基于近紅外光譜對桃果實低溫貯藏品質的定量檢測

張 珮，王銀紅，李高陽，單 楊，蘇東林，朱向榮*

（1 湖南大學研究院生隆平分院 長沙410125 2 湖南省農業科學院農產品加工研究所 長沙410125 3 果蔬貯藏加工及質量安全湖南省重點實驗室 長沙410125 4 果蔬加工與質量安全湖南省國際聯合實驗室 長沙410125）

桃營養豐富且口感好，深受消費者喜愛[1]。桃為呼吸躍變型果實，不耐貯藏，在低溫下貯藏，極易發生冷害[2-3]。隨著貯藏時間的增加，桃果肉會出現褐變、絮狀化和木質化等現象，水蜜桃內部的品質指標如可溶性固形物（Soluble solids content，SSC）含量、總酸（Total acid，TA）含量、硬度和糖酸比等也隨之發生變化[4]。發生冷害的桃果實外表無明顯特征，消費者很難根據外觀判斷。桃果實內部品質的檢測方法大部分為破壞性檢測，耗時長、效率低，不能滿足實時在線檢測的要求[5]，亟需發展無損檢測技術，快速獲取水蜜桃低溫貯藏時的指標信息。

近紅外光譜檢測技術（Near infrared，NIR）具有無損、檢測速度快、效率高的優點，適用范圍及使用領域廣泛[6]，可滿足固體、液體和粉末等多種類型樣品的檢測需求[7-9]。NIR 光譜技術已在食品、藥品、飼料、農業和石油化工等領域廣泛應用[10-15]。目前，鮮有基于近紅外光譜技術對采后桃果實低溫貯藏下品質檢測的報道。

本研究采用低溫（4℃）貯藏桃果實35 d，分別在0，7，14，21，28 d 和35 d 取樣，采集6 個時期樣品的近紅外光譜。采用方差分析、鄧肯多重極差檢驗和Pearson 相關性分析方法，分析桃果實4 種品質在低溫貯藏過程中的相互作用，比較幾種光譜數據的預處理算法的處理效果；采用偏最小二乘法（Partial least squares，PLS）建立SSC 含量、TA含量、硬度和糖酸比指標變化的定量模型；利用NIR 技術對桃果實低溫貯藏下的品質快速檢測進行研究，試圖建立穩定性好，檢測準確度高的桃果實品質預測模型，為桃果實低溫貯藏下的質量控制提供技術支持，同時為其它呼吸躍變型果實低溫貯藏期間的質量檢測與控制提供參考。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

受試品種為湖南省懷化水蜜桃，于2019年7月15日由長沙毛家橋水果市場購入，當天運至冷庫進行處理。挑選八成熟，無機械損傷，大小和成熟度一致，達到食用要求的桃果實作為試驗樣品。

1.2 儀器與設備

Nicolet AntarisⅡ傅里葉變換近紅外光譜儀，美國熱電尼高力公司；AVANTI J-26XP 高效離心機，美國貝克曼庫爾特公司；電子天平，上海光正醫療儀器有限公司；FHT-15 型硬度計，廣州蘭泰儀器有限公司；WP-UP-WF-20 超純水制備機，四川沃特爾水處理設備有限公司；ATAGO 便攜式糖酸度計PAL-BX/ACID1，日本愛拓公司；JYZ-V5PLUS 智能原汁機，九陽股份有限公司。

1.3 樣品處理方法

用0.05 mm 的聚乙烯（PE）保鮮袋挽口包裝，每袋10 個桃果實，在（4 ±1）℃環境中貯藏。每隔7 d 取樣，然后在20℃，濕度90%左右的條件下放置3 d 后，進行光譜采集，最后測定硬度、SSC 含量和TA 含量等指標。

