高光譜成像快速檢測殼聚糖涂膜草莓可溶性固形物

邵園園，王永賢，玄冠濤,3，高宗梅，劉 藝，韓 翔，高 沖

高光譜成像快速檢測殼聚糖涂膜草莓可溶性固形物

邵園園1,2，王永賢1，玄冠濤1,3※，高宗梅4，劉 藝1，韓 翔1，高 沖1

（1. 山東農(nóng)業(yè)大學(xué)機(jī)械與電子工程學(xué)院，泰安 271018；2. 農(nóng)業(yè)部南京農(nóng)業(yè)機(jī)械化研究所，南京 210014；3. 密蘇里大學(xué)農(nóng)業(yè)與食品工程學(xué)院，哥倫比亞 65211；4. 華盛頓州立大學(xué)精細(xì)與自動化農(nóng)業(yè)研究中心，華盛頓 99350）

為了對殼聚糖涂膜草莓可溶性固形物含量（soluble solids content, SSC）進(jìn)行快速檢測，該文采用高光譜成像儀（400～1 000 nm）對0，0.5%，1% 濃度的殼聚糖（chitosan, CTS）涂膜草莓分別儲藏1，2，4 d后進(jìn)行成像，并測量樣本SSC。通過分析SSC發(fā)現(xiàn)，0.5%和1%殼聚糖涂膜草莓，其SSC隨著儲藏天數(shù)的增加均高于0濃度殼聚糖涂膜草莓，說明了0.5% 和1% 殼聚糖涂層抑制了草莓中SSC的降低，能夠延長草莓的新鮮口味。隨后采用蒙特卡羅-偏最小二乘法（monte carlo-partial least squares, MCPLS）對異常樣本進(jìn)行剔除。對剔除異常樣本后的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行不同預(yù)處理，以確定最優(yōu)的預(yù)處理方法。為提高運(yùn)行速度和降低數(shù)據(jù)維數(shù)，采用競爭性自適應(yīng)權(quán)重取樣法（competitive adaptive reweighted sampling, CARS）和連續(xù)投影算法（successive projections algorithm, SPA）進(jìn)行特征波段選擇。最后，采用偏最小二乘回歸（partial least square regression, PLSR）和支持向量回歸（support vector regression, SVR）法建立回歸模型。最終結(jié)果表明：SPA-SVR模型效果最佳，0濃度的殼聚糖涂膜的草莓，建模集精度2為0.865，預(yù)測集精度2為0.835；0.5%濃度的殼聚糖涂膜的草莓，建模集精度2為0.808，預(yù)測集精度2為0.799；1% 濃度的殼聚糖涂膜的草莓，建模集精度2為0.834，預(yù)測集精度2為0.875。對儲藏第4天的部分樣本圖像進(jìn)行主成分分析（principal component analysis, PCA），結(jié)果顯示除第二主成分圖像（PC2）中有部分噪聲影響外，PC1和PC3均能完整反映草莓信息，且PC3圖像明顯呈現(xiàn)出不同濃度殼聚糖涂膜草莓的褐變程度，說明不同濃度的殼聚糖涂膜也會對草莓貨架期產(chǎn)生不同影響。綜上說明利用高光譜成像技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)殼聚糖涂膜草莓SSC快速檢測，有效指導(dǎo)草莓保鮮處理。

農(nóng)產(chǎn)品；無損檢測；高光譜；殼聚糖涂膜；草莓；SSC

0 引 言

草莓富含氨基酸、果糖、胡蘿卜素和維生素等多種營養(yǎng)成分，被認(rèn)為是生物活性化合物的重要來源，具有特有的外觀和香甜的味道[1-3]，一直以來深受廣大消費(fèi)者的喜愛?？扇苄怨绦挝锖浚╯oluble solids content, SSC）是一種綜合參數(shù)，主要由糖，酸，維生素，礦物質(zhì)等成分組成，對果實(shí)品質(zhì)的評價(jià)具有重要意義[4]。但草莓采摘時(shí)極易造成機(jī)械損傷，在貯藏過程中也容易出現(xiàn)腐爛，干癟和生理性病變等現(xiàn)象[5]，給草莓SSC造成影響的同時(shí)，也給市場營銷帶來一定的挑戰(zhàn)。因此，在草莓儲藏，配送和零售過程中，需要有效的方法來保持草莓的品質(zhì)屬性。

