苹果近红外无损检测实验研究

2017-09-18 02:31刘琼磊谭保华
湖北工业大学学报 2017年4期
关键词:光谱法光谱仪光谱

刘琼磊,谭保华

苹果近红外无损检测实验研究

刘琼磊1,2,谭保华1,2

(1太阳能高效利用湖北省协同创新中心,湖北武汉430068;2湖北工业大学理学院,湖北武汉430068)

为了实现对苹果的无损检测,研究近红外漫反射无损检测的光谱采集系统,设计苹果光谱采集方式,探讨苹果近红外无损检测的可行性。结果表明:取苹果的2对对称点以及中心点作为光谱采集点,能有效减小采集点位置不同造成的误差,提高准确率;近红外漫反射检测的光谱采集系统能够体现苹果的内部结构信息,实现苹果的无损检测。使用近红外漫反射技术实现对苹果的无损检测是可行的。

近红外;苹果;无损检测

中国是世界水果生产大国,其中苹果的种植面积和总产量均居世界第一[1-3]。苹果具有较高的营养价值和医疗价值,含有多种维生素、蛋白质、矿物质、脂肪和糖类等[4]。水果品质无损检测的实现不仅能满足我国对水果出口的需要,也能满足我国消费者日益多元化的需求。近红外光谱技术作为一种快速、无损、高效的检测方法,几乎可以用在所有与含氢基团相关样品的物理、化学性质方面的分析,也可以快速实现特定成分的定性或定量分析[5]。

韩东海等使用近红外检测技术对小型西瓜果实(“京秀”品种)进行了品质无损检测研究,证明小型西瓜果实的最佳基础信息区域为中层信息区[6]。王铭海等基于近红外漫反射光谱的多品种桃可溶性固形物含量的无损检测技术,PLSR、ELM与LSSVM模型都取得了较理想的预测结果,结果表明近红外漫反射技术可用于多品种桃可溶性固形物含量的准确、无损检测[7]。陈辰等建立了红提葡萄VC含量的可见/近红外漫反射光谱检测模型,应用改进偏最小二乘法得到预测决定系数为0.9318,预测标准差为0.05,证明应用可见/近红外漫反射技术对红提葡萄果实VC含量进行快速无损检测是可行的,模型稳定且精度较高[8]。基于近红外光谱技术的水果品质检测得到了广泛关注,这方面的研究成果也越来越多。本文基于近红外检测基本原理,以苹果为研究对象,研究了基于近红外光谱技术的苹果无损检测。

1 近红外检测技术原理

近红外光谱是指波长介于可见光和中红外之间的电磁波,其波长范围为780~2 526nm[9]。近红外光谱分析技术的原理如图1所示,当频率连续变化的红外光照射到样本上时,分子吸收某些频率的辐射,并由其振动运动或转动运动,产生从基态到激发态的跃迁,产生的能量跃迁记录在光谱中。近红外谱区的信息主要是分子内部原子间振动的倍频与合频的信息,它几乎包括有机物中所有含氢基团(如C-H、O-H、N-H等)的信息,信息量极为丰富[10]。并且近红外光谱不仅能够反映绝大多数的有机化合物的组成和结构信息,而且对某些无近红外光谱吸收的物质,也能够通过它对共存的本体物质影响引起的光谱变化,间接地反映它存在的信息[11]。

近红外光谱分析技术是由光谱仪、化学计量学软件和模型构成,需要通过三者的有机结合才能使分析技术快速、高效地进行。近红外光谱分析技术是一种间接分析技术,是通过样品的吸收光谱和样品理化分析结果之间的对应关系,再利用对应关系来推断近红外吸收光谱所对应的物质成分含量[12]。近红外光谱分析技术主要有以下优点:1)分析快速、高效;2)不破坏样品,分析成本低;3)适用的样品范围很广,可用于固体、液体和悬浮液的检测;4)测试重现性好;5)应用广泛,适用于很多领域。

图1 近红外技术原理图

近红外光谱常规测定方法有:透射光谱法(图2a)和反射光谱法,其中反射光谱法又分为规则反射和漫反射(图2b)。由于规则反射中近红外光与样本相互作用少,得到的光谱信息不全面,因此不考虑此方法。本文实验采用的样本为苹果,是固体,且实验成本低,由表1中透射光谱法与漫反射光谱法的区别可得出本文最适用的是漫反射光谱法。

