韓亞芬 趙慶亮 呂程序 楊炳南 曹有福 苑嚴(yán)偉

(中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械化科學(xué)研究院土壤植物機(jī)器系統(tǒng)技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 北京 100083)

0 引言

馬鈴薯是全球第四大糧食作物，具有豐富的營(yíng)養(yǎng)價(jià)值和商業(yè)價(jià)值。黑心病等內(nèi)部缺陷嚴(yán)重影響馬鈴薯加工品的品質(zhì)和原料加工利用率。黑心病馬鈴薯(簡(jiǎn)稱黑心病薯)無(wú)法從外觀分辨，傳統(tǒng)檢測(cè)方法需要進(jìn)行破壞性檢測(cè)，僅適用于抽樣檢查。研究馬鈴薯黑心病快速無(wú)損檢測(cè)技術(shù)對(duì)提高馬鈴薯檢測(cè)分級(jí)效率、促進(jìn)馬鈴薯產(chǎn)品增值和推動(dòng)馬鈴薯檢測(cè)行業(yè)技術(shù)進(jìn)步等方面具有重要意義。

馬鈴薯組織致密、淀粉含量高，導(dǎo)致透光性較差。目前國(guó)內(nèi)外對(duì)馬鈴薯內(nèi)外缺陷的檢測(cè)多采用反射高光譜技術(shù)，檢測(cè)位于外表皮或淺表皮下的瘡痂病[1]、環(huán)腐病[2]、黑心病[3]、機(jī)械損傷導(dǎo)致的皮下黑斑[4]等，預(yù)測(cè)集判別正確率分別達(dá)95.83%、93.33%、94.44%、93%。反射光譜穿透深度有限，對(duì)位于馬鈴薯中心部位的褐變檢測(cè)效果較差。同時(shí)，高光譜技術(shù)計(jì)算量大、難以直接應(yīng)用于在線檢測(cè)。

可見(jiàn)-近紅外透射光譜技術(shù)穿透力強(qiáng)、模型簡(jiǎn)單，在水果內(nèi)部缺陷檢測(cè)方面已取得了廣泛應(yīng)用。能量譜指通過(guò)A/D轉(zhuǎn)換得到的光譜信號(hào)，反映了透射能量強(qiáng)度。采集水果能量譜，通過(guò)相關(guān)分析獲得與果蔬缺陷相關(guān)性高的波長(zhǎng)對(duì)并建立判別模型，對(duì)鴨梨黑心病判別正確率達(dá)98.3%[5]。此外，通過(guò)光譜特征分析，由特征峰的差值、比值建立判別式也可有效檢測(cè)果蔬內(nèi)部缺陷[6-7]。采集水果吸光度譜，并建立偏最小二乘判別(PLS-DA)模型，可有效識(shí)別缺陷、損傷樣本，對(duì)碰傷番茄、黑心病馬鈴薯和黑心病鴨梨，判別正確率分別達(dá)100%[8]、97.89%[9]和98.58%[10]。采用全光譜建模時(shí)，模型復(fù)雜、譜峰重疊，冗余信息會(huì)降低模型準(zhǔn)確性。經(jīng)競(jìng)爭(zhēng)性自適應(yīng)重加權(quán)算法(CARS)[11]、連續(xù)投影算法(SPA)[12]、遺傳算法(GA)[13]等變量選擇算法優(yōu)化后，模型變量數(shù)大大減少，準(zhǔn)確性提升顯著，UVE-CARS[14]、CARS-SPA[14-16]、SPA-GA[17]、CARS-GA[18]等聯(lián)合變量選擇與采用單一變量選擇方法相比，模型更加簡(jiǎn)單，并且準(zhǔn)確性提升。

