近紅外光譜分析技術在果品品質(zhì)檢測中的應用

1、近紅外光譜分析技術在果品品質(zhì)檢測中的應用摘要:概述了近紅外光譜分析技術的原理和優(yōu)點,分析了國內(nèi)外近紅外光譜分析技術在果品品質(zhì)檢測中的研究進展,指出了目前該技術在研究應用過程中的存在問題,最后對該技術的應用前景進行了展望。關鍵詞:近紅外光譜;果品品質(zhì);檢測;Application of Near Infrared Spectroscopy in Detection offruit QualityAbstract:In this paper,the principle and characteristics of the NIR spectroscopy technique were firstl

2、y discussed and the latest research progresses in detection of fruit quality were summarized in detail.At last,the existing problems in this field were analyzed and the future research directions this field were also forecasted.Key words:Near infrared spectroscopy;Detection;Fruit quality 傳統(tǒng)的果品內(nèi)部品質(zhì)檢測

3、主要采用化學分析法,制樣繁瑣、檢測速度慢,通常用少量樣本代替批次果品的品質(zhì)。且檢測時必須破壞果品,因此難以在商業(yè)上廣泛應用。近年來興起的無損檢測技術,依據(jù)果品物理力學、光學、電學、生物學等特性,在不破壞被檢測對象的情況下,應用一定的檢測技術和分析方法測定其內(nèi)在品質(zhì)。并按一定的標準作出評價。無損檢測方法包括計算機視覺檢測技術、分光分析檢測技術、聲學特性檢測技術、力學特性檢測技術、射線檢測技術、核磁共振檢測技術、生物傳感器檢測技術、電子鼻與電子舌檢測技術等。分光分析檢測技術是利用果品對光的吸收、散射、反射和透射等特性來確定其成分含量的技術。主要包括紫外光譜法、可見光譜法和近紅外光譜法。其中近紅外光

4、譜分析技術的研究盡管起步較晚,但是在農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)檢測和分級的研究應用中已取得較大進展。本文主要概述近紅外光譜分析技術在果品品質(zhì)檢測中的研究情況。1 近紅外光譜分析技術概述近紅外光譜(NIR分析技術是20世紀80年代發(fā)展起來的一項可以實現(xiàn)無損檢測的測試技術。它是一種現(xiàn)代光譜技術,是現(xiàn)代電子技術、光譜分析技術、計算機技術和化學計量技術的集合體,在近紅外光波長范圍內(nèi),特定的原子群(如水分、脂肪、蛋白質(zhì)等均有其相應的特征吸收波長而且符合比爾定律。因此,可以通過測定樣品對某一特殊波長光的吸收值,來計算對應的原子群(成分的聚集度(百分含量。近些年,隨著儀器制造技術的發(fā)展,新的光譜理論和光度分析新方法不斷建

5、立,特別是化學計量學的深入研究和廣泛使用,促進了NIR技術的進一步發(fā)展。近紅外光是電磁波,具有波粒二重性。從光源發(fā)出的紅外光照射到由一種或多種分子組成的物質(zhì)上,如果分子沒有產(chǎn)生吸收。則光穿過樣品,該物質(zhì)分子為非紅外活性分子;反之,為紅外活性分子。只有紅外活性分子中的鍵才能與近紅外光子發(fā)生作用,產(chǎn)生近紅外光譜吸收。近紅外光譜Near infrared spectroscopy,NIRS是指物質(zhì)在波長7802 526nm (波數(shù)12 8203 959cm 的吸收光譜。利用物質(zhì)的近紅外吸收光譜信息,采用化學計量學方法分析處理實驗數(shù)據(jù),從而對樣品進行定性和定量分析測定。近紅外光譜(NIR分析技術是一種

6、快速、無損的新型檢測技術其突出特點如下:許多物質(zhì)在近紅外區(qū)域的吸收系數(shù)很小,使分析過程簡單;近紅外區(qū)內(nèi)光散射效應及穿透深度大,使得近紅外光譜技術可以用漫反射技術對樣品直接測定:近紅外光可在玻璃或石英介質(zhì)中穿透;分析過程的投資及操作費用低;既可用于樣品定性分析。也可以得到精度較高的定量結果;分析過程不破壞樣品。不用試劑,不會污染環(huán)境;測定速度極快。12rain即可完成檢測,具有其它檢測手段無法比擬的優(yōu)勢。由于果品的內(nèi)部成分及外部特性不同.在不同波長的射線照射下會有不同的吸收或反射特性,且吸收量與果品的組成成分、波長及照射路徑有關。根據(jù)這一特性結合光學檢測裝置能實現(xiàn)果品品質(zhì)的無損檢測。采用近紅外光

7、譜分析技術進行果品品質(zhì)分析具有如下優(yōu)點:果品可以不經(jīng)過樣品分離。直接由近紅外光譜測定出其中的多種成分含量,測定的準確度取決于化學計量學建立的數(shù)學模型,利用理想的數(shù)學模型預測的準確度可以達到校準儀器的測定值。但是一般來說,近紅外分析的準確度要略低于標準法。然而,由于近紅外光譜分析技術省去了化學分析方法中的稱量、定容等繁瑣步驟,具有速度快、效率高、成本低、重現(xiàn)性好、方便等特點。而且可以同時測定同一樣品的多個不同組分含量,因此近幾年來,利用近紅外光譜分析技術進行果品品質(zhì)的研究正在形成一個新的熱點研究領域。2 近紅外光譜分析技術在果品品質(zhì)檢測中的應用20世紀60年代,美國的Norris等首先開始研究應

