張輝 羅華平

摘 要：樣品溫度對定量模型的精確度有一定的影響。該研究利用光纖光譜技術(shù)對不同溫度的100個駿棗進(jìn)行了分析，選擇預(yù)處理方法為SNV建立的偏最小二乘法（PLS）駿棗溫度定量模型。結(jié)果表明，駿棗在23℃溫度下建立的模型預(yù)測能力較強(qiáng)，相關(guān)系數(shù)（R）為0.85367，校正標(biāo)準(zhǔn)偏差（RMSEC）為0.62，預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)偏差（RMSEP）為2.62。由此可見，利用光纖光譜技術(shù)研究駿棗溫度定量模型的預(yù)測是可行的。

關(guān)鍵詞：駿棗;溫度;偏最小二乘法;光纖光譜

中圖分類號 S665.1 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 1007-7731（2021）23-0133-03

Research on Temperature Quantitative Model of Jujube in Southern Xinjiang Based on Optical Fiber Spectroscopy Technology

ZHANG Hui et al.

（College of Mechanical and Electronic Engineering， Tarim University， Alar 843300， China; The Key Laboratory of Colleges & Universities under the Department of Education of Xinjiang Uygur Autonomous Region， Alar 843300， China）

Abstract： The sample temperature has a certain influence on the accuracy of the quantitative model. In this paper， the fiber optic spectroscopy was used to analyze 100 Jujube at different temperatures. The partial least squares （PLS） temperature quantitative model of Jujube was established for SNV pretreatment method. It was found that the prediction ability of Jujube model at 23℃ was higher， and the correlation coefficient （R） was 0.85367.The correction standard deviation （RMSEC） was 0.62 and the prediction standard deviation （RMSEP） was 2.62.It can be seen from the experimental results that the optical fiber spectroscopy technique is feasible to predict the temperature quantitative model of Jujube.

Key words： Junjujube; Temperature; Partial least squares method; Optical fiber spectroscopy

駿棗是南疆主要外售的農(nóng)產(chǎn)品[1]。水分、糖分含量是評價駿棗品質(zhì)的重要指標(biāo)，駿棗水分的無損檢測是現(xiàn)階段研究的熱點。溫度的變化會影響光譜的變化，溫度升高，使水分子躍遷的概率增加，影響氫鍵結(jié)合，導(dǎo)致光譜發(fā)生變化，從而增加光譜分析的難度[2]。

王亞運[2]以駿棗為研究對象，分析了不同溫度的駿棗對近紅外光譜無損檢測的影響，建立了駿棗溫度近紅外數(shù)據(jù)庫。張春嶺[3]等研究了溫度對發(fā)酵過程中總糖、還原糖、可溶性固形物等營養(yǎng)成分的影響，結(jié)果表明，25℃條件下發(fā)酵得到的低糖紅棗粉品質(zhì)較好。孫彥華[4]等利用溫度修正理論從近紅外光譜分析的本質(zhì)上進(jìn)行了溫度修正，分析了溫度對模型預(yù)測結(jié)果的影響以及溫度與不同溫度下的光譜數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。Yuta Kumagai[5]等研究了溫度對氘水中與金屬陽離子配對的水合電子吸收光譜的影響，結(jié)果表明，隨著溫度的升高，溶劑化電子的吸收帶向更大的波長。D. Cozzolino[6]等研究了溫度變化對葡萄酒的可見和近紅外光譜的影響，結(jié)果表明，在970nm和1400nm附近，2個品種的光譜存在差異，與OH鍵有關(guān)。此外，還觀察到溫度對紅酒可見光譜區(qū)域的影響，葡萄酒分析的掃描溫度應(yīng)在30～35℃。

本研究利用光纖光譜技術(shù)實現(xiàn)駿棗水分的快速無損檢測，建立了不同溫度下駿棗的水分定量檢測模型，旨在有效提高駿棗水分模型的預(yù)測精度，為南疆駿棗品質(zhì)的無損檢測提供參考。

1 材料與儀器

1.1 材料 試驗用駿棗樣本均來自新疆阿拉爾市農(nóng)貿(mào)交易市場，隨機(jī)選取無病害、無損傷、大小形態(tài)相近的的駿棗100個，編好號將樣品用密封袋自封后分別放置室內(nèi)2℃、23℃的溫度環(huán)境中12h，保證駿棗內(nèi)外溫度一致。

1.2 儀器設(shè)備 試驗使用的儀器主要包括光纖光譜檢測系統(tǒng)（美國海洋光學(xué)公司）;溫度測量儀器包括酒精溫度計和電子溫度計;電子天平（JA2003）;電熱鼓風(fēng)機(jī)（GZX-9140MBZ）。試驗采用SpectraSuite軟件采集光譜信息，使用MATLAB-R2018a軟件進(jìn)行光譜處理，用TQ Analyst軟件進(jìn)行建模分析。如圖1所示，光纖光譜檢測系統(tǒng)主要包括：USB-650紅潮（Red Tide）光譜儀（光學(xué)分辨率：2nm，有效像素值650，波長范圍：350～1000nm），光纖，ISP-REF 反射式積分球（帶光源），計算機(jī)，標(biāo)準(zhǔn)反射白板（STAN-SSH）。