1.4 測定指標與方法

1.4.1 硬度測定使用FHT-15 型號硬度計，硬度計的最大數值為硬度（N），并取3 次測定的桃果實硬度平均值為該果實的硬度值。

1.4.2 SSC 含量的測定 榨取桃果汁后于10 000 r/min，4℃下離心10 min。取適量上清液，用ATAGO 便攜式糖酸度計PAL-BX/ACID1 儀器進行測定，平行測定3 次，取平均值。

1.4.3 TA 含量的測定將1.4.2 節中的上清液稀釋50 倍，混和均勻后，取適量稀釋后液體置于便攜式糖酸度計PAL-BX/ACID1 儀器計上讀取酸度值，重復測定3 次，平均值為該果實的TA（g/100 mL）含量。

1.5 NIR 光譜采集參數

采用Nicolet AntarisⅡ傅里葉變換近紅外光譜儀，選擇積分球固體采樣模塊采集漫反射光譜，波長范圍1 000～2 500 nm，掃描次數32，分辨率4 cm-1。在果實的赤道處每隔120 °進行采集，3 次采集平均結果為樣品的NIR 光譜。

1.6 NIR 光譜模型建立

比較了中心化（Centering）、多元散射校正（Multiplicative scatter correction，MSC）、標準正態變化（Standard normal variate，SNV）和最小二乘平滑濾波器（Savitzky-Golay，SG）平滑4 種預處理算法對原始光譜的處理效果，采用PLS 算法建立NIR 光譜模型。

1.7 評價參數

采用校正集相關系數（Rc）、驗證集相關系數（RP）、交互驗證均方根誤差（Root mean square error of cross validation，RMSECV）、預測集均方根誤差（Root mean square error of prediction，RMSEP）和平均相對誤差（Mean relative error，MRE）對定量模型進行評價。

1.8 數據處理軟件

采用SPSS 25.0 軟件對水蜜桃營養品質進行方差分析、鄧肯多重極差檢驗和Pearson 相關性分析，TQ Analyst 9.5（Thermo Fisher）軟件進行數光譜采集，利用MATLAB 2017b 軟件（Mathwork Inc.）進行分析處理。

2 結果與分析

2.1 低溫貯藏期間的品質分析

對桃果實低溫貯藏期間的品質指標匯總并進行方差分析，采用鄧肯多重極差檢驗，概率水平設為0.05。計算了貯藏期間的變異系數（Coefficient of variation，CV），CV 的大小反映了水蜜桃指標的離散程度[16]，分析結果如表1所示。

表1 低溫貯藏期間水蜜桃品質的變化Table 1 Quality changes of juicy peach during low temperature storage

隨著貯藏時間的增加，水蜜桃SSC 含量總體呈下降趨勢，在第7 天和第28 天有輕微幅度的增加。在低溫貯藏期間，TA 含量呈先升高后降低的趨勢。糖酸比是用來評價水果風味的一種指標，通常認為糖酸比較大且酸度高時，水果口感為甜[17]。桃果實貯藏7 d 時，糖酸比最低，此時TA 含量最高，口感以酸為主。貯藏28 d 后，糖酸比增加，此時SSC 含量和TA 含量均較低，口感較淡。桃果實的硬度總體呈下降趨勢。

除SSC 含量外，不同貯藏時間與桃果實的硬度、TA 含量和糖酸比有顯著性差異。TA 含量、糖酸比和硬度的CV 值分別為24.88%，32.17%和75.99%，表明在低溫貯藏期間，桃果實的TA 含量、糖酸比和硬度發生了顯著變化。SSC 含量的CV 值（12.54%）相對較低，表明SSC 含量受貯藏時間的影響相對較小。根據CV 值可以發現，在低溫貯藏過程中，水蜜桃的硬度在不同貯藏時間中存在著非常明顯的差異。

2.2 桃果實品質間Pearson 相關性分析

對桃果實低溫貯藏期間的品質進行Pearson相關性分析，研究各品質之間的相關程度，分析結果如表2所示。除了糖酸比外的3 個指標均與貯藏時間呈負相關，其中硬度呈極顯著負相關（-0.78**），TA 呈顯著負相關（-0.16*）。隨著貯藏期間的延長，桃果實逐漸出現冷害現象，果實內部出現木質化、絮狀化，組織細胞壁破解等現象，導致硬度大幅度降低[18]，桃果實的總酸也隨著果實內部的理化反應被大量消耗。因此TA、糖酸比和硬度與桃果實低溫貯藏時間有一定的關系。SSC含量與硬度間存在顯著正相關，這可能因為桃果實中的SSC 成分不僅包含了碳水化合物，同時也包含了影響果肉硬度的糖、礦物質和維生素等成分[19]。TA 與SSC、硬度分別呈正、負相關。因此桃果實的營養品質在低溫貯藏期間是相互影響的。