8、用近紅外光譜分析技術測定谷物中的水分、蛋白質(zhì)、脂肪等含量,并致力于其他農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)的研究。此后,學者們開始應用近紅外光譜分析技術對果品、谷物、畜肉類、乳制品等1進行研究。近紅外光譜分析技術在果品內(nèi)部品質(zhì)檢測的研究主要包括糖度、酸度、堅實度、可溶性固形物含量、維生素C含量和病變、缺陷和損傷等指標。2.1 糖度、酸度、硬度分析Ann等【2,3】采取溫度補償技術將近紅外漫反射用于檢測蘋果的可溶性固形物含量發(fā)現(xiàn)樣品的溫度變化與近紅外光譜之間呈非線性關系。如果忽略溫度的補償,測量誤差可達到4%oBrix:建立了不同成熟度Jonagold蘋果的可溶性固形物、堅實度、酸度、淀粉含量的相關數(shù)學模型,結果顯示,只

9、有當樣品具有足夠?qū)挼某墒於确秶?建立的模型才是穩(wěn)健的。Antihus等【4】運用可見/近紅外光譜檢測無核小蜜桔的酸度、可溶性固形物含量、堅實度等品質(zhì),采用偏最小二乘法和主成回歸法建立其與光譜吸光度的相關數(shù)學模型。結果表明,可溶性固形物預測值2.2 維生素C含量分析夏俊芳等【9】利用不同分解水平的Daubechies3波變換,對100個柑桔整果樣品的近紅外光譜信號行了消噪處理,并利用消噪后的重構光譜對柑桔維素C 含量進行了偏最小二乘法交叉驗證。結果表小波分解尺度水平不同,交叉驗證效果各不相同,在解水平為4時效果最好,預測值與標準值的相關系達0.9574,交叉驗證預測均方差僅3.9 mg(每100

10、 g肉。因此,小波消噪后建立的近紅外光譜模型能準地無損快速定量分析柑橘維生素C含量。2.3 病變分析Clark等【10】試圖建立Braeburn蘋果透射光譜與黑心病的數(shù)學模型,他發(fā)現(xiàn)水果的儲藏時間、光源的強度、光源與水果之間的距離直接影響數(shù)學模型的精度;但是水果個體的差異性和測試部位的不同導致檢測精度低、速度慢。McGlone 等【11】選用650950 nm光譜范圍研究了Braeburn蘋果的黑心比例。研制出基于延時整合光譜學和大光圈分光計2種在線近紅外系統(tǒng),發(fā)現(xiàn)后者更適合在線檢測?？纱蟠筇岣叻治鲂?但系統(tǒng)的穩(wěn)定性、軟硬件設計還需進一步完善。韓東海等【12】選擇715、750、810 nm

11、 3個特征波長分析了蘋果內(nèi)部褐變,樣品的正確判別率達95.65%。他們還采用短波近紅外透射光譜快速無損檢測的方法,自主研制了檢測蘋果水fl,病、鴨梨黑心病的便攜式儀器;但是該儀器對器件的光強、靈敏度等要求較高131。3 近紅外光譜分析技術在果品品質(zhì)檢測中的存在問題雖然利用近紅外光譜分析技術測定農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)始于20世紀60年代,但目前仍停留在實驗室研究上,離大規(guī)模推廣應用尚有一定距離。主要存在以下幾方面問題: (1近紅外光譜容易受到樣品溫度、樣品檢測部位以及裝樣條件等因素的影響,引起以系統(tǒng)誤差為主的光譜不確定性,因此如何減少外界干擾、獲得較穩(wěn)定的光譜有待研究。(2近紅外光譜分析的目的是建立光譜與樣

12、品組成之間的相關性,其中一個必要步驟是建立模型,常用的數(shù)學建模方法有多元線性回歸、主成分分析、主成分回歸、偏最小二乘法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡等,而不同建模方法存在差異,因此應建立測量精度與儀器精度、建模方法之間的定量關系,并得出實現(xiàn)預期測量精度的必要硬件要求。(3由于水果品種的多樣性和品質(zhì)的易腐變性。其質(zhì)檢時限和環(huán)節(jié)都有較高要求,因此應加快研制近紅外自動分析設備,使近紅外光譜分析技術真正應用于生產(chǎn)實際。(4同一品種水果由于生長條件等的不同,其內(nèi)部品質(zhì)會有差異,不同品種間的品質(zhì)差異更大,這會導致水果對模型的適應性不同。模型對不同水果的預測準確度也不同:而且目前近紅外光譜對果品品質(zhì)的分析都是假定其為均勻物

13、質(zhì),也就是只能分析果品空間各點的平均光譜,這與實際情況不符。4 展望經(jīng)過40多年的發(fā)展,近紅外光譜分析技術以其快速、非破壞性、無試劑分析、安全、高效、低成本及同時測定多種組分等特點。逐漸成為水果無損檢測中經(jīng)濟、有效且最具發(fā)展前景的現(xiàn)代分析技術之一。隨著近紅外光譜分析技術應用的不斷深人,近紅外光譜分析技術必將結合其他多種檢測手段對果品的綜合品質(zhì)進行檢測,并與圖像技術、網(wǎng)絡技術和光纖技術等結合在一起,實現(xiàn)近紅外分析模型的在線更新與升級,并逐漸形成成熟的在線檢測設備投放于市場。參考文獻:1 孫通,徐惠榮,應義斌.近紅外光譜分析技術在農(nóng)產(chǎn)品/食品品質(zhì)在線無損檢測中的應用研究進展J.光譜學與光譜分析,2

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15、 the accuracy of VIS-NIR calibrati0nmodels for optimal harvest date predictions J.Postharvest Biology and Technology,2005(35:1-13.4 Antihus Hernandez Gomez,Yong He,Annia Garcia Pereira. Non destructive measurement of acidity,soluble solids andfirmness of satsuma mandarin using Vis/N IR speetroscopyt

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