張欣欣，李尚科，李 跑，*，單 楊，蔣立文，劉 霞

（1 湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)食品科學(xué)技術(shù)學(xué)院 食品科學(xué)與生物技術(shù)湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 長沙 410128 2 湖南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院 湖南省農(nóng)產(chǎn)品加工研究所 長沙 410125）

我國是水果生產(chǎn)和消費(fèi)大國，水果品質(zhì)的檢測是水果消費(fèi)過程中的重要一環(huán)。利用水果組織的光學(xué)性質(zhì)進(jìn)行快速、無損檢測是近年來的檢測趨勢。近紅外光（NIR）是一種電磁波，波長范圍780～2 500 nm，待測物中的含氫基團(tuán)如C-H、OH、S-H、N-H 等利用近紅外電磁波的波粒二象性發(fā)生倍頻與合頻振動，引起分子變化或伴隨能級的躍遷，從而獲得待測物的NIR 光譜圖[1-2]。現(xiàn)階段該技術(shù)被廣泛應(yīng)用于果蔬[3]、糧食[4]、肉禽[5]、水產(chǎn)[6]及其副產(chǎn)品[7-9]的定性、定量分析。基于NIR 光譜技術(shù)的果蔬內(nèi)部品質(zhì)無損檢測技術(shù)，是利用果蔬產(chǎn)品的皮、葉、肉、核等對NIR 的反射、透射、散射、吸收等特點(diǎn)，反映果蔬內(nèi)部品質(zhì)的一種無損檢測方法[10]。該項(xiàng)技術(shù)自美國農(nóng)業(yè)部1985年提出以來，經(jīng)過30 多年的發(fā)展，現(xiàn)已廣泛用于各類果蔬及農(nóng)副產(chǎn)品的檢測[11-12]。NIR 光譜技術(shù)根據(jù)采集方式分為漫反射、透射與漫透射，其中基于積分球的漫反射光譜是最常用的測定模式。NIR 光譜技術(shù)具有無需樣品預(yù)處理，速度快，效率高，重現(xiàn)性好等優(yōu)點(diǎn)[13]，同時(shí)也存在譜帶較寬，吸收峰重疊嚴(yán)重，信噪比低等局限性[14]。光譜采集點(diǎn)[15]、樣品自身性質(zhì)[16-17]等都有可能引起NIR 光譜的低信噪比，需采用化學(xué)計(jì)量學(xué)方法對原始光譜進(jìn)行預(yù)處理，消除干擾，挖掘有效信息。主成分分析法（Principal component analysis，PCA） 是一種常見的聚類分析方法，可以衡量不同數(shù)據(jù)源間的相似性以及把數(shù)據(jù)源分到不同的類別中。

NIR 需穿透果皮才能檢測水果內(nèi)部品質(zhì)，然而，由于果皮有一定的厚度，表面有許多角質(zhì)層和氣孔[18]，與果肉有不同的光學(xué)性質(zhì)，因此果皮對NIR 可能存在干擾。少量研究者考察了帶皮水果的NIR 光學(xué)效應(yīng)。如Saeys 等[18]在350～2 200 nm的Vis-NIR 范圍對蘋果皮和蘋果肉的光學(xué)性質(zhì)進(jìn)行探究，發(fā)現(xiàn)隨著波長的增加，蘋果的散射系數(shù)會直線下降，其中果皮的散射是果肉散射的3 倍，因此果皮與果肉的光學(xué)性質(zhì)有較大差別。Fraser 等[19]研究了NIR 在穿透柑橘過程中的衰減程度，用NIR 光譜儀穿刺法測定柑橘內(nèi)部光的分布，初步證明NIR 能有效穿透柑橘果皮，而且發(fā)現(xiàn)光開始照射的厚皮部分的衰減程度很強(qiáng)，說明柑橘果皮有較強(qiáng)的干擾；比較而言，光在果肉部分的衰減程度較緩；在照射的遠(yuǎn)端果皮部分穿透力迅速下降，說明水果果皮對試驗(yàn)結(jié)果會有影響。石舒寧等[20]考察了不同厚度的蘋果果皮（0.01～0.05 cm）和柑橘果皮（0.2～0.6 cm）對光的透射率、穿透深度、漫反射率和內(nèi)部吸收率等光傳輸特性的影響，發(fā)現(xiàn)果皮越薄，透射率和穿透深度越大。當(dāng)采用漫反射的檢測方式時(shí)，在徑向距離0.2～1.2 cm 之間，果皮厚度與漫反射率成正比，在1.2～4.0 cm 之間，果皮厚度與漫反射率成反比。柑橘類水果果皮厚度跨度較大（0.2～3.0 cm），對光的影響可能更復(fù)雜。

