果蔬采后內(nèi)部損傷無損檢測(cè)研究進(jìn)展

高迎旺，耿金鳳，饒秀勤*

（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 310058）

果蔬采后內(nèi)部損傷無損檢測(cè)研究進(jìn)展

高迎旺，耿金鳳，饒秀勤*

（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 310058）

果蔬產(chǎn)品含人體所必需的一些維生素、無機(jī)鹽及植物纖維等營(yíng)養(yǎng)元素，是人們?nèi)粘Ｉ攀车闹匾M成部分。果蔬在采后處理過程中容易遭受機(jī)械損傷，不僅會(huì)降低果蔬自身外觀品質(zhì)，而且使果蔬容易受到真菌或細(xì)菌侵染，造成腐爛（如晚疫病、干腐病、軟腐病等），影響其食用安全性。受侵染果蔬在運(yùn)輸、貯存等過程中會(huì)感染正常果蔬，進(jìn)一步擴(kuò)大經(jīng)濟(jì)損失。由碰壓引起的內(nèi)部損傷因損傷果蔬和正常果蔬外部特征差別不明顯，容易相互混雜，對(duì)果蔬外觀及食用品質(zhì)造成潛在危害。因此，識(shí)別并剔除有內(nèi)部損傷的果蔬日益引起國(guó)內(nèi)外學(xué)者的注意。本文從果蔬損傷后發(fā)生的生理和物理變化角度入手，闡述了無損檢測(cè)技術(shù)應(yīng)用于內(nèi)部損傷檢測(cè)的機(jī)理，并綜述了利用光、熱、聲和電磁學(xué)特性檢測(cè)果蔬采后內(nèi)部損傷的研究進(jìn)展，最后指出了研究難點(diǎn)和今后研究方向。

水果；蔬菜；內(nèi)部損傷；物理特性；無損檢測(cè)

果蔬是人類膳食營(yíng)養(yǎng)的重要食物來源[1]。隨著農(nóng)業(yè)機(jī)械化生產(chǎn)的發(fā)展，果蔬在采摘、分裝和運(yùn)輸?shù)冗^程中更加容易發(fā)生因碰撞、擠壓、振動(dòng)等原因引起的機(jī)械損傷[2]。 GB/T 10651—2008《鮮蘋果》[3]中將水果碰壓損傷描述為“受碰擊或外界壓力而對(duì)果皮造成的人為損傷”，輕微碰壓傷為“果實(shí)受碰壓傷以后，果皮未破，傷面稍微凹陷，變色不明顯，無汁液外溢現(xiàn)象”。可見，碰壓損傷包括外部損傷和內(nèi)部損傷，其中內(nèi)部損傷由輕微的碰壓引起。碰壓損傷容易引起果蔬采后損耗。它不僅造成果蔬感官變化、品質(zhì)降低，而且增加了微生物侵染的危險(xiǎn)性，使果蔬腐爛程度增加、貨架期縮短，嚴(yán)重影響品質(zhì)及其經(jīng)濟(jì)效益[4]。更為嚴(yán)重的是，損傷組織還會(huì)為病原菌提供滋養(yǎng)繁衍的場(chǎng)所，進(jìn)而引起正常果蔬的損壞，加劇經(jīng)濟(jì)損失。如果相關(guān)制品流入市場(chǎng)，還構(gòu)成了食品安全隱患。據(jù)報(bào)道，我國(guó)每年生產(chǎn)的水果和蔬菜從田間到餐桌，損耗率高達(dá)25%～30%[5]。以香梨為例，因機(jī)械損傷造成的果實(shí)腐爛率可達(dá)15%以上，造成每年近6 000萬元以上的損失[6]。

果蔬外部損傷因暴露在外部，且易發(fā)生氧化變色反應(yīng)，可通過分析損傷部位顏色[7-8]、紋理或形態(tài)特征直接進(jìn)行檢測(cè)。例如，Marique等[7]介紹了一種利用Kohonen自組織映射處理并分割馬鈴薯圖像的方法。圖像中每個(gè)像素的RGB值代入分類模型來區(qū)分正常或者損傷馬鈴薯。結(jié)果表明，外部損傷能夠被準(zhǔn)確識(shí)別。也有學(xué)者利用外部損傷形狀特點(diǎn)，將其作為特征因子代入分類器進(jìn)行識(shí)別[9-10]。為了提高香梨損傷檢測(cè)與分類的準(zhǔn)確率和效率，程魯玉等[11]綜合利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)香梨損傷的自動(dòng)檢測(cè)與分類。在對(duì)香梨圖像進(jìn)行基本處理后提取顏色、紋理和形態(tài)3 類共8 個(gè)特征參數(shù)，采用BP算法訓(xùn)練的多層前向人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)香梨的損傷進(jìn)行分類。而內(nèi)部損傷因不易直接觀察，用傳統(tǒng)的視覺檢測(cè)方法識(shí)別較為困難。內(nèi)部損傷會(huì)引起果蔬生理生化和物理結(jié)構(gòu)上的變化，是構(gòu)成目前許多無損檢測(cè)技術(shù)的基礎(chǔ)。本文以損傷后果蔬發(fā)生的生理和物理變化為切入點(diǎn)，從損傷果蔬的光、熱、聲和電磁學(xué)特性的角度對(duì)果蔬內(nèi)部損傷的無損檢測(cè)進(jìn)行綜述。

1 果蔬損傷后發(fā)生的變化

不同種類果蔬其解剖結(jié)構(gòu)各不相同，但總體上是由表皮組織和內(nèi)部組織構(gòu)成。內(nèi)部組織包括薄壁組織、機(jī)械組織和輸導(dǎo)組織。其中與抵御機(jī)械損傷直接相關(guān)的有表皮組織和機(jī)械組織，而薄壁組織中細(xì)胞的大小、形狀和排布同樣能夠?qū)悠返臋C(jī)械性能產(chǎn)生影響[12]。碰壓損傷會(huì)引起果蔬表皮和內(nèi)部組織發(fā)生生理、物理結(jié)構(gòu)和化學(xué)成分等方面的變化。化學(xué)方法可直接找出細(xì)胞內(nèi)各組織成分的變化情況，但隨著細(xì)胞的降解，物質(zhì)會(huì)發(fā)生轉(zhuǎn)變，不便于找出規(guī)律[13]。因此本文主要從生理和物理變化的角度對(duì)碰壓損傷機(jī)理進(jìn)行闡述。

1.1 損傷后發(fā)生的生理變化

損傷引起的細(xì)胞破裂會(huì)使結(jié)合水變成自由水，并流失到細(xì)胞間隙，使得水分含量升高。隨后水分會(huì)逐漸蒸發(fā)，導(dǎo)致水分含量下降。乙烯增加被認(rèn)為能夠引起受傷部位組織呼吸代謝加強(qiáng)，大量研究表明，采后果蔬因機(jī)械損傷作用，乙烯釋放速率明顯增強(qiáng)[14-15]。碰壓損傷還會(huì)促使果蔬瞬間產(chǎn)生大量活性氧自由基，擾亂正常的代謝活動(dòng)。同時(shí)，在一定時(shí)間內(nèi)碰壓損傷會(huì)刺激產(chǎn)生次級(jí)代謝產(chǎn)物（如萜類、酚類、生物堿等），這些次級(jí)代謝產(chǎn)物對(duì)傷口愈合、抵御病原菌侵襲具有一定的作用。果蔬中的果膠物質(zhì)是決定其硬度的主要因素[16]，果蔬受到損傷后原果膠在果膠酶的作用下發(fā)生水解轉(zhuǎn)變成果膠酸，而果膠酸不具有黏性從而使細(xì)胞間失去了黏著[17]，致使果蔬迅速軟化。碰壓損傷還會(huì)引起果蔬組織變色。果蔬褐變本質(zhì)上分為兩大類，即非酶褐變和酶促褐變。碰壓損傷引起的果蔬褐變一般以酶促褐變?yōu)橹鱗18]。發(fā)生酶促褐變的3 個(gè)先決條件是酚類化合物、多酚氧化酶（polyphenol oxidase，PPO）和O2。酚類化合物以游離的或者結(jié)合的方式存在于組織，是分布最廣的次生代謝物質(zhì)之一[19]。PPO是果蔬組織內(nèi)普遍存在的一類末端氧化酶，能催化酚類化合物形成醌類物質(zhì)和水，醌類物質(zhì)可進(jìn)一步經(jīng)非酶促聚合形成褐色物質(zhì)而產(chǎn)生褐變[20]。組織中O2主要來源于貯藏環(huán)境和果蔬呼吸作用。普遍認(rèn)為細(xì)胞結(jié)構(gòu)和靠其維持的區(qū)室化狀況的破壞，使定位在質(zhì)體和其他細(xì)胞器的酶與定位在液泡的酚類物質(zhì)接觸，其結(jié)果發(fā)生酚類物質(zhì)的氧化褐變和黑褐色高聚物的形成，是引起果蔬褐變的主要原因[21]。

1.2 損傷后發(fā)生的物理結(jié)構(gòu)變化

宏觀尺度上果蔬的機(jī)械損傷是由微觀尺度上細(xì)胞的損傷引起的[22]。Loodts等[23]認(rèn)為碰壓損傷是細(xì)胞間分離、細(xì)胞壁的破裂和因細(xì)胞液流失擴(kuò)散造成的細(xì)胞緊縮。Mitsuhashi-Gonzalez等[24]利用掃描電子顯微鏡和熒光顯微鏡觀察到碰壓損傷發(fā)生在薄壁細(xì)胞的位置，由死亡細(xì)胞、破裂細(xì)胞和擠碎細(xì)胞等構(gòu)成。細(xì)胞間隙大的地方，死亡、破裂或壓碎的細(xì)胞多。Alvarez等[25]指出所有固體破裂的原因在于結(jié)構(gòu)的不均勻性。破裂通常發(fā)生在這些不規(guī)則體的位置，并逐步發(fā)展形成新的斷裂面。一種材料的抗損傷能力與不規(guī)則體的數(shù)量和分布直接相關(guān)。果蔬組織結(jié)構(gòu)中的不規(guī)則體會(huì)削弱細(xì)胞基質(zhì)并使其更容易遭受損傷，而薄壁組織是代謝旺盛的組織，細(xì)胞壁薄、細(xì)胞間隙較大，減小了細(xì)胞間的接觸，從而削弱了組織，并導(dǎo)致其容易受外界作用力的影響。另外，Mitsuhashi-Gonzalez等[24]認(rèn)為表層的厚角細(xì)胞能夠?qū)⒆饔昧鬟f到下層的薄壁細(xì)胞，而自身因具有高張力和彈塑性，使其能夠吸收大量的機(jī)械能量，從而免于受外界作用力而變形，因此會(huì)出現(xiàn)外部完好而內(nèi)部發(fā)生損傷的情況。