2 試驗方法

2.1 光譜采集 采集南疆駿棗光譜前，先打開ISP-REF反射式積分球的光源，預(yù)熱15min，調(diào)整光纖光譜儀配置及其參數(shù)值，選擇反射測量，設(shè)置積分時間（CCD陣列的“曝光時間”）為100ms，光譜平均掃描次數(shù)為4次，平滑度取6，使用標(biāo)準(zhǔn)反射白板（STAN-SSH）進(jìn)行黑白校正。之后將駿棗樣品放在ISP-REF反射式積分球上，采集駿棗赤道部位的光譜，每隔120°采集1次，每個駿棗采集3次光譜，取其平均值作為駿棗的光譜數(shù)據(jù)。采集的23℃和2℃駿棗光譜數(shù)據(jù)如圖2、3所示。按序?qū)?nèi)外溫度為2℃的駿棗每取1個，采集駿棗光譜后按序靜放在室內(nèi)樣品臺上，當(dāng)駿棗內(nèi)外溫度達(dá)到23℃，相對濕度（25%～30%）時，采集23℃駿棗光譜，最后將紅棗稱重后放在電熱鼓風(fēng)箱中干燥，在1個大氣壓下（101.3kPa）下，溫度設(shè)定在65℃，干燥60h，直至重量的變化小于0.001g，之后稱重。

2.2 駿棗水分的測定 根據(jù)《食品安全國家標(biāo)準(zhǔn)食品中水分的測定》（GB 5009.3-2016），選用烘干減質(zhì)量法來確定駿棗樣品的水分含量[7-8]。

2.3 濃度殘差法對異常樣本剔除 駿棗樣品理化值的絕對誤差[Res（i）]是駿棗第[i]個樣本測定值[yi]與校正模型預(yù)測值[yi]之間的誤差[9]。濃度殘差法通常是用被檢驗樣品的理化值絕對誤差[Res（i）]的方差與整個標(biāo)樣集各樣本的絕對誤差方差的平均值的F檢驗來判別[10]。

[F=Res2（i）Res2=Res2i（ns-1）j≠ijRes2（j）]

臨界值概率為Fa（l，n-1），F(xiàn)的閾值范圍可設(shè)置為0.90～0.99，大于該閾值的可判斷為異常理化值樣本[11]。

2.4 光譜數(shù)據(jù)處理 用MATLAB軟件導(dǎo)入駿棗的光譜數(shù)據(jù)，并對其進(jìn)行處理，用濃度殘差法剔除光譜的異常值，將剔除后的數(shù)據(jù)導(dǎo)入TQ-Analyst軟件內(nèi)建立偏最小二乘法（Partial least squares，PLS）和主成分回歸法（Principal compont regression，PCR）的預(yù)測模型在建模之前對光譜數(shù)據(jù)采取不同預(yù)處理方法，有光程恒定（Constant），多元散射校正（Muitiplicative signal correction，MSC），標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換（Standard normal variate，SNV）等預(yù)處理方法。觀察建模后的相關(guān)系數(shù)（R）、校正標(biāo)準(zhǔn)偏差（RMSEC）、預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)偏差（RMSEP）等的數(shù)值作為模型評價依據(jù)[12-13]。

3 結(jié)果與分析

利用光纖光譜技術(shù)對不同溫度的駿棗進(jìn)行分析，結(jié)果見表1～2。由表1可知，對駿棗采用的偏最小二乘法（PLS）建模的相關(guān)系數(shù)R為0.83515，采用主成分回歸法（PCR）建模的相關(guān)系數(shù)為0.78635，說明選擇偏最小二乘法（PLS）建立的溫度模型預(yù)測能力更好。

從表2可以看出，在不選擇預(yù)處理方法時，2℃駿棗建模的相關(guān)系數(shù)為0.86327、23℃駿棗建模的相關(guān)系數(shù)為0.83515，說明2℃駿棗的溫度建模比23℃駿棗的溫度建模預(yù)測能力更好;在選擇預(yù)處理方法時，如SNV，2℃駿棗建模的相關(guān)系數(shù)為0.85017、23℃駿棗建模的相關(guān)系數(shù)為0.85367，23℃駿棗的溫度建模比2℃駿棗的溫度建模預(yù)測能力更好。

4 結(jié)論與討論

利用光纖光譜技術(shù)對不同溫度的駿棗進(jìn)行分析，通過選擇不同預(yù)處理方法建立PLS溫度定量模型，結(jié)果表明，駿棗在不同溫度下建立模型的相關(guān)系數(shù)在0.83515～0.86327，說明利用光纖光譜技術(shù)對駿棗溫度定量模型的預(yù)測是可行的。

通過選擇預(yù)處理方法為SNV建立的PLS溫度定量模型，可以看出，駿棗在23℃比2℃溫度下建立的模型預(yù)測能力較高。利用光纖光譜技術(shù)建立的南疆駿棗溫度定量模型對戶外水分檢測、清洗、儲存等環(huán)節(jié)的駿棗品質(zhì)無損檢測具有一定的參考價值。

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（責(zé)編：張宏民）