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利用高光譜成像技術(shù)監(jiān)測不同成熟期冬棗的可溶性固形物含量并分析其貨架期
瀏覽次數(shù):730發(fā)布日期:2024-04-26

題目:利用可見光-近紅外高光譜成像技術(shù)監(jiān)測不同成熟期冬棗的可溶性固形物含量并分析其貨架期

關(guān)鍵詞:冬棗;高光譜成像;可溶性固形物含量;可視化;保質(zhì)期;成熟度

背景:冬棗(Ziziphus jujuba Mill.)是一種生長在鼠李科落葉灌木或小喬木上的鮮果。它原產(chǎn)于中國,栽培歷史悠久。冬棗口感甜脆,含有豐富的糖分、礦物質(zhì)和維生素等營養(yǎng)成分,深受消費(fèi)者青睞。果皮光滑、色澤鮮艷的果形可以激發(fā)消費(fèi)者的購買欲望,而口感則決定了消費(fèi)者的購買意向。成熟度在決定果實(shí)質(zhì)量和貨架期方面起著重要作用。成熟的冬棗口感好,但不耐貯藏和運(yùn)輸,適合 "即食"。中熟冬棗可貯藏較長時(shí)間,但口感和外觀較差。果實(shí)在運(yùn)輸過程中容易受到機(jī)械損傷。因此,對(duì)不同成熟度和貨架期的冬棗進(jìn)行質(zhì)量監(jiān)測對(duì)及時(shí)銷售和增加利潤非常重要。可溶性固形物含量(SSC)是最重要的內(nèi)部質(zhì)量屬性之一,與水果的口感和風(fēng)味有關(guān)。它能為冬棗的成熟、采收、貯藏和銷售提供有價(jià)值的信息。傳統(tǒng)的 SSC 測量方法具有破壞性且耗時(shí)。此外,不同貨架期的水果通常通過人工檢測來估算,因此是一個(gè)勞動(dòng)密集型且容易出錯(cuò)的過程。因此,開發(fā)一種快速、無創(chuàng)的技術(shù),用于不同成熟階段冬棗的 SSC 監(jiān)測和貨架期分析,具有重要意義。

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì):試驗(yàn)中使用的冬棗樣本來自中國陜西大荔縣的一個(gè)商業(yè)果園。由經(jīng)驗(yàn)豐富的種植者根據(jù)果實(shí)的外觀、質(zhì)地和風(fēng)味挑選出沒有任何碰傷、病蟲害或缺陷的中熟和成熟果實(shí)。所有樣品都用聚乙烯袋包裝,并用冰箱和冰袋運(yùn)送到山東農(nóng)業(yè)大學(xué)采后工程實(shí)驗(yàn)室(泰安)。擦拭后的果實(shí)在室溫(溫度:18 ± 0.5 °C,濕度:90 %)下貯藏在可膨脹聚苯乙烯泡沫塑料中。從 2020 年采收的 400個(gè)中熟冬棗和 400個(gè)成熟冬棗作為建立預(yù)測模型的校準(zhǔn)群體,從 2021 年采收的 200個(gè)樣本作為外部驗(yàn)證群體(每個(gè)成熟階段 100個(gè))。這些樣品被隨機(jī)分為四組,每兩天取出一組(n=100)進(jìn)行光譜和 SSC 測量。

本研究中使用的高光譜成像系統(tǒng)由江蘇省無錫市江蘇雙利合譜有限公司生產(chǎn)。該系統(tǒng)由一臺(tái)高光譜光譜儀(GaiaField-V10E)、一個(gè)成像鏡頭(HSIA-OL23)、一套 200 W 鹵素光源(HSIA-LS-T-200 W)、一塊標(biāo)準(zhǔn)白色板(HSIA-CT-150×150)、一個(gè)三腳架和一臺(tái)裝有高光譜數(shù)據(jù)采集軟件的專用計(jì)算機(jī)(SpecView)組成。高光譜儀的光譜范圍為 400~1000 nm,光譜分辨率為 2.8 nm,入射狹縫寬度為 30 μm。成像鏡頭為 CCD 攝像機(jī),分辨率為 1394 × 1040 像素。

