無損檢測在獼猴桃質(zhì)地檢測中的應(yīng)用

□ 魯佳琦 朱 琳 費承鑫 戢小宇 張 文 西南科技大學生命科學與工程學院

獼猴桃是水果中的“維生素C之王”，又稱奇異果、藤梨等，我國是獼猴桃的原產(chǎn)國之一，具有悠久的種植歷史[1]。質(zhì)地是獼猴桃內(nèi)部評價的重要指標，獼猴桃的質(zhì)地與其果實的口感、成熟度等有著緊密的關(guān)系[2]，消費者在購買時也常通過獼猴桃的質(zhì)地來主觀判斷獼猴桃內(nèi)部品質(zhì)的好壞。無損檢測技術(shù)的迅速發(fā)展，能提高水果質(zhì)量檢測的效率，不破壞水果后續(xù)的銷售和食用，不產(chǎn)生不良影響，增加了果農(nóng)的經(jīng)濟效益。傳統(tǒng)的獼猴桃質(zhì)地檢測是通過捏、破皮檢查等手段進行判斷，但預(yù)判結(jié)果不精確，同時還會破壞獼猴桃的原有狀態(tài)和化學性質(zhì)。

1 獼猴桃質(zhì)地無損檢測方法

1.1 基于計算機視覺無損檢測

利用特定編寫的計算機程序代替人的視覺對獼猴桃的顏色、性狀、大小、表面?zhèn)麚p等特征進行感知，捕獲圖像后進行識別和分析，從而作為獼猴桃分級分類的依據(jù)。計算機視覺無損檢測方法檢測迅速、精確度高、信息量大，可用于獼猴桃的顏色、形狀、表皮損傷等外觀特征的無損檢測。李倩倩采用形態(tài)學對獼猴桃表面損傷進行處理并基于BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對獼猴桃進行分級分類，準確率為91.3%[3]。

1.2 基于介電特性無損檢測

獼猴桃內(nèi)部含有大量帶電粒子，隨著生長、成熟、受損、腐敗等過程發(fā)展，獼猴桃內(nèi)部也存在能量與物質(zhì)的交換，從而導致內(nèi)部電荷的所帶電量及空間分布發(fā)生改變，在宏觀上表現(xiàn)出不同的電特性[4]。與其他方法相比，介電特性無損檢測方法具有快速、靈敏、裝置簡單、易實現(xiàn)等優(yōu)點，可應(yīng)用于獼猴桃的機械損傷、新鮮度、質(zhì)地等品質(zhì)特征的識別。盧丹對獼猴桃介電特性特征頻率進行提取和數(shù)據(jù)降維時，發(fā)現(xiàn)建模效果較好的是遺傳算法，降維效果較好的是投影算法[5]。

1.3 基于聲學振動無損檢測

獼猴桃與檢測裝置接觸的過程中產(chǎn)生聲學振動信號，利用音頻采集器和數(shù)據(jù)分析器對數(shù)據(jù)進行收集和分析處理，可得到獼猴桃的質(zhì)地與其聲學信號特征之間的關(guān)系。聲學振動方法具有操作便捷、速度快、裝置便于攜帶等優(yōu)點[6]，可應(yīng)用于獼猴桃的質(zhì)地、內(nèi)部缺陷、成熟度等品質(zhì)無損檢測。陳翀構(gòu)建聲學無損檢測平臺，利用獼猴桃聲學振動特性，結(jié)合硬度、內(nèi)部品質(zhì)指標構(gòu)建預(yù)測模型[7]。

