近紅外光譜儀應用之水果品質檢測
前言 隨著人們生活水平的提高,對水果品質的要求也越來越高。水果的品質不僅影響消費者的購買意愿,也直接關系到水果種植戶和經銷商的經濟效益。傳統的水果品質檢測方法多為有損檢測,不僅耗時費力,還會對水果造成破壞,無法滿足現代水果產業對快速、無損檢測的需求。近紅外光譜技術(NIR)憑借其快速、無損、多指標同步檢測的優勢,成為水果品質智能檢測的“利器”。通過光譜數據的建模分析,可***獲取糖度、酸度、水分、硬度等核心參數,為水果分***、成熟度判斷、貨架期預測提供科學依據,助力農業提質增效與產業智能化升***。
近紅外光譜儀是基于近紅外光譜區(780-2526nm)與有機分子中含氫官能團(如C-H、O-H、N-H等)振動的合頻以及各***倍頻的吸收特性來工作的。當近紅外光照射到水果樣品時,水果內部的基本成分(如可溶性有機酸、水分、糖分等)會吸收特定波長的近紅外光,形成獨特的光譜特征。通過分析這些光譜數據,可以獲取水果內部的品質信息,如含糖量、酸度、水分含量等,從而實現對水果品質的無損檢測。 不同成分的光譜特征峰具有唯***性,例如: 糖度:與果肉中葡萄糖、果糖的O-H鍵吸收峰強度相關; 酸度:受蘋果酸、檸檬酸等有機酸的C-O鍵振動模式影響; 水分:與游離水和結合水的O-H伸縮振動密切相關。 通過采集水果表面反射或透射的近紅外光譜,結合化學計量學算法(如偏***小二乘回歸PLS、人工神經網絡ANN等),可建立光譜數據與理化指標的定標模型,實現成分含量的快速反演。
無損檢測:守護水果完整價值 近紅外光譜儀能夠在不破壞水果的情況下進行品質檢測,保持了水果的完整性。這對于高品質、高價值水果的檢測尤為重要,因為有損檢測會降低水果的市場價值。此外,無損檢測避免了樣品制備過程中的復雜操作和可能引入的誤差,簡化了檢測流程。 多參數同步檢測: 構建水果 "數字身份證" 近紅外光譜儀可以同時檢測水果的多個品質指標。例如,它能夠同時測量水果的糖度、酸度、水分含量、硬度等內部品質參數。這種多指標檢測能力為全面評估水果品質提供了豐富的數據支持,有助于更準確地判斷水果的整體品質。 高精度與穩定性: 復雜場景下的可靠保障 近紅外光譜儀能夠提供精確且可靠的測量與控制效果,在復雜環境下亦能保持優異性能,為果品表面曲率、光照條件、溫度波動等因素易干擾檢測結果帶來卓越的解決方案,有效提升生產效率與產品質量,降低運行成本。 極速檢測: 從 "小時***" 到 "秒***" 的效率革命 近紅外光譜儀的檢測速度非常快,通常在幾秒鐘內即可完成***次測量。從掃描出具光譜圖到結合化學計量學模型預測多種性質和組成,幾分鐘內就可以完成。這種快速檢測能力大大提高了檢測效率,適合大規模水果品質檢測的應用場景,如在水果分選線上實時檢測水果品質。 全鏈路實時質控: 秒***響應與全流程***管控 近紅外光譜儀能夠實現水果在生產線上的在線檢測。可以實時監控水果品質的變化,及時發現品質問題,毫秒***響應并***剔除瑕疵品。數據同步至云端實現動態監控,適配工廠分***、倉儲抽驗、物流復檢等多環節,以高精度、高效率突破傳統抽檢局限,降低人工成本,保障全流程品控穩定性,助力企業降本增效與產品***致性提升。 綠色環保與可持續性 近紅外光譜儀是***種綠色分析技術。它不需要使用化學試劑,不會產生化學廢料,對環境無污染。這符合現代社會對環保和可持續發展的要求,有助于減少水果產業對環境的影響。