表1 透射光谱法与漫反射光谱法的区别

图2 透射光谱法与漫反射光谱法示意图

2 材料与方法

2.1 实验仪器

实验仪器有卤钨灯(HL-2000-HP系列,蔚海光学仪器(上海)有限公司)、近红外光纤光谱仪(NIR 256-2.5,蔚海光学仪器(上海)有限公司)、光学多路复用器(MPM-2000,蔚海光学仪器(上海)有限公司)、暗箱、支架、计算机等。其中,卤钨灯输出功率为8.8mW;近红外光纤光谱仪波长范围为900~2500nm,积分时间为1~400ms,狭缝宽度为25μm;光学多路复用器的波长范围为250~800nm。

2.2 光谱采集

光谱采集系统主要由上述实验仪器搭建而成,其系统框图如图3所示。光源是卤钨灯,由卤钨灯发出的光通过光学多路复用器通过入射光纤照射到苹果,在苹果内部发生漫反射,从苹果内部漫反射出来的光通过光纤由光学多路复用器传递给近红外光纤光谱仪,最后通过光谱仪附带的SpectraSuite软件分析苹果的光谱图,并将苹果的光谱数据存储到计算机中。

图3 光谱采集系统框图

光谱采集时需注意以下几点:1)光谱仪的温度要降到-15℃;2)苹果光谱数据采集方式如图3所示;3)设置光谱仪积分时间为1ms,将噪声降到趋近于0;4)光谱仪的参数设置为:积分时间为100ms,平均次数为10,平滑度为7;5)用SpectraSuite软件将光谱归一化。

2.3 实验材料

实验以苹果为样本,挑选的样本大小和形状都相近,且无机械损伤。用清水冲洗样本并擦拭干净,排序后贴上标签,静置于室温中。实验以苹果样本上如图4所示中5个圆圈的中心点为数据采集点(苹果上4、5与2、3应为相互对称的)。

根据以上采集数据的方法,得到如图5所示的光谱图,图中不同位置的点的光谱图虽然波形相似,但是对应的吸收度存在差异,而取各点均值后的光谱数据能消除位置不同所导致的误差,使测量结果更准确。综上,实验以如图4所示的数据采集方式实现光谱采集,以各点均值作为苹果的光谱数据。

图4 苹果数据采集点示意图

图5 苹果数据采集点与其均值的对比光谱图

3 实验结果与分析

实验以苹果为样本,根据上述方式采集光谱,得到如图6所示2个苹果样本的光谱图。由于图中两端噪声较多,忽略两端的光谱情况,取900~2 500 nm的光谱来分析。图中2个样本光谱的大致变化趋势相同,波峰也较为明显。

图6 苹果样本光谱图

表2为图6中苹果样本波峰处相应的波长和吸收度。其中,样本1波长为1 479.74nm和1 957.43 nm处的吸收峰主要是水的特征吸收峰(表现为OH键各级倍频吸收),2 354.35nm处的吸收峰为大分子糖类物质所产生(表现为C-H/O-H键与OH/C-O键是组合频吸收[13]);样本2波长为1 147.12nm、1 425.45nm和1 642.83nm处波峰为水吸收峰,1 799.68nm,2 165.08nm,2 460.69nm处的吸收峰是由于合频吸收。这也从理论上验证了近红外检测方法能够实现苹果内部物质信息的体现,完成对苹果品质的无损检测。

表2 苹果样本的波峰及峰值处的吸收度

4 结论

本文以苹果为样本,基于近红外光谱分析技术,设计和研究了近红外漫反射光谱采集系统和苹果光谱采集方式,并将此方法应用到实验中,探讨了此方法的可行性。

1)苹果光谱采集点的选取(取苹果上2对对称点以及中心点)中和了不同位置的差异,有效减小了采集点位置不同造成的误差,使实验结果更加准确;

2)通过近红外漫反射检测的光谱采集系统,苹果内部的水和大分子糖类物质的特征吸收峰都有所体现,证明了此系统可将苹果内部结构信息通过光谱反映出来,从而通过分析得到苹果内部成分含量,实现苹果的无损检测。

[1] 夏之云,郭波莉,魏益民,等.水果产业链追溯关键指标筛选及模块构建[J].核农学报,2014,28(5):890-896.

