近紅外光譜儀應(yīng)用之水果品質(zhì)檢測(cè)
前言 隨著人們生活水平的提高,對(duì)水果品質(zhì)的要求也越來(lái)越高。水果的品質(zhì)不僅影響消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)意愿,也直接關(guān)系到水果種植戶和經(jīng)銷(xiāo)商的經(jīng)濟(jì)效益。傳統(tǒng)的水果品質(zhì)檢測(cè)方法多為有損檢測(cè),不僅耗時(shí)費(fèi)力,還會(huì)對(duì)水果造成破壞,無(wú)法滿足現(xiàn)代水果產(chǎn)業(yè)對(duì)快速、無(wú)損檢測(cè)的需求。近紅外光譜技術(shù)(NIR)憑借其快速、無(wú)損、多指標(biāo)同步檢測(cè)的優(yōu)勢(shì),成為水果品質(zhì)智能檢測(cè)的“利器”。通過(guò)光譜數(shù)據(jù)的建模分析,可***獲取糖度、酸度、水分、硬度等核心參數(shù),為水果分***、成熟度判斷、貨架期預(yù)測(cè)提供科學(xué)依據(jù),助力農(nóng)業(yè)提質(zhì)增效與產(chǎn)業(yè)智能化升***。
近紅外光譜儀是基于近紅外光譜區(qū)(780-2526nm)與有機(jī)分子中含氫官能團(tuán)(如C-H、O-H、N-H等)振動(dòng)的合頻以及各***倍頻的吸收特性來(lái)工作的。當(dāng)近紅外光照射到水果樣品時(shí),水果內(nèi)部的基本成分(如可溶性有機(jī)酸、水分、糖分等)會(huì)吸收特定波長(zhǎng)的近紅外光,形成獨(dú)特的光譜特征。通過(guò)分析這些光譜數(shù)據(jù),可以獲取水果內(nèi)部的品質(zhì)信息,如含糖量、酸度、水分含量等,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)水果品質(zhì)的無(wú)損檢測(cè)。 不同成分的光譜特征峰具有唯***性,例如: 糖度:與果肉中葡萄糖、果糖的O-H鍵吸收峰強(qiáng)度相關(guān); 酸度:受蘋(píng)果酸、檸檬酸等有機(jī)酸的C-O鍵振動(dòng)模式影響; 水分:與游離水和結(jié)合水的O-H伸縮振動(dòng)密切相關(guān)。 通過(guò)采集水果表面反射或透射的近紅外光譜,結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)算法(如偏***小二乘回歸PLS、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN等),可建立光譜數(shù)據(jù)與理化指標(biāo)的定標(biāo)模型,實(shí)現(xiàn)成分含量的快速反演。
無(wú)損檢測(cè):守護(hù)水果完整價(jià)值 近紅外光譜儀能夠在不破壞水果的情況下進(jìn)行品質(zhì)檢測(cè),保持了水果的完整性。這對(duì)于高品質(zhì)、高價(jià)值水果的檢測(cè)尤為重要,因?yàn)橛袚p檢測(cè)會(huì)降低水果的市場(chǎng)價(jià)值。此外,無(wú)損檢測(cè)避免了樣品制備過(guò)程中的復(fù)雜操作和可能引入的誤差,簡(jiǎn)化了檢測(cè)流程。 多參數(shù)同步檢測(cè): 構(gòu)建水果 "數(shù)字身份證" 近紅外光譜儀可以同時(shí)檢測(cè)水果的多個(gè)品質(zhì)指標(biāo)。例如,它能夠同時(shí)測(cè)量水果的糖度、酸度、水分含量、硬度等內(nèi)部品質(zhì)參數(shù)。這種多指標(biāo)檢測(cè)能力為全面評(píng)估水果品質(zhì)提供了豐富的數(shù)據(jù)支持,有助于更準(zhǔn)確地判斷水果的整體品質(zhì)。 高精度與穩(wěn)定性: 復(fù)雜場(chǎng)景下的可靠保障 近紅外光譜儀能夠提供精確且可靠的測(cè)量與控制效果,在復(fù)雜環(huán)境下亦能保持優(yōu)異性能,為果品表面曲率、光照條件、溫度波動(dòng)等因素易干擾檢測(cè)結(jié)果帶來(lái)卓越的解決方案,有效提升生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量,降低運(yùn)行成本。 