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研究利用高光譜成像技術(shù)提升番茄品質(zhì)評(píng)價(jià)的定量指標(biāo)
瀏覽次數(shù):890發(fā)布日期:2024-10-21

本研究主要集中于高光譜成像技術(shù)在番茄品質(zhì)評(píng)估中的應(yīng)用。通過(guò)可見(jiàn)光-近紅外(Vis-NIR)高光譜成像技術(shù),能夠同時(shí)獲取番茄的空間和光譜信息,實(shí)現(xiàn)對(duì)番茄外觀(如顏色)和內(nèi)部品質(zhì)(如硬度、番茄紅素、可溶性固形物、維生素C等)的無(wú)損檢測(cè)。研究提出了一種新的綜合質(zhì)量指數(shù)(CQI),結(jié)合多項(xiàng)品質(zhì)指標(biāo),通過(guò)化學(xué)計(jì)量學(xué)方法和因子分析對(duì)番茄的綜合品質(zhì)進(jìn)行全面評(píng)估。

這種基于高光譜成像的綜合質(zhì)量評(píng)估方法,不僅能夠用于準(zhǔn)確預(yù)測(cè)番茄的成熟度,還能生成番茄不同成熟階段的空間分布圖,實(shí)現(xiàn)對(duì)番茄品質(zhì)的可視化分析。這為番茄的分級(jí)、采摘時(shí)機(jī)的確定、運(yùn)輸中的質(zhì)量監(jiān)控,以及冷藏保鮮策略的優(yōu)化提供了科學(xué)依據(jù)。此外,該技術(shù)可擴(kuò)展應(yīng)用于其他水果或蔬菜的質(zhì)量監(jiān)控,為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中的智能種植和供應(yīng)鏈管理提供支持。

背景:

番茄是全球范圍內(nèi)重要的經(jīng)濟(jì)作物,富含維生素、礦物質(zhì)和抗氧化物質(zhì)如番茄紅素。番茄的成熟過(guò)程不僅伴隨顯著的外觀變化(如顏色由綠色向紅色過(guò)渡),還涉及內(nèi)部品質(zhì)的變化。隨著消費(fèi)者對(duì)番茄質(zhì)量要求的不斷提高,傳統(tǒng)的質(zhì)量檢測(cè)方法通常依賴(lài)于單一指標(biāo),不能全面反映番茄的綜合質(zhì)量。近年來(lái),非破壞性檢測(cè)技術(shù),如機(jī)器視覺(jué)、電子鼻、光譜分析和核磁共振技術(shù),逐漸應(yīng)用于番茄質(zhì)量評(píng)估。其中,光譜分析技術(shù),特別是可見(jiàn)光-近紅外(Vis-NIR)高光譜成像,能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)番茄的外部顏色、內(nèi)部化學(xué)成分以及成熟度進(jìn)行無(wú)損檢測(cè)。因此,基于高光譜成像的化學(xué)計(jì)量學(xué)技術(shù)為番茄的綜合質(zhì)量檢測(cè)實(shí)現(xiàn)了對(duì)番茄品質(zhì)的全面預(yù)測(cè)和評(píng)估,從而為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中的采摘、分級(jí)、儲(chǔ)存和運(yùn)輸提供科學(xué)依據(jù)。

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì):

番茄樣本采自山東省山東農(nóng)業(yè)大學(xué)科技創(chuàng)新園實(shí)驗(yàn)站。果實(shí)在開(kāi)花期進(jìn)行標(biāo)記,并于開(kāi)花后30天至完*成熟之間,在不同成熟階段每隔5天采摘一次,分四次采摘。四個(gè)成熟階段分別為綠色、轉(zhuǎn)色、淡紅色和紅色。實(shí)驗(yàn)共采集了257個(gè)無(wú)皮缺陷的番茄。每次采摘完成后,用干凈的白紗布擦去番茄表面的淤泥和污垢,保持清潔。然后將番茄放置在室內(nèi)1-2小時(shí)。番茄的高光譜圖像來(lái)自400-1000nm高光譜成像系統(tǒng)(GaiaField-V10E,江蘇雙利合譜光譜成像技術(shù)有限公司,中國(guó)江蘇無(wú)錫)。該裝置由高光譜成像儀(GaiaField-V10E)、光源(HSIA-LS-T-200W)、鏡頭(HSIA-OL23)以及配備了高光譜數(shù)據(jù)采集軟件SpecView的專(zhuān)用計(jì)算機(jī)組成。

