光纤光谱技术对猕猴桃品质及成熟度的无损检测

尚 静，孟庆龙，黄人帅，张 艳

（1. 贵阳学院食品与制药工程学院，贵州贵阳550005；2. 贵阳学院农产品无损检测工程研究中心，贵州贵阳550005）

1 引 言

“贵长”猕猴桃拥有果肉细嫩，肉质多浆，果汁丰富，清甜爽口，酸甜适中的独特品质，作为后熟型水果之一，实际采收时为了延长其贮藏期，经常采摘还未成熟的果实，但是如果过早采摘，果实就会特别生硬，这将会使口感受到影响，果实也易受冷害；若过晚采摘，果实十分柔软就会因为易腐烂而难以贮藏［1］。猕猴桃的可溶性固形物含量（Soluble Solids Content，SSC）和硬度是衡量其品质和成熟度的关键指标，因此，开展猕猴桃SSC、硬度和成熟度的无损检测对于指导其采收时间、采后储藏和加工具有重要的意义。

水果SSC 和硬度的传统检测方法是采用生化检测手段，然而这种方法最大的缺点是破损样本［2］。基于光谱技术的无损检测方法具有诸多优势，比如分析速度快、无污染、无损伤等，所以，近年来，这种方法已被广泛地用于水果品质的快速检测，引起国内外研究学者的颇多关注［3-12］。在预测SSC 方面，董金磊等人［13］基于特征光谱构建的连续投影算法-误差反向传播（Successive Projection Algorithm-error Back Propagation，SPABP）网络模型对猕猴桃SSC 的预测性能相对最优，其预测集相关系数（RP）和预测集均方根误差（Root Mean Squares Errors for Prediction，RMSEP）分别为0.92 和0.77。詹白勺等人［14］基于竞争性自适应重加权算法（Competitive Adaptive Reweighted Sampling，CARS）提取的特征光谱构建的非线性最小二乘支持向量机（LS-SVM）模型对库尔勒香梨SSC 的预测效果相对最优，其预测集决定系数（），RMSEP 和剩余预测偏差（Residual Predictive Deviation，RPD）分别为0.85，0.29，2.59。在预测硬度方面，郭文川等［15］通过高光谱成像技术结合人工神经网络构建的全光谱BP 网络模型拥有相对最优的预测效果，其RP和RMSEP 分别为0.86 和0.93。冯迪等［16］利用高光谱成像技术提取了可以同时预测苹果SSC和硬度的最佳波长。综上所述，利用光纤光谱技术检测猕猴桃SSC、硬度和成熟度是可行的。

本文采用光纤光谱采集系统获取不同成熟期“贵长”猕猴桃的反射光谱，为确定预测猕猴桃SSC、硬度和成熟度最佳模型，先基于全光谱和参考值构建偏最小二乘回归和主成分回归预测模型；然后分别应用竞争性自适应重加权算法和连续投影算法对全波段光谱数据进行降维，并基于提取的特征光谱构建简化的多元线性回归和误差反向传播网络预测模型；最后通过偏最小二乘判别分析和简化的K近邻算法，构建猕猴桃成熟度预测模型，选取最优模型，以期为水果品质和成熟度无损检测装备的开发提供理论基础。

2 试验材料、仪器与方法

2.1 材料

不同成熟期（未熟期、半熟期、成熟期、过熟期）“贵长”猕猴桃于2019 年9 月17 日～2019 年10 月19 日分4 批次采自贵州省修文县龙关口猕猴桃果园，样品从不同的果树上随机采摘，每批次采摘50 个无病虫害且无机械损伤的样品，共计200 个。样品采摘后立即运到实验室，在实验室温度为（22±2）℃下进行实验，用柔软的纸品轻轻地擦掉猕猴桃表面的尘土等杂物，依次对其编号后采集光谱并测定SSC 和硬度。

2.2 仪器

图1 光纤光谱采集系统Fig.1 Schematic diagram of optical fiber spectroscopy acquisition system.