目前存在的研究[2,6]通過改變儲藏環(huán)境的溫度和相對濕度來提高草莓品質(zhì)，然而草莓作為一種大多在常溫下儲藏和銷售的水果，其溫度控制和濕度控制策略受到一定的限制[7]。在過去的十幾年中，人們對開發(fā)和使用生物基包裝材料以延長保質(zhì)期和提高新鮮、冷凍和配方食品質(zhì)量的興趣迅速增長[8]。其中，殼聚糖是一種從甲殼類動物外殼中提取的無毒高分子聚合物[9]，由于殼聚糖涂層（chitosan, CTS）的可食用性和良好的成膜性[10]，已經(jīng)廣泛應(yīng)用在草莓保鮮和提高品質(zhì)方面[11-13]。

雖然研究證實(shí)了殼聚糖或者殼聚糖中加入不同溶液涂膜可以提高草莓品質(zhì)，但涂膜后都是通過物理或者化學(xué)方法對草莓SSC及其他理化性質(zhì)進(jìn)行測定。由于物理或者化學(xué)方法需要對樣本進(jìn)行大量處理，耗時(shí)費(fèi)力，破壞性大，且對涂膜后的果實(shí)無法實(shí)現(xiàn)快速檢測[14]。所以尋找一種無損、便捷、快速的檢測方法是非常必要的。

高光譜成像技術(shù)作為一種無損，簡便，準(zhǔn)確的成像技術(shù)，融合了樣本的空間和光譜信息[15]，能夠快速和無損的通過光譜信息獲取水果的內(nèi)部信息，已經(jīng)廣泛應(yīng)用在水果品質(zhì)測定等方面。ElMasry等[16]采用高光譜成像技術(shù)檢測了草莓含水量、總可溶性固形物和酸度，基于全光譜建立的偏最小二乘模型，其預(yù)測相關(guān)系數(shù)分別達(dá)到0.9，0.8，0.87，基于特征波長建立的多元線性回歸模型，其預(yù)測相關(guān)系數(shù)分別達(dá)到0.87，0.8，0.92。李瑞等[17]采用近紅外光譜儀（900～1 700 nm）對藍(lán)莓果實(shí)的糖度和酸度進(jìn)行了無損檢測，應(yīng)用偏最小二乘回歸法對整個(gè)果實(shí)的平均光譜建立硬度和糖度預(yù)測模型。結(jié)果表明硬度的校正集相關(guān)系數(shù)2和驗(yàn)證集相關(guān)系數(shù)2達(dá)到0.911和 0.871，糖度的為 0.891和0.774。王世芳等[4]利用JDSU便攜式近紅外光譜儀采集了西瓜樣品瓜梗、瓜臍、赤道部位和整果的近紅外反射光譜，采用SPXY算法對樣品集進(jìn)行劃分，并且建立了西瓜各部位和SSC含量定量分析模型，結(jié)果表明赤道部位反射光譜和可溶性固形物含量相關(guān)性較高，經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)歸一化預(yù)處理后，建立的偏最小二乘回歸預(yù)測模型，預(yù)測集相關(guān)系數(shù)為0.864，預(yù)測集均方根誤差為0.33%。高俊峰等[18]利用高光譜成像系統(tǒng)對3個(gè)品種240個(gè)甘蔗節(jié)進(jìn)行了光譜信息采集。結(jié)果表明通過無信息變量消除（UVE）算法提取的特征波長與SSC含量建立的偏最小二乘回歸模型預(yù)測效果最佳，其預(yù)測集的相關(guān)系數(shù)和均方根誤差分別為0.813和0.810。Mo等[19]利用可見/近紅外高光譜成像系統(tǒng)（400～1 000 nm）對蘋果內(nèi)部SSC進(jìn)行了預(yù)測，采集了3種情況下的蘋果切片的光譜信息與SSC建立了偏最小二乘回歸模型，實(shí)驗(yàn)表明高光譜成像技術(shù)可以用于蘋果內(nèi)部SSC預(yù)測，并且繪制了SSC分布圖，呈現(xiàn)了蘋果內(nèi)部SSC含量的分布情況。