水果內部品質檢測 糖度、酸度等成分檢測:近紅外光譜儀能夠快速、無損地檢測水果中的糖度、酸度、可溶性固形物含量等重要品質指標。 硬度檢測:通過分析水果的近紅外光譜,可以間接評估水果的硬度。這對于判斷水果的成熟度和適宜的采摘時間具有重要意義。 水果成熟度預測 近紅外光譜技術可用于預測水果的成熟度,避免了傳統方法中對水果進行破壞性采樣的弊端。 水果品種識別與分類 近紅外光譜儀能夠識別不同品種水果的光譜特征差異,實現對水果品種的快速、準確區分。這對于水果市場的品種管理和消費者的選擇具有重要意義。 水果表面缺陷檢測 近紅外光譜儀結合其他技術,可以用于檢測水果表面的缺陷,如病斑、機械損傷等。這有助于提高水果的外觀品質和市場競爭力。 水果新鮮度檢測 近紅外光譜儀可以檢測水果在儲存和運輸過程中的品質變化,如水分含量的減少、糖度的降低等,從而評估水果的新鮮度。這對于保證水果在到達消費者手中時仍保持良好的品質至關重要。 水果采摘與分選 在水果采摘和分選生產線上,近紅外光譜儀能夠實現對水果品質的實時在線檢測,并根據檢測結果進行自動化分選。這不僅提高了分選效率,還減少了人工成本,確保了水果品質的***致性。
使用近紅外光譜儀進行水果品質檢測時,通常需要搭建***個包括光源、光纖、光譜儀和計算機等部件的檢測系統。 測量系統組成 光源:使用寬光譜光源,提供連續的光譜范圍,確保測量結果的準確性。 光纖:使用1分2的反射光纖,用于傳輸光源信號及反射光信號。 光譜儀:根據需求光譜范圍、分辨率和靈敏度要求等選擇合適的光譜儀,采集反射光譜數據,并進行分析。 定制采樣附件:用于固定光纖探頭,滿足不同樣品的測量需求。 軟件算法:利用計算機控制光譜儀采集光譜數據,并通過化學計量學軟件對數據進行分析和處理,以得到水果品質的相關參數。 系統搭建示意 ***先將光源與光纖連接,確保光源發出的光能夠通過光纖傳輸到光譜儀;然后,將水果樣品放置在測量位置,通過光纖將近紅外光照射到水果表面,并收集反射或透射的光信號;***后,利用計算機控制光譜儀采集光譜數據,并通過化學計量學軟件對數據進行分析和處理,以得到水果品質的相關參數。 在使用過程中,需要注意保持設備的穩定性和準確性,定期對光譜儀進行校準和維護,以確保檢測結果的可靠性。同時,根據不同的水果種類和檢測需求,可能需要優化測量參數和化學計量學模型,以提高檢測精度和適應性。 圖1 水果反射率測量搭建示意圖 表1 推薦配置 近紅外光譜儀的技術優勢,正推動水果品質檢測從“經驗主導”走向“數據驅動”。上海以***、高效、靈活的解決方案,幫助客戶實現品質管控升***、品牌價值提升與資源高效利用。選擇如海,不僅是選擇***臺設備,更是選擇***份對未來農業的科技承諾。
Peng Li等人使用由提供的近紅外光譜儀結合廣泛學習系統(BLS)模型和混合波長選擇策略可以快速、無損、準確地檢測枇杷的可溶性固形物含量(SSC),為預測水果中的SSC提供了***種可行的替代方案。 5.1 研究背景 枇杷是***種具有多種營養價值和藥用價值的亞熱帶水果,其可溶性固形物含量(SSC)是衡量果實品質的重要指標之***,直接影響果實的口感、營養價值和貨架期。傳統的SSC檢測方法耗時費力且具有破壞性,不適用于大規模商業應用。近紅外光譜技術作為***種快速、無損的檢測工具,在農業和食品領域受到了廣泛關注,能夠通過分析樣品在近紅外區域的光譜特征,獲取其化學組成和物理性質信息。 圖2 枇杷近紅外光譜測試場景示意圖 5.2 實驗數據 使用由研發的近紅外光譜儀XS9214測試從當地果園采摘156個成熟或近成熟的枇杷果實,測試其在900-1700nm波段范圍內的光譜數據,測試結果如圖3所示。從圖中可以看出,枇杷的近紅外光譜在950 nm、1150 nm和1410 nm附近存在吸收谷,這些吸收谷與水和碳水化合物中的化學鍵有關。 圖3 枇杷果實的原始近紅外光譜圖。