实验中使用的仪器主要有光纤光谱采集系统（蔚海光学仪器（上海）有限公司）、ATAGO PAL-α型数字手持袖珍折射仪（日本ATAGO 公司）、GY-4 型数显果实硬度计（杭州绿博仪器有限公司）、TD4Z-WS 型台式低速离心机（湖南湘立科学仪器有限公司）以及JYZ-V911 榨汁机（九阳股份有限公司）。如图1 所示，光纤光谱采集系统主要由：光谱仪（QEPro，波长范围为198.2～1 006.4 nm，分辨率为2.84～3 nm）、光纤（R600-7-VIS-125F，直径为600 μm）、卤钨灯光源（HL-2000，波长范围为360～2 400 nm）、反射探头支架（RPH-1）、适配器（RPH-ADP）、标准反射白板（WS-1）和高性能计算机（Lenovo）等构成。

2.3 光谱数据采集

实验根据测试标准反射白板的光谱强度，调节积分时间和平均次数等参数，并保证测量猕猴桃样品时的参数一致。其中，系统的积分时间为110 ms，扫描平均次数为8，滑动平均宽度为1。将待测猕猴桃紧贴在RPH-1 表面上（反射探头通过RPH-ADP 固定在RPH-1 上，RPH-1 表面距离猕猴桃约1 cm），光谱采集部位为猕猴桃赤道位置，5 次采集的平均值作为该样品的光谱数据。

2.4 SSC 和硬度的测定

实验使用数显果实硬度计测定猕猴桃样品的硬度，硬度计的探针直径长7.9 mm，探头压入果子的深度约10 mm，计量单位：kg/cm2。测量时先将猕猴桃测量部位去皮（测量部位为猕猴桃赤道位置），然后将探头正对果肉处，缓慢匀速压入，至刻线处止，每个猕猴桃分别测定3 个位置，3个位置的平均值为该样品的参考值。

实验使用数字手持袖珍折射仪测定猕猴桃的SSC，折射仪的测量范围：0.0～85 °Brix，测量精度：±0.2 °Brix。先将猕猴桃榨汁后再离心（离心机的转速为3 000 r/min，离心时间为5 min），再将猕猴桃汁涂抹在折光棱镜的镜面上，连续按测量键按钮多次，当最后液晶显示屏3 次显示值一致时记录该值，作为该样品的参考值。

2.5 建模及模型评价方法

实验基于全波段光谱数据和参考值分别构建偏最小二乘回归（Partial Least Square Regression，PLSR）和主成分回归（Principal Components Regression，PCR）预测模型，并采用连续投影算法（Successive Projection Algorithm，SPA）和竞争性自适应重加权算法（Competitive Adaptive Reweighted Sampling，CARS）选取特征波长，进而基于提取的特征光谱和参考值分别构建简化的多元线性回归（Multiple Linear Regression，MLR）和误差反向传播（Error Back Propagation，BP）网络预测模型，并通过偏最小二乘判别分析（Partial Least Square Discrimination Analysis，PLS-DA）和简化的K 近邻（Simplified K Nearest Neighbor，SKNN）算法，构建猕猴桃成熟度预测模型，最终确定最优预测模型。

其中：nC和nP为校正集和预测集中的猕猴桃数，yact和ymean为样品参考值及其平均值，ycal和ypre为校正集和预测集中SSC 和硬度预测值，SD 表示预测集中参考值的标准偏差。

2.6 数据分析

实验采用OceanView（Ocean Optics，Copyright 2013）软件采集光谱，利用MATLAB R2016b 软件对光谱处理、划分样本集、建模。

3 结果与讨论

3.1 SSC 和硬度测定结果

表1 给出了不同成熟期猕猴桃SSC 和硬度的统计数据，表1 可表明，猕猴桃SSC 值随着其逐渐成熟而增大，硬度值随着其逐渐成熟而减小。在构建回归预测模型之前，需要基于采集的光谱和测定的参考值将所有猕猴桃样本划分为校正样本集和预测样本集，校正集中参考值的范围要比预测集的范围宽是划分样本集的评判标准。实验采用样本集划分方法（Sample set Partitioning based on jointx-ydistances，SPXY）［18］将所有猕猴桃按照3：1 的比例划分为校正样本集和预测样本集。校正样本集和预测样本集中猕猴桃SSC和硬度统计数据见表2，从表2 可见，校正集中SSC 和硬度的范围要比预测集中的范围宽，这样划分的样本集有助于后期构建较优的预测模型。