可見，果蔬損傷發(fā)生后會(huì)產(chǎn)生一系列的生理生化變化，其中失水、組織變軟和變色構(gòu)成損傷后果蔬生理變化最主要的表現(xiàn)特征。損傷更容易發(fā)生在細(xì)胞間隙大的薄壁組織，而表皮組織能夠?qū)⑼饨缱饔昧鬟f到內(nèi)部，這是果蔬發(fā)生內(nèi)部損傷的主要原因。組織中不規(guī)則體（如梨中的石細(xì)胞）的存在會(huì)增加發(fā)生內(nèi)部損傷的可能性。損傷區(qū)域細(xì)胞會(huì)發(fā)生細(xì)胞間分離、細(xì)胞斷裂、變形或破裂等。生理及物理結(jié)構(gòu)的變化會(huì)導(dǎo)致?lián)p傷和正常組織光、熱、聲、電、磁等特性不同，這構(gòu)成了損傷無損檢測(cè)的基礎(chǔ)。

2 國(guó)內(nèi)外無損檢測(cè)研究現(xiàn)狀

果蔬的無損檢測(cè)是指利用檢測(cè)對(duì)象的光、熱、聲、電、磁等特性，在不破壞被檢對(duì)象食用性的前提下，檢測(cè)果蔬是否存在缺陷或判定某種組分含量的技術(shù)手段。近年來，果蔬采后碰壓損傷得到越來越多研究人員的關(guān)注，相應(yīng)的無損檢測(cè)方法得以在果蔬損傷檢測(cè)領(lǐng)域開發(fā)利用。光譜技術(shù)采集速度快，散射和反射分別能夠反應(yīng)組織結(jié)構(gòu)和成分的變化，處理方法強(qiáng)大。但是校正模型要建立在大量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，而且模型傳遞中產(chǎn)生的適應(yīng)性問題有待進(jìn)一步解決。高光譜成像技術(shù)將光譜技術(shù)和成像技術(shù)組合起來，既包含光譜信息也包含空間信息。因此，高光譜數(shù)據(jù)信息量非常豐富，能夠獲得單純采用光譜技術(shù)或成像技術(shù)所得不到的信息。但是由此帶來的缺陷是信息冗余，數(shù)據(jù)采集及處理復(fù)雜。通常將高光譜技術(shù)作為基礎(chǔ)研究手段，比如基于高光譜技術(shù)選擇有效波段開發(fā)多光譜系統(tǒng)用于在線檢測(cè)[26]。傳統(tǒng)機(jī)器視覺技術(shù)可以看作是一種波段位于R（700 nm）、G（546 nm）、B（436 nm）的多光譜成像技術(shù)，不同的是，多光譜成像中的波段可根據(jù)檢測(cè)對(duì)象及指標(biāo)自由選擇。但是由于檢測(cè)任務(wù)不同，研究學(xué)者開發(fā)的多光譜成像系統(tǒng)也各不相同。系統(tǒng)需要進(jìn)行多次校驗(yàn)，可靠性和檢測(cè)的準(zhǔn)確性也很難進(jìn)行相互驗(yàn)證。X射線照相技術(shù)速度快，能用于在線檢測(cè)，通常用于檢測(cè)異物；缺點(diǎn)是只有當(dāng)被檢物特征明顯時(shí)才能適用（如病蟲害）。X射線斷層照相技術(shù)首先應(yīng)用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，后來開發(fā)微CT系統(tǒng)用于解決其成本高的問題，但是需要切片處理，并不能嚴(yán)格意義上稱為無損檢測(cè)技術(shù)[27]。熱成像技術(shù)測(cè)量快速直觀，觀測(cè)面積大，可檢測(cè)內(nèi)部信息，操作簡(jiǎn)便可靠，但是圖像分辨率不高、對(duì)比度不強(qiáng)。超聲波技術(shù)簡(jiǎn)單且成本低，能夠檢測(cè)組織結(jié)構(gòu)和成分上的變化[27]，缺點(diǎn)是只對(duì)某種類型的缺陷/損傷適用，而且需要進(jìn)行接觸式測(cè)量，不利于商業(yè)化應(yīng)用。核磁共振（nuclear magnetic resonance，NMR）成像是根據(jù)特定原子核在磁場(chǎng)中的磁特性用于檢測(cè)果蔬的品質(zhì)特性的，其對(duì)引起水分含量變化的質(zhì)量指標(biāo)敏感（如內(nèi)部損傷）。但是核磁共振設(shè)備成本高，并且獲取圖像速度慢，對(duì)操作人員要求高，實(shí)現(xiàn)商業(yè)化在線仍面臨許多困難[28]。相關(guān)無損檢測(cè)技術(shù)主要特點(diǎn)對(duì)比見表1。

表1 果蔬采后機(jī)械損傷無損檢測(cè)技術(shù)對(duì)比Table 1 Comparison of invasive detection methods for mechanical damage in postharvest fruits and vegetables

2.1 基于光特性的無損檢測(cè)研究

圖1 光與果蔬樣品間的相互作用Fig. 1 Interactions between light and apple

光照射在果蔬樣品表面會(huì)發(fā)生反射、散射、吸收和透射等（圖1）。這種光特性與被檢對(duì)象的表面狀態(tài)、內(nèi)部組分含量及分布等有關(guān)。通過對(duì)反射、散射或透射出來的光進(jìn)行成像分析或光譜分析，可以對(duì)被檢對(duì)象的狀態(tài)進(jìn)行判斷。光的吸收信號(hào)與果蔬中不同組成成分（如乙醇、水等）的C—H、N—H等共價(jià)鍵振動(dòng)的倍頻和合頻吸收有關(guān)，這些共價(jià)鍵的含量和所處的化學(xué)環(huán)境會(huì)影響光的吸收強(qiáng)度。損傷產(chǎn)生后，細(xì)胞破裂引起組織變化，細(xì)胞間隙被滲出的細(xì)胞液填充。組織結(jié)構(gòu)的變化也會(huì)改變光線在樣品中的傳播路徑，導(dǎo)致光學(xué)傳感器接收到的數(shù)據(jù)因組織狀態(tài)的不同而不同。因此，與樣品相互作用后光特性的改變構(gòu)成了光學(xué)無損檢測(cè)的基礎(chǔ)。利用光特性檢測(cè)果蔬內(nèi)部損傷的相關(guān)研究見表2。

2.1.1 光譜技術(shù)

在果蔬損傷檢測(cè)領(lǐng)域，按照光譜技術(shù)所采集光譜的波段范圍，可分為可見光波段（400～700 nm）、可見/可見-近紅外波段（400～1 700 nm）和近紅外波段（800～2 500 nm）。在可見光研究方面，Pholpho等[29]運(yùn)用可見光波段（400～700 nm）光譜技術(shù)對(duì)正常和損傷龍眼進(jìn)行分類。Jiménez[30]對(duì)鮮食橄欖的損傷進(jìn)行檢測(cè)，發(fā)現(xiàn)可見光波段（535～680 nm）可用于定性檢測(cè)，但是對(duì)

定量檢測(cè)并不適用。并且，受果皮顏色的影響，可見光波段對(duì)檢測(cè)損傷有很大的局限性[31]。Esquerre等[32]利用可見和近紅外（400～2 498 nm）光譜技術(shù)對(duì)蘑菇定量檢測(cè)進(jìn)行了初步研究。西北農(nóng)林科技大學(xué)分別利用近紅外波段光譜技術(shù)對(duì)獼猴桃和蘋果損傷進(jìn)行檢測(cè)[33-35]，結(jié)果表明，近紅外光譜技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法可以實(shí)現(xiàn)獼猴桃和蘋果損傷的檢測(cè)。以上研究均取得了較好的效果，原因可能在于波段范圍廣，能夠更多地覆蓋有用信息，但是檢測(cè)成本相對(duì)較高。

表2 利用光特性檢測(cè)果蔬內(nèi)部損傷的應(yīng)用Table 2 Bruise detection in fruits and vegetables based on optical properties

可見/可見-近紅外波段是目前國(guó)內(nèi)外檢測(cè)果蔬內(nèi)部損傷最常用的波段范圍。Xing Juan等[31]采集了喬納金蘋果損傷和正常區(qū)域的光譜，全波段參與建模，總體分類正確率大于90%。全波段可能包含冗余信息，利用特征波段建模能達(dá)到與全波段建模同樣的精度[36]。為此，Xing Juan等[37]采集了‘Golden Delicious’損傷和正常區(qū)域的光譜，并用相關(guān)表法提取有效波段。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，545 nm和1 200 nm波段反射率能顯示損傷隨時(shí)間的變化，并且745 nm和905 nm的波段比也能有效檢測(cè)舊傷。有學(xué)者對(duì)利用光譜技術(shù)定量檢測(cè)進(jìn)行了研究，Jiménez等[30]認(rèn)為近紅外區(qū)域（700～950 nm）可以定量檢測(cè)不同撞擊能量的損傷，結(jié)果表明預(yù)測(cè)值和實(shí)驗(yàn)測(cè)得值之間的相關(guān)系數(shù)為r2＝0.87～0.90。Martinsen等[38]考察了嚴(yán)格控制環(huán)境下，早期損傷（損傷5 min以內(nèi)）與正常組織反射光譜的區(qū)別。結(jié)果表明，最大差別出現(xiàn)在970 nm波長(zhǎng)處，損傷部位反射率比正常部位低8%左右。也有學(xué)者從損傷后組織變軟的角度利用光譜技術(shù)對(duì)損傷進(jìn)行預(yù)測(cè)[39]，結(jié)果表明，正常和早期損傷的分類正確率比直接通過光譜建模稍高，超過95%。但是相應(yīng)的操作復(fù)雜，且檢測(cè)結(jié)果更容易受外界影響。