在掃描每個(gè)樣品之前,高光譜成像系統(tǒng)應(yīng)開啟并預(yù)熱約 30 分鐘,以獲得穩(wěn)定的光環(huán)境。為了捕捉清晰而不失真圖像,相機(jī)曝光時(shí)間定為 0.12 秒,成像距離設(shè)定為距離樣品 27.6 厘米。為消除暗電流和光照不均對(duì)圖像的影響,使用黑白參考圖像對(duì)原始圖像進(jìn)行校正。白色參考圖像是通過掃描聚四氟乙烯板獲得的,黑暗參考圖像是通過用不透明的蓋子蓋住鏡頭獲得的。從校正后的高光譜圖像中選擇整個(gè)冬棗作為一個(gè)感興趣區(qū)(ROI),并使用 ENVI 5.1 軟件

高光譜圖像采集完成后,立即使用數(shù)字折射儀(PAL-1)測量冬棗的 SSC 值。用不銹鋼水果刀將冬棗切成塊,放入手動(dòng)榨汁機(jī)(B-115 6 YZQ001)中榨汁。然后用 1 毫米的篩子過濾,將果汁滴入折射儀的棱鏡板上,在液晶顯示屏上顯示出 SSC 值。每顆冬棗測量三次,取三次測量的平均值作為 SSC 參考值。

在本研究中,采用 SPXY 方法將 2020 年采收的 400 個(gè)中熟和 400 個(gè)成熟冬棗樣本按 3:1 的比例進(jìn)行分割,每個(gè)成熟度水平產(chǎn)生 300 個(gè)校準(zhǔn)集樣本和 100 個(gè)交叉驗(yàn)證集樣本。此外,來自 2021 年收成的 100 個(gè)中熟冬棗樣本和 100 個(gè)成熟冬棗樣本構(gòu)成外部驗(yàn)證集。

結(jié)論:圖 1a 顯示了所有冬棗樣品的平均光譜曲線,曲線趨勢基本相同。圖 1b 顯示了陜西大荔冬棗在 400-1000 納米范圍內(nèi)的平均光譜曲線。總體而言,中熟冬棗和成熟冬棗的光譜模式相同。與中熟果實(shí)相比,由于花青素和類胡蘿卜素的吸收,成熟冬棗在 450-600 nm 范圍內(nèi)的反射率偏平,而花青素和類胡蘿卜素是果實(shí)著色的原因。680 納米波長處的差異是由于不同成熟階段冬棗果皮中葉綠素含量不同造成的。840 nm 附近的反射率是由于冬棗中熟期和成熟期的 SSC 差異造成的。波長 970 納米處的反射率下降較快,這與果實(shí)中的含水量有關(guān)。從光譜反射率可以看出,不同成熟度的冬棗在色素含量和理化性質(zhì)方面存在明顯差異。

 1c 顯示了中熟和成熟冬棗在不同保質(zhì)期內(nèi) SSC 的變化情況。據(jù)觀察,成熟冬棗的平均 SSC 值高于中熟冬棗。進(jìn)一步分析表明,由于淀粉酶對(duì)淀粉的水解作用,中熟冬棗的 SSC 在貨架期的前四天顯著增加(P< 0.05),然后在第 6 天開始下降(P< 0.05),原因是衰老過程中的呼吸作用或發(fā)酵轉(zhuǎn)化。而成熟冬棗的 SSC 保持穩(wěn)定,沒有發(fā)生任何變化(P> 0.05),因?yàn)樗呀?jīng)完成了糖分轉(zhuǎn)化。最后階段(6 d)的 SSC 略低于初始階段(0 d)(P< 0.05),表明成熟的冬棗可能正在退化。

 (a)

(b)

(c)

