利用半透射高光谱图像检测‘霞晖5号’水蜜桃冷害

张 嫱，潘磊庆，屠 康,*

（1.南京农业大学食品科技学院，江苏 南京 210095；2.上海市食品药品监督管理局崇明分局，上海 202150）

利用半透射高光谱图像检测‘霞晖5号’水蜜桃冷害

张 嫱1,2，潘磊庆1，屠 康1,*

（1.南京农业大学食品科技学院，江苏 南京 210095；2.上海市食品药品监督管理局崇明分局，上海 202150）

研究应用半透射高光谱图像技术检测‘霞晖5号’水蜜桃冷害的方法。通过分析桃果实贮藏期间感官得分、褐变指数、硬度、出汁率的变化，经各指标间的相关性分析结果，将‘霞晖5号’水蜜桃的冷害进程分为0～3 级。进而对冷害桃果实400～1 000 nm波段的半透射高光谱图像进行采集，应用独立主成分分析（independent component analysis，ICA）方法和权重系数法优选出冷害的特征波长，半透射条件下波长为640、745 nm和811 nm同时得到了桃果实不同冷害阶段的半透射高光谱图像特征，并且冷害发生水蜜桃的ICA图像中具有黑色斑点部位。最终通过提取特征波长处的光谱平均值作为Fisher判别方法建模的特征集，建立了判别‘霞晖5号’水蜜桃不用冷害等级的模型并进行验证，验证组的总体正确率为91.0%。结果表明，半透射高光谱图像技术可以正确判别桃果实各阶段冷害。

高光谱图像；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[1]表明，5 ℃条件下桃果实最易发生冷害。另外，现也有一定数量研究表明桃果实在先前认为的最适贮藏温度0 ℃条件下同样会发生冷害[2-4]。冷害后果实出现不良状况，包括果肉褐变、木质化或絮败、果面颜色黯淡、出汁率下降、出库后不能正常后熟软化等，严重降低其商品价值[5]。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，只有当到达货架条件后才缓慢地表现出以上症状，此时的损失已无法挽回。因此，利用有效的方法监测冷害的发生、剔除冷害果，并能够确定及时的出库时间，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[6]、电子鼻技术[7]、叶绿素荧光技术[8]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，对农产品内部、外部品质同时检测，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[9-12]。Lu Renfu等[13]利用高光谱技术对桃果实硬度进行预测，选择出677 nm作为其预测的特征波长，具有较好的效果；Elmasry等[14]研究了高光谱图像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]研究了应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。由于桃果实具有一定的厚度，加之褐变等劣变从内部开始，不易被识别，而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处的光谱值反映，同时结合图像分析的手段，有望实现对冷害桃果实甄别。

本实验通过检测‘霞晖5号’桃果实在0、5 ℃条件下不同贮藏时期感官得分、褐变指数、硬度、出汁率的变化，依据感官得分与各指标的相关性分析结果，对桃果实不同冷害阶段进行科学分级，进而根据实验所需构建半透射高光谱采集系统，研究不同冷害阶段桃果实半透射高光谱光谱值的变化，利用独立主成分分析法（independent component analysis，ICA）、权重系数分析对高光谱图像进行处理，提取桃果实冷害发生的特征波长及高光谱图像特征，用Fisher判别方法建立判别桃果实不同冷害阶段的预测模型，为实现高光谱图像技术在线检测桃果实冷害提供依据。

1 材料与方法

1.1 材料

八成熟‘霞晖5号’水蜜桃，于2012年7月和2013年7月采于江苏省农业科学院，采后2 h内运至实验室，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。

1.2 仪器与设备

TA.XT2i质构分析仪 英国Stable Micro Systems公司；BD-SPX生化培养箱 南京贝帝仪器有限公司；电子天平（精度0.01 g） 美国奥豪斯公司；GL-20G-II冷冻离心机 上海安亭公司；高光谱采集装置 台湾五铃公司。