因此，本研究的目的是探討高光譜成像技術(shù)（400～1 000 nm）對不同濃度殼聚糖涂膜的草莓樣本SSC快速和無損檢測的可行性。

1 材料與方法

1.1 樣本制備

試驗(yàn)研究的草莓品種為章姬，種植于山東省泰安市新綠蔬菜合作社果園，采摘于2019年3月22日上午，由有經(jīng)驗(yàn)的果農(nóng)隨機(jī)選取成熟草莓進(jìn)行采摘。草莓采摘后立即放入保鮮裝置，運(yùn)回實(shí)驗(yàn)室并進(jìn)行殼聚糖涂膜。殼聚糖濃度不宜過高，否則溶液會變得黏稠，影響草莓外觀，不利于貨架期延長，一般選擇0.5%、1%濃度殼聚糖溶液涂膜草莓[20-25]。涂膜后共得到360個(gè)形狀大小均勻、無腐爛、無疤痕的草莓樣本（圖1）。

注：CTS為殼聚糖。 Note: CTS is chitosan.

乙酸和氫氧化鈉（粒狀）購買于天津市巴斯夫化工有限公司，殼聚糖（脫乙酰化≥90%）購買于上海藍(lán)季科技發(fā)展有限公司，為了制備1L的0.5%和1%殼聚糖水溶液，把2組10 mL乙酸分別加入到2組900 mL蒸餾水中制成酸溶液，將5 g和10 g殼聚糖分別加入到酸溶液中。用1 mol/L的氫氧化鈉溶液將溶液的pH值調(diào)整為6，體積調(diào)整為1 L。以pH值為6.0，0%殼聚糖的1 L水溶液作為對照[7]。

將挑選的360個(gè)草莓隨機(jī)分成3組，每組120個(gè)樣本。分別做以下處理：將3組草莓分別浸泡在0%，0.5%，1%殼聚糖水溶液1 min。將樣本取出后在相對濕度50%，溫度為20 ℃的環(huán)境中干燥3 h，隨后將樣本儲藏在超市常用的聚對苯二甲酸類塑料（PET）保鮮盒中，儲藏溫度18±2 ℃，相對濕度50%。分別在儲藏1，2，4 d隨機(jī)選取3組中各40個(gè)草莓樣本進(jìn)行光譜數(shù)據(jù)采集。

1.2 高光譜成像系統(tǒng)

采用GaiaField 便攜式高光譜系統(tǒng)（雙利合譜，四川，中國）采集草莓高光譜信息，系統(tǒng)組成主要包括高光譜成像儀（GaiaField-V10E）成像鏡頭（HSIA-OL23）、專用光源（HSIA-LS-T-200W）、標(biāo)準(zhǔn)白板（HSIA-CT-150×150）、三腳架（HSIA-TP-S）及裝有高光譜數(shù)據(jù)采集軟件（SpecView）的專用計(jì)算機(jī)等。光譜范圍為400～1 000 nm，光譜分辨率2.8 nm，入射狹縫寬30m，視場角22°，CCD像素1 394×1 040，光源對稱分布，入射角度45°。

1.3 高光譜圖像校正

為了獲取清晰不失真的樣本圖像，數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置為：相機(jī)曝光時(shí)間15 ms，鏡頭與樣本間距離46 cm。為了消除相機(jī)暗電流、光照不均等對圖像的影響，需要對高光譜成像系統(tǒng)進(jìn)行黑白校正。通過遮蓋鏡頭、掃描標(biāo)準(zhǔn)白板分別獲得全黑標(biāo)定圖像I和全白圖像I，根據(jù)公式（1）獲得校正圖像[26]。

式中0為校準(zhǔn)后圖像，I為原始高光譜圖像。

整個(gè)草莓樣本作為其感興趣區(qū)域，利用軟件ENVI4.6（Environment for Visualizing Images software, Research Systems Inc., Boulder, Co, USA）手工提取校正圖像感興趣區(qū)域（region of interest，ROI）的高光譜數(shù)據(jù)，并計(jì)算ROI內(nèi)光譜反射率的平均值。

