光纖光譜技術對獼猴桃品質及成熟度的無損檢測

尚 靜，孟慶龍，黃人帥，張 艷

（1. 貴陽學院食品與制藥工程學院，貴州貴陽550005；2. 貴陽學院農產品無損檢測工程研究中心，貴州貴陽550005）

1 引 言

“貴長”獼猴桃擁有果肉細嫩，肉質多漿，果汁豐富，清甜爽口，酸甜適中的獨特品質，作為后熟型水果之一，實際采收時為了延長其貯藏期，經常采摘還未成熟的果實，但是如果過早采摘，果實就會特別生硬，這將會使口感受到影響，果實也易受冷害；若過晚采摘，果實十分柔軟就會因為易腐爛而難以貯藏［1］。獼猴桃的可溶性固形物含量（Soluble Solids Content，SSC）和硬度是衡量其品質和成熟度的關鍵指標，因此，開展獼猴桃SSC、硬度和成熟度的無損檢測對于指導其采收時間、采后儲藏和加工具有重要的意義。

水果SSC 和硬度的傳統檢測方法是采用生化檢測手段，然而這種方法最大的缺點是破損樣本［2］?；诠庾V技術的無損檢測方法具有諸多優勢，比如分析速度快、無污染、無損傷等，所以，近年來，這種方法已被廣泛地用于水果品質的快速檢測，引起國內外研究學者的頗多關注［3-12］。在預測SSC 方面，董金磊等人［13］基于特征光譜構建的連續投影算法-誤差反向傳播（Successive Projection Algorithm-error Back Propagation，SPABP）網絡模型對獼猴桃SSC 的預測性能相對最優，其預測集相關系數（RP）和預測集均方根誤差（Root Mean Squares Errors for Prediction，RMSEP）分別為0.92 和0.77。詹白勺等人［14］基于競爭性自適應重加權算法（Competitive Adaptive Reweighted Sampling，CARS）提取的特征光譜構建的非線性最小二乘支持向量機（LS-SVM）模型對庫爾勒香梨SSC 的預測效果相對最優，其預測集決定系數（），RMSEP 和剩余預測偏差（Residual Predictive Deviation，RPD）分別為0.85，0.29，2.59。在預測硬度方面，郭文川等［15］通過高光譜成像技術結合人工神經網絡構建的全光譜BP 網絡模型擁有相對最優的預測效果，其RP和RMSEP 分別為0.86 和0.93。馮迪等［16］利用高光譜成像技術提取了可以同時預測蘋果SSC和硬度的最佳波長。綜上所述，利用光纖光譜技術檢測獼猴桃SSC、硬度和成熟度是可行的。

本文采用光纖光譜采集系統獲取不同成熟期“貴長”獼猴桃的反射光譜，為確定預測獼猴桃SSC、硬度和成熟度最佳模型，先基于全光譜和參考值構建偏最小二乘回歸和主成分回歸預測模型；然后分別應用競爭性自適應重加權算法和連續投影算法對全波段光譜數據進行降維，并基于提取的特征光譜構建簡化的多元線性回歸和誤差反向傳播網絡預測模型；最后通過偏最小二乘判別分析和簡化的K近鄰算法，構建獼猴桃成熟度預測模型，選取最優模型，以期為水果品質和成熟度無損檢測裝備的開發提供理論基礎。

2 試驗材料、儀器與方法

2.1 材料

不同成熟期（未熟期、半熟期、成熟期、過熟期）“貴長”獼猴桃于2019 年9 月17 日～2019 年10 月19 日分4 批次采自貴州省修文縣龍關口獼猴桃果園，樣品從不同的果樹上隨機采摘，每批次采摘50 個無病蟲害且無機械損傷的樣品，共計200 個。樣品采摘后立即運到實驗室，在實驗室溫度為（22±2）℃下進行實驗，用柔軟的紙品輕輕地擦掉獼猴桃表面的塵土等雜物，依次對其編號后采集光譜并測定SSC 和硬度。

2.2 儀器

圖1 光纖光譜采集系統Fig.1 Schematic diagram of optical fiber spectroscopy acquisition system.

