%～100% B；20～30 min，保持100% B；30～35 min，100%～35% B；35～40 min，保持35% B。

1.3.2 大孔吸附樹脂對(duì)葡萄酒中白藜蘆醇的富集

1.3.2.1 大孔吸附樹脂預(yù)處理

生產(chǎn)出的大孔吸附樹脂未經(jīng)處理時(shí)，含有未聚合單體、致孔劑、交聯(lián)劑等多種殘留，為避免因殘留物對(duì)實(shí)驗(yàn)的影響，降低實(shí)驗(yàn)誤差，使用前需進(jìn)行預(yù)處理[15-16]。處理方法：1）采用質(zhì)量分?jǐn)?shù)5%鹽酸溶液對(duì)樹脂進(jìn)行浸泡，同時(shí)用玻璃棒攪拌，使鹽酸與樹脂充分接觸4 h后，用蒸餾水清洗溶液，待pH值檢測(cè)后呈現(xiàn)中性為止；2）酸處理后洗凈的樹脂用質(zhì)量分?jǐn)?shù)2%氫氧化鈉溶液浸泡，4 h后，蒸餾水沖洗至中性；3）用體積分?jǐn)?shù)95%乙醇溶液對(duì)酸堿處理后的樹脂浸泡24 h，蒸餾水沖洗，待樹脂無醇味且無渾濁現(xiàn)象，取出樹脂加熱干燥，放入室溫條件下的廣口瓶中密封保存。

1.3.2.2 白藜蘆醇的高效富集

本實(shí)驗(yàn)組建流化床吸附裝置，主要包括富集容器、蠕動(dòng)泵、振蕩器、料液罐以及廢液罐五部分[17]。其中廢液罐不密封，避免整套裝置壓力過大，阻礙料液的流化態(tài)形成，影響蠕動(dòng)泵的工作。

170 個(gè)干紅葡萄酒樣本經(jīng)0.45 μm濾器過濾除去雜質(zhì)備用。選取5.0 g預(yù)處理過的H103樹脂裝入富集容器底部，在料液罐中裝入400 mL干紅葡萄酒，連接好富集裝置，開動(dòng)振蕩器，調(diào)節(jié)其振蕩頻率為140 次/min，然后開啟蠕動(dòng)泵，調(diào)節(jié)轉(zhuǎn)速為50 r/min，流量為60 mL/min，開始富集酒樣中的白藜蘆醇。初次富集結(jié)束后，關(guān)閉裝置，流出液再次裝入儲(chǔ)液罐中，重復(fù)操作，進(jìn)行二次吸附[18]。結(jié)束后，將吸附樹脂取出加熱烘干，均勻鋪在培養(yǎng)皿上。

1.3.3 干紅葡萄酒的高光譜數(shù)據(jù)采集

1.3.3.1 參數(shù)確定

選用N17E-NIR近紅外高光譜成像系統(tǒng)。圖像采集前，需打開高光譜儀器預(yù)熱30 min。

吸附樹脂表面粗糙程度造成光源發(fā)生漫發(fā)射，影響高光譜信息。同時(shí)，在光譜圖像信息采集的過程中存在噪聲干擾，降低了光譜數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性。因此，在采集樣本高光譜數(shù)據(jù)前，需要采集黑、白圖像以減弱CCD相機(jī)暗電流和高光譜成像系統(tǒng)光源變化對(duì)采集樣本圖像質(zhì)量的影響。依據(jù)下式進(jìn)行校正[19-21]：

式中：RC為校正后光譜圖像強(qiáng)度：IR為原始光譜圖像強(qiáng)度；D為黑板圖像強(qiáng)度；IW為白板圖像強(qiáng)度。

為避免環(huán)境光線和噪音的干擾，樣品的圖像采集過程在暗箱中進(jìn)行[22]。預(yù)先根據(jù)光源的照度設(shè)定好CCD相機(jī)的曝光時(shí)間，以保證圖像清晰[23]。經(jīng)反復(fù)調(diào)整，確定高光譜成像系統(tǒng)的最佳參數(shù)值為曝光時(shí)間10 ms，圖像采集速率13 mm/s，物距2 cm。