在采集光譜后,使用色差計(jì)測(cè)量色差值(L*,a*,b*,色度、色調(diào))。數(shù)字水果硬度測(cè)試儀被用來(lái)測(cè)量西紅柿的硬度。用榨汁機(jī)研磨并提取過(guò)濾番茄果肉,將所得番茄汁滴在ATAGOBrix計(jì)的棱鏡板上,測(cè)量可溶性固溶體含量(SSC)。以無(wú)水乙醇、無(wú)水甲醇、石油醚和2%二氯甲烷為萃取劑,從未過(guò)濾的全番茄醬中提取番茄紅素。利用蒽酮硫酸比色法測(cè)定可溶性糖,堿性滴定法測(cè)定可滴定酸。采用2,6-二氯吲哚酚滴定法測(cè)定維生素C含量。

番茄質(zhì)量指標(biāo)的分析表明,在番茄成熟過(guò)程中,a*值、可溶性固形物(SSC)、番茄紅素、可溶性糖和維生素C(VC)逐漸增加,而L*值、b*值、色調(diào)、a*/b*值、硬度和可滴定酸逐漸減少,色度值變化平穩(wěn)。從圖1可以看出,隨著番茄的自然生長(zhǎng),各單項(xiàng)指標(biāo)發(fā)生了明顯變化,顏色參數(shù)中的色調(diào)、a*和a*/b*值的變化尤為顯著。此外,番茄紅素的生物合成也表現(xiàn)得十分明顯。由于單一的質(zhì)量指標(biāo)無(wú)法全面反映番茄的綜合質(zhì)量,因此有必要進(jìn)一步尋找綜合質(zhì)量指標(biāo),以對(duì)番茄進(jìn)行全面評(píng)價(jià)。

 

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圖1 番茄品質(zhì)指標(biāo)的變化:(a)L*;(b)a*;(c)b*;(d)色度;(e)色調(diào);(f)硬度;(g)SSC;(h)番茄紅素含量;(i)可溶性糖含量;(j)可滴定酸含量;(k)VC含量;(L)a*/b*。

運(yùn)用SPSS軟件進(jìn)行Pearson相關(guān)系數(shù)分析,檢驗(yàn)各參數(shù)之間是否存在顯著相關(guān)關(guān)系(圖2)。從圖2可以看出,番茄紅素含量與L*、b*、色調(diào)、硬度呈負(fù)相關(guān),與a*、色度、SSC呈正相關(guān)。結(jié)果表明,番茄紅素含量越高,果實(shí)的L*、b*、色調(diào)和硬度越低,a*、色度和SSC含量越高。可滴定酸含量與色度的相關(guān)性不顯著,其他指標(biāo)之間也存在正相關(guān)和負(fù)相關(guān)。相關(guān)分析結(jié)果表明,各指標(biāo)均能反映番茄品質(zhì),且各指標(biāo)具有不同的相關(guān)性。為了提高番茄品質(zhì)評(píng)價(jià)的分析效率和可靠性,采用因子分析法對(duì)品質(zhì)指標(biāo)進(jìn)行進(jìn)一步分類(lèi)和簡(jiǎn)化。


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圖2 品質(zhì)特性之間的皮爾遜等級(jí)相關(guān)系數(shù)(顏色越深,相關(guān)性越強(qiáng))

