便攜式馬鈴薯多品質(zhì)參數(shù)局部透射光譜無(wú)損檢測(cè)裝置

王 凡 李永玉 彭彥昆 楊炳南 李 龍 尹學(xué)清

(1.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院，北京 100083； 2.中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械化科學(xué)研究院，北京 100083)

0 引言

馬鈴薯是我國(guó)僅次于小麥、水稻和玉米的第四大主要糧食作物。近些年來(lái)，隨著我國(guó)與周邊國(guó)家經(jīng)貿(mào)合作關(guān)系的不斷深化，加工特性優(yōu)良的鮮馬鈴薯和薯?xiàng)l、薯片及馬鈴薯淀粉出口將繼續(xù)保持增加態(tài)勢(shì)[1]。馬鈴薯內(nèi)部成分不僅決定其營(yíng)養(yǎng)價(jià)值，而且還會(huì)影響加工品質(zhì)。馬鈴薯中水分占?jí)K莖總質(zhì)量的70%左右，主要影響油炸過(guò)程中的耗油量、加工中蒸發(fā)水所需的能耗及烹飪口感；淀粉占馬鈴薯塊莖總質(zhì)量的10%～20%，是馬鈴薯最主要的營(yíng)養(yǎng)成分之一；還原糖占馬鈴薯塊莖總質(zhì)量的0.1%～5%，它與氨基酸產(chǎn)生的褐變反應(yīng)會(huì)導(dǎo)致馬鈴薯產(chǎn)品色澤灰暗，甚至產(chǎn)生有害物質(zhì)。馬鈴薯品質(zhì)參差不齊是制約我國(guó)馬鈴薯產(chǎn)業(yè)主食化進(jìn)程的重要因素之一，馬鈴薯品質(zhì)快速無(wú)損檢測(cè)對(duì)推進(jìn)馬鈴薯產(chǎn)業(yè)發(fā)展有著重要意義。

目前，國(guó)內(nèi)外不少學(xué)者對(duì)馬鈴薯內(nèi)部品質(zhì)進(jìn)行了無(wú)損檢測(cè)研究，WALSH等[2]、KANG等[3]使用透射光譜分別建立了干物質(zhì)、比重的近紅外預(yù)測(cè)模型，相關(guān)系數(shù)分別為0.79和0.85，HAASE等[4]、SUBEDI等[5]、張小燕等[6]對(duì)馬鈴薯干物質(zhì)、含水率等主要參數(shù)進(jìn)行了預(yù)測(cè)，相關(guān)系數(shù)均在0.9以上。但這些研究均屬于檢測(cè)方法實(shí)驗(yàn)研究，檢測(cè)系統(tǒng)體積大、移動(dòng)不便，不利于實(shí)際推廣和應(yīng)用。隨著近紅外光譜在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測(cè)領(lǐng)域的推廣應(yīng)用，我國(guó)學(xué)者設(shè)計(jì)了各種農(nóng)產(chǎn)品專用便攜式檢測(cè)裝置，如生鮮肉品質(zhì)檢測(cè)裝置[7-8]、作物和水果品質(zhì)檢測(cè)裝置[9-11]等。但是有關(guān)馬鈴薯品質(zhì)檢測(cè)便攜式裝置的研究在國(guó)內(nèi)未見報(bào)道，隨著我國(guó)馬鈴薯主食化產(chǎn)業(yè)的推進(jìn)，研究適用于馬鈴薯產(chǎn)地的馬鈴薯品質(zhì)便攜式實(shí)時(shí)檢測(cè)裝置顯得尤為重要。

本文基于可見/近紅外局部透射光譜，根據(jù)馬鈴薯大小及形狀特征，設(shè)計(jì)便攜式馬鈴薯多品質(zhì)無(wú)損檢測(cè)裝置，編寫實(shí)時(shí)檢測(cè)分析控制軟件，植入馬鈴薯含水率、淀粉質(zhì)量分?jǐn)?shù)、還原糖質(zhì)量分?jǐn)?shù)的預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)馬鈴薯內(nèi)部品質(zhì)的實(shí)時(shí)無(wú)損檢測(cè)。