1.3.3.2 高光譜數(shù)據(jù)采集

實(shí)驗(yàn)過程中，將樣本逐個(gè)放于載物臺(tái)上，關(guān)閉暗箱門，連接位移平臺(tái)控制電機(jī)，開始掃描，獲取900～1 700 nm波段的高光譜圖像信息。為減少背景圖像中冗余信息的影響，采用軟件ENVI V.4.6（美國(guó)Research System公司）進(jìn)行裁剪[24]，選取2×2個(gè)像素點(diǎn)為感興趣區(qū)域，將平均光譜信息作為原始光譜進(jìn)行分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 大孔吸附樹脂富集效果

圖1 吸附前（a）、后（b）的H103大孔吸附樹脂F(xiàn)ig. 1 H103 macroporous resin before (a) and after (b) adsorption of resveratrol

如圖1所示，吸附后樹脂顏色明顯加深，松散度降低。高效液相色譜法分析H103樹脂用于富集裝置對(duì)葡萄酒中白藜蘆醇的吸附富集效果，檢測(cè)的色譜條件同1.3.1節(jié)，測(cè)定結(jié)果顯示流出液中基本不含白藜蘆醇，即H103樹脂對(duì)白藜蘆醇有很好的吸附效果。

2.2 原始光譜分析

圖2 900～1 700 nm檢測(cè)范圍內(nèi)吸附樹脂樣品的原始光譜曲線Fig. 2 Original spectra of resin samples in the range of 900–1 700 nm

由圖2可以看出，170 個(gè)測(cè)試樣品的原始光譜曲線共獲取256 個(gè)波段，在970～1 000 nm之間樣本有較強(qiáng)的反射率，在1 000～1 100 nm之間有一個(gè)吸收峰，這是O—H的3 倍拉伸振動(dòng)的合頻吸收峰。大部分光譜曲線具有相同的趨勢(shì)，干紅葡萄酒中白藜蘆醇含量高的樣本反射率高于白藜蘆醇含量低的樣本。其中波長(zhǎng)在1 300～1 450 nm范圍內(nèi)反射率差異有逐漸減小的趨勢(shì)；噪音明顯的波長(zhǎng)在975 nm以下和1 630 nm以上，因此，選取975～1 630 nm光譜區(qū)域內(nèi)（220 個(gè)波段）進(jìn)行分析。

2.3 基于霍特林（Hotelling）T2檢驗(yàn)的白藜蘆醇異常樣本檢測(cè)結(jié)果

圖3 白藜蘆醇含量樣本分布圖Fig. 3 Distribution of resveratrol content in resin samples

基于霍特林T2異常樣本檢測(cè)方法，檢測(cè)干紅葡萄酒中白藜蘆醇含量樣本的異常值[25]，如圖3所示，在選擇臨界極限5%時(shí)，白藜蘆醇含量模型中105、75、91、67、119號(hào)樣品明顯偏離圓心較遠(yuǎn)，超出極限值，這是由于吸附樹脂中的成分含量復(fù)雜，不僅含有白藜蘆醇，也含有極少量葡萄酒中的花色苷等微量成分，光譜中包含了多種元素信息，在測(cè)定單一元素時(shí)其他元素等各種因素都會(huì)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果產(chǎn)生影響。此外，雖然在獲取實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)時(shí)采用了一定的誤差處理方法，但仍存在一些隨機(jī)誤差，如高頻隨機(jī)噪聲、基線漂移、樣品表面差異等。因此，結(jié)合圖3可以得出，5%顯著差異時(shí)，以上觀測(cè)值的標(biāo)號(hào)值對(duì)應(yīng)的樣本是異常樣本。剔除異常樣本后，輸入樣本的光譜數(shù)據(jù)及化學(xué)測(cè)定值，利用The Unscrambler X軟件建立偏最小二乘回歸（partial least squares regression，PLSR）模型，得到葡萄酒中白藜蘆醇含量PLSR校正模型和預(yù)測(cè)模型，其校正集相關(guān)系數(shù)Rc2為0.731 2，校正均方根誤差（root mean square error of the corrections，RMSEC）為0.056 2；預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)Rp2為0.705 0，預(yù)測(cè)均方根誤差（root mean square error of the predictions，RMSEP）為0.059 1，說明剔除異常樣本后的預(yù)測(cè)含量與真實(shí)含量相關(guān)性良好。

