番茄(Solanum lycopersicum L.)因其營養(yǎng)豐富以及風(fēng)味獨(dú)特深受廣大消費(fèi)者的喜愛。成熟過程受遺傳和環(huán)境的調(diào)控導(dǎo)致生理生化變化,如番茄紅素的生物合成、可滴定酸的損失、可溶性糖的增加、硬度和顏色等物理變化以及番茄香氣、營養(yǎng)成分和風(fēng)味的變化。目前,無損檢測(cè)技術(shù)已被廣泛探索用于預(yù)測(cè)番茄品質(zhì),如機(jī)器視覺、電子鼻技術(shù)、光譜分析技術(shù)、核磁共振技術(shù)。高光譜成像將光譜與傳統(tǒng)圖像相結(jié)合,可以同時(shí)獲得目標(biāo)的空間和光譜信息,具有可靠性高、無損、準(zhǔn)確等優(yōu)點(diǎn)。
山東農(nóng)業(yè)大學(xué)邵園園副教授團(tuán)隊(duì)利用我司高光譜設(shè)備,對(duì)番茄高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行采集的同時(shí)獲取番茄綜合品質(zhì)指標(biāo),預(yù)測(cè)番茄內(nèi)在營養(yǎng)品質(zhì)的變化,為實(shí)現(xiàn)番茄果實(shí)最佳采摘時(shí)期的確定、分級(jí)、運(yùn)輸、貯藏和保鮮等具有重要的指導(dǎo)意義。我司高光譜設(shè)備參數(shù)如圖1所示。
在番茄的品質(zhì)檢測(cè)中,大多數(shù)檢測(cè)是針對(duì)單一品質(zhì)指標(biāo),很少能同時(shí)檢測(cè)番茄的綜合品質(zhì)。本研究為尋找可表示番茄綜合品質(zhì)的指標(biāo),采用可見光和近紅外(Vis-NIR)高光譜成像技術(shù),分別在綠熟期、轉(zhuǎn)色期、成熟期和晚熟期,對(duì)3個(gè)常栽番茄品種(‘圣羅蘭’、‘凱德雅麗1832’和‘愛綠士T147’)的果實(shí)進(jìn)行了圖像采集,并測(cè)定了其中的12個(gè)品質(zhì)指標(biāo):果實(shí)的顏色指標(biāo)(L*、a*、b*、色度值、色調(diào)值、a*/b*)、硬度、番茄紅素、可溶性固形物、可溶性糖、有機(jī)酸和VC含量作為參考標(biāo)準(zhǔn)。
其次,通過分析不同指標(biāo)的變化趨勢(shì)及相關(guān)性,利用因子分析提出了綜合品質(zhì)指標(biāo)(CQI)。因子分析用于從12個(gè)番茄品質(zhì)指標(biāo)中尋找潛在和主導(dǎo)因子,用于番茄果實(shí)的綜合品質(zhì)評(píng)價(jià)。因子分析的合理性通過kaiser meyer olkin(KMO)和bartlett球形檢驗(yàn)進(jìn)行評(píng)估。開發(fā)因子的方差和特征值,生成因子得分表。
表1 各項(xiàng)品質(zhì)指標(biāo)的因子的成分矩陣
Index |
Factor |
||
1 |
2 |
3 |
|
L* |
-0.693 |
0.548 |
-0.285 |
a* |
0.943 |
-0.001 |
0.216 |
b* |
-0.589 |
0.642 |
0.409 |
Chroma |
0.153 |
0.779 |
0.567 |
Hue |
-0.965 |
0.045 |
-0.111 |
Hardness |
-0.829 |
-0.095 |
0.262 |
SSC |
0.583 |
0.610 |
-0.194 |
Lycopene |
0.802 |
0.120 |
0.035 |
Soluble sugar |
0.481 |
0.634 |
-0.510 |
Titratable acid |
-0.651 |
0.275 |
-0.266 |
VC |
0.792 |
0.062 |
-0.087 |
a*/b* |
0.974 |
-0.024 |
0.092 |
其中T是番茄紅素,F(xiàn)是硬度,C是色度值,H是色調(diào)值。
最后通過連續(xù)投影算法選擇特征波長,用于建立CQI預(yù)測(cè)的三個(gè)回歸模型。結(jié)果表明,多元線性回歸(MLR)模型RV2= 0.87,RMSEV = 1.33,RPD = 2.58取得了良好的性能。本研究表明,基于高光譜成像和化學(xué)計(jì)量學(xué)技術(shù),可以無損預(yù)測(cè)番茄的綜合品質(zhì),為番茄果實(shí)的最佳采收期的確定、果實(shí)分級(jí)、運(yùn)輸、貯藏和保鮮提供了技術(shù)支持。本研究提出的綜合品質(zhì)指標(biāo)(CQI)不僅綜合了番茄果實(shí)的內(nèi)外部品質(zhì)指標(biāo),而且與番茄的成熟度具有一定的關(guān)聯(lián)性。
圖3高光譜數(shù)據(jù)分析過程
第一作者簡介:
邵園園,工學(xué)博士,山東農(nóng)業(yè)大學(xué)副教授,碩士生導(dǎo)師。
主要研究方向:1、農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)計(jì),包括播種育苗移栽機(jī)械、免耕播種機(jī)械、秸稈后處理機(jī)械及蘋果、花生、甘薯收獲機(jī)械等。
2、機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)與動(dòng)力學(xué)優(yōu)化仿真;精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)、圖像識(shí)別、高光譜圖像處理等。
參考文獻(xiàn):Shao Y , Shi Y , Qin Y,Xuan G , et al. A new quantitative index for the assessment of tomato quality using Vis-NIR hyperspectral imaging [J]. Food Chemistry, 386(2022):132864.
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