實驗中使用的儀器主要有光纖光譜采集系統（蔚海光學儀器（上海）有限公司）、ATAGO PAL-α型數字手持袖珍折射儀（日本ATAGO 公司）、GY-4 型數顯果實硬度計（杭州綠博儀器有限公司）、TD4Z-WS 型臺式低速離心機（湖南湘立科學儀器有限公司）以及JYZ-V911 榨汁機（九陽股份有限公司）。如圖1 所示，光纖光譜采集系統主要由：光譜儀（QEPro，波長范圍為198.2～1 006.4 nm，分辨率為2.84～3 nm）、光纖（R600-7-VIS-125F，直徑為600 μm）、鹵鎢燈光源（HL-2000，波長范圍為360～2 400 nm）、反射探頭支架（RPH-1）、適配器（RPH-ADP）、標準反射白板（WS-1）和高性能計算機（Lenovo）等構成。

2.3 光譜數據采集

實驗根據測試標準反射白板的光譜強度，調節積分時間和平均次數等參數，并保證測量獼猴桃樣品時的參數一致。其中，系統的積分時間為110 ms，掃描平均次數為8，滑動平均寬度為1。將待測獼猴桃緊貼在RPH-1 表面上（反射探頭通過RPH-ADP 固定在RPH-1 上，RPH-1 表面距離獼猴桃約1 cm），光譜采集部位為獼猴桃赤道位置，5 次采集的平均值作為該樣品的光譜數據。

2.4 SSC 和硬度的測定

實驗使用數顯果實硬度計測定獼猴桃樣品的硬度，硬度計的探針直徑長7.9 mm，探頭壓入果子的深度約10 mm，計量單位：kg/cm2。測量時先將獼猴桃測量部位去皮（測量部位為獼猴桃赤道位置），然后將探頭正對果肉處，緩慢勻速壓入，至刻線處止，每個獼猴桃分別測定3 個位置，3個位置的平均值為該樣品的參考值。

實驗使用數字手持袖珍折射儀測定獼猴桃的SSC，折射儀的測量范圍：0.0～85 °Brix，測量精度：±0.2 °Brix。先將獼猴桃榨汁后再離心（離心機的轉速為3 000 r/min，離心時間為5 min），再將獼猴桃汁涂抹在折光棱鏡的鏡面上，連續按測量鍵按鈕多次，當最后液晶顯示屏3 次顯示值一致時記錄該值，作為該樣品的參考值。

2.5 建模及模型評價方法

實驗基于全波段光譜數據和參考值分別構建偏最小二乘回歸（Partial Least Square Regression，PLSR）和主成分回歸（Principal Components Regression，PCR）預測模型，并采用連續投影算法（Successive Projection Algorithm，SPA）和競爭性自適應重加權算法（Competitive Adaptive Reweighted Sampling，CARS）選取特征波長，進而基于提取的特征光譜和參考值分別構建簡化的多元線性回歸（Multiple Linear Regression，MLR）和誤差反向傳播（Error Back Propagation，BP）網絡預測模型，并通過偏最小二乘判別分析（Partial Least Square Discrimination Analysis，PLS-DA）和簡化的K 近鄰（Simplified K Nearest Neighbor，SKNN）算法，構建獼猴桃成熟度預測模型，最終確定最優預測模型。

其中：nC和nP為校正集和預測集中的獼猴桃數，yact和ymean為樣品參考值及其平均值，ycal和ypre為校正集和預測集中SSC 和硬度預測值，SD 表示預測集中參考值的標準偏差。

2.6 數據分析

實驗采用OceanView（Ocean Optics，Copyright 2013）軟件采集光譜，利用MATLAB R2016b 軟件對光譜處理、劃分樣本集、建模。

3 結果與討論

3.1 SSC 和硬度測定結果

表1 給出了不同成熟期獼猴桃SSC 和硬度的統計數據，表1 可表明，獼猴桃SSC 值隨著其逐漸成熟而增大，硬度值隨著其逐漸成熟而減小。在構建回歸預測模型之前，需要基于采集的光譜和測定的參考值將所有獼猴桃樣本劃分為校正樣本集和預測樣本集，校正集中參考值的范圍要比預測集的范圍寬是劃分樣本集的評判標準。實驗采用樣本集劃分方法（Sample set Partitioning based on jointx-ydistances，SPXY）［18］將所有獼猴桃按照3：1 的比例劃分為校正樣本集和預測樣本集。校正樣本集和預測樣本集中獼猴桃SSC和硬度統計數據見表2，從表2 可見，校正集中SSC 和硬度的范圍要比預測集中的范圍寬，這樣劃分的樣本集有助于后期構建較優的預測模型。

