一種近紅外光譜水果內(nèi)部品質(zhì)自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)

1、一種近紅外光譜水果內(nèi)部品質(zhì)自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)第4O卷第1期2006年1月浙江大學(xué)(工學(xué)版)JournalofZhejiangUniversity(EngineeringScience)Vo1.40NO.1Jan.2006一種近紅外光譜水果內(nèi)部品質(zhì)自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)劉燕德,應(yīng)義斌,傅霞萍,陸輝山(1.浙江大學(xué)生物系統(tǒng)工程與食品科學(xué)學(xué)院,浙江杭州310029;2.江西農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院,江西南昌330045)摘要:基于傅里葉變換近紅外漫反射光譜技術(shù)探討了水果內(nèi)部品質(zhì)快速自動(dòng)檢測(cè)的新方法.建立水果的內(nèi)部品質(zhì)自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)由光源,邁克爾遜干涉儀,近紅外漫反射光纖探頭組件,銦鎵砷檢測(cè)器,數(shù)據(jù)采集卡和水果樣品室等部件組成.

2、利用該系統(tǒng)對(duì)不同采收期雪青梨糖度和總酸度進(jìn)行了自動(dòng)檢測(cè)試驗(yàn)并結(jié)合多元校正算法偏最小二乘法,建立了雪青梨漫反射光譜與其內(nèi)部糖度,酸度的相關(guān)關(guān)系.試驗(yàn)結(jié)果為:定標(biāo)誤差分別為0.25,0.02,預(yù)測(cè)誤差分別為0.32,0.02.經(jīng)研究表明,該自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)可以直接用于水果內(nèi)部品質(zhì)的快速定量分析.關(guān)鍵詞:自動(dòng)檢測(cè);近紅外光譜;光纖探頭;數(shù)據(jù)采集卡;水果中圖分類號(hào):TN751文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1008973X(2006)0l一005304Automaticmeasurementsystemoffruitinternalqualityusingnear-infraredspectroscopyLIUY

3、ande,YINGYibin,FUXiaping,LUHuishan(1.CollegeoJBiosystemsEngineeringandFoodScience,ZhejiangUniversity,Hangzhou310029,China;2.CollegeofEngineering,JiangxiAgriculturalUniversity,Nanchang330045,China)Abstract:ThemethodsofautomaticmeasurementofintactfruitinternalqualitywereinvestigatedbasedonFouriertrans

4、formnear-infraredspectroscopy,andthesystemwasalsodeveloped.Thesystemconsistedoflightsource,interferometer,fiberopticalsensor,InGaASdetector,datacollectioncardandfruitholder.Quantitativetestsforsugarcontentandtotalacidityofpearswerecarriedoutbythissystemandtherelationshipbetweenthefruitreflectanceand

5、internalqualityindiceswereobtainedbyusingpartialleastsquarescalibrationtechniques.Standarderrorsofcalibration(SEC)were0.25,0.02forthecalibrationset,andstandarderrorsofprediction(SEP)were0.32,0.02forpredictionsetrespectively.Themeasurementsystemcanbedirectlyappliedtofastquantificationanalysisoffruiti

6、nternalquality.Keywords:automaticmeasurement;nearinfraredspectroscopy;opticalfiber;datacollectioncard;fruit隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展以及化學(xué)計(jì)量學(xué)方法研究的日益深入,近紅外光譜技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測(cè)領(lǐng)域里得到較快發(fā)展u.水果是重要的農(nóng)產(chǎn)品,消費(fèi)者在選購水果時(shí)對(duì)于內(nèi)部品質(zhì)如口感,糖度和酸度也是極為看重.因此,利用水果光學(xué)特性開展水果內(nèi)部品質(zhì)無損檢測(cè)與分級(jí)技術(shù)研究,并將其研究成果應(yīng)用到水果產(chǎn)后加工和處理生產(chǎn)線上具有廣闊的市場(chǎng)應(yīng)用前景_3.近紅外光技術(shù)是一種新的光譜技術(shù),最近20多年來發(fā)展迅速_4

7、,將其用于水果內(nèi)部品質(zhì)在線實(shí)時(shí)檢測(cè)具有傳統(tǒng)檢測(cè)方法不可比擬的優(yōu)點(diǎn):1)它屬于非破壞性檢測(cè),可保留水果完整外表而得其內(nèi)在品質(zhì)方法;2)檢測(cè)速度快,不像傳統(tǒng)化學(xué)分析法,需花大量時(shí)間來做復(fù)雜的樣本的預(yù)處理和常規(guī)分析;3)收稿日期:20040823.浙江大學(xué)(工學(xué)版)網(wǎng)址:WWW基金項(xiàng)目:國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(30370371,60468002).作者簡介:劉燕德(1967一),女,江西泰和人,教授,博士,從事農(nóng)產(chǎn)品光學(xué)特性檢測(cè).Email:jxliuyd通訊聯(lián)系人:應(yīng)義斌,男,教授,博導(dǎo).E-mail:ybying54浙江大學(xué)(工學(xué)版)第4O卷近紅外吸收光譜包含了待測(cè)水果的所有成分吸收信息,因此

