利用反射和半透射高光谱图像检测水蜜桃早期冷害

张 嫱，潘磊庆，吴林蔚，朱 娜，张 伟，屠 康*

（南京农业大学食品科技学院，江苏 南京 210095）

利用反射和半透射高光谱图像检测水蜜桃早期冷害

张 嫱，潘磊庆，吴林蔚，朱 娜，张 伟，屠 康*

（南京农业大学食品科技学院，江苏 南京 210095）

研究了应用高光谱图像技术检测‘霞晖5号’水蜜桃早期冷害的方法。通过分析桃果实采后贮藏期间出汁率的变化，确定冷害发生的初始时间。进而针对早期冷害桃果实的400～1 000 nm波段的高光谱反射和半透射图像，应用独立主成分分析方法优选出冷害的特征波长，反射条件下为656、674 nm和704 nm，半透射条件下为640、745 nm和811 nm，并通过提取每个特征波长下的光谱平均值作为Fisher判别方法建模的特征集，所建水蜜桃早期冷害判别模型的预测准确率分别为83.0%和94.0%。结果表明，高光谱技术可以检测桃果实早期冷害，且半透射照射方式的判别结果优于反射方式。

高光谱图像；反射；半透射；水蜜桃；冷害 ；检测

桃属于呼吸跃变型果实，其收获季节正值夏季高温多雨，因此极易造成腐烂、软化等损失。为了延缓果实的后熟和腐烂等带来的损失，通常需要低温贮藏，但桃果实为冷敏性果实，2.2～7.6 ℃是其冷害发生的最敏感温度带，较多研究表明，5 ℃条件下桃果实最易发生冷害[1]。冷害后果实出现不良状况，包括果肉褐变、木质化或絮败、表面颜色黯淡、出汁率下降、出库后不能正常后熟等，严重降低其商品价值[2]。这一现象的致命弱点在于冷害表现的滞后性，即在低温条件下虽然已经造成冷害，只有当温度升高后才缓慢地表现出以上症状。因此，采用有效的方法，在冷害发生早期检测并剔除冷害果或者预测早期冷害并及时采取措施减少损失，将具有重要的意义。

目前，对于桃果实冷害甄别的无损检测研究较少，涉及的无损检测技术包括光谱技术[3]、电子鼻技术[4]、叶绿素荧光技术[5]等，且检测多是针对桃果实冷害严重时的判别，对冷害发生初期的检测较少。另外，以上检测方法多是单一的检测方法，不能实现两种信号的同时响应。高光谱成像技术实现了光谱信息和图像信息两种信号的融合，在利用可视化图像信息的同时能够利用光谱信息，对农产品内外部品质检测具有无法比拟的优点，该技术广泛应用于肉类、果蔬类、蛋品等农产品内外部品质的检测研究[6-12]。Lu Renfu等[13]利用高光谱技术进行桃果实硬度预测研究，选择677 nm作为预测的特征波长，具有较好的效果；Elmasry等[14]研究了高光谱技术对红富士苹果冷害的判别，得到717、751、875、960、980 nm 5个特征波长，判别准确率为98.4%。陈思[15]研究了利用高光谱技术对水蜜桃表面缺陷的检测，包括褐腐病和疮痂病的检测。但应用高光谱技术对桃果实冷害情况甄别的研究鲜见报道。由于冷害发生早期，褐变等劣变从内部开始，不易被识别，高光谱技术具有一定的透过性，冷害果实的特征可以由特定波长下的光谱值反映，同时结合图像分析的手段，有望实现对冷害桃果实甄别。

本实验构建了高光谱采集系统，分别利用反射和半透射两种不同的采集方式，研究桃果实在最易冷害温度（5 ℃）条件下不同贮藏时期，即不同冷害阶段高光谱光谱值的变化，进而利用独立主成分分析法（independent components analysis，ICA）对高光谱图像进行处理，提取桃果实冷害发生初始阶段的特征波长，用Fisher判别方法建立初期冷害判别的预测模型；同时还将比较两种不同采集方式的判别效果，为实现高光谱成像技术检测桃果实初期冷害提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 材料与仪器

1.1.1 材料及处理

材料为八成熟‘霞晖5号’水蜜桃，共300个，于2012年7月采于江苏省农业科学院，采后2 h内运至南京农业大学食品科技学院无损检测实验室，挑选色泽接近、无病虫害、无机械伤的果实，摊开经自然风预冷2 h。将桃果实全部放入冷藏环境（5 ℃，相对湿度约90%）贮藏。2013年7月于江苏省农业科学院采摘同一品种同一成熟度果实100个，分为两组，每组50个，于同样条件下贮藏。