不同果蔬光學(xué)特性具有明顯差異，目前可見(jiàn)近紅外透射光譜技術(shù)應(yīng)用于馬鈴薯無(wú)損檢測(cè)的深入研究較少。本文設(shè)計(jì)馬鈴薯黑心病透射光譜檢測(cè)裝置，并從吸光度譜和能量譜兩個(gè)角度建立馬鈴薯黑心病判別模型，經(jīng)過(guò)變量選擇對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化，以實(shí)現(xiàn)馬鈴薯黑心病快速無(wú)損檢測(cè)。

1 材料與方法

1.1 樣本獲取與制備

將馬鈴薯清洗干凈后晾干，經(jīng)表面消毒處理后真空包裝，放入38℃培養(yǎng)箱培養(yǎng)48 h，取出后立即放入4℃冰箱冷藏3 d[19]，用于黑心病馬鈴薯制備。健康馬鈴薯(簡(jiǎn)稱健康薯)、黑心病馬鈴薯縱切剖面圖如圖1所示(實(shí)驗(yàn)所用黑心病薯黑心程度為10%～50%，以黑心面積占截面積百分比計(jì)，其中黑心程度10%～20%占46%，黑心程度20%～50%占54%)。

采集7個(gè)品種馬鈴薯(中薯19號(hào)、中薯26號(hào)、川涼薯10號(hào)、麗薯18號(hào)、鄂14號(hào)、云薯109號(hào)、青薯9號(hào)，由湖北恩施中國(guó)南方馬鈴薯研究中心提供)，共計(jì)534個(gè)。其中234個(gè)用于健康馬鈴薯光譜采集，300個(gè)用于黑心病馬鈴薯制備，最終獲得236個(gè)外觀無(wú)明顯褐變的黑心病馬鈴薯。

1.2 光譜采集過(guò)程及裝置

基于自主研發(fā)的馬鈴薯內(nèi)部品質(zhì)光譜檢測(cè)裝置進(jìn)行光譜數(shù)據(jù)采集，該裝置由2個(gè)50 W鹵素光源、準(zhǔn)直光纖、復(fù)享PG2000L型光譜儀3部分組成，光譜采集方式為漫透射方式，光源入射方向與出射方向呈120°夾角，檢測(cè)波段368～1 039 nm。光源與光纖布置方式如圖2所示。為了盡可能利用馬鈴薯自身遮擋，減少雜散光對(duì)光譜采集的影響，將光纖安裝位置設(shè)置為馬鈴薯中心向下1/4高度處。光譜采集參數(shù)設(shè)置：樣品與參比積分時(shí)間均為50 ms，平滑寬度為5，平均次數(shù)為2。用聚四氟乙烯球(直徑70 mm)采集參比光譜，遮光處理后采集暗光譜，用于樣本吸光度計(jì)算。光譜采集過(guò)程為在線采集，運(yùn)行速度為電機(jī)轉(zhuǎn)速560 r/min，檢測(cè)馬鈴薯速度約為3.3個(gè)/s。

光譜采集前，將馬鈴薯放置室溫(20℃)中平衡24 h，每個(gè)馬鈴薯采集1條光譜。共采集470條光譜，其中健康薯234條、黑心病薯236條。分別保存樣本吸光度譜和能量譜用于模型建立及評(píng)價(jià)(圖3)。采用隨機(jī)法按照3∶1的比例，將樣品集劃分為校正集和預(yù)測(cè)集。校正集包含健康馬鈴薯光譜176條，黑心病馬鈴薯光譜177條，預(yù)測(cè)集包含健康馬鈴薯光譜58條，黑心病馬鈴薯光譜59條。

1.3 變量選擇方法

1.3.1雙波長(zhǎng)相關(guān)系數(shù)法

分別計(jì)算任意波長(zhǎng)對(duì)組合的差值和比值，并與樣本類別值進(jìn)行Pearson相關(guān)分析，計(jì)算決定系數(shù)[20-21]，并繪制等高線圖，決定系數(shù)最高的波長(zhǎng)對(duì)組合用于模型建立。