極速檢測(cè): 從 "小時(shí)***" 到 "秒***" 的效率革命 近紅外光譜儀的檢測(cè)速度非常快,通常在幾秒鐘內(nèi)即可完成***次測(cè)量。從掃描出具光譜圖到結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)模型預(yù)測(cè)多種性質(zhì)和組成,幾分鐘內(nèi)就可以完成。這種快速檢測(cè)能力大大提高了檢測(cè)效率,適合大規(guī)模水果品質(zhì)檢測(cè)的應(yīng)用場(chǎng)景,如在水果分選線上實(shí)時(shí)檢測(cè)水果品質(zhì)。 全鏈路實(shí)時(shí)質(zhì)控: 秒***響應(yīng)與全流程***管控 近紅外光譜儀能夠?qū)崿F(xiàn)水果在生產(chǎn)線上的在線檢測(cè)。可以實(shí)時(shí)監(jiān)控水果品質(zhì)的變化,及時(shí)發(fā)現(xiàn)品質(zhì)問(wèn)題,毫秒***響應(yīng)并***剔除瑕疵品。數(shù)據(jù)同步至云端實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)監(jiān)控,適配工廠分***、倉(cāng)儲(chǔ)抽驗(yàn)、物流復(fù)檢等多環(huán)節(jié),以高精度、高效率突破傳統(tǒng)抽檢局限,降低人工成本,保障全流程品控穩(wěn)定性,助力企業(yè)降本增效與產(chǎn)品***致性提升。 綠色環(huán)保與可持續(xù)性 近紅外光譜儀是***種綠色分析技術(shù)。它不需要使用化學(xué)試劑,不會(huì)產(chǎn)生化學(xué)廢料,對(duì)環(huán)境無(wú)污染。這符合現(xiàn)代社會(huì)對(duì)環(huán)保和可持續(xù)發(fā)展的要求,有助于減少水果產(chǎn)業(yè)對(duì)環(huán)境的影響。
水果內(nèi)部品質(zhì)檢測(cè) 糖度、酸度等成分檢測(cè):近紅外光譜儀能夠快速、無(wú)損地檢測(cè)水果中的糖度、酸度、可溶性固形物含量等重要品質(zhì)指標(biāo)。 硬度檢測(cè):通過(guò)分析水果的近紅外光譜,可以間接評(píng)估水果的硬度。這對(duì)于判斷水果的成熟度和適宜的采摘時(shí)間具有重要意義。 水果成熟度預(yù)測(cè) 近紅外光譜技術(shù)可用于預(yù)測(cè)水果的成熟度,避免了傳統(tǒng)方法中對(duì)水果進(jìn)行破壞性采樣的弊端。 水果品種識(shí)別與分類(lèi) 近紅外光譜儀能夠識(shí)別不同品種水果的光譜特征差異,實(shí)現(xiàn)對(duì)水果品種的快速、準(zhǔn)確區(qū)分。這對(duì)于水果市場(chǎng)的品種管理和消費(fèi)者的選擇具有重要意義。 水果表面缺陷檢測(cè) 近紅外光譜儀結(jié)合其他技術(shù),可以用于檢測(cè)水果表面的缺陷,如病斑、機(jī)械損傷等。這有助于提高水果的外觀品質(zhì)和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。 水果新鮮度檢測(cè) 近紅外光譜儀可以檢測(cè)水果在儲(chǔ)存和運(yùn)輸過(guò)程中的品質(zhì)變化,如水分含量的減少、糖度的降低等,從而評(píng)估水果的新鮮度。這對(duì)于保證水果在到達(dá)消費(fèi)者手中時(shí)仍保持良好的品質(zhì)至關(guān)重要。 水果采摘與分選 在水果采摘和分選生產(chǎn)線上,近紅外光譜儀能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)水果品質(zhì)的實(shí)時(shí)在線檢測(cè),并根據(jù)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行自動(dòng)化分選。這不僅提高了分選效率,還減少了人工成本,確保了水果品質(zhì)的***致性。