1.4 草莓樣本SSC的測定

草莓樣本高光譜圖像采集完成后，用榨汁機(jī)獲取每個(gè)樣本的草莓汁，用吸管吸取草莓汁，將果汁滴于數(shù)顯折射儀（PAL-1，Atago Co，Tokyo，Japan）鏡面窗口，讀取折射儀SSC并記錄，每個(gè)樣本重復(fù)進(jìn)行3次試驗(yàn)，以SSC平均值作為單個(gè)樣本的SSC真實(shí)值。

1.5 數(shù)據(jù)處理

1.5.1 蒙特卡羅偏最小二乘法剔除異常值

由于樣本光譜數(shù)據(jù)采集和SSC測定時(shí)，環(huán)境或者儀器本身不穩(wěn)定性等其他因素會產(chǎn)生數(shù)據(jù)誤差，所以首先對異常值進(jìn)行剔除。蒙特卡羅偏最小二乘法（monte carlo-partial least squares, MCPLS）以蒙特卡羅交互驗(yàn)證為基礎(chǔ)，隨機(jī)選擇一定量的樣本作為建模集和預(yù)測集以建立PLS模型，根據(jù)多次運(yùn)行PLS模型預(yù)測結(jié)果的統(tǒng)計(jì)信息篩選異常樣本[27]，具有同時(shí)檢測光譜值和理化值中異常值的優(yōu)點(diǎn)。通過計(jì)算每一個(gè)樣本在預(yù)測集中的預(yù)測殘差平均值（Mean）和預(yù)測殘差方差（standard deviation, STD），并且制作預(yù)測殘差平均值和方差的散點(diǎn)圖，具有較高預(yù)測殘差平均值和方差的樣本為異常樣本[28]。

1.5.2 樣本劃分和光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理

對剔除異常值之后的光譜數(shù)據(jù)和理化值采用光譜-理化值共生距離（samples set partitioning based on joint X-Y distances, SPXY）算法[4]對樣本集進(jìn)行劃分，分別計(jì)算建模集、預(yù)測集樣本的最大值、最小值、平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差，評估樣本劃分是否合理[29]。在獲取光譜數(shù)據(jù)時(shí)，由于人為操作或環(huán)境等影響，易造成光譜曲線中包含大量噪聲和其他干擾信息，所以對數(shù)據(jù)采用卷積平滑（Savitzky-Golay），基線校正（baseline correction），去趨勢算法（de-trending），移動平滑（moving average smoothing, MA），多元散射校正（multiplicative scatter correction, MSC），變量標(biāo)準(zhǔn)化（standard normal variate, SNV）[30-33]進(jìn)行預(yù)處理。采用留一交叉驗(yàn)證法（leave-one-out cross validation, LOOCV）進(jìn)行內(nèi)部交互驗(yàn)證，以交互驗(yàn)證的均方根誤差（root mean square error of cross validation, RMSECV）和決定系數(shù)2選擇預(yù)處理方法。

1.5.3 特征波長選取

由于高光譜波段之間高度相關(guān)的性質(zhì)，導(dǎo)致了共線性和大量的冗余信息。為了提高運(yùn)行速度，同時(shí)降低數(shù)據(jù)維數(shù)，本研究采用競爭性自適應(yīng)權(quán)重取樣（CARS）法和連續(xù)投影算法（SPA）進(jìn)行特征波長選取。

競爭性自適應(yīng)權(quán)重取樣（competitive adaptive reweighted sampling, CARS）是一種基于適者生存和回歸系數(shù)進(jìn)行波長點(diǎn)選擇的簡單有效方法。利用回歸系數(shù)絕對值的大小作為衡量波長重要性的指標(biāo)，引入指數(shù)衰減函數(shù)對波長的保留率進(jìn)行控制，根據(jù)交叉驗(yàn)證方法，選取交互驗(yàn)證最小均方根誤差子集，其中包含的變量為最佳波長組合[34]。

連續(xù)投影算法（successive projections algorithm, SPA）是一種特征波段前向選擇算法，通過比較波段投影向量大小，將最大投影量波段列為有效波段，并根據(jù)校正模型確定最佳的特征波段[35]。以建模集光譜數(shù)據(jù)為輸入，均方根誤差（root mean square error, RMSE）最小時(shí)，特征波段選取效果最優(yōu)。

