趙桂云 宋白玉 孫健 陳寅 范亞君

傳統(tǒng)的水果和食品品質(zhì)檢測技術有很多，但大多需要對檢測樣品進行切片或者提取一部分樣本進行實驗觀察，這樣雖然可以達到一定的檢測效果，但是會破壞檢測對象的外形和內(nèi)在結構，且檢測的只是部分食品，不能代表整個食品的成分和其他性狀分布情況。近紅外區(qū)域屬于人們最早發(fā)現(xiàn)的非可見光區(qū)域，近紅外光是一種處于可見光和中紅外光之間的電磁波，距今已經(jīng)有200多年的發(fā)展歷史。目前，近紅外光譜技術在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測中已經(jīng)實現(xiàn)了廣泛應用，能夠有效彌補傳統(tǒng)食品檢測技術的不足，實現(xiàn)對食品全面、系統(tǒng)地檢測，為相關食品的品質(zhì)鑒定打好基礎?；诖耍疚年U述了這一技術的基本原理及優(yōu)勢，并通過實驗來分析近紅外光譜技術在草莓內(nèi)部品質(zhì)檢測中的具體應用。

一、近紅外光譜技術概述

1.近紅外光譜技術的基本原理。近紅外光譜通常在材料吸收光能以促進分子振動從基態(tài)轉變到更高能級時進行，其記錄了分子化學鍵基頻振動的倍頻和頻率組合信息，以含氫基團的倍頻和頻率重疊為主，測量對象一般是氫族X-H族振動的倍頻和組合頻率吸收。不同基團在近紅外區(qū)的吸收位置不同，基團的數(shù)量、基團的性質(zhì)以及氫鍵的存在都會影響光譜峰的位置和強度，因此，近紅外光譜和化學計量學方法的結合可以確定與化學樣品有關的一些性質(zhì)，如濃度、酸度等。

2.近紅外光譜技術的應用優(yōu)勢。近紅外光譜技術是通過對樣品不同有機組分在紅外光譜區(qū)域的最強吸收波長差異，以及吸收的強度和有機成分呈線性關系作定量分析，再對樣品的組分含量與其近紅外光譜特征開展回歸分析，構建定標模型，從而對含有同一種有機組分的樣品作定量評估。其應用優(yōu)勢主要表現(xiàn)在以下幾個方面：第一，不需要預先進行樣品處理和預處理，所以不會破壞樣品本身的形態(tài)和內(nèi)部組織。第二，近紅外光譜圖可以提供大量信息，還能同時對多種成分進行分析，對樣品品質(zhì)進行多方位評價。第三，與一般檢測技術相比，近紅外光譜檢測技術的分析速度更快，對一般樣品的品質(zhì)檢測一般在1分鐘之內(nèi)就能完成，可以實現(xiàn)在線分析并得出結果。第四，不需要使用有機溶劑，也沒有污染物產(chǎn)生，對樣品不會造成污染，且近紅外光光子能量弱，不會造成人體損傷，是一種綠色健康的檢測技術。第五，對于測試人員的要求不高，操作簡單方便，一學就會，對于固態(tài)、液態(tài)以及膠狀等樣品都可以直接進行檢測，且應用成本不高。

二、近紅外光譜技術在

草莓品質(zhì)檢測中的具體應用

草莓感官品質(zhì)無損檢測技術是一種基于近紅外光譜的草莓感官品質(zhì)評價方法，評價結果客觀，不受審核者的主觀影響。具體實驗程序包括：獲取草莓樣品并分組；創(chuàng)建一個模糊數(shù)學評估系統(tǒng)，評估第一組樣品的感官品質(zhì)；對第一組樣品進行理化檢驗；審查關鍵指標；開發(fā)用于感官質(zhì)量水平的Fisher判別模型；對第二組樣品進行近紅外光譜分析，獲得近紅外光譜數(shù)據(jù)；確定第二組樣品的顯著性；開發(fā)基于近紅外光譜的關鍵參數(shù)定量預測模型；采用基于近紅外光譜的草莓感官品質(zhì)評價模型，對草莓感官品質(zhì)進行評價。