8、可同時(shí)檢測(cè)多種內(nèi)部成分,不像傳統(tǒng)分析法要一一進(jìn)行分析_5.本文基于近紅外漫反射光譜分析技術(shù),建立了用于水果內(nèi)部品質(zhì)的快速自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng),并對(duì)248個(gè)雪青梨糖度和酸度的快速無損檢測(cè)進(jìn)行了試驗(yàn)研究,探討了近紅外漫反射光譜測(cè)試技術(shù)在水果內(nèi)部品質(zhì)無損檢測(cè)中的應(yīng)用前景.檢測(cè)原理及系統(tǒng)組成1.1檢測(cè)基本原理水果中碳水化合物,糖分,淀粉及酸度等成分分子屬于紅外活性分子,當(dāng)近紅外光照射到水果中時(shí),不同的水果內(nèi)部成分對(duì)于不同波長的光學(xué)吸收和散射程度不同,而隨著水果內(nèi)部成分質(zhì)量分?jǐn)?shù)的不同,其內(nèi)部光譜也將發(fā)生變化,利用這一特性,即可根據(jù)近紅外光譜特征分析水果中的主要成分及其質(zhì)量分?jǐn)?shù).水果內(nèi)部品質(zhì)光譜檢測(cè)基本流程見圖1

9、:首先收集具有代表性的樣品(其組成及其變化范圍接近于要分析的樣品);然后采集樣品的光譜數(shù)據(jù),利用標(biāo)準(zhǔn)的化學(xué)方法對(duì)樣品進(jìn)行化學(xué)成分分析,通過數(shù)學(xué)方法將這些光譜數(shù)據(jù)和檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián),一般將光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換(一階或二階導(dǎo)數(shù)),與化學(xué)測(cè)定值進(jìn)行回歸計(jì)算,得出定標(biāo)方程,建立數(shù)學(xué)模型.在分析未知樣品時(shí),先對(duì)待測(cè)樣品進(jìn)行掃描,根據(jù)光譜值利用建立的模型可以計(jì)算出待測(cè)樣品成分的質(zhì)量分?jǐn)?shù).1.2自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)組成及工作過程本系統(tǒng)由5個(gè)部分組成,見圖2,它們分別是:50W石英鹵素?zé)艄庠?Nicolet,美國),邁克爾遜干涉儀,近紅外漫反射光纖探頭組件,銦鎵砷檢測(cè)器,數(shù)據(jù)采集卡和水果樣品室等.光源發(fā)出的光通過干涉儀和

10、聚焦透鏡通過入射光纖照射到水果內(nèi)部組織中發(fā)生漫射,從水果內(nèi)部漫射出來的光通過由檢測(cè)器輸出的接收光纖進(jìn)入銦鎵砷檢測(cè)器,檢測(cè)器與計(jì)算機(jī)連接采用插入式數(shù)據(jù)采集卡,漫反射光譜信號(hào)通過數(shù)據(jù)采集卡存儲(chǔ)于計(jì)算機(jī)內(nèi)存中,并由Nicolet公司()M1N1C6.1光譜處理軟件進(jìn)行處理,最后在顯示屏上實(shí)時(shí)地顯示結(jié)果.計(jì)算機(jī)選用了Pentium機(jī),其主頻256Hz,內(nèi)存128Mbits.自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)的主要技術(shù)參數(shù):波長范圍為8002500nm,采樣間隔為i.25nm,光譜采集分辨率為2.5nm,信噪比為0.096,動(dòng)鏡速度為0.9494cm/s,光圈大小為32,參比材料為聚四氟乙烯標(biāo)準(zhǔn)塊.代表性樣本準(zhǔn)備卜-l樣本漫

11、反射測(cè)量待l測(cè)成光譜數(shù)據(jù)輸出分I測(cè)量光譜數(shù)據(jù)處理運(yùn)算0=廠Jl1校正組樣奪II緝樣本lll校正模型建立H樣品測(cè)試圖1水果內(nèi)部品質(zhì)漫反射近紅外光檢測(cè)流程圖Fig.1Diffusenear-infraredreflectanceflowchartfortestingofpearsquality圖2水果內(nèi)部品質(zhì)漫反射近紅外光無損自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)Fig.2Near-infraredautomationmeasurementsystemforpearfruitinternalquality第1期劉燕德,等:一種近紅外光譜水果內(nèi)部品質(zhì)自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)2實(shí)驗(yàn)與分析2.1水果的近紅外光譜采集利用以上近紅外光譜自動(dòng)檢測(cè)

12、系統(tǒng)進(jìn)行光譜試驗(yàn),可以得到質(zhì)量較好的光譜圖,圖3為雪青梨品種的原始吸收光譜.從圖中可知在976,1180,1576和1978nm處具有明顯的吸收峰.利用OMINIC6.1對(duì)原始吸收光譜進(jìn)行一階微分,二階微分(Dlog(1/R)和平滑處理S_G法則),從經(jīng)過分析的雪青梨原始光譜和一,二階微分光譜中,得出用于雪青梨檢測(cè)的有效光譜范圍在9672000nm,有效光譜范圍的選擇為今后的水果內(nèi)部品質(zhì)檢測(cè)光譜范圍的有效選取提供了依據(jù).121.11.00.90.8:07060.50.4l000l50020002500A,/nm圖3水果的近紅外漫反射光譜原始光譜Fig.3Typicalspectraoflog(