2.4 白藜蘆醇含量樣本集劃分

剔除異常樣本后，分別用選樣本（Kennard-Stone，KS）法、X-Y共生距離（Sample set partitioning based on joint X-Y distances，SPXY）法、隨機(jī)選擇（random select，RS）法按照3∶1的比例將165 個(gè)白藜蘆醇含量樣本集劃分成校正集（120 個(gè)樣本）和預(yù)測(cè)集（45 個(gè)樣本），如表1所示。

表1 不同方法劃分樣品集后校正集與預(yù)測(cè)集中白藜蘆醇含量的統(tǒng)計(jì)結(jié)果Table 1 Statistical results of resveratrol content in calibration and prediction sets established by different methods

通過對(duì)總體均值和標(biāo)準(zhǔn)差的計(jì)算，得到總體均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.387 mg/L和0.099 mg/L，由表1可以看出，KS法所得校正集和預(yù)測(cè)集的均值與樣本集總體均值相差較小，分別為0.004 mg/L和0.025 5 mg/L；SPXY法所得校正集和預(yù)測(cè)集的均值與樣本集總體均值相差為0.005 8 mg/L和0.029 7 mg/L；RS法所得校正集和預(yù)測(cè)集的均值與樣本集總體均值相差較大，分別為0.015 3 mg/L和0.036 1 mg/L。這說明KS法所得校正集和預(yù)測(cè)集的數(shù)據(jù)分布比RS法和SPXY法更均勻。因此，3 種劃分方法比較而言，KS法更適于劃分干紅葡萄酒中白藜蘆醇含量樣本集。

為進(jìn)一步對(duì)劃分方法進(jìn)行比較，研究3 種樣本集劃分方法對(duì)干紅葡萄酒中白藜蘆醇含量預(yù)測(cè)模型性能的影響，比較了由KS法、SPXY法、RS法所得校正集光譜經(jīng)不同光譜預(yù)處理后所建模型的性能參數(shù)，如表2所示。

表2 基于3 種樣品劃分方法的白藜蘆醇含量PLSR分析模型結(jié)果Table 2 The results of PLSR analysis of resveratrol content based on three sample partitioning methods

由表2可以看出，由KS法劃分干紅葡萄酒中白藜蘆醇含量樣本集，所得的PLSR模型Rp2為0.768 7，RMSEP為0.053 1；由SPXY法劃分白藜蘆醇含量樣本集，所得的PLSR模型R2p為0.736 5，RMSEP為0.053 4；由RS法劃分白藜蘆醇含量樣本集，所得的PLSR模型R2p為0.749 8，RMSEP為0.053 2。KS法劃分后建立的模型性能明顯優(yōu)于SPXY法，其Rp2提升0.032 2，RMSEP減小0.000 3，相比于RS法，其Rp2提升0.018 9，RMSEP減小0.000 1。故由表1、2可知，KS法最適于劃分干紅葡萄酒中白藜蘆醇含量樣本集。

2.5 光譜預(yù)處理方法選擇與模型的建立

2.5.1 白藜蘆醇含量的PLSR模型建立

為了消除光譜曲線上的噪音與其他無關(guān)信息的干擾，提取出有用信號(hào)，增強(qiáng)分析信息，需要對(duì)原始光譜進(jìn)行光譜預(yù)處理[26-27]。實(shí)驗(yàn)中，樣本集由霍特林T2統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)剔除異常樣本后，采用KS法按照校正集和預(yù)測(cè)集3∶1的比例劃分，經(jīng)不同光譜預(yù)處理方法處理后，建立PLSR模型，如表3所示。

表3 不同光譜預(yù)處理后白藜蘆醇含量的PLSR模型結(jié)果Table 3 Parameters of PLSR models developed by different spectral pretreatments