1

將圖像中每個(gè)像素的反射率作為自變量代入校準(zhǔn)模型 SPA-SVR,根據(jù)保質(zhì)期創(chuàng)建中熟冬棗和成熟冬棗的預(yù)測圖像,以直觀顯示 SSC 的空間分布(圖 4)。SSC(Y)與有效波長光譜反射率(X)之間的線性方程定義如下: 

 

如圖 4 所示,根據(jù)色標(biāo),顏色從藍(lán)色到紅色不等,SSC 值越高,紅色越濃。總體而言,與中熟紅棗相比,成熟紅棗的預(yù)測 SSC 值更高,紅色像素更多。從圖 4a 中可以看出,在 0 d 時(shí),中熟冬棗的預(yù)測圖像在中心區(qū)域顯示為淺黃色,SSC 值約為 20%,在邊緣區(qū)域顯示為青色,SSC 值約為 14%。隨著保質(zhì)期的延長,中心區(qū)域的黃色逐漸向邊緣擴(kuò)散。4 d 時(shí),中心區(qū)域出現(xiàn)紅色,此時(shí) SSC 約為 25%,邊緣區(qū)域的青色被黃色取代。6 d 時(shí),中心區(qū)域的紅色像素減少,表明 SSC 下降。在圖 4b 中,0 d 成熟果實(shí)的中心區(qū)域?yàn)榧t色,此時(shí) SSC 約為 28%,SSC 從內(nèi)向外逐漸變小。2 d 和 4 d 時(shí),中心區(qū)域仍以紅色為主,沒有太大變化。6 d 時(shí),中心區(qū)域以黃色為主,表明 SSC 有所減少。SSC 的總體趨勢與參考值的變化一致。繪圖結(jié)果表明,在不同的貨架期,每種水果的 SSC 都有顯著的空間變化,這有助于通過可視化進(jìn)行無損分級(jí)。 

  

為了直觀地顯示和解釋光譜數(shù)據(jù)以及任何可能的樣本關(guān)系,對(duì)冬棗進(jìn)行了主成分分析(PCA)。圖 5a 是中熟冬棗在貨架期的 PCA 散點(diǎn)圖,從中可以看出,前兩個(gè)主成分(PC)解釋了 98 % 的信息(PC1=86 %,PC2=12 %)。據(jù)觀察,隨著保質(zhì)期的延長,樣品之間的分離更加明顯。保存 0 天、2 天和 4 天的樣品之間有一些重疊,但保存 6 天的冬棗則完全分開。圖 5b 顯示了成熟冬棗在保質(zhì)期內(nèi)的 PCA 散點(diǎn)圖。前兩個(gè) PC 占變異的 98%,PC1 的最大變異率為 79%,其次是 PC2,解釋了總變異率的 19%。冬棗樣品之間在保質(zhì)期內(nèi)存在明顯的聚類現(xiàn)象,只有存放 2 d 和 4 d 的樣品之間有少量重疊。因此,有必要建立一個(gè)有監(jiān)督的模型來分析保質(zhì)期。

 

  

為了準(zhǔn)確確定保質(zhì)期,根據(jù) SPA 選擇的有效波長建立了 LIBSVM 分類模型。圖 6 顯示了確定保質(zhì)期模型的交叉驗(yàn)證結(jié)果。8 個(gè)保存 2 d 的中熟樣品被誤判為保存 0 d,1 個(gè)保存 4 d 的中熟樣品被誤判為保存 0 d。至于成熟冬棗,共有 6 個(gè)樣本被錯(cuò)誤識(shí)別,其中大部分發(fā)生在保質(zhì)期的 2 至 4 d 之間,總準(zhǔn)確率為 94%。此外,LIBSVM 模型在外部驗(yàn)證集上也取得了良好的貨架期分析性能(圖 7),對(duì)中熟和成熟樣品的準(zhǔn)確率分別為 89 % 和 91 %。總之,LIBSVM 模型在確定冬棗保質(zhì)期方面的表現(xiàn)令人滿意。

 

 

 

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