1.3.2競(jìng)爭(zhēng)性自適應(yīng)重加權(quán)算法

CARS算法[22]模仿達(dá)爾文進(jìn)化理論中“適者生存”的原則，將每個(gè)波長(zhǎng)變量看成一個(gè)個(gè)體，利用指數(shù)衰減函數(shù)(Exponentially decreasing function，EDF)和自適應(yīng)重加權(quán)采樣技術(shù)(Adaptive reweighted sampling，ARS)結(jié)合的方法優(yōu)選出偏最小二乘法模型中回歸系數(shù)絕對(duì)值大的變量點(diǎn)，去除權(quán)重較小的變量點(diǎn)，從而獲得一系列波長(zhǎng)變量子集。對(duì)每個(gè)波長(zhǎng)變量子集采用交互驗(yàn)證建模，交互驗(yàn)證均方根誤差最小的子集所包含的變量即為最優(yōu)變量組合。

1.3.3連續(xù)投影算法

SPA[23-25]是一種前向選擇方法，其基本思想是利用向量的投影分析，從光譜信息中充分尋找含有最低限度冗余信息的變量組，使變量間共線性最小化。SPA能夠大大減少建模所用光譜變量數(shù)量，最大程度避免信息重復(fù)，提高建模的速度和效率[26]。

雙波長(zhǎng)相關(guān)系數(shù)法可選出與黑心病相關(guān)性最強(qiáng)的波長(zhǎng)對(duì)組合。CARS算法可以優(yōu)選出黑心病判別模型中權(quán)重較大的關(guān)鍵變量，有利于模型準(zhǔn)確度的提高；SPA算法可最大限度減少冗余信息，對(duì)模型的簡(jiǎn)化效果較好。本文采用雙波長(zhǎng)相關(guān)系數(shù)法優(yōu)化能量譜判別模型，采用CARS-SPA聯(lián)合變量選擇法優(yōu)化吸光度譜判別模型。

1.4 定性判別模型建立及模型評(píng)價(jià)方法

將黑心病馬鈴薯樣本設(shè)置為類別1，健康馬鈴薯樣本設(shè)置為類別-1，判別閾值為0。原始能量譜經(jīng)SG(Savitzky-Golay)平滑和SNV(標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換)預(yù)處理后，采用雙波長(zhǎng)相關(guān)系數(shù)法優(yōu)選黑心病特征波長(zhǎng)對(duì)，并建立黑心病線性判別模型(Linear discrimination analysis，LDA)。

吸光度譜去除吸光度譜曲線兩端噪聲較大的部分，在波段500～950 nm范圍內(nèi)，建立黑心病偏最小二乘-線性判別模型(Partial least squares-linear discriminant analysis，PLS-LDA)，以Auto法作為光譜預(yù)處理方法，并通過(guò)CARS-SPA算法對(duì)PLS-LDA模型進(jìn)行優(yōu)化。

采用分類正確率(C，%)、靈敏度(Se，%)、特異性指數(shù)(Sp，%)、分類器特性(Receiver operating characteristic，ROC)曲線下面積A作為模型性能評(píng)價(jià)指標(biāo)[27]。其中分類正確率包括校正集分類正確率Ccal、驗(yàn)證集分類正確率Cval及總分類正確率C，總分類正確率為校正集分類正確率和驗(yàn)證集分類正確率的算術(shù)平均值。

以上方法均通過(guò)Matlab R2016a軟件進(jìn)行計(jì)算。PLS-LDA、LDA算法使用libpls工具包[28]實(shí)現(xiàn)。