由表3可以看出，標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換（standard normal variate，SNV）方法預(yù)處理后所建PLSR模型的性能參數(shù)最優(yōu)，其Rp2為0.782 4，RMSEP為0.050 2，較原始數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)模型相比，Rp2提高了0.013 7，RMSEP減小0.002 9。經(jīng)SNV預(yù)處理后建立PLSR校正集、預(yù)測(cè)集模型，如圖4所示。因此，選擇SNV為建立白藜蘆醇含量樣本集PLSR模型的最優(yōu)光譜預(yù)處理方法。

圖4 PLSR-SNV模型校正（a）與預(yù)測(cè)（b）效果圖Fig. 4 Plots for calibration (a) and prediction sets (b) by PLSR-SNV model

2.5.2 白藜蘆醇含量主成分回歸（principal component regression，PCR）模型建立

與PLSR模型類似，用KS法按照校正集和預(yù)測(cè)集3∶1的比例劃分樣本，依照最優(yōu)光譜預(yù)處理快速選擇方法，經(jīng)不同的光譜預(yù)處理方法預(yù)處理后，建立干紅葡萄酒中白藜蘆醇含量的PCR模型，如表4所示。

表4 不同光譜預(yù)處理后白藜蘆醇含量的PCR模型結(jié)果Table 4 Parameters of PCR models developed by different spectral pretreatments

由表4可以看出，經(jīng)SNV＋MC預(yù)處理后所建PCR模型的性能參數(shù)最優(yōu)，其R2p為0.716 5、RMSEP為0.058 3，OSC＋MC處理后建模效果次之，R2p為0.706 4、RMSEP為0.058 5。因此，依照最優(yōu)光譜預(yù)處理快速選擇方法將兩者結(jié)合，得到SNV＋OSC＋MC的預(yù)處理方法，用組合的預(yù)處理方法處理建模，其Rp2為0.585 3、RMSEP為0.068 5，不及SNV＋MC方法。經(jīng)SNV＋MC預(yù)處理后建立的干紅葡萄酒中白藜蘆醇含量PCR校正級(jí)、預(yù)測(cè)級(jí)模型，如圖5所示。因此，選擇SNV＋MC為建立白藜蘆醇含量樣本集PCR模型的最優(yōu)光譜預(yù)處理方法。

圖5 PCR-SNV-MC模型校正（a）與預(yù)測(cè)（b）效果圖Fig. 5 Plots for calibration (a) and prediction sets (b) by PCR-SNV-MC model

2.5.3 白藜蘆醇含量多元線性回歸（multiple linear regression，MLR）模型建立

采用多種光譜預(yù)處理方法對(duì)剔除異常樣本后的樣本集光譜進(jìn)行預(yù)處理，用KS法按照校正集和預(yù)測(cè)集3∶1的比例劃分樣本，建立干紅葡萄酒中白藜蘆醇含量的MLR模型，如表5所示。

表5 不同光譜預(yù)處理后白藜蘆醇含量的MLR模型結(jié)果Table 5 Parameters of MLR models developed by different spectral pretreatments

由表5可以看出，采用單獨(dú)的光譜預(yù)處理方法處理后所得白藜蘆醇含量MLR模型結(jié)果差異很大，其中，經(jīng)S-G平滑預(yù)處理后模型的效果最優(yōu)，其Rp2為0.701 3、RMSEP為0.058 9；OSC預(yù)處理效果次優(yōu)，R2p為0.688 6、RMSEP為0.060 0；依照最優(yōu)光譜預(yù)處理快速選擇方法，將S-G平滑與OSC預(yù)處理方法相組合。經(jīng)S-G平滑＋OSC預(yù)處理后，得到模型的R2p為0.683 5、RMSEP為0.060 7，模型的性能降低。經(jīng)S-G平滑預(yù)處理后建立干紅葡萄酒中白藜蘆醇含量MLR校正級(jí)、預(yù)測(cè)級(jí)模型，如圖6所示。因此，選擇S-G平滑為建立白藜蘆醇含量樣本集MLR模型的最優(yōu)光譜預(yù)處理方法。

圖6 MLR-S-G模型校正（a）與預(yù)測(cè)（b）效果圖Fig. 6 Plots for calibration (a) and prediction sets (b) by MLR-S-G model