1.1.2 仪器与设备

BD-SPX生化培养箱 南京贝帝仪器有限公司；GL-20G-II冷冻离心机 上海安亭公司；Imperx ICLB1620CCD摄像头、ImSpector V10E图像光谱仪、OLE23焦距可变透镜、IRCP0076-ICOMB001电控平移台 台湾五铃公司。

1.2 实验设计

分别将贮藏0、1、2、3、4周的水蜜桃，每次取出60个，并置于货架条件（20 ℃，相对湿度约80%）3 d后进行测定：其中15个果实用于破坏检测桃果实冷害发生情况的实验，测定果实的出汁率，确定‘霞晖5号’水蜜桃冷害的发生、发展阶段；另外45个果实用于高光谱反射和高光谱半透射信息的采集。将2013年采摘的桃果实分别贮藏0、2周后取出，并置于货架条件（20 ℃，相对湿度约80%）3 d后用于高光谱反射和高光谱半透射信息的采集，作为模型的验证所需。

1.3 测定方法

1.3.1 出汁率

参考冯磊等[16]的研究方法。将每个桃果实果肉切碎后分别称取5 g（m1）置于放有脱脂棉的离心管中，在1 500 r/min离心10 min后取出脱脂棉，测定剩余果肉质量（m2）。出汁率按式（1）计算：

1.3.2 高光谱采集装置构建

所构建的高光谱图像采集装置如图1a所示，系统主要由高光谱采集系统、可调光源、样本支架台、传送装置、计算机和图像采集软件组成。其中高光谱采集系统由CCD摄像头（有效波段范围400～1 000 nm，共440个波段，光谱分辨率2.8 nm）、图像光谱仪和焦距可变透镜构成。光源为150 W卤素钨灯，并由光纤传输到两个线光源中作用。传送装置为电控平移台。图像采集软件为Spectral Image。根据实验需要，经过调整摄像头和线光源等的位置、角度，分别构建了高光谱反射和半透射采集装置，具体光路传输方式如图1b、1c所示。为了避免外界因素的干扰，整个装置放置在密闭黑箱中。

图1 高光谱采集装置Fig.1 Hyperspectral half-transmittance image measuring system

1.3.3 高光谱图像采集及校正

采用反射和半透射两种不同照射方式采集水蜜桃的高光谱信息，反射参数为：光源强度60 W，采集曝光时间2 500 μs，传送带速率8.0 mm/s，图片分辨率440×804；半透射参数为：光源强度75 W，采集曝光时间18 ms，传送带速率2.1 mm/s，图片分辨率440×804。每个样品采集除缝合线所属面的其他3面，以排除果梗或尖头带来的影响。由于各个波段光源强度分布不均匀以及摄像头中暗电流存在等因素会造成图像中有一定的噪声，需要将采集到的绝对图像转换为相对图像，进行黑白校正[17]。将采集得到的绝对图像I经转换得到相对图像R[18]，公式如下：

式中：R为由公式转换得到的相对图像；I为采集得到的绝对图像；B为全黑标定图像；W为全白标定图像。

1.4 统计与分析

本研究的高光谱图像数据采用ENVI 4.7软件分析处理，建模分析使用SPSS 18.0软件平台。

2 结果与分析

2.1 冷害发生阶段的检测

由于果实的成熟，桃果实采后出汁率增加，而冷害可导致果肉出汁率减少。因此，可以将出汁率的变化趋势作为判断桃果实冷害发生阶段的依据[19]。‘霞晖5号’水蜜桃冷害后出现果肉出汁率减少等不良症状，通过有损实验对每组15个果实的检测，如图2所示，可以确定‘霞晖5号’水蜜桃贮藏2周时开始发生冷害，出现生理异常导致出汁率下降，且贮藏时间越长，出汁率越低。

图2 贮藏期桃果实出汁率变化Fig.2 Changes in percentage of extractable juice during peach storage

2.2 冷害桃果实高光谱特性检测

发生冷害的桃果实，由于组织结构及化学成分的改变，对光的透过和吸收情况会发生变化；未发生冷害的果实变化较小，而光谱值（反射值或半透射值）的变化可以显示出二者的差异。可以得到，‘霞晖5号’水蜜桃在未发生冷害阶段、后期冷害逐渐严重的不同阶段的光谱值变化情况。对每个样品采集到的3面图像分别选取一定的感兴趣区域（ROI区域），计算3个ROI区域内各像素每一波长下的光谱值，平均后作为该样品的光谱值[20-21]。每组内的45个样品均经过上述处理，计算平均值，从而得到该组果实400～1 000 nm各波长的光谱值。‘霞晖5号’水蜜桃各阶段的反射及半透射光谱曲线如图3所示。