光譜技術(shù)能夠反映由損傷引起的果蔬組織結(jié)構(gòu)和組分的變化，從而對(duì)損傷進(jìn)行檢測(cè)分析。由上述研究可以看出，光譜技術(shù)在新舊損傷檢測(cè)和定量檢測(cè)方面也具有一定的潛力。但是光譜技術(shù)只能獲取樣品小塊區(qū)域的光譜信息，缺失空間信息。而且僅依靠光譜反射強(qiáng)度，很難消除時(shí)間因素對(duì)損傷識(shí)別的影響[37]。另外，預(yù)測(cè)模型仍存在穩(wěn)定性和適應(yīng)性問題。

2.1.2 光譜成像技術(shù)

光譜成像技術(shù)將光譜技術(shù)和圖像技術(shù)結(jié)合起來，它在獲得樣品空間信息的同時(shí)，還為每個(gè)圖像上每個(gè)像素點(diǎn)提供光譜信息，實(shí)現(xiàn)“圖譜合一”。 光譜成像技術(shù)在果蔬損傷檢測(cè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，尤其是對(duì)果蔬外表皮沒有明顯特征的早期損傷或輕微損傷。

針對(duì)果蔬早期損傷的檢測(cè)，Elmasry等[40]基于高光譜成像技術(shù)提取了有效波段并進(jìn)行多光譜成像檢測(cè)‘McIntosh’蘋果不同時(shí)間的損傷，所開發(fā)的自適應(yīng)閾值方法能夠檢測(cè)1 h以內(nèi)的損傷。Baranowski等[41]綜合運(yùn)用高光譜成像和熱成像技術(shù)檢測(cè)蘋果損傷。結(jié)果表明，系統(tǒng)能夠提高檢測(cè)正確率，檢測(cè)早期損傷（1 h）的同時(shí)能夠定量確定損傷的深度。但相應(yīng)硬件設(shè)備及時(shí)間成本過高。Huang Wenqian等[42]利用高光譜成像技術(shù)檢測(cè)損傷1 h以內(nèi)的蘋果?；趦?yōu)選波段開發(fā)了識(shí)別算法，總體正確識(shí)別率達(dá)到97%。由于識(shí)別算法的適應(yīng)性問題，能夠檢測(cè)早期損傷的算法并不一定適用于檢測(cè)晚期損傷。Nagata等[43]利用近紅外高光譜成像技術(shù)檢測(cè)草莓不同程度壓傷后0～4 d的圖像，得出隨著時(shí)間的延長(zhǎng)，能夠檢測(cè)到損傷的壓傷程度越低的結(jié)論。為此，有學(xué)者基于損傷表面形變信息開發(fā)了喬納金蘋果早期損傷檢測(cè)算法[44]，對(duì)損傷1 d的正確識(shí)別率為77.5%。另外，一些學(xué)者嘗試開發(fā)同時(shí)檢測(cè)新舊損傷的算法。Baranowski等[45]運(yùn)用高光譜成像技術(shù)檢測(cè)蘋果兩周以內(nèi)產(chǎn)生的損傷。結(jié)果顯示，基于有監(jiān)督的分類方法能夠有效監(jiān)測(cè)損傷時(shí)間。輕微損傷肉眼不易觀測(cè)，應(yīng)及時(shí)將輕微損傷果蔬分揀出來作相應(yīng)處理，以提高生產(chǎn)效益。Zhang Baohua等[46]提出了一種基于高光譜成像和最小噪聲分離（minimum noise fraction，MNF）的蘋果輕微損傷識(shí)別檢測(cè)方法?？傮w正確率為97.1%。魏新華等[47]利用高光譜成像系統(tǒng)采集輕微損傷發(fā)生不到1 h的冬棗損傷部位的圖像。對(duì)100 個(gè)輕微損傷冬棗樣本的識(shí)別正確率為98%。李小昱等[48]針對(duì)通常采用的反射高光譜無法準(zhǔn)確檢測(cè)馬鈴薯表面輕微碰傷的問題，提出了一種用V型平面鏡的高光譜并結(jié)合果蠅優(yōu)化算法檢測(cè)馬鈴薯輕微碰傷的方法。結(jié)果表明，訓(xùn)練集和預(yù)測(cè)集的識(shí)別準(zhǔn)確率均達(dá)到100%。

以上研究大部分采用反射式高光譜成像，也有學(xué)者從其他角度研究損傷檢測(cè)方法。Anderson等[49]利用空間頻域成像得出正常和損傷組織的約化散射系數(shù)明顯不同的結(jié)論。Lu Renfu等[50]發(fā)現(xiàn)反射系數(shù)隨時(shí)間的變化沒有一致的規(guī)律，而約化散射系數(shù)一致性較好，隨時(shí)間逐漸降低。Zhu Qibing等[51]利用散射高光譜成像技術(shù)預(yù)測(cè)蘋果對(duì)損傷的敏感性。但是目前散射式高光譜成像也存在著空間信息缺失的缺點(diǎn)。有學(xué)者對(duì)比了不同光照模式下?lián)p傷的檢測(cè)，得出透射模式下檢測(cè)機(jī)械損傷效果較好的結(jié)論[52-54]。

高光譜成像技術(shù)數(shù)據(jù)量大無法直接用于在線檢測(cè)分級(jí)，有學(xué)者根據(jù)高光譜研究基礎(chǔ)選擇特征波段，進(jìn)而搭建多光譜成像系統(tǒng)進(jìn)行檢測(cè)，可大大提高檢測(cè)效率。Aneshansley等[55]設(shè)計(jì)了一個(gè)光學(xué)濾波系統(tǒng)用于搭建多光譜成像平臺(tái)，包括一個(gè)光分路器和兩個(gè)濾波片。光分路器安裝在相機(jī)前，并且能夠?qū)⑷肷涔饩€分解成3 條完全相同的光線，每條光線進(jìn)入圖像傳感器分區(qū)進(jìn)行成像，因此相機(jī)能夠同時(shí)采集3 幅圖像。Bennedsen[56-57]、Throop[58]等對(duì)此系統(tǒng)進(jìn)行了改進(jìn)并用于檢測(cè)蘋果的損傷，取得了較好的檢測(cè)效果。Kleynen等[59]選擇了450、500、750 nm和800 nm 4 個(gè)波段的濾波片搭建了多光譜成像系統(tǒng)。系統(tǒng)主要包括4 個(gè)濾波片、單色相機(jī)和光照通道。研究發(fā)現(xiàn)，750 nm和800 nm可以較好地識(shí)別內(nèi)部損傷。利用貝葉斯分類器，對(duì)早期損傷的檢測(cè)正確率為98.2%、輕微損傷為55%。主要原因是損傷面積小或者與果皮顏色相近造成混淆。后來，Unay等[60-61]分別基于此系統(tǒng)在檢測(cè)算法上進(jìn)行了改進(jìn)，取得了較好的結(jié)果。Huang Wenqian等[62]搭建多光譜成像系統(tǒng)檢測(cè)蘋果損傷。首先利用分段主成分分析（principal component analysis，PCA）對(duì)高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，選擇3 個(gè)有效波段（780、850 nm和 960 nm）搭建多光譜系統(tǒng)，包括2 個(gè)二色分光鏡、2 個(gè)濾波片和3 個(gè)電荷耦合元件（charge-coupled device，CCD）多光譜面陣相機(jī)。對(duì)此多光譜系統(tǒng)進(jìn)行靜態(tài)和動(dòng)態(tài)下?lián)p傷檢測(cè)實(shí)驗(yàn)，動(dòng)態(tài)下檢測(cè)速率為每秒采集3 個(gè)蘋果圖像，檢測(cè)正確率為74.6%，靜態(tài)下檢測(cè)正確率為91.5%。目前，市場(chǎng)也有成熟的多光譜產(chǎn)品出現(xiàn)，如丹麥Videometer A/S公司生產(chǎn)的VideometerLab equipment，包含19 個(gè)不同的波段，覆蓋可見/可見-近紅外波段范圍，可用于轉(zhuǎn)基因大米種子檢測(cè)[63]、注水牛肉檢測(cè)[64]等。

光譜成像技術(shù)彌補(bǔ)了光譜技術(shù)缺乏空間信息的缺點(diǎn)，其采集的豐富數(shù)據(jù)能夠解釋果蔬內(nèi)部損傷。光譜成像中有效波段選取非常關(guān)鍵，但是由于檢測(cè)對(duì)象、檢測(cè)環(huán)境和分析技術(shù)的影響可能造成有效波段并不相同。因此需要多次驗(yàn)證，以保證其穩(wěn)定性和適應(yīng)性。另外，類球形果蔬表面光照分布不均勻，會(huì)干擾有效波段的選取，影響檢測(cè)效果。

2.1.3 其他光成像技術(shù)

