張正偉

(滄州市疾病預防控制中心，河北 滄州 061000)

引言

水果的產(chǎn)量和質(zhì)量直接影響到人民群眾的生活水平。我國是世界上最大的水果生產(chǎn)國和消費國，同時也是農(nóng)藥使用量最大的國家。由于我國農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)中農(nóng)藥使用不規(guī)范，所以農(nóng)產(chǎn)品中農(nóng)藥殘留量超標是一個普遍存在的問題。隨著人們對食品安全問題越來越關(guān)注，對水果中農(nóng)藥殘留的檢測技術(shù)也越來越受到人們的關(guān)注。農(nóng)殘檢測的手段很多，目前對水果中農(nóng)藥殘留檢測技術(shù)主要有理化分析法、近紅外光譜分析法和酶聯(lián)免疫吸附法等。為了降低檢測丟棄率，無損檢測是當前最常用的手段。水果表面的農(nóng)殘檢測涉及了化學、光學和信息處理等多學科的交叉問題，是對水果質(zhì)量安全進行有效控制的重要技術(shù)手段[1]。目前，水果表面農(nóng)藥殘留的無損檢測方法主要包括化學分析法、光譜吸收法和圖像處理法[2-4]。目前，水果表面農(nóng)藥殘留檢測多采用化學分析法，該方法操作簡單、價格低廉，但易受到樣本濃度和樣本破壞的影響，且容易造成檢測結(jié)果的誤判。光譜吸收法是通過肉眼觀察表面特征，但是在實際的應(yīng)用中，存在效率低、成本高和樣本損耗大等問題[5]。但是，這些方法都存在著檢測周期長、檢測精度不高和缺乏專一性等問題。因此，快速、準確地對水果表面農(nóng)藥殘留進行無損檢測具有十分重要的意義。光譜法是一種利用物質(zhì)光譜吸收特性來檢測化學物質(zhì)是否存在的方法，需要對水果表面進行采樣，具有樣品獲取困難、檢測精度低等缺點，且所需檢測時間長、儀器復雜；圖像處理法是利用光學原理來檢測水果表面農(nóng)藥殘留的方法，雖能在一定程度上減少樣品的破壞，但同時會造成光譜數(shù)據(jù)的損失[6]。以上幾種方法均存在一定的缺陷，在精準分析農(nóng)藥殘留的數(shù)據(jù)量過程中，難以滿足目前快速無損檢測水果表面農(nóng)藥殘留的檢測精度要求。因此，本文提出了一種基于最小二乘支持向量機(LS-SVM)和特征波長的水果表面農(nóng)藥殘留檢測方法[7]。本文的檢測方法中，主要是利用最小二乘支持向量機算法對水果表面的農(nóng)藥殘留進行分類，通過比較不同波長提取方法對農(nóng)藥殘留分類效果的影響，選擇最佳的波長提取方法。

1 水果表面農(nóng)藥殘留無損檢測方法

1.1 水果表面農(nóng)藥殘留高光譜圖像采集與處理 水果表面農(nóng)藥殘留檢測可通過對水果表面進行高光譜圖像采集，結(jié)合光譜吸收技術(shù)進行研究。光譜吸收技術(shù)是一種基于物質(zhì)在特定波段吸收特性的無損檢測技術(shù)，可以應(yīng)用于水果表面農(nóng)藥殘留的檢測。高光譜圖像采集硬件主要包括光學傳感器、圖像采集卡等，其中光學傳感器主要負責獲取高光譜圖像數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的存儲和傳輸；圖像采集卡負責將高光譜圖像數(shù)據(jù)傳輸至計算機[8-9]。為降低高光譜譜圖噪聲和提高高光譜譜圖信噪比，采用基于灰度共生矩陣和最小二乘支持向量機的水果表面農(nóng)藥殘留高光譜譜圖預處理方法。在高光譜圖像采集的過程中，使用的是高光譜成像平臺，光源首選鹵素燈，與被測樣品之間呈現(xiàn)45°的夾角。采集設(shè)備示意圖(圖1)。

圖1 圖像采集設(shè)備示意圖

在以上的設(shè)備下，選擇SpectraVIEW軟件進行采集。采集過程中，需要設(shè)計系統(tǒng)物距和圖像拍攝過程中的曝光時間。在以上的設(shè)備中，主要的光源為鹵素燈，除去鹵素燈外，環(huán)境中無任何光照。該設(shè)備能夠排除外界環(huán)境明暗變化對于檢測結(jié)果的影響[10-11]。但是鹵素燈自身的電源穩(wěn)定性和照明過程中的波段差異性會發(fā)生一定的變化，這會使圖像中存在大量的噪聲。為保證高光譜圖像的真實性，需要根據(jù)設(shè)備的不同，對圖像進行去噪處理。在上述設(shè)備中放置標準白板，并對白板進行高光譜圖像的拍攝。改變設(shè)備內(nèi)的光線，得到純黑背景高光譜圖像。首先將高光譜圖像進行灰度轉(zhuǎn)換，利用標準白板高光譜圖像和暗背景圖像作為標定圖像，對獲取到的水果表面農(nóng)殘高光譜圖像進行校正：

上式中，S表示樣品的原始高光譜數(shù)據(jù)，W表示標準白板高光譜圖像，D表示暗背景圖。基于高光譜圖像采集的水果表面農(nóng)藥殘留檢測方法包括基于連續(xù)投影算法和遺傳算法的特征波長選擇方法。實現(xiàn)了對水果表面農(nóng)藥殘留的定量分析[12-13]。為提高高光譜圖像信噪比，采用高斯濾波器對原始高光譜圖像進行去噪處理，完成高光譜圖像的采集和處理。

