基于近红外光谱技术对草莓品质的快速检测及结果分析

+文|宋白玉 赵桂云 孙健 江苏农林职业技术学院

草莓成分的具体表征在一定程度上可以反映草莓的品质特性、性状和营养成分，也可以反映草莓加工品营养成分的流失情况、原料配比和工艺合理性。在基于近红外光谱的草莓成分分析中，蛋白质是研究最多的成分，也是同类产品质量控制的重要因素。另一种是水，它是成分分析的重要内容，是某些固体的必要贮存控制因素和价值影响因素。另外还包括测定脂肪、糖、维生素等成分的制剂。基于近红外光谱技术对草莓品质进行检测，可以提升产品品质，更好地满足消费者对产品的口味、感官和营养需求。基于近红外光谱仪对草莓成分进行测定，综合评价相关草莓品种的营养状况和品质，能确保消费者在购买前了解产品，为草莓生产加工奠定基础，促进食品生产水平和效率的显著提升。

1.近红外光谱技术原理及其应用价值

1.1 技术原理

当材料吸收光能以促进分子振动从基态到更高能态转变时，通常会产生近红外光谱吸收。近红外光谱记录了源自分子化学键基频振动的倍频和频率切换信息，这些信息以含氢基团的倍频和频率重叠为主。一般来说，测量的对象是X-H氢振动的双频和合频吸收。不同基团在近红外区有不同的吸收位置。因此，基团的数量、性质和氢键的存在会影响光谱峰的位置和硬度。同时，近红外光谱与化学计量学方法的结合可以测定化学样品的一些性质，如浓度、酸度等。

在传感技术领域，基于近红外光谱的草莓品质评价方法可以在不影响草莓具体表征的前提下评价草莓的感官品质值，评价结果客观，不受评价者的主观影响。其对应的特殊实验流程如下。第一，采集草莓样品并分类，创建模糊数学评分系统对第一组满足相关要求的产品进行评分，对第一批样品进行理化检验，审核关键指标，公示红外光谱分析以获得近红外光谱数据。第二，确定第二批样本的显著性；建立基于近红外光谱的关键参数定量预测模型。第三，采用基于红外传感器的草莓品质评价模型对草莓的感官品质水平进行评价。

1.2 近红外光谱检测技术在草莓检测中的应用价值

将近红外光谱检测技术应用于草莓品质检测的价值主要体现在以下几个方面。

第一，绿色、清洁、无污染、使用方便。在草莓快速检测中，应用近红外光谱技术，需要同时使用草莓样品和检测试剂，通过采集草莓的光谱信号来达到观察的目的。采用该技术可以保证检测过程无污染、清洁、环保，样品无需加工即可直接检测，操作使用也十分方便。

第二，精准高效。在采用近红外光谱快速检测技术中的漫反射技术可以直接对样品进行检测。在专项技术分析中，采用多元校正方法，建立能在短时间内进行有效检测、观测结果准确度高、误差小的定量和定性分析模型，保证检测过程和检测结果的精准性。

第三，成本低。近红外光谱是一种快速检测技术，在草莓感官品质检测中使用该项技术，通常只需要一台近红外光谱仪，这类设备成本不高，检测时不需要再做进一步处理。样品直接检测，运行成本低。此外，相关检测设备的自动化水平不断提高，可以满足用户的技能要求，检测结果准确可靠。

目前，HSXD-2100台式水果近红外光谱分析仪广泛应用于草莓质量检测环节，基于近红外光谱测量技术和化学计量分析技术检测草莓品质可以快速完成现场筛选和过程监控，保证产品质量。HSXD-2100是河南华商兄弟科技有限公司推出的一款台式水果近红外光谱分析仪，可进行无损、快速的水果品质鉴定和现场品质分析，提供全方位服务，用于水果种植、管理、分级分类、病害筛查、储运管理等环节，能够保障产品质量。这个测试设备有多项特点，可在不破坏果实的情况下进行无损抽样检测，不影响商业流通。它还可以快速检测样品，检测时间仅需5秒。近红外光谱快速检测设备可以实现以下功能。第一，种质确认。近红外光谱快速检测设备可以实现水果育种快速检测。第二，种植管理。近红外光谱快速检测设备可以监测水果的生长过程，是现代栽培、施肥、采收的有力保障，在各生产开发工作中具有一定的应用价值。

