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便携式近红外光谱仪检测水果可溶性固形物方法的研究

发表时间:2016-07-29 15:27

  中国是世界水果生产大国,水果生产在中国农业经济方面有着重要地位。自1980年以来,中国的水果生产得到了快速发展,2011年,中国水果种植面积是1183.1万公顷,总产量达到2.27682亿吨,面积和产量都达到了历史最高水平。糖度是评价水果品质的指标之一,由于可溶性固形物中含量最高的是糖,一般称可溶性固形物含量(soluble solidscontent,SSC)为水果糖度,因此可以将SSC作为衡量水果糖度大小的指标。丰水梨适合种植在中国南方的许多地方,其特点是个头较大,果型圆,外观也很漂亮,果肉呈乳白色,细脆爽口,浓甜,果汁含量高,而幸水梨和水蜜桃属于常见的水果品种。
  水果的SSC用肉眼不能观察,需要使用仪器来检测。本文以丰水梨,幸水梨和水蜜桃为研究对象,采用便携型NIR256.2.2T2和微型MicroNIR.1700两种近红外光谱仪对快速检测水果可溶性固形物含量的方法进行了试验研究,经比较得出了便携式近红外光谱仪NIR256.2.2T2和微型近红外光谱仪MicroNIR.1700都能对水果可溶性固形物进行快速检测的结论。

1 试验方案的设计
  本文将两台便携式近红外光谱仪应用于丰水梨、幸水梨和水蜜桃3种水果的可溶性固形物快速检测的应用中,主要从以下4个方面展开研究工作:仪器参数的选择、样品与近红外光谱测定、3种水果的SSC测定和光纤探头与水果间距离的选择。
1.1光谱仪器及主要设备介绍
 试验用到的的光谱仪器有两台,l台是便携式近红外光谱仪,另1台为微型近红外光谱仪,其主要性能指标和外形如下:
 (1)便携式近红外光谱仪
   该便携式近红外光谱仪(图3.1)型号为NII匕56.2.2T2光谱仪,是由美国CONTI的LDEVELOPMeNT公司生产,仪器采用制冷型高性能铟镓砷阵列探测器,可在几ms内得到全波段光谱。仪器的具体参数如下:
工作波长:1 089~2 219nm;波长分辨率:lmn;检测器通道数:256个;光度准确性:低于0.00005AU。
(2)微型近红外光谱仪
 试验中所用到的微型近红外光谱仪为美国巾SU公司生产的Micr0NIR-1700光谱仪(图3.2),该光谱仪体积小(目前世界上最小的近红外光谱仪),重量轻,电池供电或uSB端口供电,采用线性可变滤波片(LVF)技术直接安装的线性阵列式探测器的前端(CCD),可用于现在或在线检测仪器的具体参数如下:
 光谱范围:950.1650nm;光谱采样间隔:6.25nm;探测器:128像素111GaAs;重量:60g;尺寸:直径为45mm,高为42mm;电源要求:USB供电,<500mA 5V;操作温度:.20至40℃;照明光源:采用两真空钨灯,寿命为18000小时;输入孔尺寸:0.5×2.0mm。
试验中使用的其他设备:
(3)阿贝折射仪;
  该仪器产自上海精密仪器科技有限公司生产的型号:2WAJ的阿贝折射仪,主要指标:糖度测量范围:1.300.1.700;测量精度:0.0002;折射率的最小分度值:O.0005;蔗糖量浓度最小分值:0.25%。
(4)专用光导纤维探头
 试验中所使用的光导纤维探头由南京春辉科技实业有限公司生产,规格是:Q0.6×1m。该光纤探头实物图如图3.3(a)所示,属于“Y”型光导纤维探头,内部光纤丝呈6进1出排列,单根光纤直径为06mm。光纤探头的光纤排列如图3.3(b)所示,出射光纤由6根入射光纤环绕,光源的光线由入射光纤照射至样品,经与样品相互作用后的漫反射光经出射光纤传送到近红外光谱仪