表1 不同成熟度獼猴桃SSC 和硬度統計數據Tab.1 Statistics results of SSC and firmness of different maturity kiwifruit

表2 校正集和預測集中獼猴桃SSC 和硬度統計結果Tab.2 Statistics results of SSC and firmness of kiwifruit in calibration and prediction set

3.2 反射光譜及預處理

由于原始光譜的首末兩頭含有較多的噪聲，因此剔除前10 個和后10 個波段，選擇波段206.33～999.06 nm 為有效光譜區域，該區域共有1 024個波段。為了提升預測模型的精確度和穩定性，進一步采用標準正態變換（Standard Normal Variation，SNV）對原始光譜數據進行預處理［19］。圖2 分別給出了獼猴桃樣本的原始反射光譜（a）以及經過SNV（b）預處理后的相對反射光譜。

3.3 基于全光譜建立的預測模型

實驗首先基于全光譜分別構建了PLSR 和PCR 預測模型，建模結果見表3。從表3 可見，構建的PCR 預測模型對獼猴桃SSC 和硬度檢測性能均優于PLSR 預測模型，其中PCR 預測模型對SSC 的檢測性能相對較優，其R2P和RMSEP 分別為0.88 和0.70，RPD 高達2.94，表明該預測模型具有相對較好的預測性能。

圖2 獼猴桃反射光譜Fig.2 Reflectance spectra of kiwifruit

表3 PLSR 和PCR 模型對獼猴桃SSC 和硬度預測效果Tab.3 Performance of PLSR and PCR models for the SSC and firmness of kiwifruit

3.4 特征光譜的提取

由于采集的反射光譜包含較多的波段（1 024個），且波段之間存在較大的相關性及冗余信息，為提高預測模型的檢測效率和穩定性，對全波段光譜進行特征波長的提取。

3.4.1 SPA 提取特征波長

利用SPA 提取特征波長時，通常依據均方根誤差（RMSE）的最小值來選定最優的特征波長數。

在預測SSC 時，RMSE 隨SPA 中有效波長數的變化情況如圖3（a）所示，表明RMSE 隨有效波長數的增加而減小，當有效波長數大于5 時，RMSE 減小的趨勢不明顯，因此將這5個波長作為預測SSC 的特征波長，圖3（b）給出了提取的特征波長分布圖，選取的特征波長按重要性排列分別為312.69，230.83，397.63，255.24和886.38 nm。

圖3 SPA 提取預測SSC 特征波長的結果Fig.3 Results of characteristic wavelengths selection for predicting SSC by SPA

在預測硬度時，圖4（a）給出了RMSE 隨SPA 中有效波長數的變化情況，當有效波長數大于6 時，RMSE 減小的趨勢不明顯，進而將這6 個波長作為預測硬度的特征波長，特征波長分布如圖4（b）所示，選取的特征波長按重要性排列分別為337.63，398.42，233.27，251.99，235.72 和885.63 nm。

圖4 SPA 提取預測硬度特征波長的結果Fig.4 Results of characteristic wavelengths selection for predicting firmness by SPA

3.4.2 CARS 提取特征波長

應用CARS 提取特征波長時，其蒙特卡洛采樣次數設定為50 次，利用5 折交叉驗證方法計算所構建的偏最小二乘（PLS）模型的交叉驗證均方根誤差（RMSECV）。

圖5 給出了應用CARS 提取預測SSC 特征波長結果，圖5（a）表明第29 次采樣獲得的RMSECV 值最小，該最優波長子集包含29 個特征波長，提取的特征波長分布情況見圖5（b）。

圖6 給出了應用CARS 提取預測硬度特征波長的結果，表明第27 次采樣獲得的RMSECV 值最小，該最優波長子集包含37 個特征波長，圖6（b）給出了提取的特征波長分布情況。

3.5 基于特征光譜建立的預測模型

分別將SPA 和CARS 提取的特征光譜作為MLR 和BP 網絡模型的自變量，校正集和預測集中獼猴桃SSC 和硬度參考值作為因變量，構建預測不同成熟期獼猴桃SSC 和硬度檢測模型。MLR 和BP 模型對獼猴桃SSC 和硬度的預測結果見表4。