1 無(wú)損檢測(cè)裝置硬件設(shè)計(jì)

1.1 無(wú)損檢測(cè)裝置原理

當(dāng)近紅外輻射照射到樣品表面時(shí)，一部分輻射發(fā)生反射，一部分輻射透過(guò)樣品從另一側(cè)射出，而另一部分輻射被樣品散射并返回到表面。反射光譜信號(hào)強(qiáng)度較好，但受馬鈴薯表皮影響較大[12]，透射光譜能較好地反映內(nèi)部信息，但因馬鈴薯大小引起的光程差異較大[13-14]。考慮到馬鈴薯整體質(zhì)地較為均勻，本研究采用局部透射的檢測(cè)方式。整個(gè)裝置由光譜采集模塊、光源模塊、控制與顯示模塊等構(gòu)成，如圖1所示。光源模塊由燈珠與反光杯組成，為整個(gè)裝置提供光照；光譜采集模塊由光譜儀和聚焦透鏡組成，該部分將透過(guò)樣品的光收集、轉(zhuǎn)換為電信號(hào)并傳輸給ARM處理器，處理器將處理后的光譜和預(yù)測(cè)值顯示在屏幕上，整個(gè)裝置由供電模塊供電。

圖1 硬件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Schematic diagram of hardware system

1.2 無(wú)損檢測(cè)裝置硬件設(shè)計(jì)

1.2.1光譜采集模塊

光譜儀是本設(shè)備的核心部件，它的優(yōu)劣很大程度上決定著裝置的精度和穩(wěn)定性。本研究通過(guò)多種光譜儀的體積、原理、結(jié)構(gòu)、分辨率、波段范圍等對(duì)比分析，根據(jù)預(yù)實(shí)驗(yàn)并參照文獻(xiàn) [15-18]，選擇了波長(zhǎng)范圍為650～1 100 nm的海洋光學(xué)公司生產(chǎn)的STS光譜儀。它是基于CMOS(互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體)傳感器的微型光譜儀，在結(jié)構(gòu)上采用交叉式Czerny-Turner 結(jié)構(gòu)[19]，擁有較小體積(40 mm×42 mm×24 mm)，具有較高的信噪比(1 500以上)和分辨率(1.5 nm)。

圖2 耦合透鏡示意圖Fig.2 Diagrams of coupling lens1.聚焦透鏡 2.螺紋扣環(huán) 3.螺紋準(zhǔn)直筒

在大部分近紅外光譜檢測(cè)系統(tǒng)中，光譜儀與樣品之間由光纖連接[20-23]，但研究證明光在光纖中傳導(dǎo)時(shí)會(huì)損失一部分能量，這會(huì)導(dǎo)致積分時(shí)間的增加，而且光纖脆性較大，為保證其最小彎折半徑，往往需要更大的操作空間。光譜儀雖然可以不通過(guò)光纖直接接收光信號(hào)，但光譜儀接口暴露會(huì)導(dǎo)致灰塵進(jìn)入，且光譜儀體積較大，直接作為探頭，布置較為困難?；谝陨峡紤]，本研究選擇海洋光學(xué)74-DA型耦合透鏡作為檢測(cè)探頭。耦合透鏡結(jié)構(gòu)示意圖如圖2a、2b所示，聚焦透鏡由兩個(gè)帶螺紋的扣環(huán)固定在螺紋準(zhǔn)直筒內(nèi)，為了驗(yàn)證耦合透鏡的效果，使用3種不同連接方式，以100 ms為積分時(shí)間采集白參比的光譜，結(jié)果如圖2c所示。3種不同方式采集的光譜曲線形狀大致相似，但使用聚焦透鏡可以明顯提升光譜信號(hào)強(qiáng)度。