傳統(tǒng)機(jī)器視覺技術(shù)模擬人眼采集R、G、B 3 個(gè)通道的圖像，能夠檢測(cè)顏色、紋理、大小、形狀和外部缺陷，但是對(duì)于外部特征不明顯的缺陷如內(nèi)部損傷的檢測(cè)則并不適用。當(dāng)激光照射在果蔬表面上時(shí)，由果蔬內(nèi)部散射粒子和果蔬表面狀態(tài)引起的不同光程的散射光之間的相互干涉，在觀測(cè)面形成的隨機(jī)干涉的圖樣就叫做激光散斑。Pajuelo等[65]分別從定性和定量的角度驗(yàn)證了蘋果損傷和正常組織間的不同，得出激光散斑成像技術(shù)可作為檢測(cè)果蔬產(chǎn)品損傷的有力工具的結(jié)論。這種技術(shù)簡(jiǎn)單易操作，并且成本低，但是散斑與生物組織活性之間的關(guān)系原理比較復(fù)雜，至今尚未有建立起有效的監(jiān)測(cè)模型。X射線成像檢測(cè)技術(shù)是研究物質(zhì)內(nèi)部物理結(jié)構(gòu)的重要方法，它是利用X射線透過被檢測(cè)物體時(shí)，缺陷部位與完好部位對(duì)射線吸收能力不同的原理來實(shí)現(xiàn)成像檢測(cè)的。利用此方法進(jìn)行損傷水果檢測(cè)的研究較少[66]，而且由于新傷與正常組織的對(duì)比度較低，采用這種方法很難被檢測(cè)出來。當(dāng)某種常溫物質(zhì)經(jīng)特定波長(zhǎng)的入射光照射時(shí)，其分子吸收光能從基態(tài)進(jìn)入激發(fā)態(tài)，并且立即退激發(fā)并發(fā)出出射光，稱為熒光。Chiu等[67]利用葉綠素?zé)晒獬上窦夹g(shù)檢測(cè)蘋果不同程度的早期損傷（68.6、88.2 N和107.8 N）。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，對(duì)3 種損傷程度的瘀傷0.5 h后的平均檢測(cè)正確率為86.7%，而對(duì)損傷1 h后的平均檢測(cè)正確率為100%。

2.2 基于熱特性的無損檢測(cè)研究

紅外熱成像技術(shù)是一項(xiàng)利用物體自身各部分熱特性的差異，把物體不可見的熱輻射情況轉(zhuǎn)換為可視的熱圖像的紅外信息轉(zhuǎn)換與處理技術(shù)，其原理如圖2所示。損傷發(fā)生后，熱量在果蔬中的吸收和傳播發(fā)生變化，引起熱擴(kuò)散系數(shù)、熱傳導(dǎo)系數(shù)、比熱容等熱特性參數(shù)發(fā)生變化，從而導(dǎo)致正常和損傷組織間產(chǎn)生一定的溫度差異。

圖2 熱成像原理圖Fig. 2 Schematic diagram of thermal imaging

運(yùn)用熱成像方法檢測(cè)果蔬損傷起始于國(guó)外。Linden等[83]運(yùn)用熱成像技術(shù)檢測(cè)番茄輕微損傷，對(duì)比了3 種溫度處理的方法，分別是在1 ℃環(huán)境中冷卻90 min、在70 ℃的烤箱中加熱1～2 min、用微波爐加熱7～15 s。研究發(fā)現(xiàn)，在微波爐中加熱15 s可以檢測(cè)到損傷和正常組織間的細(xì)微差別，但是熱圖像噪聲太多。Varith等[84]研究了熱成像檢測(cè)蘋果損傷后48 h的可行性。采用風(fēng)扇模擬強(qiáng)制熱對(duì)流處理和冷卻處理，研究發(fā)現(xiàn)加熱處理效果更好，并且在30～180 s內(nèi)損傷組織比正常組織溫度低1～2 ℃。認(rèn)為蘋果正常部位和損傷部位熱擴(kuò)散系數(shù)α不同，是導(dǎo)致水果表面溫度分布不均的主要原因。后來研究學(xué)者逐漸意識(shí)到熱源變化對(duì)檢測(cè)結(jié)果帶來的影響，并根據(jù)檢測(cè)系統(tǒng)是否存在外部熱源激勵(lì)分為被動(dòng)熱成像和主動(dòng)熱成像。因?yàn)樗麚p傷部位和正常部位溫差很小，發(fā)射率相差不大，故由外部熱激勵(lì)的主動(dòng)熱成像檢測(cè)方法得到重視。Baranowski等[85]用一種主動(dòng)熱成像方法，脈沖相位紅外檢測(cè)（pulsed-phase thermography，PPT）方法檢測(cè)3 種蘋果品種的早期損傷（損傷后2 h）。通過分析發(fā)現(xiàn)，相位不受外界反射、發(fā)射率和樣品形狀的影響、最大相位差對(duì)應(yīng)的頻率與損傷深度之間存在較好的線性關(guān)系，由此可區(qū)分不同的損傷程度。Kim等[86]運(yùn)用相位紅外檢測(cè)方法檢測(cè)梨的早期損傷。研究同樣發(fā)現(xiàn)，相位紅外檢測(cè)方法和相位信息能夠用于水果機(jī)械損傷的檢測(cè)，尤其是應(yīng)用于早期損傷，并且具有定量檢測(cè)損傷的潛力。Irani等[87]首先設(shè)計(jì)因子實(shí)驗(yàn)（損傷部位和損傷能量），通過熱圖像和損傷深度確定損傷蘋果表面溫度，然后建立表面溫度和損傷深度間的關(guān)系。結(jié)果表明損傷表面溫度能夠用來預(yù)測(cè)此損傷區(qū)域的損傷深度。

國(guó)內(nèi)在利用熱成像方式無損檢測(cè)果蔬品質(zhì)方面起步較晚，自2010年開始才陸續(xù)出現(xiàn)相關(guān)研究，楊萬利等[88]基于紅外攝像機(jī)，采用風(fēng)扇加熱和冷卻兩種實(shí)驗(yàn)方法拍攝損傷蘋果，利用混合圖像增強(qiáng)算法識(shí)別早期損傷，正確率高達(dá)96%以上。周建民等[89]針對(duì)蘋果早期機(jī)械損傷較難識(shí)別的特點(diǎn)，通過主動(dòng)紅外熱激勵(lì)以及降溫措施，利用紅外熱成像技術(shù)研究蘋果表面機(jī)械損傷溫度變化情況。結(jié)果表明，熱圖像對(duì)比度受周圍空氣流動(dòng)影響，可以較好地區(qū)分蘋果的缺陷部位與果梗、花萼，達(dá)到缺陷檢測(cè)的目的。后來，該作者進(jìn)一步提出利用溫度變化曲線來區(qū)分不同缺陷種類的方法[90]。但是以上研究均沒有考慮熱源等因素的影響，直到最近門洪等[91]從激勵(lì)源、加熱距離、拍攝距離等因素對(duì)蘋果損傷檢測(cè)熱圖像采集系統(tǒng)進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)，并從定性和定量?jī)蓚€(gè)方面討論了區(qū)分蘋果的果梗和花萼的方法。近年來利用紅外熱成像技術(shù)檢測(cè)水果損傷的研究進(jìn)展情況見表3。

表3 利用熱特性檢測(cè)水果損傷的應(yīng)用Table 3 Bruise detection in fruits thermal properties

綜上所述，利用熱特性檢測(cè)水果損傷是可行的，主要挑戰(zhàn)在于如何增強(qiáng)損傷信號(hào)和如何提取損傷信號(hào)，在熱成像方面表現(xiàn)在熱源的優(yōu)化設(shè)計(jì)和熱圖像的處理上。另外，研究表明熱成像在損傷的定量檢測(cè)方面具有一定的可行性，這為今后在熱成像的損傷檢測(cè)領(lǐng)域指明了方向。

2.3 基于聲學(xué)特性的無損檢測(cè)研究

果蔬的聲學(xué)特性是指果蔬在激勵(lì)聲源作用下聲波的反射特性、散射特性、透射特性、吸收特性、衰減系數(shù)和傳播速率及其本身的聲阻抗與固有頻率等，它們反映了聲波與農(nóng)產(chǎn)品相互作用的基本規(guī)律[92]。檢測(cè)時(shí)由聲波發(fā)生器發(fā)出的聲波射向被檢對(duì)象，聲波傳感器接收到從物料透射、反射或散射出的聲波信號(hào)，經(jīng)放大傳送到動(dòng)態(tài)信號(hào)分析儀和計(jì)算機(jī)進(jìn)行分析。果蔬發(fā)生損傷后，其聲學(xué)特性相應(yīng)發(fā)生變化，根據(jù)被檢對(duì)象的聲學(xué)特性差異對(duì)內(nèi)部損傷進(jìn)行檢測(cè)。

聲學(xué)檢測(cè)方法受干擾較少，檢測(cè)裝置成本低，且易實(shí)現(xiàn)智能化[93]，在果蔬硬度[94-97]、糖度[93,98]、內(nèi)部空心[99-100]和貯藏時(shí)間[101]中日益得到廣泛應(yīng)用。在果蔬損傷檢測(cè)方面，Jagannath等[102]采集了香蕉損傷前后的聲學(xué)響應(yīng)光譜，并對(duì)采集信號(hào)進(jìn)行快速傅里葉變換光譜檢測(cè)。發(fā)現(xiàn)損傷會(huì)導(dǎo)致香蕉的共振頻率下降。Esehaghbeygi等[103]用4 個(gè)陶瓷超聲換能器（25、32.8、 40 kHz和50 kHz）檢測(cè)3 個(gè)品種馬鈴薯的機(jī)械損傷，用超聲波的衰減系數(shù)來判斷馬鈴薯損傷情況。研究發(fā)現(xiàn)，頻率為25 kHz的換能器檢測(cè)結(jié)果更為準(zhǔn)確，3 個(gè)品種分類正確率分別為83.0%、94.5%和89.0%。Ozbek等[104]提出利用聲學(xué)特性來定量檢測(cè)損傷體積。首先，撞擊聲音信號(hào)由壓電傳感器記錄到電腦里，然后聲音信號(hào)轉(zhuǎn)換成Shannon熵信號(hào)，并提取熵峰值和脈寬時(shí)間，最后建立這兩個(gè)參數(shù)和損傷體積的回歸模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，損傷體積和熵峰值間呈指數(shù)相關(guān)，和脈寬時(shí)間呈負(fù)冪函數(shù)相關(guān)，且兩者相關(guān)系數(shù)均超過0.98。