1.3 方法

1.3.1 实验设计

将2012年7月采摘的‘霞晖5号’桃果实分别于0、5 ℃条件下冷藏，每周每组取出15 个冷藏的桃果实转移至20 ℃、相对湿度约90%的货架条件下放置3 d后进行半透射高光谱信息采集、感官评定，同时测定桃果实的褐变指数、硬度、出汁率，测定重复3 次，得到桃果实低温贮藏期的冷害特性变化并进行冷害等级划分。将2013年7月采摘的‘霞晖5号’桃果实于同样条件下贮藏，用于半透射高光谱信息的采集，作为模型的验证所需。

1.3.2 指标测定

1.3.2.1 桃果实感官评定

感官评价体系的建立及体系中各指标权重的确定是进行有效感官评定的前提。参照张海英等[16]的研究结果，结合蔡琰等[1]关于‘霞晖5号’桃果实冷害后品质变化研究时使用的感官评价表，建立了本实验的感官评价标准，如表1所示。

表 1 桃果实感官评价标准表Table 1 Criteria for sensory evaluation of peach

1.3.2.2 桃果实褐变指数的测定

参考冯磊[17]的方法，取15 个果实，将其沿缝合线纵切，将果实按照褐变面积大小分为4 级，依次为：0级，无褐变；1级，轻度褐变，褐变面积小于25%；2级，中度褐变，褐变面积为25%～50%之间；3级，重度褐变，褐变面积大于50%。按照式（1）计算褐变指数。

1.3.2.3 桃果实硬度的测定

于果实向阳面赤道中心位置和其正对面各取1 个测定点，共2 个，用TA-XT2i质构分析仪测定，进行全质构分析实验。测定前用刀片将测定点处果皮削除1 cm2左右使果肉刚好露出。测定时使用P5专用探头，探头直径为5 mm，测定参数为：预压速率1.00 mm/s，下压速率1.00 mm/s，压后上行速率1.00 mm/s，2 次压缩间停顿4 s，下压距离10 mm，触发力0.1 N[18]。以2 个点的平均值作为该果实的硬度。

1.3.2.4 桃果实出汁率的测定

参考冯磊等[19]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（2）计算：

1.3.2.5 半透射高光谱图像采集系统构建

图 1 半透射高光谱图像采集系统Fig.1 Hyperspectral half-transmittance imaging system

所构建的半透射高光谱图像采集系统如图1所示，系统主要由高光谱采集系统、可控光源、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（Imperx，ICL-B1620，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（Specim，ImSpector V10E）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2 个线光源中作用。传送装置为IRCP0076-ICOMB001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，构建了半透射高光谱采集装置，具体光路传输方式如图2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 2 半透射系统光路示意图Fig.2 Light path of hyperspectral half-transmittance imaging system

1.3.2.6 高光谱图像采集及校正

采用半透射的照射方式采集水蜜桃的高光谱信息，照射参数为：光源强度105 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 ppi。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[20]。将采集得到的绝对图像I经转换得到相对图像R[21]，见公式（3）：

式（3）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（Research System Inc.，USA）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 桃果实冷害特性变化及冷害等级的确定

2.1.1 桃果实感官评分的变化

图 3 0 ℃（A）和5 ℃（B）贮藏期桃果实感官评价结果Fig.3 Sensory scores of peach stored at 0 and 5 ℃

如图3A所示，随贮藏期的延长，桃果实感官评价体系中的各指标得分均呈下降趋势，其中未经低温冷藏的桃果实感官评分最高，于0 ℃贮藏1周、货架3 d后的果实感官评分为94.6，各项评价指标都处于较佳水平，可接受度为优；贮藏2 周货架3 d后的桃果实可接受度依然为优等，具有良好的食用品质，外观良好，与新鲜果实几乎无差别；贮藏3周货架3 d后的桃果实感官评分持续下降，其可接受度仍维持在较好水平，为良，果实切面水润性不佳，有褐变产生；贮藏4 周货架3 d后的桃果实食用品质下降，感官得分低于80 分，表现为果实表面色泽黯淡，切开后果肉褐变严重，口感寡淡，且果肉质地坚韧，具有似白萝卜的口感；贮藏5 周及6 周货架3 d后的桃果实整体皱缩，质量损失明显，色泽黯淡，果肉完全褐变，异味明显，同时伴有苦味，感官得分低于70分，失去食用品质。