使用近紅外光譜儀進(jìn)行水果品質(zhì)檢測(cè)時(shí),通常需要搭建***個(gè)包括光源、光纖、光譜儀和計(jì)算機(jī)等部件的檢測(cè)系統(tǒng)。 測(cè)量系統(tǒng)組成 光源:使用寬光譜光源,提供連續(xù)的光譜范圍,確保測(cè)量結(jié)果的準(zhǔn)確性。 光纖:使用1分2的反射光纖,用于傳輸光源信號(hào)及反射光信號(hào)。 光譜儀:根據(jù)需求光譜范圍、分辨率和靈敏度要求等選擇合適的光譜儀,采集反射光譜數(shù)據(jù),并進(jìn)行分析。 定制采樣附件:用于固定光纖探頭,滿足不同樣品的測(cè)量需求。 軟件算法:利用計(jì)算機(jī)控制光譜儀采集光譜數(shù)據(jù),并通過(guò)化學(xué)計(jì)量學(xué)軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理,以得到水果品質(zhì)的相關(guān)參數(shù)。 系統(tǒng)搭建示意 ***先將光源與光纖連接,確保光源發(fā)出的光能夠通過(guò)光纖傳輸?shù)焦庾V儀;然后,將水果樣品放置在測(cè)量位置,通過(guò)光纖將近紅外光照射到水果表面,并收集反射或透射的光信號(hào);***后,利用計(jì)算機(jī)控制光譜儀采集光譜數(shù)據(jù),并通過(guò)化學(xué)計(jì)量學(xué)軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理,以得到水果品質(zhì)的相關(guān)參數(shù)。 在使用過(guò)程中,需要注意保持設(shè)備的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性,定期對(duì)光譜儀進(jìn)行校準(zhǔn)和維護(hù),以確保檢測(cè)結(jié)果的可靠性。同時(shí),根據(jù)不同的水果種類(lèi)和檢測(cè)需求,可能需要優(yōu)化測(cè)量參數(shù)和化學(xué)計(jì)量學(xué)模型,以提高檢測(cè)精度和適應(yīng)性。 圖1 水果反射率測(cè)量搭建示意圖 表1 推薦配置 近紅外光譜儀的技術(shù)優(yōu)勢(shì),正推動(dòng)水果品質(zhì)檢測(cè)從“經(jīng)驗(yàn)主導(dǎo)”走向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”。上海以***、高效、靈活的解決方案,幫助客戶實(shí)現(xiàn)品質(zhì)管控升***、品牌價(jià)值提升與資源高效利用。選擇如海,不僅是選擇***臺(tái)設(shè)備,更是選擇***份對(duì)未來(lái)農(nóng)業(yè)的科技承諾。
Peng Li等人使用由提供的近紅外光譜儀結(jié)合廣泛學(xué)習(xí)系統(tǒng)(BLS)模型和混合波長(zhǎng)選擇策略可以快速、無(wú)損、準(zhǔn)確地檢測(cè)枇杷的可溶性固形物含量(SSC),為預(yù)測(cè)水果中的SSC提供了***種可行的替代方案。 5.1 研究背景 枇杷是***種具有多種營(yíng)養(yǎng)價(jià)值和藥用價(jià)值的亞熱帶水果,其可溶性固形物含量(SSC)是衡量果實(shí)品質(zhì)的重要指標(biāo)之***,直接影響果實(shí)的口感、營(yíng)養(yǎng)價(jià)值和貨架期。傳統(tǒng)的SSC檢測(cè)方法耗時(shí)費(fèi)力且具有破壞性,不適用于大規(guī)模商業(yè)應(yīng)用。近紅外光譜技術(shù)作為***種快速、無(wú)損的檢測(cè)工具,在農(nóng)業(yè)和食品領(lǐng)域受到了廣泛關(guān)注,能夠通過(guò)分析樣品在近紅外區(qū)域的光譜特征,獲取其化學(xué)組成和物理性質(zhì)信息。 圖2 枇杷近紅外光譜測(cè)試場(chǎng)景示意圖 5.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù) 使用由研發(fā)的近紅外光譜儀XS9214測(cè)試從當(dāng)?shù)毓麍@采摘156個(gè)成熟或近成熟的枇杷果實(shí),測(cè)試其在900-1700nm波段范圍內(nèi)的光譜數(shù)據(jù),測(cè)試結(jié)果如圖3所示。從圖中可以看出,枇杷的近紅外光譜在950 nm、1150 nm和1410 nm附近存在吸收谷,這些吸收谷與水和碳水化合物中的化學(xué)鍵有關(guān)。 圖3 枇杷果實(shí)的原始近紅外光譜圖。