雖然有學(xué)者比較了不同薄厚皮水果的果皮的光學(xué)性能，探索了NIR 在水果中的穿透歷程，但是操作較為復(fù)雜，尚缺乏NIR 特別是漫反射光對果皮的穿透能力研究。NIR 對果皮的穿透能力研究是NIR 技術(shù)用于水果內(nèi)部品質(zhì)無損檢測的先決條件。本試驗(yàn)選擇9 種厚度的水果果皮（其中6 種屬于柑橘類水果），通過包裹與果肉信息不同的物質(zhì)探究NIR 漫反射光譜對水果果皮的穿透性，并采用PCA 對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，為后續(xù)基于NIR 光譜技術(shù)快速、無損分析水果內(nèi)部品質(zhì)提供依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

從本地超市購買試驗(yàn)所需的梨子、獼猴桃、蘋果、蜜桔、砂糖橘、沃柑、甜橙、胡柚、沙田柚，樣品按照果皮厚度由薄到厚排列，擦拭表面塵土，保持果皮干凈完整，將樣品置于室溫下保存12 h，使樣品溫度與室溫基本一致。

1.2 儀器與設(shè)備

NIR 光譜的采集：傅里葉變換NIR 光譜儀AntarisII，美國賽默飛世爾，采用積分球漫反射模式采集完整光譜。

聚類分析：MATLAB R2010b 軟件，美國邁斯沃克。

1.3 試驗(yàn)方法

1.3.1 光譜采集 本試驗(yàn)設(shè)置的NIR 波數(shù)范圍為10 000～4 000 cm-1，最小間隔為4 cm-1，共采集1 557 個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。每個(gè)樣品測量3 次，取3 條光譜的平均值作為該樣本的原始光譜，為了證明NIR能穿透果皮采集到果皮后面的信息，將每種樣品的光譜采集分為果皮、完整果實(shí)、果皮包裹塑料瓶蓋、果皮包裹金屬板4 類，考察NIR 能否透過果皮采集到塑料和金板的信息，總計(jì)獲取10 條光譜。圖1、圖2為9 種水果的4 類NIR 光譜采集過程示意圖。

圖1 梨子、獼猴桃、蘋果、砂糖橘的NIR 光譜采集Fig.1 NIR spectra collection of pear，kiwi fruit，apple and 'Shatangju' mandarin

圖2 沃柑、蜜桔、甜橙、胡柚、沙田柚的NIR 光譜采集Fig.2 NIR spectra collection of fertile orange，mandarin，sweet orang，Hu You and Shatian pomelo

1.3.2 數(shù)據(jù)處理 由于儀器與環(huán)境的干擾，光譜易出現(xiàn)噪音及基線漂移，為挖掘有效信息，提高信噪比，對不同的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，需采用化學(xué)計(jì)量學(xué)對光譜進(jìn)行預(yù)處理，本試驗(yàn)采用PCA 對水果果皮樣品數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 NIR 光對薄皮水果果皮的穿透能力

為了探究漫反射光譜能否穿透薄皮水果果皮采集到塑料及金板的信息，以梨子、獼猴桃和蘋果為對象，圖3a，3c，3e 為梨子、獼猴桃和蘋果的NIR 原始光譜圖，從圖中可發(fā)現(xiàn)完整果實(shí)、果皮、果皮加塑料和果皮加金板的NIR 光譜曲線在10 000 cm-1至7 000 cm-1內(nèi)存在較大的差異?？赡苁荖IR 漫反射光譜成功穿透梨子、獼猴桃、蘋果等薄皮水果采集到完整果實(shí)中果肉以及果皮上的塑料和金板信息所致。為了更直觀地體現(xiàn)原始光譜中所攜帶的信息，采取PCA 法對3 種水果的原始光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，圖3b，3d，3f 為3 種水果的聚類分析結(jié)果。由圖可見，梨子與獼猴桃的聚類分析結(jié)果得到完美的區(qū)分，蘋果的NIR 光譜譜線分布情況與梨子、獼猴桃等薄皮水果情況相似，進(jìn)行聚類分析后所呈現(xiàn)的結(jié)果也能實(shí)現(xiàn)完美區(qū)分。3 種水果的完整果實(shí)、果皮、果皮加塑料和果皮加金板4 類置信橢圓沒有重疊之處，說明漫反射光能成功穿透梨子、獼猴桃以及蘋果的果皮，采集到果肉信息。

圖3 NIR 漫反射光譜技術(shù)對梨子（a，b），獼猴桃（c，d）和蘋果（e，f）果皮的穿透試驗(yàn)Fig.3 Penetration test of pear （a，b），kiwi fruit （c，d） and apple （e，f） peel by NIR diffuse reflectance spectroscopy