2.5.4 白藜蘆醇含量不同模型性能比較

表6 不同建模方法所得的白藜蘆醇含量高光譜定量分析模型性能比較Table 6 Comparison of the performance of different models for the quantitative analysis of resveratrol content

白藜蘆醇含量樣本光譜經(jīng)最優(yōu)預(yù)處理方法處理后，分別采用PLSR、PCR、MLR方法建立模型，如表6所示。白藜蘆醇含量的PLSR模型最優(yōu)，PCR模型次之，MLR模型較差。在白藜蘆醇含量的3 種模型中，PLSR模型性能優(yōu)于MLR模型和PCR模型，這是因?yàn)镻LSR分析是多元線性回歸分析、典型相關(guān)分析和主成分分析3 種方法的融合，它集中了這3 種方法的優(yōu)點(diǎn)。

經(jīng)SNV光譜預(yù)處理后，當(dāng)主成分因子數(shù)為15時(shí)，白藜蘆醇含量PLSR模型性能參數(shù)R2c為0.813 8、RMSEC為0.047 7；R2p為0.782 4、RMSEP為0.050 2，校正分析誤差RPDc為2.201，預(yù)測(cè)分析誤差RPDp為2.231。顯然，RPDc值和RPDp值均介于1.75～2.5范圍內(nèi)，所以，建立的白藜蘆醇含量PLSR模型可用作預(yù)測(cè)模型計(jì)算。

2.6 白藜蘆醇含量的高光譜特征波長(zhǎng)的比較

表7 全波段與特征波段模型效果比較Table 7 Comparison of the performance of full band and characteristic band models

采用連續(xù)投影算法（successive projections algorithm，SPA）、競(jìng)爭(zhēng)性自適應(yīng)重加權(quán)（competitive adaptive reweighted sampling，CARS）法、無信息變量消除（uninformative variables elimination，UVE）法3 種特征波長(zhǎng)選擇方法選擇光譜特征波長(zhǎng)[30]，并對(duì)3 種方法所得的特征波長(zhǎng)建模，如表7所示。可以看出，用SPA、CARS法、UVE法提取特征波長(zhǎng)建模，雖然均減少了建模波點(diǎn)個(gè)數(shù)，但其所選出的白藜蘆醇含量特征波長(zhǎng)建立的SPA-SNV-PLSR模型、CARS-SNV-PLSR模型、UVE-SNV-PLSR模型，3 個(gè)模型的各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)均不及全波段模型，未能提高干紅葡萄酒中白藜蘆醇含量預(yù)測(cè)模型的性能。這是由于在對(duì)光譜信息做綜合提取時(shí)，雖能減少冗余波長(zhǎng)的干擾，但只注重最具概括性的光譜波段信息，忽略了小貢獻(xiàn)率光譜波段對(duì)白藜蘆醇含量的解釋性，而全波段建模時(shí)能概括全部光譜信息。綜上，若要提高干紅葡萄酒中白藜蘆醇整體品質(zhì)檢測(cè)效果，需獲得盡量全面的空間光譜信息，這樣建立的預(yù)測(cè)模型效果更好。

3 結(jié) 論

本研究針對(duì)高光譜技術(shù)檢測(cè)限高、靈敏度低的問題，將高光譜成像技術(shù)與大孔吸附樹脂、流化床技術(shù)融合，搭建富集裝置，把干紅葡萄酒中的微量白藜蘆醇濃縮至H103大孔吸附樹脂，采集光譜圖像信息并結(jié)合化學(xué)檢測(cè)方法，建立干紅葡萄酒中白藜蘆醇含量的預(yù)測(cè)模型。采用霍特林T2統(tǒng)計(jì)檢測(cè)方法剔除異常樣本，用KS、SPXY、RS 3種方法劃分樣本集，選取最優(yōu)樣本劃分方法，經(jīng)多種方法預(yù)處理后建立PLSR、PCR、MLR模型并優(yōu)選模型。同時(shí)，采用SPA、CARS法、UVE法3種特征波長(zhǎng)選擇算法提取特征波長(zhǎng)并建模，比較全波段與特征波段的建模效果。結(jié)果表明，霍特林T2統(tǒng)計(jì)檢測(cè)方法剔除異常樣本后，KS算法最適于劃分樣本集，SNV法處理光譜數(shù)據(jù)后建立的SNV-PLSR模型預(yù)測(cè)效果最優(yōu)，其Rc2為0.813 8，RMSEC為0.047 7；預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)Rp2為0.782 4，RMSEP為0.050 2。應(yīng)用高光譜圖像技術(shù)結(jié)合富集流化床裝置，所得SNV-PLSR模型能夠有效預(yù)測(cè)干紅葡萄酒中的白藜蘆醇含量，有效解決了高光譜技術(shù)在微量成分檢測(cè)限低的問題，為高光譜成像技術(shù)在痕量成分的檢測(cè)提供了新方法。