表1 不同成熟度猕猴桃SSC 和硬度统计数据Tab.1 Statistics results of SSC and firmness of different maturity kiwifruit

表2 校正集和预测集中猕猴桃SSC 和硬度统计结果Tab.2 Statistics results of SSC and firmness of kiwifruit in calibration and prediction set

3.2 反射光谱及预处理

由于原始光谱的首末两头含有较多的噪声，因此剔除前10 个和后10 个波段，选择波段206.33～999.06 nm 为有效光谱区域，该区域共有1 024个波段。为了提升预测模型的精确度和稳定性，进一步采用标准正态变换（Standard Normal Variation，SNV）对原始光谱数据进行预处理［19］。图2 分别给出了猕猴桃样本的原始反射光谱（a）以及经过SNV（b）预处理后的相对反射光谱。

3.3 基于全光谱建立的预测模型

实验首先基于全光谱分别构建了PLSR 和PCR 预测模型，建模结果见表3。从表3 可见，构建的PCR 预测模型对猕猴桃SSC 和硬度检测性能均优于PLSR 预测模型，其中PCR 预测模型对SSC 的检测性能相对较优，其R2P和RMSEP 分别为0.88 和0.70，RPD 高达2.94，表明该预测模型具有相对较好的预测性能。

图2 猕猴桃反射光谱Fig.2 Reflectance spectra of kiwifruit

表3 PLSR 和PCR 模型对猕猴桃SSC 和硬度预测效果Tab.3 Performance of PLSR and PCR models for the SSC and firmness of kiwifruit

3.4 特征光谱的提取

由于采集的反射光谱包含较多的波段（1 024个），且波段之间存在较大的相关性及冗余信息，为提高预测模型的检测效率和稳定性，对全波段光谱进行特征波长的提取。

3.4.1 SPA 提取特征波长

利用SPA 提取特征波长时，通常依据均方根误差（RMSE）的最小值来选定最优的特征波长数。

在预测SSC 时，RMSE 随SPA 中有效波长数的变化情况如图3（a）所示，表明RMSE 随有效波长数的增加而减小，当有效波长数大于5 时，RMSE 减小的趋势不明显，因此将这5个波长作为预测SSC 的特征波长，图3（b）给出了提取的特征波长分布图，选取的特征波长按重要性排列分别为312.69，230.83，397.63，255.24和886.38 nm。

图3 SPA 提取预测SSC 特征波长的结果Fig.3 Results of characteristic wavelengths selection for predicting SSC by SPA

在预测硬度时，图4（a）给出了RMSE 随SPA 中有效波长数的变化情况，当有效波长数大于6 时，RMSE 减小的趋势不明显，进而将这6 个波长作为预测硬度的特征波长，特征波长分布如图4（b）所示，选取的特征波长按重要性排列分别为337.63，398.42，233.27，251.99，235.72 和885.63 nm。

图4 SPA 提取预测硬度特征波长的结果Fig.4 Results of characteristic wavelengths selection for predicting firmness by SPA

3.4.2 CARS 提取特征波长

应用CARS 提取特征波长时，其蒙特卡洛采样次数设定为50 次，利用5 折交叉验证方法计算所构建的偏最小二乘（PLS）模型的交叉验证均方根误差（RMSECV）。

图5 给出了应用CARS 提取预测SSC 特征波长结果，图5（a）表明第29 次采样获得的RMSECV 值最小，该最优波长子集包含29 个特征波长，提取的特征波长分布情况见图5（b）。

图6 给出了应用CARS 提取预测硬度特征波长的结果，表明第27 次采样获得的RMSECV 值最小，该最优波长子集包含37 个特征波长，图6（b）给出了提取的特征波长分布情况。

3.5 基于特征光谱建立的预测模型

分别将SPA 和CARS 提取的特征光谱作为MLR 和BP 网络模型的自变量，校正集和预测集中猕猴桃SSC 和硬度参考值作为因变量，构建预测不同成熟期猕猴桃SSC 和硬度检测模型。MLR 和BP 模型对猕猴桃SSC 和硬度的预测结果见表4。