1.5.4 回歸模型的建立與模型評價(jià)

偏最小二乘回歸（partial least square regression, PLSR）法是一種多元數(shù)據(jù)分析方法，在光譜數(shù)據(jù)的建模中得到廣泛應(yīng)用，可解決變量之間多重相關(guān)性的問題。PLSR對光譜反射值矩陣和SSC矩陣同時(shí)進(jìn)行分解，同時(shí)考慮光譜值信息和對應(yīng)的理化性質(zhì)信息，探究兩者的對應(yīng)關(guān)系，從而保證獲得最佳的校正模型[36]。

支持向量回歸（support vector regression, SVR）法是基于支持向量機(jī)的函數(shù)逼近回歸問題的學(xué)習(xí)方法，主要思想是將原問題通過非線性變換轉(zhuǎn)化為某個(gè)高維空間的線性問題，并在高維空間中進(jìn)行線性求解。其優(yōu)點(diǎn)是得到現(xiàn)有信息下的最優(yōu)解，而不僅僅是樣本趨于無窮大時(shí)的最優(yōu)值[37]。

回歸模型建立之后，通過以下參數(shù)衡量模型預(yù)測效果。以建模集精度2（determination coefficient of calibration set）和建模集均方根誤差RMSEC（root mean square error of calibration）作為模型性能的輔助評價(jià)指標(biāo)，以預(yù)測集精度2（determination coefficient of validation set）和預(yù)測集均方根誤差 RMSEV（root mean square error of validation）作為主要評價(jià)指標(biāo)[23]。2和2越大，RMSEC和RMSEV越小，模型的預(yù)測能力越強(qiáng)[38]。

2 結(jié)果與分析

2.1 草莓樣本SSC分析

草莓樣本的SSC隨著儲藏天數(shù)的增加，其變化趨勢如圖2所示。0%殼聚糖涂膜樣本在3個(gè)儲藏時(shí)間均保持較低SSC水平。隨著天數(shù)的增加，1%殼聚糖涂膜樣本SSC水平最高，儲藏4 d時(shí)SSC仍然能達(dá)到8.57°Brix，這也說明了1%殼聚糖水溶液能夠更加有效的抑制SSC的降低，保持草莓本身的新鮮口味。通過單因素方差分析（analysis of variance, ANOVA）發(fā)現(xiàn)，儲藏1 d時(shí)，0與0.5% 以及0與1%殼聚糖涂膜樣本間存在顯著性差異（<0.05），儲藏2 d時(shí)，3個(gè)濃度樣本兩兩之間無顯著性差異。而儲藏4 d時(shí)，3個(gè)濃度涂膜樣本兩兩之間有顯著性差異（<0.05）。

注：每個(gè)值為平均值±標(biāo)準(zhǔn)偏差。

2.2 光譜分析

圖3和圖4分別為0，0.5%，1%殼聚糖涂膜后的草莓樣本分別儲藏1，2，4 d的全樣本光譜反射曲線和平均光譜曲線，曲線總趨勢基本一致，但第2天的平均光譜曲線相對反射率明顯下降，結(jié)合SSC含量變化初步分析，0殼聚糖涂膜的樣本平均光譜曲線相對反射率的下降與其SSC含量明顯上升有關(guān)，而0.5%和1%濃度涂膜的樣本平均光譜曲線相對反射率的下降，與殼聚糖涂層有密切的聯(lián)系。進(jìn)一步分析，400～490 nm為類胡蘿卜素的強(qiáng)吸收帶，所以在400～550 nm之間，平均光譜曲線反射率很低，形狀也很平緩。550～800 nm平均光譜曲線快速增加，這與草莓表面為紅色，對紅光反射有關(guān)。在800和970 nm附近出現(xiàn)的光譜吸收峰或反射谷，分別為水的O-H三級和二級吸收倍頻[37,39]。