圖5 CARS 提取預測SSC 特征波長的結果Fig.5 Results of characteristic wavelengths selection for predicting SSC by CARS

圖6 CARS 提取預測硬度特征波長的結果Fig.6 Results of characteristic wavelengths selection for predicting firmness by CARS

從表4 可以明顯看出，對于預測SSC 而言，CARS-BP 預測模型具有相對較好的校正性能和預測性能，其R2P和R2P均為0.90，RMSEC 和RM-SEP 分別為0.66 和0.64，其中RPD=3.22 大于3 進一步說明該預測模型對不同成熟度獼猴桃

表4 MLR 和BP 模型對SSC 和硬度的預測結果Tab.4 Prediction results for SSC and firmness by MLR and BP model

對于預測硬度而言，雖然CARS-MLR 預測模型的預測性能稍微劣于SPA-MLR 和SPA-BP預測模型，但其校正性能明顯好于這兩種模型，因此，CARS-MLR 預測模型的性能相對較好，其R2P和R2P分別為0.91 和0.83，RMSEC 和RMSEP 分別為1.27 和1.67，另外剩余預測偏差RPD=2.47 接近于2.5 說明CARS-MLR 預測模型可以用于預測獼猴桃硬度。

對比表3 和表4 可以看出，CARS-BP 預測模型對獼猴桃SSC 的預測性能相對最優，而CARS-MLR 預測模型對獼猴桃硬度的預測性能相對最優。另外，采用CARS 從全光譜1 024個波段中分別提取了29 個和37 個特征波長作SSC 的預測效果非常好。為預測獼猴桃SSC 和硬度的特征光譜，大大提升了預測模型的檢測效率。其中，圖7 給出了CARS-BP 預測模型對SSC 的預測結果，CARS-MLR 預測模型對硬度的預測結果如圖8所示。

圖7 CARS-BP 模型對SSC 的預測結果Fig.7 Prediction results of SSC by CARS-BP model

圖8 CARS-MLR 模型對硬度的預測結果Fig.8 Prediction results of firmness by CARS-MLR model

3.6 成熟度預測

將不同成熟度獼猴桃樣本的光譜數據作為自變量，樣本的類別信息（未熟期、半熟期、成熟期、過熟期）作為因變量，構建預測獼猴桃成熟度檢測模型。表5 給出了SKNN 和PLS-DA 模型對獼猴桃成熟度的預測結果。從表中可見PLSDA 模型的性能要優于SKNN 模型，其正確識別率達到了100%。

表5 SKNN 和PLS-DA 模型對獼猴桃成熟度預測結果Tab.5 Prediction results of the maturity of kiwifruit by SKNN and PLS-DA model

4 結 論

本研究以不同成熟期“貴長”獼猴桃為研究對象，探究基于光纖光譜技術預測獼猴桃SSC、硬度和成熟度的可行性并尋求最佳預測模型。主要結論如下：

（1）基于采集的全光譜數據，以及測定的SSC 和硬度參考值，分別構建基于全波段光譜的PLSR 和PCR 預測模型，得出PCR 模型對SSC和硬度檢測性能均優于PLSR 模型，其中PCR 模型對SSC 的預測性能相對較好，R2P=0.88，RMSEP 為0.70，RPD 為2.94。

（2）為實現光譜數據的降維，應用SPA 和CARS 選取特征波長，得出相比于SPA 特征波長提取方法，CARS 更適合光譜數據的降維，采用CARS 從1 024 個全波段光譜中分別提取了29 和37 個特征波長用于預測SSC 和硬度，明顯地提升了預測模型的檢測效率；而且構建的CARSBP 模型對SSC 的預測性能相對最優，其R2P=0.90，RMSEP 為 0.64，RPD 高達 3.22，而CARS-MLR 對硬度的預測性能相對最優，其R2P=0.83，RMSEP 和RPD 分別為1.67 和2.47。

（3）通過PLS-DA 和SKNN 判別分析方法，構建獼猴桃成熟度預測模型，得出PLS-DA 模型對獼猴桃成熟度的檢測性能相對最優，其正確識別率高達100%。

綜上所述，采用光纖光譜技術對獼猴桃SSC、硬度和成熟度的無損檢測是可行的，為水果品質和成熟度無損檢測裝備的開發提供理論基礎。