1.2.2光源模塊

鹵素?zé)羰墙t外光譜檢測(cè)中常用的光源，其發(fā)射波長(zhǎng)涵蓋200～2 500 nm，為了選擇合適功率的光源，分別測(cè)試了0.5、1.0、1.5、2.2 W的燈珠在100 ms下的樣品光譜響應(yīng)。如圖3a所示，功率小于1 W的光源發(fā)光較弱，樣品光強(qiáng)占光譜儀滿量程光強(qiáng)(14 000 cd)不足40%，信噪比差，容易受到光譜儀噪聲的干擾，當(dāng)光源功率為2.2 W時(shí)，因光源與樣品距離較近，樣品表皮出現(xiàn)略微灼傷。本文采用了1.5 W(3 V、0.5 A)998070-1型超高亮鹵素?zé)?美國(guó)Welch Allyn公司)加反光杯的集成化設(shè)計(jì)，如圖3b所示。

圖3 光源模塊示意圖Fig.3 Schematic of light source1.光譜儀 2.耦合透鏡 3.樣品 4.反光杯 5.燈珠

1.2.3控制與顯示終端

控制單元不僅要實(shí)現(xiàn)對(duì)光譜儀的控制，還要對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算處理并傳輸?shù)斤@示終端，因此控制單元需要較快的運(yùn)行速度和合適的外接接口。本研究選擇Raspberry Pi 3b作為控制單元，它是一款基于ARM的微型計(jì)算機(jī)主板，以SD/MicroSD卡為內(nèi)存硬盤，卡片主板周圍有4個(gè)USB、1個(gè)100 MB以太網(wǎng)接口和HDMI高清視頻輸出接口，可以實(shí)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)流暢運(yùn)算，但其尺寸只有85 mm×56 mm×17 mm，滿足設(shè)備小型化的需求。

根據(jù)控制單元，選擇了與之匹配的樹莓派3.2英寸電阻屏(3.2inch RPi LCD (B)，85 mm×56 mm×17 mm)，該屏幕分辨率為320像素×240像素，與樹莓派之間通過(guò)I/O接口相連，除了顯示功能，該屏幕附帶4顆按鈕，在本設(shè)備中利用其中3顆按鈕分別作為黑參考、白參考和樣品光譜的采集外觸發(fā)。

1.2.4供電模塊

為了滿足現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)的需求，需要配備可充電式電池。光譜儀、控制器、顯示器的輸入電壓為5 V，光源的輸入電壓為3 V，選用輸出電壓為5 V的可充電鋰電池，一路直接為控制器供電，另一路經(jīng)穩(wěn)壓板(LTC3780為芯片)轉(zhuǎn)換為3 V電壓后為鹵素?zé)艄╇姟＝?jīng)計(jì)算選擇電量為6 A·h的鋰電池，可保證裝置續(xù)航時(shí)間達(dá)到3 h以上。

1.2.5整機(jī)設(shè)計(jì)

基于對(duì)光源單元、光譜采集單元、開發(fā)板以及穩(wěn)壓板大小的綜合考慮，將開發(fā)板沿殼體的長(zhǎng)度方向橫向設(shè)置，然后將光譜采集單元和光源豎向設(shè)置，電源和光源之間設(shè)置穩(wěn)壓板，在整機(jī)右側(cè)設(shè)置電池，達(dá)到最大限度節(jié)省空間的目的。便攜式馬鈴薯多品質(zhì)無(wú)損設(shè)備如圖4所示，該裝置整機(jī)尺寸11 cm×6.5 cm×9.5 cm，可單手操作。

圖4 便攜式馬鈴薯多品質(zhì)無(wú)損檢測(cè)設(shè)備Fig.4 Images of potato hand-held equipment1.ARM處理器-屏幕 2.充電接口 3.開關(guān) 4.光譜儀 5.耦合透鏡 6.反光杯 7.燈珠 8.穩(wěn)壓板 9.電池 10.按鈕