[1] 張貴娟, 楊濤, 羅非君, 等. 白藜蘆醇的提取與檢測(cè)方法研究進(jìn)展[J]. 食品與機(jī)械, 2013, 29(2)∶ 234-237. DOI∶10.3969/j.issn.1003-5788.2013.02.057.

[2] 黃衛(wèi)文, 李忠海, 黎繼烈, 等. 白藜蘆醇的合成研究進(jìn)展[J]. 中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報(bào), 2010, 30(10)∶ 72-77. DOI∶10.14067/j.cnki.1673-923x.2010.10.025.

[3] FERNáNDEZ-MAR M I, MATEOS R, GARCíA-PARRILLA M C, el al. Bioactive compounds in wine∶ resveratrol, hydroxytyrosol and melatonin∶ a review[J]. Food Chemistry, 2012, 130∶ 797-813.DOI∶10.1016/j.foodchem.2011.08.023.

[4] 張煥麗, 李凡姝, 馬慧, 等. 巨峰葡萄皮中白藜蘆醇提取工藝的研究[J]. 農(nóng)產(chǎn)品加工, 2016(9)∶ 29-33. DOI∶10.16693/j.cnki.1671-9646(X).2016.09.009.

[5] LI H G, XIA N, ULRICH F. Cardiovascular effects and molecular targets of resveratrol[J]. Nitric Oxide, 2012, 26(2)∶ 102-110.DOI∶10.1016/j.niox.2011.12.006.

[6] JUAN M E, ALFARAS I, PLANAS J M. Colorectal cancer chemoprevention by trans-resveratrol[J]. Pharmacological Research,2012, 65∶ 584-591. DOI∶10.1016/j.phrs.2012.03.010.

[7] LEE J G, YON J M, LIN C, et al. Combined treatment with capsaicin and resveratrol enhances neuroprotection against glutamate-induced toxicity in mouse cerebral cortical neurons[J]. Food and Chemical Toxicology, 2012, 50(11)∶ 3877-3885. DOI∶10.1016/j.fct.2012.08.040.

[8] BERTELLI A A, DAS D K. Grapes, wines, resveratrol and heart health[J]. Journal of Cardiovascular Pharmacology, 2009, 7(6)∶ 468-476. DOI∶10.1097/FJC.0b013e3181bfaff3.

[9] 呂中, 李菊, 符悅冠, 等. 抗癌藥物白藜蘆醇與血紅蛋白相互作用研究[J]. 華中師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2011, 45(1)∶ 68-71.

[10] BAUR J A, PEARSON K J, PRICE N L, et al. Resveratrol improves health and survival of mice on a high-calorie diet[J]. Nature, 2006,444∶ 337-342. DOI∶10.1038/nature05354.

[11] 張?bào)憷? 劉飛, 聶鵬程, 等. 高光譜成像技術(shù)的油菜葉片氮含量及分布快速檢測(cè)[J]. 光譜學(xué)與光譜分析, 2014, 34(9)∶ 2513-2518.DOI∶10.3964/j.issn.1000-0593(2014)09-2513-06.

[12] 李蕾蕾, 王海霞, 黃潔燕, 等. 近紅外光譜法快速測(cè)定枇杷葉中熊果酸的含量[J]. 中國(guó)實(shí)驗(yàn)方劑學(xué)雜志, 2013, 19(23)∶ 103-106.DOI∶10.11653 /syfj2013230103.