1.草莓糖含量檢測。在高品質(zhì)的草莓中，糖的含量決定了其甜味和口感，所以糖含量是檢測草莓質(zhì)量的一個重要指標。水果的含糖量一般通過糖度計來檢測，但卻需要很多時間，而且糖度計必須放入水果中，這會破壞水果的結構，而且糖度分布不一定一致，因此這種方法不能檢測水果中的所有糖分。采用近紅外光譜技術對草莓進行輻照，在200-1100nm波長范圍內(nèi)，采用偏最小二乘法（PLS）建立糖含量分析模型，不但預測精度和評估精度較高，而且檢測誤差也小。

2.草莓酸度檢測。草莓種子中含有許多有機酸、無機酸和酸式鹽等化合物，如檸檬酸和酒石酸。酸度會直接影響草莓的品質(zhì)，因此是檢驗草莓品質(zhì)的重要指標之一。草莓中酸性化合物的含量會隨著果實的發(fā)育而發(fā)生改變，因此在利用近紅外光譜檢測技術的基礎上，利用偏最小二乘法（PLS）建立酸度分析模型，可以檢測草莓的酸度，以確定草莓的口感。

3.草莓硬度檢測。硬度是判斷果實成熟度和采摘時間的重要指標，也是衡量草莓等果實品質(zhì)和貯藏的重要指標。采用近紅外光譜技術來檢測草莓的硬度，可以獲得理想的檢測結果。在PLS法（偏最小二乘法）改進的基礎上，可以建立草莓硬度檢測模型，檢測精度高，技術可行性強。同時，使用近紅外光譜檢測技術，可以真正實現(xiàn)無接觸的檢測目標，大大提升對于草莓品質(zhì)的檢測效率。

4.草莓可溶性固形物檢測。草莓中的可溶性固形物含量是評價草莓成熟度、內(nèi)在品質(zhì)和加工特性的重要指標，包括糖、酸、維生素等物質(zhì)。利用近紅外漫反射光譜技術（NIDRS）建立草莓中可溶性固形物含量的檢測模型，可以獲得較好的預測結果?？紤]到草莓是一種不易存放和運輸?shù)乃瑢ζ淇扇苄怨绦挝锖窟M行檢測是為了更好地判斷草莓的成熟程度、確定草莓的口感，而應用近紅外光譜技術可以實現(xiàn)對草莓的無損檢測，避免對草莓個體產(chǎn)生損傷，檢測后的草莓依然完好無損，可以繼續(xù)售賣。在對草莓產(chǎn)品的深加工中，也可以應用近紅外光譜技術對其可溶性固形物含量進行檢測，確定不同的加工方式對于草莓中可溶性固形物的破壞程度，進而找到草莓中可溶性固形物的有效保留加工方式，最大限度地保留草莓的營養(yǎng)成分和口感，更好地滿足消費者需求。

三、基于近紅外光譜特征譜區(qū)優(yōu)選方法的草莓內(nèi)部品質(zhì)檢測結果分析

1.材料與方法。選擇所在地區(qū)的90個奶油草莓作為實驗樣本，這些樣本來自于草莓種植園的多個大棚內(nèi)，再選取其他產(chǎn)地的奶油草莓130個，對于這些樣品草莓進行大小、熟度以及果色等品質(zhì)檢測。將樣本草莓分別取出一些，放置在測量杯中，實驗使用的是德國MPA型號的近紅外光譜儀，實驗中保持溫度恒定，再對樣本草莓進行近紅外光譜掃描。在各個草莓樣品赤道上均勻選取三個點進行掃描，具體掃描范圍為4000-125000cm-1，分辨率為8cm-1。掃描完成后，通過OPUS化學計量學分析軟件來對掃描中獲取的光譜進行處理。

2.結果與分析。草莓的成分比較復雜，但大部分化學組分的區(qū)別并不明顯，相應的近紅外光譜用肉眼觀察起來也沒有太大差別，所以無法直接從譜圖中對不同草莓樣品的差異進行準確識別。從樣品檢測中得到的近紅外光譜圖來看，因為樣品草莓不均勻、儀器噪音以及光散熱等因素的干擾，所以需要對原始近紅外光譜圖進行干擾消除的預處理，這樣才能確保預測的精度以及準確性。本研究中主要使用線性補償差減法、矢量歸一化等處理方法對近紅外光譜圖進行預處理，最后得到理想的光譜圖進行建模。

