葡萄可溶性固形物的高光譜無(wú)損檢測(cè)技術(shù)

楊杰+馬本學(xué)+王運(yùn)祥+王靜++徐潔

摘要：為明確采用高光譜成像技術(shù)對(duì)葡萄可溶性固形物（SSC）檢測(cè)的可行性。以高光譜成像系統(tǒng)為試驗(yàn)儀器，采集葡萄樣本的漫反射光譜，對(duì)比分析不同光程校正方法、不同預(yù)處理方法對(duì)建模精度的影響，建立不同的葡萄SSC定量預(yù)測(cè)模型。研究結(jié)果表明，在波段500～1 000 nm的范圍內(nèi)，采用經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變化、一階微分和Savitzky-Golay平滑相結(jié)合預(yù)處理后的偏最小二乘法建模方法預(yù)測(cè)能力最強(qiáng)，校正集相關(guān)系數(shù)（rc）為0.912 6，校正集均方根誤差（RMESC）為0.542，預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)（rp）為0.854 0，預(yù)測(cè)集均方根誤差（RMESP）為0.758。由結(jié)果可知，應(yīng)用高光譜成像技術(shù)可以對(duì)葡萄可溶性固形物含量進(jìn)行無(wú)損檢測(cè)。

關(guān)鍵詞：高光譜成像技術(shù)；葡萄；可溶性固形物；無(wú)損檢測(cè)

中圖分類號(hào)： S663.101文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A文章編號(hào)：1002-1302（2016）06-0401-02

收稿日期：2015-05-15

基金項(xiàng)目：國(guó)家科技支撐計(jì)劃（編號(hào)：2015BAD19B03）。

作者簡(jiǎn)介：楊杰（1990—），男，山西天鎮(zhèn)人，碩士研究生，主要從事農(nóng)業(yè)裝備自動(dòng)控制與智能檢測(cè)技術(shù)研究。E-mail：gexijieshaoyj@163.com。

通信作者：馬本學(xué)，博士，教授，主要從事農(nóng)產(chǎn)品智能化檢測(cè)與分級(jí)裝備研究。E-mail：mbx_shz@163.com。葡萄是世界四大果品之一，不僅鮮食美味可口，有利于人體新陳代謝，且具有豐富的營(yíng)養(yǎng)價(jià)值，享有“水果皇后”的美譽(yù)?？扇苄怨绦挝铮⊿SC）是反映葡萄營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)多少的重要化學(xué)成分指標(biāo)，是影響葡萄收獲及市場(chǎng)銷售的重要因素，而傳統(tǒng)的SSC化學(xué)檢測(cè)方法費(fèi)時(shí)費(fèi)力而且有破壞性[1]。

高光譜成像技術(shù)，作為一種新興光學(xué)無(wú)損檢測(cè)技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測(cè)方面被廣泛關(guān)注和應(yīng)用，尤其在水果品質(zhì)檢測(cè)方面，高光譜成像技術(shù)能夠分析水果的內(nèi)外品質(zhì)，如糖度、堅(jiān)實(shí)度、水分含量、損傷、農(nóng)藥殘留、病蟲害[2-7]等。國(guó)外學(xué)者研究利用高光譜成像技術(shù)對(duì)水果品質(zhì)進(jìn)行無(wú)損檢測(cè)已有較長(zhǎng)時(shí)間，并取得了較好的研究成果[8-11]。相比之下，國(guó)內(nèi)在此方面起步較晚，但成果突出，已取得的研究結(jié)果證明該技術(shù)具有較大的研究?jī)r(jià)值和研究空間[12]。

本研究以新疆特色葡萄品種紅提為對(duì)象，采用高光譜成像系統(tǒng)獲取光譜信息并進(jìn)行建模預(yù)測(cè)結(jié)果分析，選取最優(yōu)建模方法，探討高光譜成像技術(shù)預(yù)測(cè)葡萄內(nèi)部特征的可行性。

1材料與方法

1.1葡萄樣本

試驗(yàn)選取80個(gè)葡萄果穗，并從每個(gè)果穗上的穗節(jié)部、穗中部、穗內(nèi)部、穗尖部各選3粒葡萄果粒（共12粒）作為1個(gè)樣本，共80個(gè)樣本。在環(huán)境溫度為20 ℃、相對(duì)濕度為50%的實(shí)驗(yàn)室條件下放置1 d。

1.2高光譜成像系統(tǒng)

高光譜成像系統(tǒng)包括基于光譜儀的高光譜分光儀（Imspector V10E-QE）、線陣CCD攝像機(jī)（Hamamstsu）、150 W鹵化物光源（3900，Schott）、1 套高精度輸送裝置（Zolix，SC300-1A）和計(jì)算機(jī)等部件組成。光譜采集區(qū)域?yàn)?08～1 013 nm，光譜分辨率為2.8 nm。

1.3葡萄樣本光譜采集和參數(shù)測(cè)定

高光譜圖像數(shù)據(jù)獲取基于Spectral-cube軟件。將光譜數(shù)據(jù)采集曝光時(shí)間設(shè)定為12.7 ms，電控位移臺(tái)速度為 3.54 mm/s，保證圖像清晰不失真。為了防止基線漂移，圖像采集前將高光譜圖像采集系統(tǒng)打開(kāi)預(yù)熱30 min。不同波段下光源強(qiáng)度分布不均勻及攝像頭中暗電流存在都會(huì)造成圖像中含有噪聲，因此要對(duì)高光譜圖像進(jìn)行黑白校正[13] 。