如图3B所示，桃果实在5 ℃条件下贮藏时感官评价体系中各个指标的变化趋势与在0 ℃条件下贮藏时相似，但下降幅度大于0 ℃贮藏的果实。贮藏1周货架3 d后的感官评分为91.6 分，低于0 ℃贮藏同期值，贮藏2 周货架3 d后桃果实品质继续下降，得分与0 ℃贮藏3周果实相比仍低0.8分，可接受度为良，果实表面色泽黯淡，果肉褐变明显，质地绵化，口感寡淡，出现可感异味，显示果实已经发生明显冷害。随着贮藏期的延长，桃果实品质持续快速恶化，贮藏3 周后感官得分低于80 分，果实切开后质地绵软，贮藏4 周后果实组织结构松散，果肉完全褐变，失去食用价值。

2.1.2 桃果实褐变指数的变化

图 4 贮藏期桃果实褐变指数变化Fig.4 Changes in browning index during storage

由图4可知，于0 ℃贮藏的桃果实在贮藏3 周货架3 d后产生可见褐变，随后果肉褐变状况更加恶化，冷害持续发展，加速了桃果实食用品质的丧失；5 ℃贮藏的桃果实在低温贮藏2 周的货架期即开始表现出褐变，其褐变的冷害症状起始点较0 ℃贮藏果实早，且褐变状况的发展进程较快，其同时期的褐变指数均高于0 ℃贮藏的桃果实；桃果实在5 ℃贮藏4 周时已完全丧失价值，褐变指数达到98%，而0 ℃贮藏6 周后的果实褐变指数才会达到100%。

2.1.3 桃果实硬度的变化

如图5所示，于0 ℃贮藏的桃果实硬度随贮藏时期延长先逐渐下降、后又不断上升，第3周为其硬度变化的转折点，在0 ℃贮藏4 周货架3 d后开始，其硬度异常变大；桃果实在5 ℃贮藏后货架3 d的硬度一直低于0 ℃贮藏果实的同期值，其硬度不断下降。上述情况表明，于5 ℃贮藏的桃果实硬度随时间延长不断减小，伴随其的冷害症状为絮败，质地发绵；于0 ℃贮藏的果实在贮藏3周后，其硬度反而上升，质地坚韧异常，究其原因为0 ℃低温使得桃果实发生冷害、正常的后熟软化无法进行，伴随的冷害症状为木质化症状，发生木质化的果实无法启动其跃变期，因此于0 ℃贮藏的‘霞晖5号’桃果实一直维持较高的硬度直至衰老变质。

图 5 贮藏期桃果实硬度变化Fig.5 Changes in fi rmness during storage

2.1.4 桃果实出汁率的变化

图 6 贮藏期桃果实出汁率变化Fig.6 Changes in extractable juice during storage

桃属于典型的呼吸跃变型果实，在常温条件下能够正常后熟，在此过程中其出汁率不断上升，但受到不适低温的作用后其细胞组织发生凝胶化，果实不能正常后熟，游离水往往与不溶性果胶形成大量凝胶，导致出汁率降低[22]。由图6可知，无论0 ℃还是5 ℃贮藏的果实，其出汁率变化趋势相同，先随着果实的后熟软化而增加，冷害伤害积累到一定程度后，出汁率含量下降，降低了果实的食用品质。5 ℃贮藏的果实，其出汁率变化的转折时间点为2 周，此时冷害已经不可逆转地发生，出汁率随后不断下降，且其1～2周出汁率上升速率低于0 ℃贮藏果实，这是由于在5 ℃最易冷害条件下桃果实的生理反应受到更加强烈的抑制；0 ℃贮藏的桃果实出汁率不断上升，3 周后其出汁率大幅度下降，尤其是3～4 周阶段，此时由于桃果实木质化的发生，其质地结构异常，凝胶物质的大量存在束缚了游离水分，使其与不溶性果胶结合，因此果实干化、出汁率下降明显，此变化严重地影响果实的口感，弱化了消费者的购买欲望。