聲學(xué)檢測(cè)通過評(píng)價(jià)衰減信號(hào)和傳播速率來判斷組織是否發(fā)生損傷，簡(jiǎn)單且成本低，能夠檢測(cè)組織結(jié)構(gòu)和成分上的變化。但是只對(duì)某種類型的缺陷/損傷適用，而且需要進(jìn)行接觸式測(cè)量，不利于商業(yè)化應(yīng)用。

2.4 基于電磁特性的無損檢測(cè)研究

果蔬是有機(jī)生命體，在采后階段仍具有一定的生命特征。果蔬內(nèi)部存在大量的帶電粒子從而形成生物電場(chǎng)，在遭受損傷后，果蔬物質(zhì)和能量轉(zhuǎn)換發(fā)生一系列變化，影響了生物電場(chǎng)的分布和強(qiáng)度，宏觀上表現(xiàn)為電學(xué)特性發(fā)生改變。磁共振成像是根據(jù)特定原子核在磁場(chǎng)中的磁特性用于檢測(cè)果蔬的品質(zhì)特性的。而NMR信號(hào)強(qiáng)度與被測(cè)樣品中1H核密度有關(guān)，損傷組織會(huì)因細(xì)胞破裂而產(chǎn)生較強(qiáng)的NMR信號(hào)，后期會(huì)因水分蒸發(fā)較快而產(chǎn)生較弱的信號(hào)，利用這種差異可實(shí)現(xiàn)損傷檢測(cè)[105]。

基于電學(xué)特性的果蔬損傷無損檢測(cè)較少，目前研究多集中于電學(xué)參數(shù)和損傷間關(guān)系的建立上。陳志遠(yuǎn)[106]研究了損傷對(duì)番茄電參數(shù)的影響。發(fā)現(xiàn)電參數(shù)復(fù)阻抗（Z）、相對(duì)介電常數(shù)和電阻（R）可作為區(qū)分果實(shí)是否損傷的依據(jù)參數(shù)，并建立了番茄果實(shí)損傷程度的預(yù)測(cè)模型，此模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率可達(dá)90%。唐燕等[107]發(fā)現(xiàn)隨著貯藏時(shí)間的延長(zhǎng)，損傷獼猴桃果實(shí)電參數(shù)發(fā)生變化，電參數(shù)復(fù)阻抗Z對(duì)損傷的響應(yīng)最靈敏，但果實(shí)電參數(shù)的總體變化趨勢(shì)一致。果蔬電學(xué)特性不僅與損傷程度有關(guān)，更是隨著測(cè)試頻率變化而明顯變化[108-111]。郭曉丹等[111]發(fā)現(xiàn)在5.01～0.10 MHz頻率段的串聯(lián)等效電感Ls和3.16～0.10 MHz頻率段內(nèi)的電抗X值可以準(zhǔn)確識(shí)別棗果的損傷與否。

NMR成像技術(shù)是利用原子核在磁場(chǎng)內(nèi)所產(chǎn)生的信號(hào)經(jīng)過重建成像的一種影像技術(shù)。常用的進(jìn)行NMR的原子核有1H、13C、19F和31P，其中1H是目前應(yīng)用最為廣泛、技術(shù)最為成熟的原子核。Thybo等[112]首次使用NMR成像技術(shù)檢測(cè)馬鈴薯內(nèi)部損傷，發(fā)現(xiàn)內(nèi)部損傷在NMR圖像上表現(xiàn)為邊緣含水量較高的干燥區(qū)域。Milczarek等[113]對(duì)番茄NMR圖像進(jìn)行多元圖像分析，結(jié)果表明NMR成像技術(shù)可有效檢測(cè)番茄內(nèi)部損傷。周水琴等[105]采用NMR成像設(shè)備掃描獲得輕微損傷鴨梨冠狀面圖像，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，NMR成像技術(shù)對(duì)水果輕微損傷的檢測(cè)精度達(dá)92.1%。Mazhar等[114]驗(yàn)證了NMR成像在定性和定量檢測(cè)鱷梨損傷方面的可行性。

目前，果蔬損傷的電磁特性已具備一定的研究基礎(chǔ)，表明該方法具有一定的可行性，但是電學(xué)特性的測(cè)量仍停留在建立檢測(cè)模型上，且NMR成像設(shè)備昂貴、成像速度慢、對(duì)操作人員要求高，如何研究出成本低廉、非接觸的損傷檢測(cè)方法是需要解決的問題。

3 結(jié) 語

果蔬在采后處理過程中容易發(fā)生機(jī)械損傷，較嚴(yán)重的外部損傷可通過機(jī)器視覺技術(shù)等手段得以檢測(cè)，而由碰壓引起的內(nèi)部損傷因用肉眼難以識(shí)別，具有一定的檢測(cè)難度。果蔬采后內(nèi)部碰壓損傷的檢測(cè)難點(diǎn)之一是輕微損傷的檢測(cè)，原因是較小的外界作用力沒有引起果蔬組織生理和結(jié)構(gòu)方面明顯變化，果蔬自身因外界刺激而產(chǎn)生的防御也會(huì)進(jìn)一步削弱損傷和正常組織間的差距。另外，果蔬損傷后通常會(huì)發(fā)生褐變，貯存時(shí)間較長(zhǎng)變色會(huì)進(jìn)一步在表皮上表現(xiàn)出來，如果表皮顏色較深，同樣會(huì)對(duì)檢測(cè)造成干擾。如果能短期內(nèi)檢測(cè)到輕微損傷，果蔬不僅能夠得以正確分類，操作人員也能盡快對(duì)損傷進(jìn)行處理[38]。而且不同等級(jí)的果蔬具有不同的應(yīng)用價(jià)值，損傷的定量檢測(cè)也是采后內(nèi)部碰壓損傷檢測(cè)的難點(diǎn)之一。最后，在進(jìn)行在線損傷檢測(cè)實(shí)驗(yàn)時(shí)，要考慮到碰壓損傷與其他缺陷/損傷的同時(shí)檢測(cè)，達(dá)到在降低檢測(cè)成本的前提下提高效率的目的。

針對(duì)果蔬采后內(nèi)部碰壓損傷檢測(cè)存在的問題，可從提取損傷信號(hào)方法和后期增強(qiáng)損傷信號(hào)方面考慮，今后研究可從以下3 個(gè)方面展開：1）對(duì)果蔬樣品進(jìn)行力學(xué)特性研究，更好地理解損傷的產(chǎn)生機(jī)理并模擬內(nèi)部碰壓損傷；2）損傷果蔬生理和物理特性研究，為損傷檢測(cè)提供理論基礎(chǔ)。研究光、熱、聲、電、磁在果蔬組織中的吸收特性和傳播路徑，分析影響結(jié)果的主要物質(zhì)和結(jié)構(gòu)參數(shù)，最終建立損傷后發(fā)生的變化和無損檢測(cè)方法間的聯(lián)系；3）嘗試多元信息融合檢測(cè)損傷[41,115]，以期進(jìn)一步研究提高檢測(cè)效果。

[1] 王萌蕾, 陳復(fù)生, 楊宏順, 等. 加工和貯藏對(duì)果蔬營(yíng)養(yǎng)成分變化及抗氧化活性影響的研究進(jìn)展[J]. 現(xiàn)代食品科技, 2013, 29(3): 692-697. DOI:10.13982/j.mfst.1673-9078.2013.03.058.

[2] 高海生, 李潤(rùn)豐, 劉秀鳳. 園藝產(chǎn)品采后商品化處理技術(shù)研究進(jìn)展[J]. 食品科學(xué), 2008, 29(9): 627-631. DOI:10.3321/ j.issn:1002-6630.2008.09.152.

[3] 國(guó)家質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)檢疫總局, 中國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會(huì). 鮮蘋果: GB/T 10651—2008 [S]. 北京: 中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)出版社, 2008: 1-5.

[4] 虢露葭, 李萍, 侯曉榮, 等. 果蔬采后機(jī)械損傷特性研究進(jìn)展[J]. 食品工業(yè)科技, 2013, 34(1): 389-391; 396. DOI:10.13386/j.issn1002-0306.

[5] 錢驍, 李丹, 田會(huì)清, 等. 京城果蔬商戶降低物流損耗方法分析[J]. 中國(guó)食物與營(yíng)養(yǎng), 2012, 18(1): 49-53. DOI:10.3969/ j.issn.1006-9577.2012.01.014.

[6] 吳杰. 庫爾勒香梨的動(dòng)態(tài)粘彈特性及碰壓損傷機(jī)理研究[D]. 楊凌:西北農(nóng)林科技大學(xué), 2011: 13-24.

[7] MARIQUE T, PENNINCX S, KHAROUBI A. Image segmentation and bruise identif i cation on potatoes using a Kohonen’s self-organizing map[J]. Journal of Food Science, 2005, 70(7): 415-417. DOI:10.1111/ j.1365-2621.2005.tb11469.x.

[8] BEYAZ A, OZTURK R, TURKER U. Assessment of mechanical damage on apples with image analysis[J]. Journal of Food Agriculture & Environment, 2010, 8(3): 476-480.

[9] 周竹, 黃懿, 李小昱, 等. 基于機(jī)器視覺的馬鈴薯自動(dòng)分級(jí)方法[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2012, 28(7): 178-183. DOI:10.3969/ j.issn.1002-6819.2012.07.030.

[10] 劉韋. 基于機(jī)器視覺的馬鈴薯表面缺陷檢測(cè)算法的研究[D]. 大慶:黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué), 2013: 28-45.

[11] 程魯玉, 吳艷, 孟小艷. 基于計(jì)算機(jī)視覺的香梨損傷自動(dòng)檢測(cè)與分類研究[J]. 農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息, 2013(7): 25-27. DOI:10.3969/ j.issn.1672-6251.2013.07.007.

[12] ZDUNEK A, UMEDA M. Influence of cell size and cell wall volume fraction on failure properties of potato and carrot tissue[J]. Journal of Texture Studies, 2005, 36(1): 25-43. DOI:10.1111/j.1745-4603.2005.00002.x.