[13] 羅陽, 何建國(guó), 賀曉光, 等. 農(nóng)產(chǎn)品無損檢測(cè)中高光譜成像技術(shù)的應(yīng)用研究[J]. 農(nóng)機(jī)化研究, 2013(6)∶ 1-7. DOI∶10.13427/j.cnki.njyi.2013.06.011.

[14] 伍曉春. 高效液相色譜測(cè)定不同產(chǎn)地虎杖中白藜蘆醇的含量[J]. 生命科學(xué)儀器, 2009, 7(8)∶ 40-42. DOI∶10.3969/j.issn.1671-7929.2009.08.010.

[15] 潘麗軍, 馬道榮, 姜紹通, 等. 茶多酚的膨脹床吸附性能研究[J]. 食品科學(xué), 2003, 24(10)∶ 45-48. DOI∶10.3321/j.issn∶1002-6630.2003.10.008.

[16] 路秀玲, 趙東旭, 金業(yè)濤, 等. 膨脹床吸附高效純化牛血紅蛋白[J]. 化工學(xué)報(bào), 2003, 21(9)∶ 1257-1263. DOI∶10.3321/j.issn∶0438-1157.2003.09.019.

[17] 馮愈欽, 郭紅艷, 劉貴珊, 等. 寧夏葡萄酒中白藜蘆醇含量的高效液相色譜快速測(cè)定[J]. 食品研究與開發(fā), 2017, 38(5)∶ 156-161.DOI∶10.3969/j.issn.1005-6521.2017.05.033.

[18] 郭紅艷. 高光譜結(jié)合流化床富集技術(shù)對(duì)葡萄酒中白藜蘆醇的快速檢測(cè)方法研究[D]. 銀川∶ 寧夏大學(xué), 2016.

[19] 張保華, 李江波, 樊書祥, 等. 高光譜成像技術(shù)在果蔬品質(zhì)與安全無損檢測(cè)中的原理及應(yīng)用[J]. 光譜學(xué)與光譜分析, 2014, 34(10)∶ 2743-2751. DOI∶10.3964/j.issn.1000-0593(2014)10-2743-09.

[20] 高海龍, 李小昱, 徐森淼, 等. 透射和反射高光譜成像的馬鈴薯損傷檢測(cè)比較研究[J]. 光譜學(xué)與光譜分析, 2013, 33(12)∶ 3366-3371.DOI∶10.3964/j.issn.1000-0593(2013)12-3366-06.

[21] GIOVENZANA V, BEGHI R, CIVELLI R, et al. Optical techniques for rapid quality monitoring along minimally processed fruit and vegetable chain[J]. Trends in Food Science & Technology, 2015,46(2)∶ 331-338. DOI∶10.1016/j.tifs.2015.10.006.

[22] 郭紅艷, 劉貴珊, 吳龍國(guó), 等. 基于高光譜成像的馬鈴薯環(huán)腐病無損檢測(cè)[J]. 食品科學(xué), 2016, 37(12)∶ 203-207. DOI∶10.7506/spkx1002-6630-201612036.

[23] ALEXANDRINO G L, KHORASANI M R, AMIGO J M, et al. Monitoring of multiple solid-state transformations at tablet surfaces using multi-series near-infrared hyperspectral imaging and multivariate curve resolution[J]. European Journal of Pharmaceutics and Biopharmaceutics, 2015, 93∶ 224-230. DOI∶10.1016/j.ejpb.2015.03.034.

[24] 丁佳興, 吳龍國(guó), 何建國(guó), 等. 高光譜成像技術(shù)對(duì)靈武長(zhǎng)棗果皮強(qiáng)度的無損檢測(cè)[J]. 食品工業(yè)科技, 2016, 37(24)∶ 58-62; 68.DOI∶10.13386/j.issn1002-0306.2016.24.003.

[25] 盧文麗, 王偉, 張亞黎, 等. 霍特林T2檢驗(yàn)及多元方差分析在生存質(zhì)量研究中的應(yīng)用[J]. 中國(guó)醫(yī)院統(tǒng)計(jì), 2002, 9(4)∶ 222-223.