1.2.6黑白參考盒設(shè)計(jì)

光譜儀的工作狀態(tài)及電源性能等均會(huì)影響近紅外光譜的穩(wěn)定性，為消除這些外部因素對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響，采集光譜時(shí)一般先進(jìn)行黑白參考的校正。因便攜式裝置無(wú)支架、暗箱等，設(shè)計(jì)了黑白參考校正盒，如圖5a所示。校正盒分為盒體和盒蓋，盒體頂面設(shè)置通孔，通孔的形狀恰好與探頭外輪廓相匹配形成暗室，盒蓋防止灰塵落入并起保護(hù)作用。參考盒的內(nèi)部底面設(shè)置材料為聚四氟乙烯的白板，如圖5b所示。

圖5 參考盒結(jié)構(gòu)圖Fig.5 Structure diagrams of reference box

2 馬鈴薯多品質(zhì)參數(shù)預(yù)測(cè)模型

2.1 材料與方法

圖6 馬鈴薯局部透射光譜Fig.6 Partial transmission spectrum of potato

選用由中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院花卉蔬菜研究所(北京)提供的大西洋品種馬鈴薯樣品85個(gè)，其中65個(gè)用于建模，20個(gè)用于驗(yàn)證。采摘后送往實(shí)驗(yàn)室4℃條件下冷藏待用，采集光譜前將馬鈴薯塊莖洗凈置于室溫(20℃)中放置24 h(相對(duì)濕度60%)以消除溫度對(duì)實(shí)驗(yàn)的影響。

2.2 光譜采集及標(biāo)準(zhǔn)理化值測(cè)定

利用自行設(shè)計(jì)的便攜式馬鈴薯多品質(zhì)檢測(cè)裝置采集所有馬鈴薯樣品的局部透射光譜。采集前將裝置預(yù)熱10 min，采集黑、白參考并保存，每個(gè)馬鈴薯樣品避開芽眼和缺陷在赤道上間隔90°取4個(gè)采集點(diǎn)，4點(diǎn)的平均光譜作為該樣品的原始光譜，并換算成馬鈴薯樣品局部透射率，公式為

式中T——馬鈴薯樣品的局部透過(guò)率，%

I——馬鈴薯樣品的局部透過(guò)光譜強(qiáng)度，cd

D——黑參考光譜強(qiáng)度，cd

R——白參考光譜強(qiáng)度，cd

光譜采集完成后，分別用直接干燥法[23]、酸解法[24]和滴定法[25]測(cè)定馬鈴薯樣品的含水率、淀粉質(zhì)量分?jǐn)?shù)和還原糖質(zhì)量分?jǐn)?shù)。

2.3 光譜預(yù)處理和預(yù)測(cè)模型建立

馬鈴薯樣品的原始光譜先用五點(diǎn)S-G卷積平滑(Savitzky-Golay smooth, SG)進(jìn)行平滑處理，因?qū)嶋H檢測(cè)過(guò)程中存在樣品表皮散射及光程的變化，對(duì)SG平滑后的光譜進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換(Standard normal variable transformation, SNV)，原始光譜曲線、SG平滑預(yù)處理及SNV處理后的光譜曲線如圖6所示。

圖7 測(cè)量值和預(yù)測(cè)值對(duì)比Fig.7 Comparison charts of measurements and predictions