[13] 康璟, 李濤, 王蒂, 等. 馬鈴薯收獲中機(jī)械損傷的分析與思考[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械, 2013(10): 137-139. DOI:10.16167/j.cnki.1000-9868.

[14] 李萍. 黃花梨模擬運(yùn)輸振動(dòng)引起的機(jī)械損傷與品質(zhì)損害[D]. 杭州:浙江大學(xué), 2014: 21.

[15] SU J, TU K, CHENG L, et al. Wound-induced H2O2and resistance to botrytis cinerea decline with the ripening of apple fruit[J]. Postharvest Biology and Technology, 2011, 62(1): 64-70. DOI:10.1016/ j.postharvbio.2011.05.001.

[16] 劉慧, 陳復(fù)生, 楊宏順, 等. 圖譜法在采后果蔬果膠分子結(jié)構(gòu)研究中的進(jìn)展[J]. 食品研究與開發(fā), 2009, 30(1): 143-147. DOI:10.3969/ j.issn.1005-6521.2009.01.044.

[17] MERCADO J A, PLIEGO-ALFARO F, QUESADA M A. Fruit shelf life and potential for its genetic improvement[M]. New Jersey: John Wiley & Sons, Inc., 2011: 81-104. DOI:10.1002/9780470959350.ch4.

[18] 俞雅瓊. 機(jī)械損傷對(duì)采后碭山酥梨生理生化變化的影響[D]. 合肥:安徽農(nóng)業(yè)大學(xué), 2011: 12-17.

[19] 鞠志國(guó), 朱廣廉, 曹宗巽. 萊陽茌梨果實(shí)褐變與多酚氧化酶及酚類物質(zhì)區(qū)域化分布的關(guān)系[J]. 植物生理學(xué)報(bào), 1988(4): 46-51.

[20] AMIOT M J, TACCHINI M, AUBERT S, et al. Phenolic composition and browning susceptibility of various apple cultivars at maturity[J]. Journal of Food Science, 1992, 57(4): 958-962. DOI:10.1111/j.1365-2621.1992.tb14333.x.

[21] 王艷穎, 胡文忠, 龐坤, 等. 機(jī)械損傷對(duì)富士蘋果酶促褐變的影響[J]. 食品科學(xué), 2008, 29(4): 430-434. DOI:10.3321/ j.issn:1002-6630.2008.04.097.

[22] LI Z G, THOMAS C. Quantitative evaluation of mechanical damage to fresh fruits[J]. Trends in Food Science & Technology, 2014, 35(2): 138-150. DOI:10.1016/j.tifs.2013.12.001.

[23] LOODTS J, TIJSKENS E, WEI C F, et al. Micromechanics: Simulating the elastic behavior of onion epidermis tissue[J]. Journal of Texture Studies, 2006, 37(1): 16-34. DOI:10.1111/j.1745-4603.2006.00036.x.

[24] MITSUHASHI-GONZALEZ K, PITTS M J, FELLMAN J K, et al. Bruising profile of fresh apples associated with tissue type and structure[J]. Applied Engineering in Agriculture, 2010, 26(3): 509-517. DOI:10.13031/2013.29942.

[25] ALVAREZ M D, SAUNDERS D E J, VINCENT J F V. Fracture properties of stored fresh and osmotically manipulated apple tissue[J]. European Food Research and Technology, 2000, 211(4): 284-290. DOI:10.1007/s002170000160.

[26] ZHANG B H, HUANG W Q, LI J B, et al. Principles, developments and applications of computer vision for external quality inspection of fruits and vegetables: a review[J]. Food Research International, 2014, 62: 326-343. DOI:10.1016/j.foodres.2014.03.012.

[27] NICOLAI B M, DEFRAEYE T, de KETELAERE B, et al. Nondestructive measurement of fruit and vegetable quality[J]. Annual Review of Food Science and Technology, 2014, 5(6): 285-312. DOI:10.1146/annurev-food-030713-092410.

[28] PATEL K K, KHAN M A, KAR A. Recent developments in applications of MRI techniques for foods and agricultural produce: an overview[J]. Journal of Food Science and Technology, 2015, 52(1): 1-26. DOI:10.1007/s13197-012-0917-3.

[29] PHOLPHO T, PATHAVEERAT S, SIRISOMBOON P. Classif i cation of longan fruit bruising using visible spectroscopy[J]. Journal of Food Engineering, 2011, 104(1): 169-172. DOI:10.1016/ j.jfoodeng.2010.12.011.

[30] JIMéNEZ F. Non-destructive determination of impact bruising on table olives using Vis-NIR spectroscopy[J]. Biosystems Engineering, 2012, 113(4): 371-378. DOI:10.1016/j.biosystemseng.2012.09.007.

[31] XING Juan, LINDEN V V, VANZEEBROECK M, et al. Bruise detection on Jonagold apples by visible and near-infrared spectroscopy[J]. Food Control, 2005, 16(4): 357-361. DOI:10.1016/ j.foodcont.2004.03.016.

[32] ESQUERRE C, GOWEN A A, O’DONNELL C P, et al. Initial studies on the quantitation of bruise damage and freshness in mushrooms using visible-near-infrared spectroscopy[J]. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 2009, 57(5): 1903-1907. DOI:10.1021/jf803090c.

[33] 郭文川, 王銘海, 岳絨. 基于近紅外漫反射光譜的損傷獼猴桃早期識(shí)別[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào), 2013, 44(2): 142-146. DOI:10.6041/ j.issn.1000-1298.2013.02.027.

[34] 郭文川, 王銘海, 谷靜思, 等. 近紅外光譜結(jié)合極限學(xué)習(xí)機(jī)識(shí)別貯藏期的損傷獼猴桃[J]. 光學(xué)精密工程, 2013, 21(10): 2720-2727. DOI:10.3788/OPE.20132110.2720.

[35] 李光輝, 任亞梅, 任小林, 等. 蘋果品種及損傷蘋果的FT-NIR鑒別研究[J]. 食品科學(xué), 2012, 33(16): 251-256.

[36] LUO Xuan, TAKAHASHI T, KYO K, et al. Wavelength selection in vis/NIR spectra for detection of bruises on apples by ROC analysis[J]. Journal of Food Engineering, 2012, 109(3): 457-466. DOI:10.1016/ j.jfoodeng.2011.10.035.

[37] XING Juan, BRAVO C, MOSHOU D. Bruise detection on ‘Golden Delicious’ apples by vis/NIR spectroscopy[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2006, 52(1/2): 11-20. DOI:10.1016/ j.compag.2006.01.006.

[38] MARTINSEN P, OLIVER R, SEELYE R, et al. Quantifying the diffuse ref l ectance change caused by fresh bruises on apples[J]. Transactions of the Asabe, 2014, 57(2): 565-572. DOI:10.13031/trans.57.10355.

[39] XING Juan, BAERDEMAEKER J D. Fresh bruise detection by predicting softening index of apple tissue using VIS/NIR spectroscopy[J]. Postharvest Biology and Technology, 2007, 45(2): 176-183. DOI:10.1016/j.postharvbio.2007.03.002.

[40] ELMASRY G, WANG N, VIGNEAULT C, et al. Early detection of apple bruises on different background colors using hyperspectral imaging[J]. LWT-Food Science and Technology, 2008, 41(2): 337-345. DOI:10.1016/j.lwt.2007.02.022.

[41] BARANOWSKI P, MAZUREK W, WOZNIAK J, et al. Detection of early bruises in apples using hyperspectral data and thermal imaging[J]. Journal of Food Engineering, 2012, 110(3): 345-355. DOI:10.1016/j.jfoodeng.2011.12.038.

[42] HUANG Wenqian, ZHANG Baihai, LI Jiangbo, et al. Early detection of bruises on apples using near-infrared hyperspectral image[J]. Proceedings of SPIE-The International Society for Optical Engineering, 2013, 8761(1): 165-174. DOI:10.1117/12.2019630.

[43] NAGATA M, TALLADA J G, KOBAYASHI T. Bruise detection using nir hyperspectral imaging for strawberry (Fragaria ananassa Duch.)[J]. Environmental Control in Biology, 2006, 44(2): 133-142. DOI:10.2525/ecb.44.133.

[44] XING Juan, BAERDEMAEKER J D. Bruise detection on ‘Jonagold’ apples using hyperspectral imaging[J]. Postharvest Biology and Technology, 2005, 37(2): 152-162. DOI:10.1016/j.postharvbio.2005.02.015.

[45] BARANOWSKI P, MAZUREK W, PASTUSZKA-WO?NIAK J. Supervised classification of bruised apples with respect to the time after bruising on the basis of hyperspectral imaging data[J]. Postharvest Biology and Technology, 2013, 86(5): 249-258. DOI:10.1016/ j.postharvbio.2013.07.005.

[46] ZHANG Baohua, HUANG Wenqian, LI Jiangbo, et al. Detection of slight bruises on apples based on hyperspectral imaging and MNF transform[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2014, 34(5): 1367-1372. DOI:10.3964/j.issn.1000-0593(2014)05-1367-06.

[47] 魏新華, 吳姝, 范曉冬, 等. 基于高光譜成像分析的冬棗微觀損傷識(shí)別[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào), 2015(3): 242-246. DOI:10.6041/ j.issn.1000-1298.2015.03.035.

[48] 李小昱, 徐森淼, 馮耀澤, 等. V型平面鏡的高光譜結(jié)合果蠅優(yōu)化算法檢測(cè)馬鈴薯輕微碰傷[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào), 2016(1): 1-7.

[49] ANDERSON E R, CUCCIA D J, DURKIN A J. In detection of bruises on golden delicious apples using spatial-frequency-domain imaging[C]// Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers (SPIE) Conference Series. San Jose, California: SPIE, 2007. DOI:10.1117/12.717608.

[50] LU Renfu, CEN Haiyan, HUANG Min, et al. Spectral absorption and scattering properties of normal and bruised apple tissue[J]. Transactions of the ASABE, 2010, 53(1): 263-269. DOI:10.13031/2013.29491.