2.1.5 感官评分与理化指标相关性分析

感官评价是否能够准确反映评定对象的真实特性，决定于感官评价指标与接受评定对象的各理化指标间的一致性。利用SPSS 18统计分析软件对不同贮藏温度条件下‘霞晖5号’桃果实的感官可接受度得分与其各理化指标做相关性分析，其分析结果如表2、3所示，0、5 ℃不同冷害温度条件下贮藏的‘霞晖5号’桃果实，其感官评定可接受度得分与各理化指标间均存在显著或极显著的相关性，大部分理化指标间也存在显著或极显著的相关性，表明桃果实贮藏期冷害特性的变化是各个理化指标综合作用的结果，而本实验所建立的感官评价方法能够有效地表征桃果实在其冷害发生发展阶段的品质变化。

表 2 贮藏期（0 ℃）桃果实感官评分与理化指标相关性分析结果Table 2 Correlation of sensory score with physicochemical values for storage at 0 ℃

表 3 贮藏期（5 ℃）桃果实感官评分与理化指标相关性分析结果Table 3 Correlation of sensory score with physicochemical values for storage at 5 ℃

2.1.6 桃果实冷害等级的确定

由于桃果实冷害后的表现状况因品种、成熟度、温度等因素影响而不尽一致，现阶段缺乏统一的桃果实冷害等级标准，因此，需要科学有效地确立‘霞晖5号’桃果实冷害不同阶段的冷害等级。以感官评分结果为基准，综合考虑理化指标的变化，确立‘霞晖5号’桃果实冷害分级如下：0 ℃贮藏1、2 周的果实，5 ℃贮藏1 周的果实冷害等级定为0级，果实品质优良；0 ℃贮藏3 周的果实及5 ℃贮藏2 周的果实冷害等级为1级，果实处于初始发生冷害阶段，食用性依然较高，转入货架后尚能进行后熟，硬度正常下降；0 ℃贮藏4 周果实，5 ℃贮藏3 周果实冷害等级定为2级，果实受到低温的不可逆伤害，虽风味变淡，但仍能被消费者接受；0 ℃贮藏5 周、6 周果实，5 ℃贮藏4 周果实冷害等级为3级，果实褐变严重，产生苦味、异味，彻底失去商品价值。

2.2 桃果实冷害的半透射高光谱特性及冷害分级模型

2.2.1 桃果实冷害的半透射高光谱特性变化

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’水蜜桃在冷害不同阶段的半透射光谱值变化情况。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（region of interest，ROI），计算3 个ROI内各像素每一波长处的光谱值，平均后作为该样品的光谱值[23]。每组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各波长得的光谱值。‘霞晖5号’水蜜桃于0、5 ℃贮藏各阶段的半透射光谱曲线分别如图7所示。

图 7 0 ℃（A）和5 ℃（B）贮藏期桃果实半透射光谱曲线Fig.7 Half-transmittance spectral curves of peach stored at 0 and 5 ℃

由图7可知，桃果实的半透射光谱值在550～850 nm波段变化剧烈。于0 ℃贮藏的果实，贮藏0～3 周半透射光谱值持续下降，贮藏3 周冷害初始发生时半透射光谱值降到最低，从第4周开始，半透射光谱值开始上升，5、6 周继续上升。于5 ℃贮藏的果实，其半透射光谱值与贮藏于0 ℃的果实变化趋势相似，不同的仅是变化的时间点，桃果实贮藏0～2 周时，半透射光谱值持续降低，贮藏3、4 周果实的半透射光谱值反而不断上升。可以看到，半透射光谱值急剧变化的时间点与冷害初始发生的时间点一致，于冷害初始发生的时间点降至最低，冷害继续发生后，半透射光谱值反而上升。

2.2.2 桃果实冷害的半透射特征波长及图像特征提取

高光谱图像技术是超多波段的信息集合，信息的庞大为提升其处理速度带来了一定的阻碍，同时，并不是所有波段对特征显著的信息贡献率相同，因此，通过适当的分析方法，在进行高光谱数据有效降维的同时，得到反映桃果实冷害的灵敏波段及图像特征就十分有意义。ICA能有效去除与目标信息不相关的冗余信息，得到所需特征[24]。