圖3 草霉樣本全樣本光譜反射曲線

圖4 草莓樣本平均光譜曲線

2.3 異常樣本剔除

試驗(yàn)樣本處理過程中異常樣本影響預(yù)處理過程的同時(shí)也會影響建模精度，所以對異常樣本進(jìn)行剔除來提高真實(shí)值與預(yù)測值的相關(guān)性[40]。采用MCPLS算法對異常樣本進(jìn)行剔除，隨機(jī)選取樣本中的75%為建模集，25%為預(yù)測集，設(shè)置重復(fù)次數(shù)=5000，盡量保證更多的樣本有機(jī)會進(jìn)入預(yù)測集。計(jì)算每個(gè)樣本的均值和方差，以均值為橫坐標(biāo)，方差為縱坐標(biāo)建立坐標(biāo)系，均值和方差較大的為異常值。

蒙特卡洛檢測結(jié)果如圖5所示，圖5a為0%殼聚糖涂膜樣本檢測結(jié)果，以Mean=0.82，STD=0.175為界限共剔除異常樣本10個(gè)，分別為11，26，31，48，59，75，78，89，103，105號。圖5b為0.5%殼聚糖涂膜樣本檢測結(jié)果，以Mean=0.64，STD=0.175為界限共剔除異常樣本13個(gè)，分為別2，13，16，17，28，30，35，40，46，47，71，80，102號。圖5c為1%殼聚糖涂膜樣本檢測結(jié)果，以Mean=0.9，STD=0.168為界限共剔除異常樣本5個(gè)，分別為15，19，25，27，62號。因此，3組分別以110個(gè)，107個(gè)，115個(gè)樣本用于SSC含量檢測。

圖5 剔除異常值的蒙特卡羅偏最小二乘法檢測

2.4 樣本集劃分和光譜預(yù)處理

如表1所示，采用SPXY對剔除樣本后的數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，3種濃度涂膜樣本中的建模集均包含SSC最大值和最小值，且建模集和預(yù)測集包含較大范圍的SSC值，因此，劃分合理。為驗(yàn)證不同預(yù)處理方法的效果，分別建立不同預(yù)處理方法處理后的光譜與SSC值的PLSR模型，結(jié)果如表2所示。0濃度的殼聚糖涂膜的樣本經(jīng)MSC預(yù)處理的數(shù)據(jù)，0.5%和0.1濃度的殼聚糖涂膜的樣本未經(jīng)預(yù)處理的數(shù)據(jù)2最大，RMSECV最小，故分別使用其數(shù)據(jù)進(jìn)行后續(xù)分析。

表1 建模集和預(yù)測集的SSC的統(tǒng)計(jì)分析

2.5 特征波段選取

全光譜模型建立共有256個(gè)光譜變量，大量的數(shù)據(jù)會降低運(yùn)算速度，并且會導(dǎo)致信息冗余。為了提高速度和降低冗余，采用CARS和SPA挑選特征波長，CARS挑選特征波長過程如圖6所示，SPA挑選特征波長如圖7所示。圖6中，3種濃度下的樣本數(shù)據(jù)運(yùn)行次數(shù)分別為155，151，165時(shí)，RMSECV最低，選取的特征波段數(shù)分別為32，30，20個(gè)，各占總波長變量的12.5%，11.7%，7.8%。圖7中，3種濃度下的樣本數(shù)據(jù)通過SPA挑選的特征波段分別為11，8，16個(gè)，各占總波長變量的4.3%，3.1%，6.3%。具體數(shù)值如表3所示。

表2 不同預(yù)處理方法的草莓SSC PLSR模型

注：‘2’表示校正集決定系數(shù)，‘RMSEC’表示校正集均方根誤差，‘RMSECV’表示交互驗(yàn)證的校正集均方根誤差，‘PCs’表示主成分?jǐn)?shù)。

Note: ‘2’means determination coefficient of calibration set, ‘RMSEC’ means root mean square error of calibration set, ‘RMSECV’means root mean square error of cross validation, ‘PCs’means number of principal components.

