高光譜成像技術(shù)應(yīng)用于水果內(nèi)外部品質(zhì)研究

      近日，北京易科泰生態(tài)技術(shù)有限公司為河北省農(nóng)林科學(xué)研究院遺傳生理研究所成功交付一套基于Specim高光譜成像技術(shù)的果品品質(zhì)檢測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)具備高分辨率、高信噪比、高幀頻等特點(diǎn)，能夠?yàn)檠芯咳藛T提供高效的數(shù)據(jù)采集體驗(yàn)和高質(zhì)量的數(shù)據(jù)成果。利用該系統(tǒng)對(duì)雞爪病侵染的皇冠梨進(jìn)行了高光譜數(shù)據(jù)采集與分析，可以看出400-1000nm范圍內(nèi)健康區(qū)域與受到侵染區(qū)域的反射光譜差異明顯，可進(jìn)一步精確提取雞爪病侵染面積，進(jìn)行皇冠梨外部品質(zhì)鑒定。

 

      水果的外部美學(xué)外觀和良好的內(nèi)在品質(zhì)對(duì)消費(fèi)者來(lái)說(shuō)都是至關(guān)重要的，高光譜成像技術(shù)是光譜技術(shù)和成像技術(shù)的有機(jī)結(jié)合，在食品藥品等領(lǐng)域的檢測(cè)鑒定及質(zhì)量評(píng)價(jià)中，使用該技術(shù)的效果要明顯優(yōu)于僅使用光譜信息或空間紋理信息的效果。并且高光譜成像技術(shù)具有快速、準(zhǔn)確、無(wú)創(chuàng)、使用方便等優(yōu)點(diǎn)，可以為水果外部及內(nèi)部異質(zhì)性檢測(cè)、控制水果產(chǎn)品質(zhì)量提供一種高效便捷的方法。

應(yīng)用案例一：秋月梨果實(shí)品質(zhì)檢測(cè)

      梨的石細(xì)胞是梨果實(shí)中所特有的，其存在明顯影響梨果實(shí)品質(zhì)。石細(xì)胞是由大量木質(zhì)素和纖維素所組成的厚壁細(xì)胞，由近果皮部果肉至近果心部逐漸增多，通過(guò)高光譜成像可呈現(xiàn)梨果中石細(xì)胞的分布以及不同組別之間的差異。如下右圖，從左至右依次為未施加營(yíng)養(yǎng)素的秋月梨（對(duì)照組-1、2）以及施加營(yíng)養(yǎng)素后的秋月梨（實(shí)驗(yàn)組-1、2）。在400-950nm范圍四個(gè)梨之間的光譜曲線(xiàn)基本重合，在950-1720nm范圍，對(duì)照組-2的光譜反射率值均高于另外三組。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，營(yíng)養(yǎng)素的施加有效抑制了梨石細(xì)胞形成，對(duì)提升秋月梨的口感及品質(zhì)有積極意義。
應(yīng)用案例二：蘋(píng)果切片內(nèi)部品質(zhì)鑒定

      蘋(píng)果是全球水果市場(chǎng)上消費(fèi)量最大的農(nóng)產(chǎn)品之一，但常規(guī)化學(xué)分析在確定單個(gè)水果組織水平發(fā)生的異質(zhì)性時(shí)成本高昂且耗時(shí)，針對(duì)此現(xiàn)象，法國(guó)國(guó)家農(nóng)業(yè)食品與環(huán)境研究院的學(xué)者們以蘋(píng)果橫向切片為研究對(duì)象，基于近紅外高光譜成像技術(shù)，開(kāi)發(fā)了一種新的leave-one-out PLS模型，并成功地用于描述每個(gè)蘋(píng)果切片中干物質(zhì)（DMC，R_cv² = 0.83，RPD = 2.39）和總糖（TSC，R_cv² = 0.81，RPD= 2.20）的分布。       這項(xiàng)研究展示了NIR高光譜數(shù)據(jù)對(duì)蘋(píng)果干物質(zhì)含量和總糖含量分布有良好的預(yù)測(cè)能力，與常規(guī)化學(xué)分析相比，該方法顯示出水果取樣簡(jiǎn)單、實(shí)驗(yàn)偏差小、模型開(kāi)發(fā)效率高等優(yōu)勢(shì)，在更系統(tǒng)地評(píng)估水果變異性和異質(zhì)性項(xiàng)目中具有巨大應(yīng)用前景。

      易科泰生態(tài)技術(shù)公司為食品、果蔬、藥品檢測(cè)鑒定等領(lǐng)域提供PhenoTron-HSI無(wú)損高光譜成像檢測(cè)方案，并提供SpectrAPP^®光譜成像技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用項(xiàng)目合作與技術(shù)服務(wù)。 參考文獻(xiàn)：Lan W , Jaillais B , Renard C , et al. A method using near infrared hyperspectral imaging to highlight the internal quality of apple fruit slices[J]. Postharvest Biology and Technology, 2021, 175(1):111497.