通過(guò)質(zhì)量相關(guān)性分析,對(duì)相關(guān)質(zhì)量指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。首先通過(guò)函數(shù)將12個(gè)質(zhì)量指標(biāo)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為0-1的范圍。其次,在對(duì)結(jié)果進(jìn)行解釋之前,需要通過(guò)SPSS對(duì)因素的可信度進(jìn)行確認(rèn)。可信度結(jié)果表明,KMO為0.832,顯著性為0.000,適合進(jìn)行因子分析。此外,基于因子分析結(jié)果,本研究選取了前三個(gè)因子進(jìn)行分析,它們的綜合貢獻(xiàn)率達(dá)到82.11%,且特征值大于1。因此,這三個(gè)因子能代表所有指標(biāo)的大部分信息,能綜合反映番茄的品質(zhì)特征,可作為番茄品質(zhì)評(píng)價(jià)的綜合指標(biāo)。

最后,為了更好地解釋質(zhì)量指標(biāo)與前三個(gè)因子的關(guān)系,通過(guò)因子分析得到了載荷值(表1)。這表明每個(gè)指標(biāo)在前三個(gè)因子中的重要性。第一個(gè)因子主要反映了a*值、色調(diào)、硬度、番茄紅素、a*/b*值和維生素C的質(zhì)量特性,這些指標(biāo)的絕對(duì)值較大。色度在第二個(gè)因子中具有最大的正載荷權(quán)重,發(fā)揮了決定性的作用。相比之下,在第三個(gè)因子中沒(méi)有任何一個(gè)指標(biāo)占據(jù)主導(dǎo)地位。通過(guò)因子分析后,選擇了七個(gè)主要指標(biāo)用于番茄綜合評(píng)價(jià),包括a*值、色度、色調(diào)、硬度、番茄紅素、維生素C和a*/b*值。正負(fù)載荷值分別分配給分子和分母,進(jìn)而提出了一個(gè)綜合質(zhì)量指數(shù)(CQI)。


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綜合質(zhì)量指數(shù)(CQI)結(jié)合了外部質(zhì)量指標(biāo)(a*值、色度、色調(diào)和a*/b*值)和內(nèi)部質(zhì)量指標(biāo)(硬度、番茄紅素和維生素C),反映了番茄的綜合質(zhì)量。隨著番茄的成熟,其綜合質(zhì)量持續(xù)累積。該指數(shù)用于將番茄的光譜信息與其物理和化學(xué)特性及成熟度的感官感知進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。

圖3展示了綠色、轉(zhuǎn)色、淺紅色和紅色番茄在400–1000 nm范圍內(nèi)的平均光譜曲線。三種番茄品種的光譜模式基本相同。不同成熟階段的番茄在405–700 nm范圍內(nèi)的反射光譜差異明顯,但在780–970 nm范圍內(nèi)則較為相似。這種可見(jiàn)光范圍內(nèi)的差異主要是由于不同成熟樣品之間的顏色變化所致。可以看到,大約670 nm處的波谷是番茄中葉綠素的吸收峰。此外,在970 nm處可以觀察到明顯的吸收峰,這歸因于水中O–H鍵伸縮帶的第二個(gè)泛音。


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圖3 番茄在綠色、混色、淡紅色和紅色時(shí)的平均光譜曲線。(a)‘Shengluolan’;(b)‘AilvshiT147’;(c)‘Kaideyali1832’;(d)三個(gè)品種的混合平均光譜

為了提高運(yùn)算速度,減少信息冗余,采用SPA選擇特征波長(zhǎng)。當(dāng)選取10個(gè)變量時(shí),RMSE達(dá)到*優(yōu)值。選取的特征波長(zhǎng)分別為437nm、474nm、510nm、552nm、627nm、667nm、713nm、746nm、860nm和978nm。特征波長(zhǎng)大部分在405~700nm之間,與圖3中光譜曲線的變化區(qū)間一致。