13、1/R)ofreflectancereciprocalforpearfruit2.2算法原理及模型建立2.2.1偏最小二乘法建模算法8偏最小二乘法(partialleastsquares,PIS)的基本算法是先對(duì)光譜矩陣作分解,將光譜矩陣A表示為主成分矩陣T與載荷矩陣P的乘積;同時(shí)也將濃度矩陣c表示為濃度主成分矩陣u與載荷矩陣Q的乘積;然后在u和T之間進(jìn)行線性回歸,建立濃度矩陣c與光譜矩陣A之間的關(guān)系.設(shè)A為"個(gè)樣品在m個(gè)波長上的光譜參數(shù)矩陣,C為"個(gè)樣品z種成分質(zhì)量分?jǐn)?shù)構(gòu)成的矩陣.將A和c分解為如下形式:A×=×P×+E,(1)C×

14、U,×O×+F×.(2)式中:h稱為樣品的抽象組分?jǐn)?shù),為光譜參數(shù)特征因子矩陣,u為質(zhì)量分?jǐn)?shù)特征因子矩陣,P為光譜參數(shù)載荷矩陣,為質(zhì)量分?jǐn)?shù)載荷矩陣,E×和F分別為光譜參數(shù)矩陣的殘差矩陣和濃度矩陣的殘差矩陣.建立與u的關(guān)系矩陣B(濃度與光譜參數(shù)間的內(nèi)部關(guān)系為U×一×B×,(3)此時(shí)質(zhì)量分?jǐn)?shù)與光譜參數(shù)間的外部關(guān)系為C×1一×BxO×l+Fx1.(4)要求llFll達(dá)到最小.2.2.2水果內(nèi)部品質(zhì)數(shù)學(xué)模型的建立本試驗(yàn)選用了166個(gè)雪青梨組成標(biāo)準(zhǔn)樣品集,采用雪青梨的近紅外光譜和其糖度,酸度的化學(xué)測(cè)定值建立

15、數(shù)學(xué)模型.166個(gè)雪青梨糖度的范圍為10.9814.34,其平均值為12.84.雪青梨酸度質(zhì)量分?jǐn)?shù)為0.109/50.25,其平均值為0.14.根據(jù)美國Nicolet公司的智能定量分析軟件TQAnalystv6.0得出偏最小二乘法預(yù)測(cè)82個(gè)標(biāo)準(zhǔn)樣品的糖度,酸度預(yù)測(cè)值,其中標(biāo)準(zhǔn)樣本集的化學(xué)測(cè)定值與預(yù)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)分別為0.94和0.83,標(biāo)準(zhǔn)校正誤差分別為0.25和0.02,雪青梨糖度,酸度測(cè)定值與預(yù)測(cè)值的相關(guān)關(guān)系圖如圖4和系統(tǒng)精度評(píng)價(jià)及模型的檢驗(yàn)用已建立的數(shù)學(xué)模型對(duì)82個(gè)樣品的糖度,酸度質(zhì)量分?jǐn)?shù)進(jìn)行預(yù)測(cè),82個(gè)雪青梨糖度的質(zhì)量分?jǐn)?shù)范圍為l1.1514.30,其平均值為12.77;

16、雪青梨酸度質(zhì)量分?jǐn)?shù)范圍為0.100.23,其平均值為0.14.結(jié)果分別為:其預(yù)測(cè)值和實(shí)際值的相關(guān)系數(shù)分別為0.87和0.80,其標(biāo)準(zhǔn)預(yù)測(cè)誤差分別為0.32和0.02.根據(jù)本次試驗(yàn)結(jié)果,說明所建立的自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)性能較好且所建立的數(shù)學(xué)模型預(yù)測(cè)精度也較高.一釹:攀圖4糖度測(cè)量值與預(yù)測(cè)值的相關(guān)圖Fig.4RelationshipbetweenmeasuredsugarcontentVSpredictedsugarcontent025.?.甾015Wo(酸度)/%圖5總酸測(cè)量值與預(yù)測(cè)值的相關(guān)圖Fig.5RelationshipbetweenmeasuredtotalacidityVSpredictedt

17、itratableacidity浙江大學(xué)(工學(xué)版)第4O卷3結(jié)語本研究建立了基于傅里葉變換近紅外光譜無損檢測(cè)水果內(nèi)部品質(zhì)的自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng),利用該系統(tǒng)對(duì)水果糖度和酸度含量的無損檢測(cè)進(jìn)行了試驗(yàn)研究.研究結(jié)果表明:該自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)能快速用于水果內(nèi)部品質(zhì)的無損檢測(cè)和分級(jí).參考文獻(xiàn)(References):1LAMMERTYNJ,NICOLAYBB,OOMSK,eta1.Non-destructivemeasurementofacid,solublesolidsandfirmnessofJonagoldapplesusingNIRspectrometerJ.Transactions.oftheASAE,19

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