图3 不同贮藏期桃果实反射（A）与半透射（B）光谱曲线Fig.3 Changes in half-transmittance spectral curves during peach storage

由图3可以看出，不同贮藏时期‘霞辉5号’水蜜桃的反射或半透射光谱值具有差异，且曲线在550～850 nm范围内变化急剧。对于水蜜桃的反射光谱，0周未冷害果实与1周果实差异不大，桃果实在贮藏2周发生冷害后，反射光谱值迅速降低，并且冷害程度的加深未明显影响光谱值变化。对于水蜜桃的半透射光谱，1、2周时桃果实的光谱值持续下降，当3周冷害继续发生后，半透射光谱值反而上升。反射和半透射光谱值的变化转折点都是2周，与出汁率下降发生时间一致。

2.3 冷害特征参数提取

5 ℃冷藏条件下，‘霞晖5号’水蜜桃贮藏2周时冷害开始发生，出现果肉内部褐变、出汁率减少、硬度严重变化等现象，此时基于桃果实外部的特征无法识别是否冷害，随着贮藏时间的延长，冷害进一步发展。贮藏3周的桃果实冷害症状仍无法肉眼识别，当贮藏4周时桃果实已丧失商品价值。因此，为提取到冷害早期的高光谱特征，将2周开始发生冷害的桃果实作为研究对象，通过ICA对高光谱数据降维，将400～1 000 nm波段的440张原始图像转化为互不相关、冗余信息最小化的440张独立主成分图像，所得到的独立主成分图像其方差贡献率依次减小，进而对最易辨别冷害的图像分析后提取冷害的特征波长，并构建冷害判别模型。

2.3.1 反射特征波长提取

对冷害桃果实的反射图像进行独立主成分变换，分析得到第一个独立主成分图像ICA1，如图4所示，其所占的方差贡献率为98.21%，具有原始图像的最多信息。冷害桃果实的高光谱图像经过独立主成分变换后，仅从ICA1图像上仍旧不能明显地甄别果实内部的变化，不能从图像上辨别冷害是否发生，可能是由于照射方式的限制，光的传递较弱，且受桃果实表面状况影响较大，因此，图像主要反映桃果实表面特性。

图4 反射条件获得的独立主成分ICA1图像Fig.4 First independent component images under reflectance conditions

每一个独立的ICA图像都是由一些显著波长线性组合而成，每一个波长都对应着相应的权重系数[22-25]。图5是根据ICA1图像的特征向量绘制的图像光谱曲线权重系数图，横坐标为波长，纵坐标为其权重系数。图中每一处波峰和波谷都代表了一个显著波长，因此，可以根据权重系数选择出含有重要特征信息的波长。根据图6的显示，反射照射时提取的特征波长集中在650～705 nm之间，这正好位于叶绿素吸收峰附近，光谱信息显示的结果和图像信息结果相似，都存在受桃果实表面状况影响较大的现象。656、674 nm和703 nm 3处波长，可以作为反射照射条件下桃果实冷害发生的特征波长集。

图5 反射图像ICA1光谱曲线权重系数Fig.5 Weighting coefficients of spectral curves for ICA1 of reflectance image

2.3.2 半透射特征波长提取

图6 半透射条件获得的独立主成分ICA1图像Fig.6 First independent component images under half-transmittance conditions

图7 半透射图像ICA1光谱曲线权重系数Fig.7 Weighting coefficients of spectral curves for ICA1 of half-transmittance image

对冷害桃果实的半透射图像进行独立主成分变换，分析得到第一个独立主成分图像ICA1及其权重系数图分别如图6、7所示，ICA1所占的方差贡献率为93.27%，能够最大程度地反映原始图像的信息，且无冗余成分。ICA1图像信息明显，如图7所示，可以检测到冷害发生果实内部由于组织疏松、褐变、出汁率减少等变化所导致的黑色部位，能够从图像上较容易地辨别冷害。因此，半透射照射方式比反射照射方式更优，能够从图像上辨别冷害的发生，这可能是由于半透射时所使用的光源强度更大，能够穿透一定厚度的组织，抵达组织内部，从而从图像上显示其内部特征。

利用同样的方法，根据权重系数法选择出半透射照射时的3个特征波长，分别是640、745 nm和811 nm。半透射条件下，所提取到的冷害桃果实的特征波长不同于反射照射方式时的波长，出现了650～705 nm波长之外的新波段，这也是由于光强的加大，桃果实受表面状况影响较小的结果。冷害后出现的640、745 nm和811 nm可以作为半透射照射条件下桃果实冷害发生的特征波长集。