1.4 基于近紅外漫反射光譜技術(shù)無損檢測

可見光和中紅外之間是近紅外光譜，由于獼猴桃中含氫基團X-H（X=C、N、N），近紅外漫反射光譜技術(shù)可通過振動的倍頻和合頻吸收檢測出獼猴桃的成分或含量等屬性[8]。近紅外漫反射光譜無損檢測方法操作簡便、快速，已成功應(yīng)用于獼猴桃的糖度、質(zhì)地和含水量等方面的檢測。胡曉峰等人以浙江江山獼猴桃為研究對象，利用近紅外光譜技術(shù)和化學計量法進行獼猴桃的品質(zhì)檢測和品質(zhì)分級篩選，實現(xiàn)對其果實硬度、可溶性固形物含量（SSC）等快速無損檢測[9]。

1.5 基于高光譜圖像無損檢測

高光譜圖像是基于多個窄波段的影像數(shù)據(jù)處理技術(shù)，其將現(xiàn)代光譜技術(shù)和傳統(tǒng)成像技術(shù)相結(jié)合，探測目標的二維幾何空間和光譜信息，獲取圖像信息[10]。高光譜成像技術(shù)使檢測結(jié)果更加綜合、精確，可用于獼猴桃成熟度、質(zhì)地、可溶性固形物、外表損傷、蟲蛀等內(nèi)外部品質(zhì)的無損檢測?；粲锏热死酶吖庾V圖像集合機器對空白獼猴桃和使用化學保鮮劑的獼猴桃樣品進行檢測研究，構(gòu)建的模型平均正確識別率為100%[11]。

1.6 其他水果質(zhì)地無損檢測方法

除上述的幾種無損檢測技術(shù)外，在水果質(zhì)地無損檢測中還涉及到電子鼻技術(shù)、嗅覺可視化技術(shù)、X射線成像技術(shù)、葉綠素熒光法、紅外熱成像技術(shù)和核磁共振技術(shù)等，可無損檢測水果的成熟度、質(zhì)地、蟲害、損傷程度、表面缺陷等。

2 獼猴桃質(zhì)地無損檢測方法的展望

隨著計算機系統(tǒng)的不斷發(fā)展和人工智能的興起，農(nóng)產(chǎn)品的無損檢測技術(shù)會越來越完善，檢測方法和檢測平臺也會隨著不同的檢測對象而增加，從采摘到銷售的過程中都可以進行農(nóng)產(chǎn)品的無損檢測，發(fā)現(xiàn)劣質(zhì)品及時剔除，進而保證農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)。我國無損檢測技術(shù)起步較晚，很多還要借鑒國外先進的技術(shù)，目前基于不同原理的無損檢測也存在著不同的問題，優(yōu)化無損檢測方法展望如下。

2.1 基于聲學特性無損檢測

基于聲學特性對農(nóng)產(chǎn)品進行無損檢測是近幾年的熱點，目前已應(yīng)用于獼猴桃、梨、哈密瓜、小麥和西瓜等農(nóng)產(chǎn)品的檢測中，但多數(shù)僅局限于某一聲學特性對應(yīng)農(nóng)產(chǎn)品某一品質(zhì)指標的關(guān)系，未有多種對應(yīng)關(guān)系的研究。加強聲學特性對應(yīng)多種農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)指標的研究，可提高無損檢測的準確度。

2.2 基于智能感官仿生技術(shù)無損檢測

智能感官仿生技術(shù)在近幾年發(fā)展迅速，在農(nóng)業(yè)、食品和環(huán)境等行業(yè)中都有廣泛應(yīng)用，使用電子鼻、計算機視覺等可提高檢測的準確度和效率，結(jié)合計算機系統(tǒng)和算法可以適用與不同品種和特征的農(nóng)產(chǎn)品。目前已應(yīng)用于棗干、蘋果、哈密瓜、獼猴桃、荔枝和香蕉等水果的無損檢測和分級分類中，有利于從源頭上減少果品的損耗，保證后期的質(zhì)量。智能感官仿生技術(shù)最關(guān)鍵的是計算機系統(tǒng)的開發(fā)、傳感材料的穩(wěn)定性和仿生器官的靈敏性，這是現(xiàn)代化水果智能感官仿生技術(shù)無損檢測的必經(jīng)之路。