(5)白板
  试验中使用的白板由海洋光学生产,型号:WS一1一SL
2.3种水果SSC的测定
 SSC的测量过程如下:将折光仪放置于干净桌面上,打开阿贝折光仪的工作面,使用脱脂棉蘸乙醇擦拭干净,用水果刀削去水果样品外层圆形区域果皮,再削取一薄片圆形果肉,挤压果肉,将挤出的汁液滴于折射仪棱镜上,迅速闭合,静置数秒钟后,使果汁均匀无气泡,并充满视野。对准光源,由目镜观察,转动补偿器螺旋,使明暗分界线明晰,转动标尺指针螺旋时其明暗线恰巧在接近物镜“x”线的交点上,读取目镜中观察到的百分数,即为可溶性固形物的百分含量,3种水果可溶性固形物含量的统计信息如表3.1所示。由表可以看出水蜜桃的SSC范围跨度最大,最大值己达21.75,由SSC的均值可以看出3种水果SSC的平均水平相差不大,其中水蜜桃最高,其次是丰水梨,最低的是水蜜桃,另外从方差大小可以看出,水蜜桃SSC的方差最大,说明水蜜桃的SSC值变化较大。

5光纤探头与水果表面距离的选择
 为确定光纤探头与水果间的距离多大时定标模型预测效果最好,比较了3种距离对定标模型的预测精度的影响,分别使用了0 mm(光纤头贴近水果检测),2 mm和4mm的
距离,通过在3种距离下进行建模比较,确定光纤探头与3种水果的最佳距离。由于PLS回归建模方法综合了相关分析、多元线性回归及主成分分析这些功能,因此它可以有效地处理自变量的多重线性相关问题,被认为是目前最适合近红外光谱建模的方法之一,因此本研究也统一使用PLS比较3种水果的定标模型建立、预测精度与距离之间的影响关系。
 表3.2,表3.3,表3.4分别给出了光纤探头与水果表面3个距离的PLS建模预测结果。由表可以看出:对于选定的3种水果,当光纤探头贴近水果检测时,校正相关系数尺c和预测相关系数Rp都最大,而交互验证均方根误差尺旌ECy和预测均方根误差刚脚都最小,因此可以得出当光纤探头与水果贴近检测时,检测效果最好,此时丰水梨的Rp和尺脚分别为0.9210,0.5021;幸水梨的尺p和R脚分别为0.8166,O.6320;而水蜜桃的Rp和R脚分别为0.8242,1.3778。该结果表明,光纤探头与水果间距离对模型预测效果起着重要作用,之所以将光纤探头与水果贴近检测时,会有最佳预测效果,可能有如下两方面的原因:一是可以尽量避免受到外界杂散光的影响,因为光纤探头贴近水果检测时,外界杂散光几乎无法通过光纤探头进入探测器,当光纤探头与水果间有段距离时,外界杂散光就极易通过光纤探头进入探测器,尽量减少近红外光谱的不稳定及发生基线漂移现象,提高了定标模型的预测精度;
二是随着光纤探头与水果间距离的增加,入射光线不变,但接收到的漫反射光谱信息量会减少,使得噪声信息相应地增加,从而降低模型的预测性能。
本章小结
  NIR256.2.2T2光谱仪采集的3种水果光谱数据采用了相关系数法、UVE、biPLS、siPLS、bmLS+GA、siPLS+GA等6种波长优选法进行PLS建模比较,而MicroNIR_1700采集的3种水果光谱数据采用了相关系数法、UVE、siPLS等3种波长优选法进行PLS建模比较。研究结果表明:NIR256.2.2T2光谱仪对丰水梨的最佳波长优选法为biPLS+GA,其却为O.9527,R脚为O.3987;MI匕56.2.2T2光谱仪对幸水梨的最佳波长优选法为biPLS+GA,其砌为0.8680,R彪孓E功0.5405;NIR256.2.2T2光谱仪对水蜜桃的最佳波长优选法为bmLS,其砌为0.8679,R脚为1.1958。MicroNIR-1700光谱仪对丰水梨和水蜜桃的最佳波长优选法的建模预测精度均没有最佳预处理法的建模预测精度好;MicroNIR-1700光谱仪对幸水梨的最佳波长优选法为相关系数法,其Rp和R^舔印分别为O.8276,0.6196。
  综上所述, NIR256.2.2T2光谱仪对丰水梨、幸水梨和水蜜桃的最佳波长优选法分别为biPLS+GA、bmLS+GA,biPLS,MicroNIR-1700光谱仪对丰水梨、幸水梨和水蜜桃的最佳波长优选法分别为siPLS,相关系数法,UVE,其中MicroNIR-1700光谱仪对丰水梨和水蜜桃的最佳波长优选法的建模预测精度没有最佳预处理方法的建模预测精度。

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