表2 低溫貯藏期間水蜜桃品質的Pearson 相關性分析Table 2 Pearson correlation analysis of peach quality during low temperature storage

2.3 NIR 光譜與品質相關分析

圖1為桃果實6 個貯藏時間的原始平均NIR光譜，光譜的趨勢一致，在波長1 199.78，1 452.51 nm 和1 931.71 nm 附近有明顯的吸收峰。波長1 199.78 nm 和1 452.51 nm 附近主要為O-H 以及C-H 鍵的相關吸收峰，這與桃果實中的糖、水分、淀粉、果膠和纖維素化合物相關。波長1 785.63 nm 附近主要為纖維素中的-CH2 官能團相關的吸收譜帶[20]。纖維素和果膠組成果肉組織，其含量影響著桃果實硬度的大小。綜上所述，近紅外光譜中含有與桃果實品質的相關的吸收峰和吸收譜帶，因此NIR 光譜與桃果實的低溫貯藏期間的品質相關，可依據近紅外光譜建立桃果實SSC 含量、TA含量、糖酸比和硬度的相關定量模型。

圖1 桃果實的近紅外光譜圖Fig.1 Near-infrared spectra of peach fruit

2.4 NIR 光譜樣本集劃分

利用K-S（Kennard-Stone）算法[21]，按照校正集：驗證集為3∶1 的比例，將142 個桃果實樣本作為校正集，47 個作為驗證集，統計結果如表3所示。從表3可知，桃果實的校正集和驗證集的SSC含量分別為8.43%～15.50%和7.80%～14.60%，TA含量分別為0.20～1.02 g/100 mL 和0.26～0.88 g/100 mL，糖酸比分別為10.89～59.51 和12.00～51.77，硬度分別為11.35～140.00 N 和9.90～130 N。校正集和驗證集的最大值和最小值相差大，分布范圍廣，K-S 算法劃分合理。

表3 K-S 算法劃分樣品集的數據統計Table 3 Data statistics of sample set partition by K-S algorithm

2.5 NIR 光譜預處理

由于NIR 光譜存在著基線漂移、噪音等問題，影響模型預測的準確性和穩定性，因此需要通過預處理消除NIR 光譜存在的問題，再建立模型。經中心化處理，消除了變量之間的多重共線性，提高了模型的穩定性[22]。SG 平滑可以減少噪音，經SG平滑處理后光譜更加平滑[23]。MSC 算法可消除光源散射的影響，提高信噪比[24]。SNV 算法能夠消除顆粒對采集光譜的影響，同時可以消除背景干擾和基線漂移，從而增加NIR 光譜的分辨率[22]。因此不同的預處理算法效果不同，本研究采用中心化、SG 平滑、MSC 和SNV 及其相互組合的算法對全光譜進行預處理，表4為預處理后校正集的PLS模型結果。

表4 不同光譜預處理算法對PLS 模型結果的影響Table 4 The effect of different spectral pretreatment algorithms on the results of PLS models

（續表4）

由表4可知，桃果實中SSC 含量的PLS 模型經過中心化處理后效果最好，Rc為0.93，RMSECV為0.56，校正集模型的相關系數較高且交互驗證的標準偏差較低，模型的MRE 為3.60%，模型預測結果與真實值基本一致，預測精確度高[25]。