1.4葡萄樣本SSC測(cè)定

在光譜采集結(jié)束后，立即進(jìn)行葡萄樣本SSC的測(cè)定。糖度測(cè)定采用折射式糖度計(jì) PR-101α（0～45°Brix）測(cè)量SSC含量，將每個(gè)樣本的12粒葡萄剝皮榨汁，將葡萄汁滴于折光儀鏡面，測(cè)量并讀數(shù)記錄，每個(gè)樣本測(cè)量3次，取平均值作為該樣本的SSC值。

2結(jié)果與分析

2.1光譜數(shù)據(jù)獲取

采用ENVI 4.7（Research system Inc，Boulder，Co.USA）軟件處理采集到的高光譜圖像。對(duì)每個(gè)樣本、每粒葡萄的圖像避開(kāi)飽和區(qū)域選取1個(gè)50×50 pixels 的區(qū)域作為感興趣區(qū)域（region of interest，ROI）。由于小于500 nm、大于1 000 nm的光譜數(shù)據(jù)存在明顯噪聲，因此試驗(yàn)選取500～1 000 nm波長(zhǎng)范圍的光譜進(jìn)行平均反射量計(jì)算，獲取的光譜見(jiàn)圖1。

2.2校正集樣本劃分

試驗(yàn)將紅提葡萄80個(gè)樣本作為建模集。采用含量梯度法[14]對(duì)校正集樣本進(jìn)行挑選，將建模樣本依SSC含量從低到高排序，按照3 ∶ 1的比例進(jìn)行等梯度劃分校正集、預(yù)測(cè)集，最終校正集含有60個(gè)樣本，預(yù)測(cè)集含有20個(gè)樣本，被測(cè)葡萄SSC實(shí)測(cè)值的統(tǒng)計(jì)量見(jiàn)表1。

2.3模型評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)

所建模型準(zhǔn)確性由校正集相關(guān)系數(shù)為rc、預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)為rp，校正集均方根誤差為RMSEC和預(yù)測(cè)集均方根誤差為RMSEP來(lái)評(píng)價(jià)。相關(guān)系數(shù)越大，均方根誤差越小，并且RMSEP與RMSEC差異越小，模型的精度越高，穩(wěn)定性越好。

2.4光譜校正方法的選擇

光譜校正是對(duì)由于葡萄個(gè)體差異及實(shí)際物距不一致對(duì)光譜所造成的影響進(jìn)行相應(yīng)的處理，以減少對(duì)建模效果的影響，更利于建模時(shí)有用信息的提取。

本研究采用多元散射校正（multiplicative signal correction，MSC）和標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變化（standard normal variate，SNV）2種光譜校正方法對(duì)原始光譜進(jìn)行預(yù)處理，在500～1 000 nm段范圍內(nèi)建立PLS模型，分析其對(duì)模型性能的影響，確定合適的光譜校正方法。

原始光譜經(jīng)MSC、SNV光譜校正后的PLS建模結(jié)果見(jiàn)表2。原始光譜經(jīng)過(guò)SNV光譜校正后，預(yù)測(cè)模型和校正模型的精度和穩(wěn)定性都有所提高，校正集相關(guān)系數(shù)rc由0.758 9提高到0.781 5，預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)rp也由0.667 9提高到0.754 0，校正均方根誤差RMSEC和預(yù)測(cè)均方根誤差RMSEP均變小，模型的精度和穩(wěn)定性都有所改善。因此，對(duì)于原始光譜，最優(yōu)的光譜校正方法是SNV。

2.5微分光譜的選擇與分析

通過(guò)選擇不同微分處理，可以有效地消除在光譜采集過(guò)程中發(fā)生的光譜數(shù)據(jù)基線偏移和背景噪音的干擾，起到放大和分離重疊信息的作用，更有利于提取有用信息。S-G平滑處理不僅能去除一部分隨機(jī)噪聲，而且能在一定程度上提高光譜信噪比。

采用SNV進(jìn)行光程校正，結(jié)合不同預(yù)處理方法[一階微分（First derivative，1-Der）、二階微分（Second derivative，2-Der）、1-Der+S-G平滑、2-Der+S-G平滑處理]建立預(yù)測(cè)模型，模型結(jié)果見(jiàn)表3。結(jié)果表明，由經(jīng)過(guò)一階微分結(jié)合 S-G平滑處理的模型相關(guān)系數(shù)看出，模型的預(yù)測(cè)能力優(yōu)于其他預(yù)處理結(jié)果。

2.6定量模型的建立與評(píng)估

本試驗(yàn)采用偏最小二乘法（partial least square，PLS）、主成分回歸（principal components regression，PCR），逐步多元線性回歸（stepwise multiple linear regression，SMLR）方法對(duì)經(jīng)過(guò)SNV、First derivative 結(jié)合S-G平滑預(yù)處理后的光譜建立SSC預(yù)測(cè)模型，建模比較分析結(jié)果見(jiàn)表4。結(jié)果表明，應(yīng)用PLS方法所建模的結(jié)果較優(yōu)，模型預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性均比其他2個(gè)模型的效果好，光譜經(jīng)SNV+1-Der+S-G處理后應(yīng)用PLS建模預(yù)測(cè)見(jiàn)圖2。

3結(jié)論

本研究應(yīng)用高光譜成像技術(shù)檢測(cè)紅提葡萄內(nèi)部可溶性固形物含量，并建立了紅提葡萄可溶性固形物檢測(cè)定量模型。結(jié)果表明，采用PLS建模方法取得較好預(yù)測(cè)效果。應(yīng)用PLS對(duì)經(jīng)過(guò)SNV、1-Der和S-G平滑相結(jié)合預(yù)處理后的光譜建立預(yù)測(cè)模型，rc為0.912 6，RMSEC為0.542，rp為0.854 0，RMSEP為0.758。

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