2 試驗(yàn)與分析

2.1 CARS-SPA聯(lián)合變量選擇法優(yōu)化吸光度譜判別模型

在波段500～950 nm范圍內(nèi)，建立吸光度譜全變量黑心病PLS-LDA判別模型(表1)，靈敏度和特異性指數(shù)分別為98.31%和93.75%，靈敏度和特異性指數(shù)又稱為真陽(yáng)性率和真陰性率，分別代表黑心病薯和健康薯被正確判別的比例，說(shuō)明模型可以準(zhǔn)確地識(shí)別黑心病薯，對(duì)黑心病薯的錯(cuò)判率為1.69%，對(duì)健康薯的錯(cuò)判率為6.25%。校正集、驗(yàn)證集、總體分類正確率分別達(dá)96.03%、92.31%、94.17%，說(shuō)明波段500～950 nm范圍內(nèi)基于吸光度譜的PLS-LDA模型可以很好地區(qū)分黑心病薯和健康薯，但該模型包含1 381個(gè)變量，模型運(yùn)算量大、檢測(cè)效率低，不利于在線檢測(cè)，需要進(jìn)一步簡(jiǎn)化。

表1 基于吸光度譜的馬鈴薯黑心病PLS-LDA模型優(yōu)化結(jié)果Tab.1 Classification results of optimized PLS-LDA model of blackheart defect based on absorbance spectrum

首先采用CARS算法對(duì)黑心病特征變量進(jìn)行選擇(圖4)。隨采樣次數(shù)增加，無(wú)關(guān)變量被逐步剔除，交互驗(yàn)證均方根誤差緩慢降低。當(dāng)剔除關(guān)鍵變量時(shí)，交互驗(yàn)證均方根誤差急劇升高，模型效果顯著變差，選擇該轉(zhuǎn)折點(diǎn)對(duì)應(yīng)的采樣次數(shù)35次所得變量子集作為最終變量組合(圖4b)。圖4c藍(lán)色星號(hào)垂線代表交互驗(yàn)證均方根誤差最小時(shí)，最佳采樣次數(shù)對(duì)應(yīng)的變量子集。

在CARS算法中通過(guò)35次采樣，共選出14個(gè)變量(包括507、608、769、804、849、850、851、864、871、911、915、916、919、933 nm)，用于PLS-LDA模型建立(表1)。與原變量PLS-LDA模型相比，經(jīng)過(guò)CARS處理后，光譜變量數(shù)減少了99%，模型復(fù)雜程度大大降低，同時(shí)，模型的總分類正確率達(dá)98.30%，與全變量模型相比提高4.13個(gè)百分點(diǎn)，說(shuō)明CARS能夠有效選擇對(duì)黑心病判別模型貢獻(xiàn)率最高的關(guān)鍵變量。

為了進(jìn)一步簡(jiǎn)化模型，去除冗余變量，對(duì)CARS算法優(yōu)化后的模型進(jìn)一步進(jìn)行SPA處理，當(dāng)變量數(shù)為9時(shí)，模型預(yù)測(cè)均方根誤差達(dá)到最小值(圖5)。

經(jīng)過(guò)CARS、SPA兩步優(yōu)化，得到9個(gè)可用于馬鈴薯黑心病判別的敏感波長(zhǎng)，分別為507、608、769、804、850、911、915、916、919 nm(圖6)，與CARS相比，進(jìn)一步剔除了5個(gè)冗余變量。

馬鈴薯黑心病CARS-SPA-PLS-LDA模型判別結(jié)果如圖7所示，與全變量模型和CARS-PLS-LDA模型相比，經(jīng)CARS-SPA聯(lián)合篩選后，模型變量數(shù)進(jìn)一步減少，同時(shí)，模型準(zhǔn)確度進(jìn)一步提升，校正集、驗(yàn)證集及總分類正確率分別提高至98.58%、98.29%、98.44%(表1)。

2.2 雙波長(zhǎng)相關(guān)系數(shù)法優(yōu)化能量譜判別模型

將能量譜368～1 039 nm范圍內(nèi)2 048個(gè)波長(zhǎng)變量的能量值兩兩配對(duì)分別計(jì)算差值和比值，與黑心病進(jìn)行相關(guān)分析，分別將所有波長(zhǎng)對(duì)組合的比值和差值與黑心病的決定系數(shù)繪制成等高線圖(圖8)，結(jié)果表明，T699/T435(T表示能量，下角標(biāo)表示波長(zhǎng)(單位：nm))在所有波長(zhǎng)對(duì)比值相關(guān)分析中決定系數(shù)最高，達(dá)0.803 8，T807-T700在所有波長(zhǎng)對(duì)差值相關(guān)分析中決定系數(shù)最高，達(dá)0.825 5。