图5 CARS 提取预测SSC 特征波长的结果Fig.5 Results of characteristic wavelengths selection for predicting SSC by CARS

图6 CARS 提取预测硬度特征波长的结果Fig.6 Results of characteristic wavelengths selection for predicting firmness by CARS

从表4 可以明显看出，对于预测SSC 而言，CARS-BP 预测模型具有相对较好的校正性能和预测性能，其R2P和R2P均为0.90，RMSEC 和RM-SEP 分别为0.66 和0.64，其中RPD=3.22 大于3 进一步说明该预测模型对不同成熟度猕猴桃

表4 MLR 和BP 模型对SSC 和硬度的预测结果Tab.4 Prediction results for SSC and firmness by MLR and BP model

对于预测硬度而言，虽然CARS-MLR 预测模型的预测性能稍微劣于SPA-MLR 和SPA-BP预测模型，但其校正性能明显好于这两种模型，因此，CARS-MLR 预测模型的性能相对较好，其R2P和R2P分别为0.91 和0.83，RMSEC 和RMSEP 分别为1.27 和1.67，另外剩余预测偏差RPD=2.47 接近于2.5 说明CARS-MLR 预测模型可以用于预测猕猴桃硬度。

对比表3 和表4 可以看出，CARS-BP 预测模型对猕猴桃SSC 的预测性能相对最优，而CARS-MLR 预测模型对猕猴桃硬度的预测性能相对最优。另外，采用CARS 从全光谱1 024个波段中分别提取了29 个和37 个特征波长作SSC 的预测效果非常好。为预测猕猴桃SSC 和硬度的特征光谱，大大提升了预测模型的检测效率。其中，图7 给出了CARS-BP 预测模型对SSC 的预测结果，CARS-MLR 预测模型对硬度的预测结果如图8所示。

图7 CARS-BP 模型对SSC 的预测结果Fig.7 Prediction results of SSC by CARS-BP model

图8 CARS-MLR 模型对硬度的预测结果Fig.8 Prediction results of firmness by CARS-MLR model

3.6 成熟度预测

将不同成熟度猕猴桃样本的光谱数据作为自变量，样本的类别信息（未熟期、半熟期、成熟期、过熟期）作为因变量，构建预测猕猴桃成熟度检测模型。表5 给出了SKNN 和PLS-DA 模型对猕猴桃成熟度的预测结果。从表中可见PLSDA 模型的性能要优于SKNN 模型，其正确识别率达到了100%。

表5 SKNN 和PLS-DA 模型对猕猴桃成熟度预测结果Tab.5 Prediction results of the maturity of kiwifruit by SKNN and PLS-DA model

4 结 论

本研究以不同成熟期“贵长”猕猴桃为研究对象，探究基于光纤光谱技术预测猕猴桃SSC、硬度和成熟度的可行性并寻求最佳预测模型。主要结论如下：

（1）基于采集的全光谱数据，以及测定的SSC 和硬度参考值，分别构建基于全波段光谱的PLSR 和PCR 预测模型，得出PCR 模型对SSC和硬度检测性能均优于PLSR 模型，其中PCR 模型对SSC 的预测性能相对较好，R2P=0.88，RMSEP 为0.70，RPD 为2.94。

（2）为实现光谱数据的降维，应用SPA 和CARS 选取特征波长，得出相比于SPA 特征波长提取方法，CARS 更适合光谱数据的降维，采用CARS 从1 024 个全波段光谱中分别提取了29 和37 个特征波长用于预测SSC 和硬度，明显地提升了预测模型的检测效率；而且构建的CARSBP 模型对SSC 的预测性能相对最优，其R2P=0.90，RMSEP 为 0.64，RPD 高达 3.22，而CARS-MLR 对硬度的预测性能相对最优，其R2P=0.83，RMSEP 和RPD 分别为1.67 和2.47。

（3）通过PLS-DA 和SKNN 判别分析方法，构建猕猴桃成熟度预测模型，得出PLS-DA 模型对猕猴桃成熟度的检测性能相对最优，其正确识别率高达100%。

综上所述，采用光纤光谱技术对猕猴桃SSC、硬度和成熟度的无损检测是可行的，为水果品质和成熟度无损检测装备的开发提供理论基础。