[2] 高荣杰.水果糖度可见/近红外光谱在线检测方法研究[D].南昌:华东交通大学,2012.

[3] 樊书祥.基于可见/近红外光谱及成像技术的苹果可溶性固形物检测研究[D].杨凌:西北农林科技大学,2016.

[4] 李光辉.苹果近红外无损检测技术研究[D].杨凌:西北农林科技大学,2012.

[5] 刘小路,薛璐,鲁晓翔,等.蓝莓可溶性固形物,总酸近红外无损检测模型的建立[J].食品与生物技术学报,2016,35(7):752-756.

[6] 韩东海,常冬,宋曙辉,等.小型西瓜品质近红外无损检测的光谱信息采集[J].农业机械学报,2013,44(7):174-178.

[7] 王铭海,郭文川,商亮,等.基于近红外漫反射光谱的多品种桃可溶性固形物的无损检测[J].西北农林科技大学学报:自然科学版,2014(2):142-148.

[8] 陈辰,鲁晓翔,张鹏,等.红提葡萄V_C含量的可见/近红外检测模型[J].食品与机械,2015(5):70-74.

[9] 王敏,付蓉,赵秋菊,等.近红外光谱技术在果蔬品质无损检测中的应用[J].中国农学通报,2010,26(5):174-178.

[10]张卉,宋妍,冷静,等.近红外光谱分析技术[J].光谱实验室,2007,24(3):388-395.

[11]李子存,史永刚,宋世远.近红外光谱分析技术的应用及其局限性[EB/OL].[2011-11-16]http://www.docin.com/p-288380488.html.

[12]张卢锐.皇冠梨糖度可见/近红外光谱在线无损检测若干问题研究[D].杭州:浙江大学,2015.

[13]杰尔,沃克曼,洛伊斯,等.近红外光谱解析实用指南[M].北京:化学工业出版社,2009.

Nondestructive Testing Study of Apple on Near-infrared Spectroscopy

LIU Qionglei1,2,TAN Baohua1,2
(1 Hubei Collaborative Innovation Center for High-efficiency Utilization of Solar Energy,Wuhan 430068,China;2 School of Science,Hubei Univ.of Tech.,Wuhan 430068,China)

In order to realize the nondestructive testing of apple,the spectral acquisition system of near infrared diffuse reflectance was studied,the method of apple spectral acquisition was designed,and the feasibility of nondestructive detection of apple using near-infrared was discussed.The result shows that the two pairs of symmetrical points and the center points of the apple can be used as the spectral acquisition points to reduce the errors caused by the different positions of the collection points and improve the accuracy.The near-infrared diffuse reflection detection system can totally reflect the internal structure information of the apple,and achieve nondestructive testing of apple.So,it is feasible to use near-infrared diffuse reflection technology to achieve nondestructive testing of apple.

near-infrared;apple;nondestructive testing;feasible

TN219

A

[责任编校:张 众]

1003-4684(2017)04-0026-03

2017-03-31

教育部大学生创新创业计划(201510500003);湖北省教育厅大学生创新创业计划(201410500034、201510500030);湖北工业大学大学生科技创新基金(HBSDY201503)

刘琼磊(1993-),女,湖北襄樊人,湖北工业大学硕士研究生,研究方向为近红外水果无损检测

谭保华(1978),男,湖北英山人,工学博士,湖北工业大学教授,研究方向为光电技术,测控技术,信息交互技术,能源技术

猜你喜欢
光谱法光谱仪光谱
基于三维Saab变换的高光谱图像压缩方法
结合三反消像散光学系统的中阶梯光栅光谱仪设计
高光谱遥感成像技术的发展与展望
视野中的光谱
——多功能光谱仪
直读光谱法测定热作模具钢中硫的不确定度评定
光谱仪告诉你苹果熟不熟
红外光谱法研究TPU/SEBS的相容性
原子荧光光谱法测定麦味地黄丸中砷和汞
原子荧光光谱法测定铜精矿中铋的不确定度
星载近红外高光谱CO2遥感进展