2.2 NIR 對中厚果皮水果果皮的穿透能力

為了探究漫反射光譜能否穿透中厚皮水果果皮采集到塑料及金板的信息，以果皮厚度不一的砂糖橘、沃柑、蜜桔、甜橙為對象，將所采集到的光譜數(shù)據(jù)繪制成NIR 光譜圖，圖4為上述4 種水果的NIR 原始光譜圖以及聚類分析圖。由圖4a，4c，4e，4g 代表的原始光譜圖可知，隨著水果果皮厚度的逐漸增加，果皮對光譜的干擾逐漸加大，相較于薄皮水果的NIR 光譜譜線，中厚皮水果的光譜譜線在被測波數(shù)范圍內(nèi)呈現(xiàn)出相似或相同的趨勢，所對應(yīng)的波峰、波谷存在少量的差異，可能是一定的背景干擾，導(dǎo)致了基線漂移現(xiàn)象的產(chǎn)生。為了挖掘隱藏在柑橘皮干擾中的隱藏信息，利用PCA 對其進(jìn)行聚類分析，結(jié)果如圖4b，4d，4f，4h 所示，從圖中可發(fā)現(xiàn)，砂糖橘的NIR 原始光譜譜線無法直接觀測到的信息，通過PCA 處理后，完整砂糖橘、砂糖橘皮、砂糖橘皮加塑料以及砂糖橘加金板的光譜數(shù)據(jù)均得到良好的區(qū)分，砂糖橘皮與完整砂糖橘的有效區(qū)分也間接說明在一定程度上NIR 光譜所采集的完整砂糖橘信息與砂糖橘皮的信息存在差異，完整砂糖橘的NIR 光譜中包含有除砂糖橘皮以外的信息。同樣的，從圖4d，4f，4h 中可以看出沃柑、蜜桔、甜橙的聚類分析結(jié)果仍可以得到較好的區(qū)分，說明漫反射光在采集這3 種柑橘水果的光譜信息時(shí)，仍可穿透果皮采集到內(nèi)部屬性信息。

圖4 NIR 漫反射光譜技術(shù)對砂糖橘（a，b）、沃柑（c，d）、蜜桔（e，f）和甜橙（g，h）的果皮穿透試驗(yàn)Fig.4 Penetration test of Shatangju mandarin （a，b），fertile orange （c，d），mandarin （e，f） and sweet orange （g，h） peel by NIR diffuse reflectance spectroscopy

2.3 NIR 對厚果皮水果果皮的穿透能力

為了探究漫反射光譜能否穿透厚皮水果果皮采集到塑料及金板的信息，以果皮厚度超過0.5 cm 的胡柚、沙田柚為試驗(yàn)對象，進(jìn)行果皮穿透能力考察。圖5為胡柚和沙田柚的NIR 原始光譜圖及其聚類分析結(jié)果。圖5a 中胡柚的NIR 光譜譜線雖然與中厚度果皮的柑橘水果的光譜圖類似，即4 類光譜譜線走勢一致甚至接近重疊，通過PCA處理后可發(fā)現(xiàn)圖5b 中4 類置信橢圓完全交織在一起，這說明在采集胡柚的光譜信息中，所測得的信息絕大部分來自于果皮，漫反射光并未穿透果皮采集到塑料及金板的信息。隨著水果果皮厚度逐漸增加，從胡柚的聚類分析結(jié)果來看，漫反射光已無法穿透胡柚果皮，為了進(jìn)一步驗(yàn)證是否漫反射無法穿透厚皮柑橘水果，對果皮更厚的沙田柚同步進(jìn)行漫反射光穿透試驗(yàn)，圖5c，5d 為沙田柚的NIR 原始光譜圖以及聚類分析結(jié)果。由圖5可見，沙田柚的聚類分析結(jié)果顯示出并無區(qū)分的跡象，沙田柚、沙田柚皮、沙田柚加金板以及沙田柚加塑料4 者之間的置信橢圓重疊率極高，與胡柚聚類分析結(jié)果一致。這說明當(dāng)被測水果的果皮厚度超過2 cm 時(shí)，僅用漫反射光已無法穿透果皮。

圖5 NIR 漫反射光譜技術(shù)對胡柚（a，b）和沙田柚（c，d）的穿透試驗(yàn)Fig.5 Penetration test of Hu You （a，b） and Shatian pomelo （c，d） peel by NIR diffuse reflectance spectroscopy

3 結(jié)論

本試驗(yàn)考察了NIR 漫反射光穿透薄皮水果（梨、獼猴桃和蘋果）、中厚度果皮水果（砂糖橘、蜜桔、沃柑和甜橙）和厚果皮水果（胡柚和沙田柚）的果皮的能力以及穿透多厚果皮采集到內(nèi)部屬性信息的能力。為探究NIR 漫反射光能否穿透果皮采集到果皮后的信息，同時(shí)采集水果完整果實(shí)、果皮、果皮包裹塑料、果皮包裹金板的光譜，并結(jié)合PCA 方法對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析。結(jié)果表明：漫反射光對梨子、獼猴桃和蘋果這類薄皮水果的穿透性較好，可以獲取深層果肉的品質(zhì)信息。隨著果皮的逐漸增厚，果皮對光譜的干擾逐漸加大，原始光譜圖不能直觀看出光譜差異，經(jīng)PCA 預(yù)處理后，發(fā)現(xiàn)砂糖橘、蜜桔、沃柑和甜橙的4 類光譜可以完全區(qū)分開來，漫反射光可以穿透中厚度果皮的水果，而無法獲得胡柚以及沙田柚等較厚果皮（2 cm 以上）水果的內(nèi)部信息。