2.近红外光谱技术在草莓检测中的具体应用

2.1 草莓糖分检测应用

含糖量决定了草莓的甜度和口感，是草莓质量控制的主要指标之一。目前，水果的含糖量多采用糖度计进行测量，但这种检测方法耗时长，而且需要将糖度计插入水果内部，破坏水果的表面结构。水果糖分的含量分布不一定均匀，该方法不能全面检测水果的总糖含量。这时，就可以使用近红外光谱分析技术来实现。对草莓进行近红外光谱照射。结果表明，在200-1100nm的波长范围内，利用PLS法制备的糖分分析模型的预测精度相对较高，误差较小。

2.2 草莓可溶性固形物检测中的应用

由于草莓是一种难以储存和运输的水果，检测其可溶性固形物的目的是更好地评估草莓的成熟度和口感。对破损草莓进行检验的目的是防止个别草莓受损，经检验，草莓完好无损，仍可销售。在草莓产品的深加工中，还可以利用近红外光谱仪检测溶解性固形物浓度，以确定不同加工方法对草莓溶解性固形物的破坏力，从而找到最有效的检测方法。一种保留草莓中大部分可溶性固形物的方法可以最大限度地发挥草莓的营养和风味优势，更好地满足消费者的需求。草莓的可溶性固形物包括糖、酸、维生素等。这些物质是评价草莓成熟度、天然品质和加工特性的重要指标。将近红外光谱应用于草莓检测，利用近红外光谱技术建立草莓溶解性固形物检测模型，可以获得更好的预测结果。

2.3 在草莓硬度测试中的应用

硬度是衡量草莓等易碎果实品质和贮藏条件的重要指标，也是决定果实成熟和采收时间的最重要指标之一。草莓硬度测试可以确定其是否经过储存、包装、运输等。用近红外光谱分析技术检测草莓硬度可以取得理想的识别结果。通过改进最小二乘法，将其应用于草莓硬度测试，可形成识别精度高、技术性强的草莓硬度测试模型。

2.4 在草莓酸度检测中的应用

草莓中含有不同的有机酸、无机酸和酸性盐，如柠檬酸和酒石酸。酸度直接影响草莓品质，是草莓品质控制中最重要的参数之一。酸度会影响草莓的口感，草莓中酸性化合物的组成会随着果实的成熟而不断发生变化，在果实加工过程中控制pH值是防止酶促褐变的重要途径。基于偏最小二乘法的近红外光谱检测技术应用的酸度定量分析模型可以有效检测草莓的酸度。该模型在测试结果中的相关系数为97%，与酸度相关。模型内容与真实草莓基本相符，模型观测精度比较理想，观测结果与真实情况偏差不大。

3.近红外光谱技术在草莓品质快速检测中的应用结果分析

3.1 材料和方法分析

此次试验中，使用句容奶油草莓90个，都是从江苏省镇江市句容地区的不同草莓果园中采摘的，选择其他产地不同果园的130个奶油草莓来开展试验，样品均为成熟度、大小、果色相当的商品级草莓。

将上述不同地区的奶油草莓分别放置到测量杯中，应用德国公司生产的MPA型近红外光谱仪在温度恒定的前提下对样品开展吸收光谱扫描，在各个样品赤道线上均匀选择三个点进行扫描。实际扫描范围为4000-12500cm-1，分辨率为8cm-1，通过OPUS化学计量学分析软件对样品草莓开展光谱处理。

3.2 结果分析

草莓的果实成分比较复杂，样品的化学组分是比较相近的，它们的近红外光谱显示的数据与肉眼观察到的数据没有太大区别，很难直接通过谱图对不同产地的奶油草莓进行识别。从试验结果来看，近红外光谱会受到样品光散射及仪器随机噪声等因素的影响，因此需要使用合理的光谱预处理方法来对相关干扰因素进行处理，以提升模型的预测精度。此次研究中应用线性补偿差减法、矢量归一化、最小最大归一等方法来对谱图进行预处理，最后可以确定理想的处理方法，构建具体的奶油草莓近红外光谱模型。

首先，进行聚类分析，对不同产地的奶油草莓光谱图实施预处理，开展聚类分析，采用间因子化法作为主要分析法，最后将奶油草莓近红外光谱分为两类，发现光谱距离随着谱图差别的增加而不断增大，句容奶油草莓和其他地区的草莓在成分含量上的差异比较显著，便于区分，分析的结果比较准确。通过聚类分析可知，其中有86个句容草莓可以归为一类，128个其他地区的奶油草莓可以归为一类。使用近红外光谱法对句容奶油草莓和其他地区奶油草莓进行检测，检测结果准确率接近100%，在对另外一些样品的测试中，准确率也接近97%。