[51] ZHU Qibing, GUAN Jiyu, HUANG Min, et al. Predicting bruise susceptibility of ‘Golden Delicious’ apples using hyperspectral scattering technique[J]. Postharvest Biology and Technology, 2016, 114: 86-94. DOI:10.1016/j.postharvbio.2015.12.007.

[52] ARIANA D P, LU R F. Hyperspectral waveband selection for internal defect detection of pickling cucumbers and whole pickles[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2010, 74(1): 137-144. DOI:10.1016/j.compag.2010.07.008.

[53] 高海龍, 李小昱, 徐森淼, 等. 透射和反射高光譜成像的馬鈴薯損傷檢測(cè)比較研究[J]. 光譜學(xué)與光譜分析, 2013(12): 3366-3371. DOI:10.3964/j.issn.1000-0593(2013)12-3366-06.

[54] HU M H, DONG Q L, LIU B L. Classif i cation and characterization of blueberry mechanical damage with time evolution using ref l ectance, transmittance and interactance imaging spectroscopy[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2016, 122: 19-28. DOI:10.1016/ j.compag.2016.01.015.

[55] ANESHANSLEY D J, THROOP J A, ANGER W C, et al. In a multivision linear filter for capturing multispectral images[C]// American Society of Agricultural and Biological Engineers (ASAE) Annual Meeting. Las Vegas: ASAE, 2003: 27-30.

[56] BENNEDSEN B S, PETERSON D L. Performance of a system for apple surface defect identification in near-infrared images[J]. Biosystems Engineering, 2005, 90(4): 419-431. DOI:10.1016/ j.biosystemseng.2004.12.005.

[57] BENNEDSEN B S, PETERSON D L, TABB A. Identifying defects in images of rotating apples[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2005, 48(2): 92-102. DOI:10.1016/j.compag.2005.01.003.

[58] THROOP J A, ANESHANSLEY D J, ANGER W C, et al. Quality evaluation of apples based on surface defects: development of an automated inspection system[J]. Postharvest Biology and Technology, 2005, 36(3): 281-290. DOI:10.1016/j.postharvbio.2005.01.004.

[59] KLEYNEN O, LEEMANS V, DESTAIN M F. Development of a multi-spectral vision system for the detection of defects on apples[J]. Journal of Food Engineering, 2005, 69(1): 41-49. DOI:10.1016/ j.jfoodeng.2004.07.008.

[60] UNAY D, GOSSELIN B. Automatic defect segmentation of ‘Jonagold’apples on multi-spectral images: a comparative study[J]. Postharvest Biology and Technology, 2006, 42(3): 271-279. DOI:10.1016/ j.postharvbio.2006.06.010.

[61] UNAY D, GOSSELIN B, DESTAIN M F, et al. Automatic grading of bi-colored apples by multispectral machine vision[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2011, 75(1): 204-212. DOI:10.1016/ j.compag.2010.11.006.

[62] HUANG Wenqian, LI Jiangbo, WANG Qingyan, et al. Development of a multispectral imaging system for online detection of bruises on apples[J]. Journal of Food Engineering, 2015, 146(4): 62-71. DOI:10.1016/j.jfoodeng.2014.09.002.

[63] LIU C H, LIU Wei, LU Xuzhong, et al. Nondestructive determination of transgenic bacillus thuringiensis rice seeds (Oryza sativa L.) using multispectral imaging and chemometric methods[J]. Food Chemistry, 2014, 153(12): 87-93. DOI:10.1016/j.foodchem.2013.11.166.

[64] LIU J X, CAO Y, WANG Q, et al. Rapid and non-destructive identification of water-injected beef samples using multispectral imaging analysis[J]. Food Chemistry, 2016, 190: 938-943. DOI:10.1016/j.foodchem.2015.06.056.

[65] PAJUELO M, BALDWIN G, RABAL H, et al. Bio-speckle assessment of bruising in fruits[J]. Optics and Lasers in Engineering, 2003, 40(1/2): 13-24. DOI:10.1016/S0143-8166(02)00063-5.

[66] SHAHIN M A, TOLLNER E W, ARABNIA H R, et al. Apple classif i cation based on surface bruises using image processing and neural networks[J]. Transactions of the ASAE, 2002, 45(5): 1619-1628.

[67] CHIU Y C, CHOU X L, GRIFT T E, et al. Automated detection of mechanically induced bruise areas in golden delicious apples using fl uorescence imagery[J]. Transactions of the Asabe, 2015, 58(2): 215-225. DOI:10.13031/trans.58.10578.

[68] 岳絨. 受損獼猴桃貯藏期間近紅外光譜與品質(zhì)關(guān)系的研究[D]. 楊凌:西北農(nóng)林科技大學(xué), 2011: 54-65.

[69] ESQUERRE C, GOWEN A, DOWNEY G, et al. Wavelength selection for development of a near infrared imaging system for early detection of bruise damage in mushrooms (Agaricus bisporus)[J]. Journal of Near Infrared Spectroscopy, 2012, 20(5): 537-546. DOI:10.1255/jnirs.1014.

[70] WU Guifang, WANG Chunguang. Investigating the effects of simulated transport vibration on tomato tissue damage based on vis/NIR spectroscopy[J]. Postharvest Biology and Technology, 2014, 98: 41-47. DOI:10.1016/j.postharvbio.2014.06.016.

[71] XING Juan, BRAVO C, JANCSóK P T, et al. Detecting bruises on ‘Golden Delicious’ apples using hyperspectral imaging with multiple wavebands[J]. Biosystems Engineering, 2005, 90(1): 27-36. DOI:10.1016/j.biosystemseng.2004.08.002.

[72] XING Juan, SAEYS W, DE BAERDEMAEKER J. Combination of chemometric tools and image processing for bruise detection on apples[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2007, 56(1): 1-13. DOI:10.1016/j.compag.2006.12.002.

[73] 單佳佳, 彭彥昆, 王偉, 等. 基于高光譜成像技術(shù)的蘋果內(nèi)外品質(zhì)同時(shí)檢測(cè)[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào), 2011, 42(3): 140-144. DOI:10.3969/ j.issn.1000-1298.2011.03.027.

[74] CHO B K, BAEK I S, LEE N G, et al. Study on bruise detection of ‘Fuji’ apple using hyperspectral reflectance imagery[J]. Journal of Biosystems Engineering, 2011, 36: 484-490. DOI:10.5307/ JBE.2011.36.6.484.

[75] LEE W H, KIM M S, LEE H, et al. Hyperspectral near-infrared imaging for the detection of physical damages of pear[J]. Journal of Food Engineering, 2014, 130: 278-282. DOI:10.1016/ j.jfoodeng.2013.12.032.

[76] 楊婷婷, 遲茜, 王轉(zhuǎn)衛(wèi), 等. 近紅外高光譜成像技術(shù)的桃輕微損傷早期檢測(cè)[J]. 農(nóng)機(jī)化研究, 2015(5): 44-48. DOI:10.3969/j.issn.1003-188X.2015.05.010.

[77] Lü Qiang, TANG Mingjie, CAI Jianrong, et al. Vis/NIR hyperspectral imaging for detection of hidden bruises on kiwifruits[J]. Czech Journal of Food Sciences, 2011, 29(6): 595-602.

[78] 遲茜, 王轉(zhuǎn)衛(wèi), 楊婷婷, 等. 基于近紅外高光譜成像的獼猴桃早期隱性損傷識(shí)別[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào), 2015, 46(3): 235-241. DOI:10.6041/ j.issn.1000-1298.2015.03.034.

[79] WU Longguo, HE Jianguo, LIU Guishan, et al. Detection of common defects on jujube using vis-NIR and NIR hyperspectral imaging[J]. Postharvest Biology and Technology, 2016, 112: 134-142. DOI:10.1016/j.postharvbio.2015.09.003.

[80] RIVERA N V, GóMEZ-SANCHIS J, CHANONA-PéREZ J, et al. Early detection of mechanical damage in mango using NIR hyperspectral images and machine learning[J]. Biosystems Engineering, 2014, 122(3): 91-98. DOI:10.1016/ j.biosystemseng.2014.03.009.

[81] ARIANA D P, LU R F, GUYER D E. Near-infrared hyperspectral ref l ectance imaging for detection of bruises on pickling cucumbers[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2006, 53(1): 60-70. DOI:10.1016/j.compag.2006.04.001.

[82] ARIANA D P, LU R F. Detection of internal defect in pickling cucumbers using hyperspectral transmittance imaging[J]. Transactions of the ASABE, 2008, 51(2): 705-713.

[83] LINDEN V V, VEREYCKEN R, BRAVO C, et al. Detection technique for tomato bruise damage by thermal imaging[J]. Acta Horticulturae, 2003, 599: 389-394. DOI:10.17660/ActaHortic.2003.599.49.

[84] VARITH J, HYDE G M, BARITELLE A L, et al. Non-contact bruise detection in apples by thermal imaging[J]. Innovative Food Science & Emerging Technologies, 2003, 4(2): 211-218. DOI:10.1016/S1466-8564(03)00021-3.

[85] BARANOWSKI P, MAZUREK W, WITKOWSKA-WALCZAK B, et al. Detection of early apple bruises using pulsed-phase thermography[J]. Postharvest Biology and Technology, 2009, 53(3): 91-100. DOI:10.1016/j.postharvbio.2009.04.006.

[86] KIM G, KIM G H, CHO B K, et al. Application of infrared lockin thermography for the quantitative evaluation of bruises on pears[J]. Infrared Physics and Technology, 2013, 63(11): 133-139. DOI:10.1016/j.infrared.2013.12.015.

[87] IRANI O D, GOLZARIAN M R, AGHKHANI M H, et al. Development of multiple regression model to estimate the apple’s bruise depth using thermal maps[J]. Postharvest Biology and Technology, 2016, 116: 75-79. DOI:10.1016/ j.postharvbio.2015.12.024.