2.4 冷害判别模型构建及验证

高光谱信息丰富，同时具有光谱及图像的双重分辨能力，但与此同时带来了处理速度慢、成本高等问题，通过有效的计算方法进行高光谱信息的降维处理，进而对特征波长的选取，可以得到反映特征差别的灵敏波长，从而更加快速、有效地检测果实是否冷害。

本研究采用Fisher判别的方法对桃果实是否发生冷害进行判别。Fisher判别是模式识别中一种行之有效的判别方法，通过将原始变量投影到最佳方向上，以实现对不同类别的样本的最佳区分。构建模型的输入为90个桃果实，包括未冷害果实45个、冷害果实45个，2013年分别贮藏0（未冷害）、2周（冷害）的果实各50个作为模型的验证集。将桃果实反射条件下656、674、703 nm波长下的反射光谱值作为该果实的特征变量集，式（3）、

（4）为相应的判别式，模型的执行结果如表1所示，模型的预测准确率为83.0%。

式中：g是桃果实的反射光谱值，下标为经过ICA及权重系数分析并最终确定的各个特征波长，将各波长下的反射光谱值带入上式，得到的Y值大的组其下标代表该果冷害类别，其中0代表未冷害，1代表发生冷害。

表1 基于Fisher判别的高光谱反射照射方式桃果实冷害判别模型执行结果Table 1 Validation of hyperspectral reflectance images using Fisher discrimination

采用如上方法，将半透射条件下640、745 nm和811 nm波长处的相同样品集的半透射光谱值作为该果实的特征变量集，式（5）、（6）为相应的判别式，模型的执行结果如表2所示，模型的预测准确率为94.0%。

式中：g为桃果实的半透射光谱值，其他判定方法同上。

表2 基于Fisher判别的高光谱半透射照射方式桃果实冷害判别模型执行结果Table 2 Establishment and validation of discrimination models for chilling injury of peach based on hyperspectral half-transmittance images of peach using Fisher discrimination

从表1、2看出，反射和半透射两种不同的照射方式都可以实现对桃果实是否发生冷害的判别，但判别效果不同，冷害判别模型的预测准确率分别为83.0%和94.0%，且半透射照射方式的判别效果更佳。

3 结 论

‘霞晖5号’水蜜桃在最易发生冷害的温度5 ℃条件下，贮藏2周时开始发生冷害，出汁率开始减少，且随贮藏时间的延长，冷害状况加深。通过对高光谱数据的独立主成分分析，选择出了两种不同照射方式下桃果实冷害的特征波长，反射时为656、674、703 nm，半透射时为640、745 nm和811 nm。利用特征波长对应光谱值组成的特征变量集，实现了桃果实冷害的正确判别，Fisher判别模型的预测准确率分别为83.0%和94.0%，半透射照射方式的效果更佳。另外，半透射照射方式能够比反射照射方式更有效地提取到反映冷害果实内部变化的图像，此照射方式受桃果实表面状况影响较小，可以实现桃果实内部冷害的可视化。

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Detecting Chilling Injury at Early Stage of ‘Xiahui 5’ Honey Peach by Hyperspectral Reflectance and Half-Transmittance Imaging

ZHANG Qiang, PAN Lei-qing, WU Lin-wei, ZHU Na, ZHANG Wei, TU Kang*
(College of Food Science and Technology, Nanjing Agricultural University, Nanjing 210095, China)

Hyperspectral imaging technique was investigated for the detection of chilling injury in ‘Xiahui 5’ honey peach during the early postharvest storage period. Extractable juice content was measured during the storage to find the time point of occurrance of early chilling injury. Then, hyperspectral reflectance and half-transmission images over the wavelength range of 400–1 000 nm were captured, and independent components analysis (ICA) was implemented on both modes of pictures, respectively. The optimal wavelengths selected by ICA were 656, 674 and 704 nm for reflectance mode, and 640, 745 and 811 nm for half transmittance mode, respectively. Further, spectral average of each characteristic band was chosen as the input of the Fisher discrimination model, an average prediction accuracy of 83.0% and 94.0% for each mode to distinguish between normal and early injured peach were achieved. This research has demonstrated that the hyperspectral imaging technique is feasible for the detection of chilled peach at the early period, and half transmittance mode has a better performance.

hyperspectral imaging; reflectance; half-transmittance; honey peach; chilling injury; detection

TS255.2

A

1002-6630（2014）04-0071-06

10.7506/spkx1002-6630-201404015

2013-10-02

国家自然科学基金青年科学基金项目（31101282）；公益性行业（农业）科研专项（201203070）

张嫱（1988—），女，硕士研究生，研究方向为农产品无损检测。E-mail：2011108070@njau.edu.cn

*通信作者：屠康（1968—），男，教授，博士，研究方向为农产品无损检测、农产品贮藏与加工。E-mail：kangtu@njau.edu.cn