对于0 ℃贮藏3 周并货架3 d、发生初始冷害的桃果实半透射高光谱图像进行ICA，得到转换后的第一个独立主成分图像ICA1，如图8A所示，其对原始图像的方差贡献率为92.14%，ICA1能够代表原始图像的最多信息，且经过ICA后，除去了冗余的干扰信息，能够更清晰地反映桃果实的图像特性。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[25]。图8B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。对0 ℃贮藏3 周桃果实ICA1图像的权重系数曲线进行分析，能够看到，曲线中具有显著特征的波长为642、745 nm和812 nm，此3 处波长为桃果实冷害初始发生的半透射特征波长。

图 8 0 ℃贮藏3 周桃果实半透射条件获得的ICA1图像（A）和半透射图像ICA1光谱曲线权重系数（B）BFig.8 First independent component (ICA1) half-transmittance image and spectral curve weighting coeffi cients for ICA1 of peach stored at 0 ℃for 3 weeks

对于5 ℃贮藏2 周并置于货架3 d的桃果实半透射高光谱图像进行如上相同的ICA、权重系数分析，得到结果如图9所示，其ICA1图像所占方差贡献率为93.27%，根据其光谱曲线权重系数优选出的特征波长分别为640、745、811 nm。

图 9 5 ℃贮藏2 周桃果实半透射条件获得的ICA1图像（A）和半透射图像ICA1光谱曲线权重系数（B）BFig.9 First independent component half-transmittance image and spectral curve weighting coeffi cients for ICA1 of peach stored at 5 ℃for 2 weeks

通过对桃果实冷害后期半透射特征波长的选取，得到的特征波长也在640、745 nm和811 nm处，因此，可以确定桃果实冷害发生后半透射条件下的特征波长为640、745 nm和811 nm。

图8A、9A中，桃果实冷害的高光谱图像特征在其ICA1图像中特征明显，出现了黑色斑点部位，可能是由于冷害发生，桃果实组织质地的变化引起图像特征的变化。图10A所示为0 ℃条件下各贮藏阶段桃果实半透射ICA1图像，图10B所示为5 ℃条件下各贮藏阶段桃果实半透射ICA1图像，由此可以从高光谱图像响应的角度对桃果实冷害情况的发生、发展阶段特性进行阐释。

图 10 0 ℃（A）和5 ℃（B）贮藏桃果实半透射条件获得的ICA1图像Fig.10 First independent component half-transmittance images of peach stored at 0 and 5 ℃

由图10可知，于0 ℃贮藏的桃果实在贮藏0～2周时，半透射方式采集的ICA1图像中没有明显差别，此阶段桃果实较新鲜，且未受到低温伤害，图像中可见桃果实特征均一；贮藏3 周时，其半透射ICA1图像出现了明显不同于前一阶段的图像特征，有部分黑色斑点部位出现，此时正好是桃果实冷害初始发生的时间点，黑色部位很可能显示了桃果实受到低温伤害后由于质地结构变化、出汁率异常、果实内部褐变发生等引起的不良反应，显示了冷害的发生；贮藏4 周时，图像中黑色部位进一步发展，显示了更加严重冷害的发生；当桃果实于0 ℃贮藏5、6 周时，桃果实图像中并没有明显的黑色部位，此时由于0 ℃桃果实冷害后木质化的严重发生，质地变得异常坚硬，光在桃果实内部传递明显减弱，无法有效检测到桃果实内部的变化，这一图像特征的转折也是冷害进一步发生的标志；于5 ℃贮藏的桃果实贮藏0、1 周时，其半透射ICA1图像没有明显特征，果实特征均一；当贮藏2 周时，图像中出现了黑色斑点部位，显示了冷害的初始发生；3、4 周时冷害进一步加重，黑色部位面积增加，并且贮藏4 周桃果实的ICA1图像边缘参差不齐，这是由于5 ℃贮藏桃果实冷害后絮败发生时质地绵化，果实软化严重，而半透射时采用的光强较大、光在桃果实内部传递较强，使得桃果实严重冷害絮败后其边缘一定厚度内充斥着光的强烈交换，在其图像中有所显示。