1.2 選擇特征波長 為提高水果表面農(nóng)藥殘留檢測模型的預測精度，選擇合適的特征波長進行光譜預處理至關(guān)重要。由于水果表面農(nóng)藥殘留特征波長在可見光波段，本文的波長選擇方法主要是連續(xù)投影算法(SPA)[14]。連續(xù)投影算法算法通過隨機產(chǎn)生的基因序列編碼不同的染色體，并利用遺傳算法對種群進行優(yōu)化，從而實現(xiàn)染色體空間上的最優(yōu)分配，以達到全局尋優(yōu)。本文設(shè)定最大特征波長為15。對于一般的農(nóng)產(chǎn)品樣品來說，其均方根誤差大小與特征波長數(shù)之間的關(guān)系(圖2)。

圖2 均方根誤差大小與特征波長數(shù)之間的數(shù)量關(guān)系

(2)

上式中，Pcm表示主成分圖像，排序為m，Ii為第i波段樣本濃度，αi表示第i波段圖像的權(quán)重系數(shù)，n為圖像數(shù)量。在以上計算中，選擇合適的主成分圖像，能夠得到高光譜數(shù)據(jù)特征波長。

1.3 基于最小二乘支持向量機建立檢測模型 根據(jù)LS-SVM算法中的核函數(shù)可以將其分為兩種，即線性核函數(shù)和非線性核函數(shù)。對于水果農(nóng)殘的檢測來說，隨著樣本集規(guī)模的增大，一般情況下，傳統(tǒng)的模型中檢測精度會逐漸下降[15]。由于水果表面農(nóng)藥殘留光譜吸收隨時間變化較小，故可通過時間積分獲取水果表面的高光譜圖像，從而對其進行定量分析。但是由于其參數(shù)較多且難以確定，所以本文采用線性核函數(shù)進行建模。模型檢測流程(圖3)。

圖3 最小二乘支持向量機檢測模型流程

在以上流程下，通過LS-VSM模型，能夠獲取到水果表面農(nóng)藥濃度的檢測。至此完成基于最小二乘支持向量機和特征波長的水果表面農(nóng)藥殘留無損檢測方法的設(shè)計。

2 方法性能測試

2.1 實驗設(shè)計 為驗證本文方法的有效性，在本章對設(shè)計的農(nóng)藥殘留無損檢測方法進行性能驗證。在實驗中選擇的設(shè)備以及試劑情況(表1)。

表1 實驗設(shè)備以及試劑

在以上的實驗準備下，以農(nóng)藥噻蟲啉、噠螨靈為研究對象，將實驗所選擇的1 000份水果樣品洗滌、風干，并將其隨機分成4組，每組250份，從每組中選擇100個樣本，共400份樣本作為訓練集，其余則為測試集。本文選擇PCA特征以及SPA特征提取出不同農(nóng)藥的全光譜數(shù)據(jù)特征波長，對應(yīng)情況(表2)。

表2 不同濃度、不同農(nóng)藥下的特征波長

在以上的實驗準備下，分別使用本文設(shè)計的基于最小二乘支持向量機和特征波長的水果表面農(nóng)藥殘留無損檢測方法和基于化學分析的檢測方法共同進行測試，并將得到的結(jié)果進行對比和分析。

2.2 實驗結(jié)果對比與分析 在以上的實驗環(huán)境下，分別將提取到的PCA特征波長、SPA特征波長作為輸入數(shù)據(jù)，利用不同的檢測方法對樣本進行水果表面農(nóng)藥殘留無損檢測。不同無損檢測方法下，針對噻蟲啉農(nóng)藥，不同特征波長的檢測結(jié)果與真實結(jié)果(圖4)。

圖4 不同檢測方法結(jié)果與實際情況對比

按照相同的方法，使用不同的檢測方法對農(nóng)藥噠螨靈殘留進行檢測，得到的結(jié)果(圖5)。

圖5 不同檢測方法結(jié)果與實際情況對比

從以上的檢測結(jié)果中可以看出，在兩種不同的農(nóng)藥檢測下，基于不同的特征波長，本文設(shè)計的基于最小二乘支持向量機和特征波長的殘留檢測方法得到的檢測結(jié)果與實驗設(shè)計時樣品的實際殘留濃度最相近，經(jīng)過統(tǒng)計，得到的不同方法的結(jié)果(表3)：

表3 檢測結(jié)果對比

從上表中可以直觀的看出，本文設(shè)計的基于最小二乘支持向量機和特征波長的水果表面農(nóng)藥殘留無損檢測方法在實際應(yīng)用中具有較高的可靠性，為果蔬農(nóng)藥殘留檢測提供了一種新方法。

3 結(jié)束語

水果表面農(nóng)藥殘留的快速無損檢測方法研究，對于果蔬生產(chǎn)、銷售和人體健康具有重要意義。本文采用遺傳算法對特征波長進行選擇。今后的研究工作可以進一步開展以下方面：利用現(xiàn)代信息技術(shù)實現(xiàn)水果表面農(nóng)藥殘留檢測，從原理上突破現(xiàn)有檢測方法的局限性，開發(fā)快速無損的水果表面農(nóng)藥殘留檢測儀器，以滿足現(xiàn)代社會對高質(zhì)量水果產(chǎn)品需求的迫切需要。除此之外，要進一步研究利用多傳感器信息融合技術(shù)實現(xiàn)水果表面農(nóng)藥殘留快速無損檢測。