基于綜合質(zhì)量指數(shù)(CQI)和特征波長(zhǎng),分別建立了PLSR、PCR和MLR的綜合質(zhì)量預(yù)測(cè)模型。表2顯示了PLSR、PCR和MLR模型的校準(zhǔn)、交叉驗(yàn)證和驗(yàn)證性能。各模型均獲得了滿(mǎn)意的性能,R2C接近于1,RPD大于2.5。比較R2V和RMSEV的值,MLR的預(yù)測(cè)效果*好,R2V=0.87,RMSEV=1.33,RPD=2.58。本研究提出的新質(zhì)量指標(biāo)(CQI)考慮了更多的質(zhì)量信息,可以應(yīng)用于水果的綜合評(píng)價(jià)。結(jié)果表明,利用高光譜成像技術(shù)對(duì)番茄品質(zhì)進(jìn)行無(wú)損預(yù)測(cè),對(duì)番茄高效栽培和采收具有重要的指導(dǎo)意義。

 

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為了可視化番茄在整個(gè)成熟過(guò)程中的綜合質(zhì)量,使用了預(yù)測(cè)性能更優(yōu)的多元線性回歸(MLR)模型,并將多變量分析的校準(zhǔn)結(jié)果應(yīng)用到圖像的每個(gè)像素點(diǎn)上。圖4顯示了根據(jù)圖像右側(cè)顏色標(biāo)尺對(duì)番茄每個(gè)像素的預(yù)測(cè)CQI值。顏色從藍(lán)色到紅色變化,紅色表示更高的CQI值。隨著番茄成熟階段的不同,偽彩圖上的紅色逐漸增加,表明質(zhì)量隨著成熟度的提高逐步增加。此外,番茄樣品中的顏色變化還表明CQI值的分布不均勻。


圖4 番茄綠色、混色、淡紅色、紅色4個(gè)階段CQI含量分布圖。(a)“Shengluolan";(b)“aivshiT147";(c)“Kaideyali1832"

結(jié)論:

本研究提出以CQI代替單一指標(biāo)法,利用高光譜成像與化學(xué)計(jì)量學(xué)技術(shù)來(lái)預(yù)測(cè)番茄品質(zhì)的變化趨勢(shì)。分析了包括色差值(L*、a*、b*、a*/b*、色度、色調(diào))、硬度、SSC、番茄紅素含量、可溶性糖含量、可滴定酸含量、維生素C含量等在內(nèi)的多項(xiàng)品質(zhì)指標(biāo)的變化規(guī)律。CQI通過(guò)數(shù)值歸一化和因子分析得到。基于CQI建立了MLR模型,模型的驗(yàn)證決定系數(shù)R2V=0.87,RMSEV為1.33,RPD為2.58,顯示出較好的預(yù)測(cè)效果。隨后生成了番茄果實(shí)中CQI的空間分布圖。結(jié)果表明,MLR模型能夠有效預(yù)測(cè)番茄的綜合品質(zhì),并可通過(guò)高光譜成像實(shí)現(xiàn)無(wú)損檢測(cè),對(duì)水果的分級(jí)、運(yùn)輸及冷藏保鮮具有重要的指導(dǎo)意義。

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作者簡(jiǎn)介:

通訊作者:楊鳳娟;山東農(nóng)業(yè)大學(xué)園藝科學(xué)與工程學(xué)院/作物生物學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、山東省果蔬優(yōu)質(zhì)高效生產(chǎn)協(xié)同創(chuàng)新中心、農(nóng)業(yè)農(nóng)村部黃淮地區(qū)園藝作物生物學(xué)與遺傳改良重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;博導(dǎo)。

參考文獻(xiàn):

論文引自一區(qū)SCI:Yuanyuan Shao, Yukang Shi, Yongdong Qin, Guantao Xuan, Jing Li, Quankai Li, Fengjuan Yang, Zhichao Hu. A new quantitative index for the assessment of tomato quality using Vis-NIR hyperspectral imaging. Food Chemistry. Volume 386. 2022. 132864. 

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