[26] 馮愈欽, 吳龍國(guó), 何建國(guó), 等. 基于高光譜成像技術(shù)的長(zhǎng)棗不同保藏溫度的可溶性固形物含量檢測(cè)方法[J]. 發(fā)光學(xué)報(bào), 2016, 37(8)∶1014-1022. DOI∶10.3788 /fgxb20163708.1014.

[27] 王松磊, 吳龍國(guó), 康寧波, 等. 基于高光譜圖譜融合技術(shù)的寧夏灘羊肉嫩度檢測(cè)方法研究[J]. 光電子·激光, 2016, 27(9)∶ 987-995.DOI∶10.16136/j.joel.2016.09.0824.

[28] 丁輕針, 劉玲玲, 武彥文, 等. 基于FTIR的芝麻油真?zhèn)舞b別和摻偽定量分析模型[J]. 光譜學(xué)與光譜分析, 2014, 34(10)∶ 2690-2695.DOI∶10.3964/j.issn.1000-0593(2014)10-2690-06.

[29] 劉旭華, 閔順耕, 何雄奎, 等. 近紅外光譜逆回歸降維定量分析模型[J]. 光譜學(xué)與光譜分析, 2011, 31(8)∶ 2098-2101. DOI∶10.3964/j.is sn.1000-0593(2011)08-2098-04.

[30] 郭志明. 基于近紅外光譜及成像的蘋果品質(zhì)無損檢測(cè)方法和裝置研究[D]. 北京∶ 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué), 2015.

Algorithm Optimization for Fast Detection of Resveratrol Content in Wine by Hyperspectral Imaging

FANG Mengmeng, LIU Guishan*, HE Jianguo, FENG Yuqin, GUO Hongyan, DING Jiaxing, YANG Xiaoyu
(Non-Destructive Detection Laboratory of Agricultural Products, School of Agriculture, Ningxia University, Yinchuan 750021, China)

In this experiment, fluidized-bed enrichment of trace resveratrol in red wine was carried out by macroporous resin adsorption and hyperspectral images of the resin samples were acquired. The prediction models established using various spectral pretreatments were compared for obtaining the optimal algorithm. The results showed that the partial least squares regression (PLSR) model established by removing abnormal samples using Hotelling T2test method, dividing the sample sets using the KS algorithm, and pretreating the spectral data using standard normal variate (SNV) method exhibited the best prediction performance with correlation coefficient of correction (Rc2), root mean square error of calibration (RMSEC),correlation coefficient of prediction (R2p) and root mean square error of prediction (RMSEP) of 0.813 8, 0.047 7, 0.782 4, and 0.050 2, respectively. Hyperspectral imaging can provide a new method for detecting trace components.

hyperspectral technology; resveratrol; fluidized bed; enrichment; algorithm optimization

DOI∶10.7506/spkx1002-6630-201724014

S123

A

1002-6630（2017）24-0087-07

房盟盟, 劉貴珊, 何建國(guó), 等. 紅葡萄酒中白藜蘆醇含量的高光譜快速檢測(cè)算法優(yōu)化[J]. 食品科學(xué), 2017, 38(24): 87-93.

10.7506/spkx1002-6630-201724014. http://www.spkx.net.cn

FANG Mengmeng, LIU Guishan, HE Jianguo, et al. Algorithm optimization for fast detection of resveratrol content in wine by hyperspectral imaging[J]. Food Science, 2017, 38(24)∶ 87-93. (in Chinese with English abstract) DOI∶10.7506/spkx1002-6630-201724014. http∶//www.spkx.net.cn

2017-05-09

國(guó)家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項(xiàng)目（31401480）；中央財(cái)政支持地方高校改革發(fā)展資金——食品學(xué)科建設(shè)項(xiàng)目（2017）

房盟盟（1993—），女，碩士研究生，研究方向?yàn)檗r(nóng)產(chǎn)品及食品光學(xué)無損檢測(cè)。E-mail：2543675591@qq.com

*通信作者：劉貴珊（1979—），男，副教授，博士，研究方向?yàn)檗r(nóng)產(chǎn)品及食品光學(xué)無損檢測(cè)。E-mail：liugs@nxu.edu.cn