基于SG-SNV預(yù)處理后的光譜曲線分別建立了馬鈴薯含水率、淀粉質(zhì)量分?jǐn)?shù)、還原糖質(zhì)量分?jǐn)?shù)的偏最小二乘預(yù)測(cè)模型(Partial least squares regression, PLSR)，模型結(jié)果如圖7所示。含水率、淀粉質(zhì)量分?jǐn)?shù)和還原糖質(zhì)量分?jǐn)?shù)的校正集相關(guān)系數(shù)Rc分別為0.937 9、0.913 7和0.937 1，校正集均方根誤差(Root mean square error of calibration, RMSEc)分別為0.316 1%、0.309 0%和0.034 8%；驗(yàn)證集相關(guān)系數(shù)Rv分別為0.927 8、0.914 6和0.933 8，驗(yàn)證集均方根誤差(Root mean square error of validation, RMSEv)分別為0.325 3%、0.344 9%和0.041 6%?；谧孕性O(shè)計(jì)的馬鈴薯多品質(zhì)無(wú)損檢測(cè)裝置所建立的馬鈴薯含水率、淀粉質(zhì)量分?jǐn)?shù)和還原糖質(zhì)量分?jǐn)?shù)3個(gè)參數(shù)的預(yù)測(cè)模型，其預(yù)測(cè)精度與相關(guān)的近紅外漫透射光譜研究[2-3]有所提升，能滿足實(shí)際現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)需求。

3 實(shí)時(shí)分析控制軟件

圖9 裝置測(cè)試結(jié)果散點(diǎn)圖Fig.9 Model result of external prediction

基于QT開發(fā)工具，采用C/C++語(yǔ)言編寫了檢測(cè)裝置實(shí)時(shí)分析控制軟件，軟件采用模塊化思想，分為光譜儀控制模塊、光譜處理模塊和結(jié)果顯示模塊，光譜儀控制模塊對(duì)光譜儀采集參數(shù)(如積分時(shí)間、平均次數(shù)等)進(jìn)行設(shè)置并采集光譜數(shù)據(jù)；光譜處理模塊自動(dòng)對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行透過(guò)率的轉(zhuǎn)換和預(yù)處理，并通過(guò)內(nèi)置的模型預(yù)測(cè)樣品含水率、淀粉質(zhì)量分?jǐn)?shù)和還原糖質(zhì)量分?jǐn)?shù)；結(jié)果顯示模塊將預(yù)處理后的光譜和品質(zhì)預(yù)測(cè)值顯示在屏幕上。軟件工作流程如圖8所示。采集樣品光譜前，先點(diǎn)擊“Dark”和“White”按鈕分別對(duì)光譜儀進(jìn)行黑白校正并保存校正結(jié)果。探頭對(duì)準(zhǔn)樣品，采集樣品的局部透射光譜，自動(dòng)進(jìn)行SG平滑和SNV預(yù)處理并分別代入植入模型進(jìn)行馬鈴薯各品質(zhì)參數(shù)的預(yù)測(cè)，樣品光譜曲線和檢測(cè)結(jié)果實(shí)時(shí)顯示在LCD屏幕。

圖8 便攜式裝置軟件工作流程圖Fig.8 Working flow chart of software in hard-held device

4 無(wú)損檢測(cè)裝置性能實(shí)驗(yàn)

選取與建模樣本無(wú)關(guān)的大西洋品種馬鈴薯樣品20個(gè)，對(duì)便攜式馬鈴薯多品質(zhì)無(wú)損檢測(cè)裝置的穩(wěn)定性和預(yù)測(cè)精度進(jìn)行了驗(yàn)證。利用檢測(cè)裝置預(yù)測(cè)馬鈴薯樣品含水率、淀粉質(zhì)量分?jǐn)?shù)和還原糖質(zhì)量分?jǐn)?shù)，每個(gè)樣品采集4次，以4次的變異系數(shù)衡量?jī)x器的穩(wěn)定性，再用化學(xué)分析方法檢測(cè)馬鈴薯3個(gè)品質(zhì)參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)理化值，并進(jìn)行對(duì)比分析，裝置預(yù)測(cè)值與標(biāo)準(zhǔn)理化值散點(diǎn)圖如圖9所示。馬鈴薯樣品的含水率、淀粉質(zhì)量分?jǐn)?shù)和還原糖質(zhì)量分?jǐn)?shù)的預(yù)測(cè)值與標(biāo)準(zhǔn)理化值的相關(guān)系數(shù)Rp分別為0.914 1、0.912 2和0.914 0，預(yù)測(cè)均方根誤差分別為0.352 7%、0.340 4%和0.040 0%，平均偏差(Average deviation, AD)分別為0.295 1%、0.253 6%和0.031 6%。每個(gè)樣品重復(fù)采集4次光譜，分別預(yù)測(cè)含水率、淀粉質(zhì)量分?jǐn)?shù)和還原糖質(zhì)量分?jǐn)?shù)，其最大變異系數(shù)分別為0.006 7、0.012 4和0.123 1。結(jié)果表明，便攜式馬鈴薯多品質(zhì)無(wú)損檢測(cè)裝置穩(wěn)定性和檢測(cè)精度均能滿足現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)檢測(cè)要求。