（1）聚類分析。先對不同樣品草莓的近紅外光譜圖完成預處理，再通過二階導數(shù)以及點數(shù)條件預處理等，對完成處理后的草莓近紅外光譜實施聚類，然后采取因子化法來進行分析，因子數(shù)為6，將第二主成分PC2作為X軸，第三成分PC4作為Y軸，第四成分PC3為Z軸，再對3D形式的得分圖進行聚類分析，具體如圖1所示。

由圖1可見，通過應用因子化分析的聚類分析法，能夠將樣本草莓的近紅外光譜劃分為兩類，其中綠色表示一個區(qū)域的草莓樣品光譜圖，紅色表示另一區(qū)域的草莓樣品光譜圖。光譜的距離讓譜圖相似度得以明確，光譜距離增加，其對應的譜圖差別也不斷增大。由此可見，所在地區(qū)的草莓和其他地區(qū)的草莓成分差異較大，這里的區(qū)分度越高，表示其準確度越大。根據(jù)聚類分析，所在地區(qū)90個樣品草莓和其他地區(qū)樣品草莓的區(qū)分度較高，達到100%，測試準確率達到97%以上。

（2）合格性測試。對于各個波長吸收值的平均以及標準偏差進行計算，平均值加標注偏差影響著光譜范圍的置信范圍，先對特定產(chǎn)品可接受光譜波長進行確定，再對被測試樣品草莓的光譜圖在普區(qū)內(nèi)的位置進行檢查，判斷其是否在置信范圍內(nèi)。如果超出這個范圍，則表示被測試草莓樣品和參考樣品不是同一類；如果小于等于這個范圍，則表示它們是一類的。針對各個波長計算樣品和參考樣品平均值偏差進行計算，對于相關波長的均值絕對偏差進行加權處理，得出相對的偏差結果，也就是置信吸收，這種測試對于特定產(chǎn)品品質(zhì)的把控至關重要。

（3）主成分分析。具體的草莓成分表征能夠在一定程度上反映草莓的品質(zhì)、性狀、營養(yǎng)成分等，也能夠反映出草莓加工產(chǎn)品的營養(yǎng)損失、原料配比、工藝合理性等，因此對于草莓這類水果而言，成分是其最基本的分析要素。通過近紅外光譜技術對草莓成分進行分析，蛋白質(zhì)是研究較多的部分，也是相關產(chǎn)品品質(zhì)控制的一個重要因素；其次是水，這也是成分分析中的關鍵部分，對于一些干性物料而言是必要的儲存控制因素和價值影響因素；此外，還有脂肪、糖、維生素等成分測定，是為了讓產(chǎn)品和消費者的需求達到一致，更好地滿足消費者對于產(chǎn)品口感、感官、營養(yǎng)等的需求。通過近紅外光譜技術對草莓成分進行測定從而呈現(xiàn)草莓的營養(yǎng)情況，實現(xiàn)對草莓品質(zhì)的有效判斷，掌握草莓的熟度、甜度、硬度等特征，讓消費者在購買前就對產(chǎn)品有一定的了解，從而更好地判斷是不是自己想要的產(chǎn)品、相關產(chǎn)品性能是否達到自己的預期要求。

綜上所述，傳統(tǒng)的草莓等水果檢測方法耗時長、成本高、效率低，使用近紅外光譜檢測技術對草莓內(nèi)部品質(zhì)進行檢測則能夠解決上述問題。目前，近紅外光譜檢測技術在草莓檢測中的應用范疇較廣，能夠在無損的前提下，實現(xiàn)對于草莓的硬度、甜度、酸度、固形物等的準確檢測，還能對比不同地區(qū)草莓品質(zhì)的差異，得出最理想的草莓種植地，為開展草莓內(nèi)部品質(zhì)的快速檢測提供有效的技術和方法支持。

基金項目：2020年江蘇農(nóng)林職業(yè)技術學院校企合作項目“基于近紅外和阻抗譜信息融合的草莓品質(zhì)無損檢測技術研究”（2020kj034）。

作者簡介：趙桂云（1983-），女，山東齊河人，講師，碩士研究生，研究方向為農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)。