圖6 CARS挑選特征波長過程

圖7 SPA挑選特征波長過程

表3 通過CARS,SPA挑選的特征波長

2.6 PLSR和SVR模型的建立

分別建立全光譜和特征波長的PLSR，SVR模型。其模型回歸效果和模型參數(shù)如表4和表5所示。0殼聚糖涂膜的樣本全光譜數(shù)據(jù)建立的PLSR模型2和2略高于SVR模型，效果較好。而挑選的特征波長建立的回歸模型中，SPA-SVR效果最好，2和2值分別為0.865和0.835，RMSEC和RMSEV值分別為0.251和0.286。0.5%殼聚糖涂膜的樣本全光譜數(shù)據(jù)建立的SVR模型2高于PLSR模型，而PLSR模型的2高于SVR模型。特征波長中，SPA-SVR的2和2值分別為0.808和0.799，RMSEC和RMSEV值分別為0.216和0.203，效果最佳。1%殼聚糖涂膜的樣本全光譜數(shù)據(jù)建立的PLSR模型效果較好，特征波長中，SPA-SVR的2和2值分別為0.834和0.875，RMSEC和RMSEV值分別為0.334和0.170，預(yù)測效果最佳。每個(gè)濃度下的全光譜數(shù)據(jù)建立的PLSR和SVR模型2和2值均低于SPA-SVR模型，因此，SPA-SVR模型可以較好地預(yù)測0，0.5%，1%殼聚糖涂膜的草莓樣本SSC含量。圖8為3種濃度涂膜的草莓樣本SPA-SVR模型建模與預(yù)測結(jié)果散點(diǎn)圖。

2.7 草莓樣本圖像主成分分析

進(jìn)一步分析殼聚糖涂膜草莓的形態(tài)變化，選取儲藏第4天的部分樣本進(jìn)行主成分分析，如圖9所示。從圖中可以看出，除PC2中有部分噪聲影響外，PC1和PC3均能完整反映草莓樣本信息。其中，PC3圖像反映草莓樣本信息最明顯，0殼聚糖涂膜樣本白色區(qū)域?yàn)楹肿儏^(qū)域，主要由果實(shí)組織中的酚類物質(zhì)氧化成醌類物質(zhì)導(dǎo)致。0.5%殼聚糖涂膜樣本外表形態(tài)較完整，未出現(xiàn)嚴(yán)重的褐變現(xiàn)象。1%殼聚糖涂膜樣本表明出現(xiàn)了較多的黑色變化區(qū)域，出現(xiàn)了部分褐變。這也說明了隨著儲藏天數(shù)的增加，0.5%濃度的殼聚糖涂層對于草莓樣本表面形態(tài)保存比較完整，對草莓貨架期的延長有較好的效果。

圖8 SPA-SVR模型的預(yù)測結(jié)果

表4 不同特征波長下的SSC PLSR模型

表5 不同特征波長下的SSC SVR模型

注：‘’表示懲罰系數(shù)，‘’表示不敏感損失系數(shù)，‘’表示寬度系數(shù)，‘2’表示建模集精度，‘2’表示預(yù)測集精度。

Note: ‘’ means Punishment coefficient, ‘’ means Insensitive loss coefficient, ‘’ means width coefficient, ‘2’means determination coefficient of calibration set, ‘2’ means determination coefficient of validation set.

圖9 草莓圖像主成分分析

3 結(jié) 論

采用高光譜成像儀（400～1 000 nm）對殼聚糖涂膜的草莓樣本可溶性固形物含量（soluble solids content, SSC）進(jìn)行預(yù)測，研究主要結(jié)論如下：

1）采用蒙特卡羅-偏最小二乘法算法對0，0.5%，1%濃度殼聚糖涂膜的草莓光譜數(shù)據(jù)和SSC值的異常值進(jìn)行了剔除，剔除個(gè)數(shù)分別為10個(gè)，13個(gè)，5個(gè)。

2）分析比較了剔除異常樣本后不同的光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理，建模及特征波段提取方法，建立了光譜與草莓SSC值的回歸模型。

3）對全光譜以及提取的特征波長建立偏最小二乘回歸和支持向量回歸模型。結(jié)果表明，SPA-SVR建立的SSC含量模型最優(yōu)，0殼聚糖涂膜的樣本建立的SPA-SVR模型2和2分別為0.865，0.835，RMSEC和RMSEV分別為0.251，0.286。0.5%殼聚糖涂膜的樣本建立的SPA-SVR模型2和2分別為0.808, 0.799，RMSEC和RMSEV分別為0.216，0.203。1%殼聚糖涂膜的樣本建立的SPA-SVR模型2和2分別為0.834，0.875，RMSEC和RMSEV分別為0.334，0.170。

4）通過比較涂膜樣本的形態(tài)變化，選取儲藏第4天的部分樣本圖像進(jìn)行主成分分析，PC3中可以清晰的看到草莓樣本表面形態(tài)的變化，0.5%濃度的殼聚糖涂層的保鮮效果更好，對延長草莓貨架期具有較好的效果。

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Rapid detection of soluble solids content in strawberry coated with chitosan based on hyperspectral imaging

Shao Yuanyuan1,2, Wang Yongxian1, Xuan Guantao1,3※, Gao Zongmei4, Liu Yi1, Han Xiang1, Gao Chong1

(1.,271018,; 2.,210014,; 3.,65211; 4.)