5 結(jié)論

(1)基于可見/近紅外局部透射光譜，根據(jù)馬鈴薯大小及形狀特征，設(shè)計(jì)了便攜式馬鈴薯多品質(zhì)無(wú)損檢測(cè)硬件裝置，包括光譜采集模塊、光源模塊、控制與顯示模塊、供電模塊，并設(shè)計(jì)了專用黑白參考校正盒。整個(gè)裝置尺寸為11 cm×6.5 cm×9.5 cm，易于攜帶。

(2)基于便攜式馬鈴薯多品質(zhì)無(wú)損檢測(cè)裝置，建立了馬鈴薯多品質(zhì)預(yù)測(cè)模型。采集馬鈴薯650～1 100 nm的可見/近紅外局部透射光譜，對(duì)原始光譜進(jìn)行SG平滑和SNV處理后，建立了馬鈴薯含水率、淀粉質(zhì)量分?jǐn)?shù)和還原糖質(zhì)量分?jǐn)?shù)的偏最小二乘預(yù)測(cè)模型。馬鈴薯含水率、淀粉質(zhì)量分?jǐn)?shù)和還原糖質(zhì)量分?jǐn)?shù)預(yù)測(cè)模型驗(yàn)證集相關(guān)系數(shù)分別為0.927 8、0.914 6和0.933 8，驗(yàn)證集均方根誤差分別為0.325 3%、0.344 9%和0.041 6%。

(3)基于QT開發(fā)工具，采用C/C++語(yǔ)言編寫了裝置實(shí)時(shí)分析控制軟件。將所建馬鈴薯含水率、淀粉質(zhì)量分?jǐn)?shù)和還原糖質(zhì)量分?jǐn)?shù)預(yù)測(cè)模型植入到硬件裝置中，實(shí)現(xiàn)了馬鈴薯多品質(zhì)參數(shù)實(shí)時(shí)無(wú)損檢測(cè)一鍵式操作。

(4)驗(yàn)證了便攜式馬鈴薯多品質(zhì)無(wú)損檢測(cè)裝置的檢測(cè)精度。馬鈴薯樣品含水率、淀粉質(zhì)量分?jǐn)?shù)和還原糖質(zhì)量分?jǐn)?shù)的裝置預(yù)測(cè)值與標(biāo)準(zhǔn)理化值的相關(guān)系數(shù)分別為0.914 1、0.912 2和0.914 0，均方根誤差分別為0.352 7%、0.340 4%和0.040 0%，平均偏差分別為0.295 1%、0.253 6%和0.031 6%，重復(fù)采樣最大變異系數(shù)分別為0.006 7、0.012 4和0.123 1。結(jié)果表明，該裝置可以實(shí)現(xiàn)馬鈴薯含水率、淀粉質(zhì)量分?jǐn)?shù)和還原糖質(zhì)量分?jǐn)?shù)的實(shí)時(shí)無(wú)損檢測(cè)。