利用原始光譜建立桃果實中TA 含量的PLS模型，Rc為0.67，RMSECV 為0.11，模型校正集相關系數較小。在預處理過程中SG+SNV 預處理效果最佳，模型Rc為0.69，RMSECV 為0.11，與原始光譜建立的模型相比，經SG+SNV 算法處理后模型的相關性有所改善。模型相關性較差可能與桃果實中TA 含量相對較低以及檢測時易受檢測儀器的穩定性和環境變化的影響有關[26-27]。桃果實糖酸比PLS 模型結果表明，不經過預處理直接使用原始光譜建立的模型效果最好，Rc為0.74，RMSECV 為4.24，可能與較多的處理使光譜中與糖酸比相關的光譜特征信息減少有關[28]。模型相關系數較小，可能與TA 含量的變化相關，需對模型進一步優化。

桃果實硬度采用原始光譜建立模型，Rc為0.84，RMSECV 為19.06，相關系數較低，且RMSECV 較大，模型預測效果較差。經SG+MSC 算法處理后，模型的Rc為0.97，RMSECV 為8.81，相關性明顯改善，且RMSECV 減小，模型的預測性能較好。最終選擇SG+MSC 為桃果實硬度模型的最佳預處理算法。

2.6 營養品質的NIR 模型預測

利用上述篩選出的最佳預處理算法，對NIR光譜處理，建立桃果實貯藏期間SSC 含量、TA 含量、糖酸比和硬度的PLS 模型，并進行預測。圖2為桃果實SSC 含量、TA 含量、糖酸比和硬度的近紅外PLS 模型預測結果。由圖2可知，水蜜桃的SSC 含量、TA 含量、糖酸比和硬度的真實值與預測值的點在趨勢線兩側均勻分布。

圖2 驗證集的SSC 含量（a）、TA 含量（b）、糖酸比（c）和硬度（d）的實測值與預測值相關性Fig.2 The correlation between the measured value and the predicted value of SSC content（a），TA content（b），sugar-acid ratio（c）and hardness（d）of the validation set

桃果實SSC 含量的PLS 模型Rp 為0.79，RMSEP 為0.89，這與Nascimento 等[29]利用近紅外光譜測定低溫貯藏下桃果實SSC 含量的模型結果相似。雖然SSC 模型相關性較差，但相對誤差（MRE）較小，為6.02%，且RMSECV 和RMSEP 均較低，在0.56%～0.89%之間，這與Nicola ?等[30]的研究結果相似。模型相關性較差，可能與桃果實采摘后SSC 含量范圍相對較窄有關，需擴大桃果實SSC的含量范圍，增加SSC 含量較低與較高的桃果實樣本，提高模型的代表性。

TA 含量和糖酸比的Rp 分別為0.69 和0.68，RMSEP 分別為0.10 和6.02。以上2 個指標PLS模型預測相關系數較低，需要對模型進行進一步優化。硬度的校正Rp為0.95，模型相關系數高，模型穩健性強。Lafuente 等[31]利用PLS 測定桃果實硬度，校正集相關系數為0.77。Betemps 等[32]對4 個品種桃果實的硬度建立了預測模型，決定系數在0.17～0.72 之間。Nascimento 等[29]建立了低溫貯藏下桃果實硬度的PLS 模型，驗證集相關系數為0.40。本研究建立的低溫貯藏期間硬度的預測模型的效果較好，對水蜜桃硬度的快速預測具有可行性。

3 結論

1）在低溫貯藏過程中，桃果實的SSC 含量、TA 含量、糖酸比和硬度等品質指標，經方差分析以及Pearson 相關性分析，發現除SSC 含量外，其它品質指標與貯藏時間之間存在顯著性差異。其中，TA 含量和硬度與貯藏時間的相關性分別為顯著相關和極顯著相關。4 種指標之間存在相關性并相互影響。

2）利用NIR 光譜技術建立了桃果實低溫貯藏期間冷害品質快速檢測的定量模型，不同的預處理算法建立的模型效果不同。SSC、TA、糖酸比和硬度的預測模型最佳預處理算法分別為中心化、SG+SNV、原光譜和SG+MSC 算法。

3）采用NIR 光譜法建立的SSC 和硬度的PLS 模型預測結果較好，但TA 和糖酸比的模型性能還需進一步優化提升。本研究可對實際生產中的水蜜桃低溫貯藏期間品質快速檢測和質量控制提供技術支持。