Strawberries are popular fruit for their tender texture, juice and sweet taste. Prior on shelves, the harvesting and storage have always been the problems due to its fragility as well as susceptibility to rot. Chitosan coating has been widely used in fruit preservation, which can delay the storage time of fruits and has good preservation effect. The quality of chitosan-coated fruits is mostly detected by the typical conventional methods of physical or chemical testing. Since such methods need to deal with a large number of samples, which are time-consuming, laborious and destructive for detecting coated fruits. Therefore, in order to explore the possibility of detecting the soluble solids content (SSC) of strawberry coated with chitosan nondestructively and rapidly, hyperspectral imaging technology was employed to estimate the SSC of strawberry coated with chitosan in this study. Strawberry samples coated with 0, 0.5% and 1% chitosan acetic acid which were stored in 3 periods (1, 2 , 4 d). Outliers were eliminated by monte carlo-partial least squares (MCPLS) method, and the number of outliers was 10, 3 and 5 for the above respect treatments. Sample partitioning based on joint X-Y distance (SPXY) was used to split the data after eliminating outliers. After the partition of sample set, the modeling set contains the maximum and minimum SSC values in the three-concentration data, and the range of SSC values in the calibration set and validation set is large and the partition is reasonable. To find out the best model effect, Savitzky-Golay, baseline correction, De-trending, moving average smoothing (MA), multiplicative scatter correction (MSC) and standard normal variate (SNV) were used to pre-process the spectral data after eliminating the outliers. It was found that the strawberry sample data coated with 0 chitosan acetic acid solution pretreated by MSC had the best effect, while the strawberry sample data coated with 0.5% and 1% chitosan acetic acid solution without pretreatment had the best effect.2was the largest and RMSECV was the smallest. Competitive adaptive reweighted sampling (CARS) and successive projection algorithm (SPA) method were applied to select the effective wavelengths, which were helpful for enhancing computer velocity and reducing data dimension. The number of effective wavelengths selected by CARS and SPA for the three concentrations was 32, 30, 20 and 11, 8, 16, respectively. Finally, partial least square method (PLS) and support vector regression (SVR) were used to build regression models. The final results showed that the PLS regression model was less effective than the SVR model, while the full spectrum data and the data of characteristic bands selected by CARS are less effective in the SVR model, and the SPA-SVR model was the best. The value of2reached to 0.865 for strawberry samples coated with 0 chitosan acetic acid solution, and value of2reached to 0.835; for the strawberries coated with 0.5% chitosan acetic acid solution2was 0.808 and2was 0.799; and the2and2were 0.834 and 0.875 for strawberries coated with 1% chitosan acetic acid solution, respectively. These results validated the applicability of hyperspectral imaging technology on rapid detection of SSC in strawberry coated with chitosan.

agricultural products; non-destructive inspection; hyperspectral; coated with chitosan; strawberry; SSC

邵園園，王永賢，玄冠濤，高宗梅，劉 藝，韓 翔，高 沖. 高光譜成像快速檢測殼聚糖涂膜草莓可溶性固形物[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2019，35(18)：245－254.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.18.030 http://www.tcsae.org

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2019-06-16

2019-07-19

國家自然科學(xué)基金（31701325,31671632）

邵園園，博士，副教授，主要從事高光譜農(nóng)業(yè)應(yīng)用及農(nóng)業(yè)智能裝備研究。Email：syy007@sdau.edu.cn

玄冠濤，博士，副教授，主要從事農(nóng)業(yè)智能裝備研究。Email：xuangt@sina.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2019.18.030

TP391.4

A

1002-6819(2019)-18-0245-10