2.2.3 桃果实冷害判别模型的构建及验证

表 4 基于Fisher判别的半透射高光谱采集方式桃果实冷害判别模型执行结果Table 4 Results obtained from hyperspectral half-transmittance images of chilled peach using Fisher discrimination

采用Fisher线性判别的分析方法对不同冷害阶段的桃果实进行判别分析。建模时使用半透射条件下的640、745、811 nm波长处的半透射光谱值作为该果实的特征变量集。模型构建时的输入为2012年7月采摘桃果实，每个冷害等级随机挑选50 个共200 个，模型验证的输入为2013年7月采摘桃果实，每个冷害等级随机挑选50 个共200 个。得到的判别方程式为组合公式（4）：

式中：T是桃果实的半透射光谱值，其下标为经过ICA分析、权重系数分析并最终确定的冷害特征波长，将桃果实各波长下的半透射光谱值带入上式，得到的Y值大的组其下标代表该果实所属冷害等级，其中0、1、2、3分别代表0级、1级、2级、3级。

建模组及验证组的判别结果见表4，建模组的总体正确率为93.5%，验证组总体正确率为91.0%，说明该模型能较好地区分不同冷害等级桃果实。

3 结 论

‘霞晖5号’桃果实在0、5 ℃不同温度条件下贮藏会发生不同的冷害症状，且冷害的进程也各具特种。通过对桃果实科学的感官评价及相关理化指标的测定，将桃果实分为0～3级的冷害等级。通过高光谱成像技术的检测获取桃果实不同贮藏期的半透射光谱值，得到桃果实贮藏期的高光谱特性，进而对高光谱图像进行ICA、权重系数分析，优选出桃果实冷害后的特征波长，半透射时为640、745、811 nm。冷害后桃果实的半透射高光谱独立主成分图像中具有黑色斑点部位，显示了冷害的发生。同时，将优选出的特征波长处的桃果实半透射光谱值作为Fisher判别模型的特征变量集，构建了区分桃果实不同冷害等级的预测模型并验证，模型具有较高的判别准确率，验证组正确率为91.0%，能够对不同冷害等级桃果实正确区分。研究为高光谱技术在线检测桃果实冷害提供了坚实的研究基础。

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Detecting Chilling Injury of ‘Xiahui 5’ Peach by Hyperspectral Half-Transmittance Imaging

ZHANG Qiang1,2, PAN Leiqing1, TU Kang1,*
(1. College of Food Science and Technology, Nanjing Agricultural University, Nanjing 210095, China; 2. Shanghai Municipal Food and Drug Administration Chongming Offi ce, Shanghai 202150, China)

Hyperspectral half-transmittance imaging technique was investigated for the detection of chilling injury in ‘Xiahui 5’ peach during storage. Sensory score, browning index, hardness and extractable juice content were measured. At the same time, classifi cation standard of chilling injury for ‘Xiahui 5’ peach was established based on the correlation of sensory score with physicochemical values. Then, hyperspectral half-transmission images over the wavelength range of 400–1 000 nm were captured. Independent component analysis (ICA) and weighting coefficients for ICA were implemented on the pictures. The optimal wavelengths selected were 640, 745, and 811 nm. Hyperspectral half-transmission ICA images for different injury levels of chilled peach were obtained, and black spots were found which indicated chilling injury. Finally, the spectral average of each characteristic band was chosen as the input of the Fisher discrimination model, and an average testing accuracy of 91.0% was achieved to distinguish chilled ‘Xiahui 5’ peach with different injury levels. This research demonstrated that the hyperspectral half-transmittance imaging technique is feasible for the detection of chilled peach at different injury levels.

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

TS255.2

A

1002-6630（2015）02-0160-08

10.7506/spkx1002-6630-201502031

2014-06-11

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（201303088）

张嫱（1988—），女，硕士，研究方向为农产品无损检测。E-mail：zhangqiang_cm@smda.gov.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