[88] 楊萬利, 沈明霞, 嚴(yán)君. 紅外圖像處理技術(shù)在蘋果早期淤傷檢測(cè)中的應(yīng)用[J]. 計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì), 2010, 31(1): 149-152.

[89] 周建民, 周其顯. 基于主動(dòng)熱成像技術(shù)的蘋果早期機(jī)械損傷檢測(cè)[J].農(nóng)機(jī)化研究, 2010, 32(8): 162-165. DOI:10.3969/j.issn.1003-188X.2010.08.042.

[90] 周建民, 張瑞豐. 基于主動(dòng)熱成像技術(shù)的蘋果表面缺陷分類方法[J]. 華東交通大學(xué)學(xué)報(bào), 2012, 29(1): 86-89. DOI:10.3969/ j.issn.1005-0523.2012.01.017.

[91] 門洪, 陳鵬, 鄒麗娜, 等. 基于主動(dòng)熱紅外技術(shù)的蘋果損傷檢測(cè)[J].中國(guó)農(nóng)機(jī)化學(xué)報(bào), 2013, 34(6): 220-224; 229. DOI:10.3969/ j.issn.2095-5553.2013.06.053.

[92] 應(yīng)義斌, 蔡?hào)|平, 何衛(wèi)國(guó), 等. 農(nóng)產(chǎn)品聲學(xué)特性及其在品質(zhì)無損檢測(cè)中的應(yīng)用[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 1997(3): 208-212.

[93] 危艷君, 饒秀勤, 漆兵. 基于聲學(xué)特性的西瓜糖度檢測(cè)系統(tǒng)[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2012, 28(3): 283-287. DOI:10.3969/ j.issn.1002-6819.2012.03.049.

[94] MOLINA-DELGADO D, ALEGRE S, BARREIRO P, et al. Addressing potential sources of variation in several non-destructive techniques for measuring firmness in apples[J]. Biosystems Engineering, 2009, 104(1): 33-46. DOI:10.1016/j.biosystemseng.2009.05.004.

[95] XIAO K, GAO G D, TENG G F, et al. Non-destructive acoustic detection method for maturity of watermelon[J]. Journal of Agricultural Mechanization Research, 2009, 8: 150-155. DOI:10.3969/ j.issn.1003-188X.2009.08.042.

[96] ABBASZADEH R, RAJABIPOUR A, YING Y, et al. Nondestructive determination of watermelon fl esh fi rmness by frequency response[J]. Lebensmittel-Wissenschaft und-Technologie, 2015, 60(1): 637-640. DOI:10.1016/j.lwt.2014.08.029.

[97] CUI D, GAO Z M, ZHANG W, et al. The use of a laser doppler vibrometer to assess watermelon firmness[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2015, 112: 116-120. DOI:10.1016/ j.compag.2014.11.012.

[98] ZUDE M, HEROLD B, ROGER J M, et al. Non-destructive tests on the prediction of apple fruit fl esh fi rmness and soluble solids content on tree and in shelf life[J]. Journal of Food Engineering, 2006, 77(2): 254-260. DOI:10.1016/j.jfoodeng.2005.06.027.

[99] ELBATAWI I E. An acoustic impact method to detect hollow heart of potato tubers[J]. Biosystems Engineering, 2008, 100(2): 206-213. DOI:10.1016/j.biosystemseng.2008.02.009.

[100] 危艷君, 饒秀勤, 漆兵, 等. 基于聲學(xué)特性檢測(cè)西瓜內(nèi)部空心的研究[J]. 包裝與食品機(jī)械, 2011, 29(5): 1-4. DOI:10.3969/ j.issn.1005-1295.2011.05.001.

[101] 陸勇, 李臻峰, 浦宏杰, 等. 基于聲振法的西瓜貯藏時(shí)間檢測(cè)[J]. 浙江農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào), 2016, 28(4): 682-687. DOI:10.3969/ j.issn.1004-1524.2016.04.22.

[102] JAGANNATH J H, DAS GUPTA D K, BAWA A S, et al. Assessment of ripeness/damage in banana (Musa paradisiacal) by acoustic resonance spectroscopy[J]. China’s Naturopathy, 2005, 28(3): 267-278. DOI:10.1111/j.1745-4557.2005.00008.x.

[103] ESEHAGHBEYGI A, RAGHAMI N, KARGAR A. Detection of internal defects in potato based on ultrasound attenuation[J]. American Journal of Potato Research, 2011, 88(2): 160-166. DOI:10.1007/ s12230-010-9177-9.

[104] OZBEK I Y, BOYDAS M G, KARA M, et al. Low cost measurement setup based on a piezoelectric microphone for estimating apple bruising using shannon entropy[J]. Postharvest Biology and Technology, 2014, 98(1): 23-29. DOI:10.1016/j.postharvbio.2014.06.014.

[105] 周水琴, 商德勝, 應(yīng)義斌, 等. 基于核磁共振成像的水果輕微損傷識(shí)別[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào), 2010, 41(8): 107-110. DOI:10.3969/ j.issn.1000-1298.2010.08.022.

[106] 陳志遠(yuǎn). 番茄電特性的無損檢測(cè)與生理特征關(guān)系的研究[D]. 楊凌:西北農(nóng)林科技大學(xué), 2007: 31-35.

[107] 唐燕, 杜光源, 張繼澍. 損傷對(duì)獼猴桃果實(shí)電特性的影響[J]. 食品科學(xué), 2011, 32(5): 6-11.

[108] 馬海軍. 用電學(xué)參數(shù)標(biāo)志蘋果采后病害和機(jī)械損傷響應(yīng)機(jī)制的研究[D]. 楊凌: 西北農(nóng)林科技大學(xué), 2010: 47-50.

[109] 邊紅霞, 屠鵬. 跌落高度對(duì)紅地球葡萄介電特性的影響[J]. 食品與發(fā)酵工業(yè), 2013, 39(7): 154-157. DOI:10.13995/j.cnki.11-1802/ ts.2013.07.047.

[110] 陳燕, 談建豪, 向和平, 等. 機(jī)械損傷對(duì)荔枝電特性的影響[J]. 食品與發(fā)酵工業(yè), 2014, 40(4): 47-50. DOI:10.13995/j.cnki.11-1802/ ts.2014.04.024.

[111] 郭曉丹, 章中, 張海紅, 等. 基于介電特性的棗果品質(zhì)識(shí)別試驗(yàn)研究[J].食品科技, 2014, 39(9): 289-294. DOI:10.13684/j.cnki.spkj.2014.09.062.

[112] THYBO A K, JESPERSEN S N, LAERKE P E, et al. Nondestructive detection of internal bruise and spraing disease symptoms in potatoes using magnetic resonance imaging[J]. Magnetic Resonance Imaging, 2004, 22(9): 1311-1317. DOI:10.1016/j.mri.2004.08.022.

[113] MILCZAREK R R, SALTVEIT M E, GARVEY T C, et al. Assessment of tomato pericarp mechanical damage using multivariate analysis of magnetic resonance images[J]. Postharvest Biology and Technology, 2009, 52(2): 189-195. DOI:10.1016/j.postharvbio.2009.01.002.

[114] MAZHAR M, JOYCE D, COWIN G, et al. Non-destructive1H-MRI assessment of flesh bruising in avocado (Persea americana M.) cv. Hass[J]. Postharvest Biology and Technology, 2015, 100: 33-40. DOI:10.1016/j.postharvbio.2014.09.006.

[115] 徐賽, 陸華忠, 周志艷, 等. 基于高光譜與電子鼻融合的番石榴機(jī)械損傷識(shí)別方法[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào), 2015, 46(7): 214-219. DOI:10.6041/j.issn.1000-1298.2015.07.031.

Non-Invasive Bruise Detection in Postharvest Fruits and Vegetables: A Review

GAO Yingwang, GENG Jinfeng, RAO Xiuqin*
(College of Biosystems Engineering and Food Science, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China)

Fruits and vegetable constitute an important part of human daily diet because they contain some necessary nutritional elements, such as vitamin, mineral salt and plant fi ber. Fruits and vegetables are prone to mechanical damage during postharvest operations, which will reduce the eating quality. Meanwhile, both fruits and vegetables can be easily infected with fungi or bacteria (such as late blight, dry rot and soft rot) once they are injured, which in turn can infect normal ones. Bruise damage occurs under the skin of fruits and vegetables without its rupture. Bruised fruits and vegetables are easily confused with normal ones, causing potential economic losses and food safety hazards. Thus, bruise detection has been attracting more and more attention. This paper reviews the mechanism of mechanical damage with respect to consequent physiological and physical changes and the state-of-art progress in the detection of bruise in postharvest fruits and vegetables by taking advantage of optical, thermal, acoustic and electromagnetic properties. Potential diff i culties and future research directions are proposed.

fruit; vegetable; bruise damage; physical properties; non-invasive detection

10.7506/spkx1002-6630-201715044

TS207.7

A

1002-6630（2017）15-0277-11

高迎旺, 耿金鳳, 饒秀勤. 果蔬采后內(nèi)部損傷無損檢測(cè)研究進(jìn)展[J]. 食品科學(xué), 2017, 38(15): 277-287. DOI:10.7506/ spkx1002-6630-201715044. http://www.spkx.net.cn

GAO Yingwang, GENG Jinfeng, RAO Xiuqin. Non-invasive bruise detection in postharvest fruits and vegetables: a review[J]. Food Science, 2017, 38(15): 277-287. (in Chinese with English abstract)

10.7506/spkx1002-6630-201715044. http://www.spkx.net.cn

2016-06-17

“十三五”國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃重點(diǎn)專項(xiàng)（2016YFD0701603-01）

高迎旺（1989—），男，博士研究生，主要從事基于機(jī)器視覺技術(shù)的果蔬損傷無損檢測(cè)研究。E-mail：huneagler@163.com

*通信作者：饒秀勤（1968—），男，教授，博士，主要從事基于機(jī)器視覺技術(shù)的農(nóng)產(chǎn)品/食品品質(zhì)無損檢測(cè)研究。

E-mail：xqrao@zju.edu.cn