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一種基于可見近紅外高光譜成像的番茄品質(zhì)評價新量化指標
瀏覽次數(shù)：625發(fā)布日期：2023-04-19

番茄（Solanum lycopersicum L.）因其營養(yǎng)豐富以及風味深受廣大消費者的喜愛。成熟過程受遺傳和環(huán)境的調(diào)控導(dǎo)致生理生化變化，如番茄紅素的生物合成、可滴定酸的損失、可溶性糖的增加、硬度和顏色等物理變化以及番茄香氣、營養(yǎng)成分和風味的變化。目前，無損檢測技術(shù)已被廣泛探索用于預(yù)測番茄品質(zhì)，如機器視覺、電子鼻技術(shù)、光譜分析技術(shù)、核磁共振技術(shù)。高光譜成像將光譜與傳統(tǒng)圖像相結(jié)合，可以同時獲得目標的空間和光譜信息，具有可靠性高、無損、準確等優(yōu)點。

山東農(nóng)業(yè)大學(xué)邵園園副教授團隊利用我司高光譜設(shè)備，對番茄高光譜數(shù)據(jù)進行采集的同時獲取番茄綜合品質(zhì)指標，預(yù)測番茄內(nèi)在營養(yǎng)品質(zhì)的變化，為實現(xiàn)番茄果實最佳采摘時期的確定、分級、運輸、貯藏和保鮮等具有重要的指導(dǎo)意義。我司高光譜設(shè)備參數(shù)如圖1所示。

圖1 Gaiafiled-Pro-V10E相機及參數(shù)
圖2番茄品質(zhì)的變化趨勢

在番茄的品質(zhì)檢測中，大多數(shù)檢測是針對單一品質(zhì)指標，很少能同時檢測番茄的綜合品質(zhì)。本研究為尋找可表示番茄綜合品質(zhì)的指標，采用可見光和近紅外（Vis-NIR）高光譜成像技術(shù)，分別在綠熟期、轉(zhuǎn)色期、成熟期和晚熟期，對3個常栽番茄品種（‘圣羅蘭’、‘凱德雅麗1832’和‘愛綠士T147’）的果實進行了圖像采集，并測定了其中的12個品質(zhì)指標：果實的顏色指標（L*、a*、b*、色度值、色調(diào)值、a*/b*）、硬度、番茄紅素、可溶性固形物、可溶性糖、有機酸和VC含量作為參考標準。

其次，通過分析不同指標的變化趨勢及相關(guān)性，利用因子分析提出了綜合品質(zhì)指標（CQI）。因子分析用于從12個番茄品質(zhì)指標中尋找潛在和主導(dǎo)因子，用于番茄果實的綜合品質(zhì)評價。因子分析的合理性通過kaiser meyer olkin（KMO）和bartlett球形檢驗進行評估。開發(fā)因子的方差和特征值，生成因子得分表。

表1 各項品質(zhì)指標的因子的成分矩陣

Index

Factor

1

2

3

L*

-0.693

0.548

-0.285

a*

0.943

-0.001

0.216

b*

-0.589

0.642

0.409

Chroma

0.153

0.779

0.567

Hue

-0.965

0.045

-0.111

Hardness

-0.829

-0.095

0.262

SSC

0.583

0.610

-0.194

Lycopene

0.802

0.120

0.035

Soluble sugar

0.481

0.634

-0.510

Titratable acid

-0.651

0.275

-0.266

VC

0.792

0.062

-0.087

a*/b*

0.974

-0.024

0.092

其中T是番茄紅素，F(xiàn)是硬度，C是色度值，H是色調(diào)值。

最后通過連續(xù)投影算法選擇特征波長，用于建立CQI預(yù)測的三個回歸模型。結(jié)果表明，多元線性回歸（MLR）模型RV2= 0.87，RMSEV = 1.33，RPD = 2.58取得了良好的性能。本研究表明，基于高光譜成像和化學(xué)計量學(xué)技術(shù)，可以無損預(yù)測番茄的綜合品質(zhì)，為番茄果實的最佳采收期的確定、果實分級、運輸、貯藏和保鮮提供了技術(shù)支持。本研究提出的綜合品質(zhì)指標（CQI）不僅綜合了番茄果實的內(nèi)外部品質(zhì)指標，而且與番茄的成熟度具有一定的關(guān)聯(lián)性。

圖3高光譜數(shù)據(jù)分析過程

第一作者簡介：

邵園園，工學(xué)博士，山東農(nóng)業(yè)大學(xué)副教授，碩士生導(dǎo)師。

主要研究方向：1、農(nóng)業(yè)機械設(shè)計，包括播種育苗移栽機械、免耕播種機械、秸稈后處理機械及蘋果、花生、甘薯收獲機械等。

2、機構(gòu)運動與動力學(xué)優(yōu)化仿真；精準農(nóng)業(yè)、農(nóng)產(chǎn)品檢測、圖像識別、高光譜圖像處理等。

參考文獻：Shao Y , Shi Y , Qin Y，Xuan G , et al. A new quantitative index for the assessment of tomato quality using Vis-NIR hyperspectral imaging [J]. Food Chemistry, 386(2022):132864.