其次，在合格性测试方面，对各个波长吸收值的平均及标准偏差进行计算，确定光谱范围置信范围。这类测试主要是对特定产品质量进行控制。结果发现，句容奶油草莓质量相对稳定，相应测试光谱索引值在8-24之间，波动范围大且稳定性不高，说明句容奶油草莓和其他地区的奶油草莓质量差异比较大。通过合格性测试发现，存在一个奶油草莓样品低于最大CI范围，存在误判。但是总体模型在句容奶油草莓区分中的准确率达到99%。

最后，在主成分分析结果中，同类样品在成分特征空间呈现集中的分布状态，句容奶油草莓在图中标识的椭圆形区域中，剩余的是其他产地的草莓，其主成分特征空间上的分布距离真品区有一定距离，可见其和真品质量差异更加显著。通过主成分分析法能够对句容奶油草莓进行鉴别，这一结论与合格性测试的结论是相统一的。

通过近红外光谱技术快速检测句容奶油草莓，能够对不同产地的130个草莓光谱信息开展二阶导数、最小最大归一化预处理，通过有效聚类分析、合格性测试及主成分分析构建句容奶油草莓的真伪鉴别模型，得出聚类分析及合格性测试模型，可以精准鉴别句容奶油草莓，有效识别率都在97%以上，因此，这一方法在句容奶油草莓原产地识别方面具有很好的识别效果，能为句容奶油草莓申报地理标志产品提供真伪鉴别及质量控制的技术支持。

4.近红外光谱技术在草莓品质快速检测中的应用现状及发展建议

4.1 近红外光谱快速检测技术在草莓品质检测中的应用现状

用于草莓品质检测的近红外光谱快速检测技术具有技术分析速度快、效率高、无污染、成本低等诸多优点，越来越受到人们的青睐，在确定草莓和其他相关水果质量方面有广泛应用。但是，该技术的具体应用还存在一定不足，在采集样品光谱的过程中，近红外光谱的快速检测技术会受到温度、噪声、不必要光线等因素的干扰。要解决这个问题，通常要用到化学计量学的方法，这对提升模型的预测精度很有必要，但这种处理限制了该方法在近红外光谱领域的发展。

同时，近红外光谱快速检测技术对草莓品质的检测大多基于静态实验室分析，而对工厂动态在线检测的研究相对较少。

此外，目前尚不清楚基于近红外光谱快速检测技术的草莓品质具体观察方法是否具有普及性，检测草莓品质指标的采集样品数量也未形成相应的标准。在草莓质量控制中，近红外光谱快速检测技术无法准确检测出草莓中某些浓度较低的成分。

4.2 近红外光谱快速检测在草莓品质检测中的应用发展建议

近年来，越来越多的企业将近红外光谱应用于水果品质检测，相关研究也取得了一定的成果。但研究也发现，近红外光谱检测技术在水果快速检测中的应用仍受到诸多因素的限制。对此，本文提出以下建议。

一是制订统一的样品采集标准，确保水果品质快速检测实现标准化发展。

二是建立基于近红外光谱技术的综合水果质量控制信息平台，支持在线水果检测。

目前，不仅近红外光谱广泛应用于水果的快速检测领域，许多其他检测技术也能实现快速检测的效果，不同的检测技术各有优缺点。为了不断提高检测精度，可以考虑采用不同的检测技术，对各项技术进行不断优化，建立合适的检测模型。采用电子鼻技术、高效液相色谱技术等，通过整合优化多种技术，可以提高快速检测效率，弥补单一检测技术的不足。综上所述，综合技术应用对象、区域、经济价值和范围等因素，可以得出结论：草莓品质快速检测技术的合理选择将影响相关的品质检测、市场控制和应用效果。

通过分析近红外光谱技术在草莓品质快速检测中的应用可知，这一技术在草莓品质快速检测及品牌真伪鉴定中都有很好的应用效果，检测的准确率比较高，能够满足快速检测的需要。目前，在草莓一类的易损水果检测中，近红外光谱检测技术具有很好的市场前景，在具体应用中能够确保准确率，效率也更高。但是这一检测技术也存在一定不足。对此，相关人员需要积极探索近红外光谱检测技术的标准化及信息化建设路径，这对于提升近红外光谱检测技术应用的综合效益具有一定的必要性。