分別采用T699/T435和T807-T700建立黑心病線性判別模型，兩模型總分類正確率接近(表2)，分別為97.67%和97.49%。同時(shí)，T699/T435的靈敏度相對(duì)較高，對(duì)黑心病的判別正確率更高，由于實(shí)際應(yīng)用中，要求對(duì)黑心病薯的誤判率盡可能低，因而T699/T435處理略優(yōu)于T807-T700，其模型判別結(jié)果散點(diǎn)圖如圖9所示。

表2 基于能量譜的馬鈴薯黑心病雙波長(zhǎng)相關(guān)系數(shù)法模型優(yōu)化結(jié)果Tab.2 Classification results of dual-wavelength correlation coeffient of blackheart defect based on energy spectrum

健康果蔬的原始能量譜通常在波長(zhǎng)(710±15) nm和810 nm附近有2個(gè)吸收峰，并且波長(zhǎng)710 nm附近峰值與果蔬病害高度相關(guān)，通常能量從小到大依次為黑心病果蔬、健康果蔬、水心(或空心)果蔬[6-7,29-30]，而波長(zhǎng)810 nm附近病害果蔬與健康果蔬峰值差別不明顯，作為參比波長(zhǎng)可消除直徑、表皮粗糙程度等個(gè)體差異。因此采用T807-T700判別式可有效識(shí)別黑心病，同時(shí)消除個(gè)體差異影響。而由筆者同期對(duì)馬鈴薯干物質(zhì)和淀粉PLS模型特征變量篩選結(jié)果可知，波長(zhǎng)699 nm附近與干物質(zhì)和淀粉含量高度相關(guān)(分別為694 nm和696 nm)，而波長(zhǎng)435 nm附近為葉黃素、β-胡蘿卜素等黃色色素的特征峰[31-32]，與薯肉顏色相關(guān)。因此由T699/T435建立的黑心病判別式分別代表了黑心病薯內(nèi)部顏色和營(yíng)養(yǎng)成分的變化。

2.3 外部驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)

將優(yōu)化后的(T699/T435)-LDA模型載入在線檢測(cè)系統(tǒng)，采集未參與建模的20個(gè)健康馬鈴薯和20個(gè)黑心病馬鈴薯的光譜用于外部驗(yàn)證(圖10)，分別有1個(gè)健康薯和1個(gè)黑心病薯被誤判，總分類正確率為95.00%，說(shuō)明基于能量譜可實(shí)現(xiàn)馬鈴薯黑心病的在線無(wú)損檢測(cè)。被誤判黑心病薯黑心程度小于10%，且黑心顏色偏淺，實(shí)驗(yàn)臺(tái)黑心程度檢測(cè)閾值需通過(guò)增大樣本量，進(jìn)一步實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證確定。

3 結(jié)論

(1)以馬鈴薯黑心病為研究對(duì)象，分別從能量譜和吸光度譜兩個(gè)角度建立線性判別模型，均可實(shí)現(xiàn)黑心病馬鈴薯的快速無(wú)損檢測(cè)。

(2)采用CARS-SPA算法對(duì)吸光度譜模型進(jìn)行優(yōu)化，選用9個(gè)變量，總分類正確率達(dá)98.44%。采用雙波長(zhǎng)相關(guān)系數(shù)法對(duì)能量譜模型進(jìn)行優(yōu)化，僅使用兩波長(zhǎng)的能量比值T699/T435，總分類正確率達(dá)97.67%，外部驗(yàn)證總分類正確率達(dá)95.00%。

(3)與吸光度譜模型相比，能量譜模型更簡(jiǎn)單、穩(wěn)定，并且解決了白背景與暗電流2個(gè)參比限制的難題，適用性更廣泛。