苹果表面色泽变化的红外光谱特性研究

袁 鹏,蒙振章

(华中农业大学 a.理学院; b.工学院，湖北 武汉 430070)

1 引 言

近年来，农产品的智能化无损检测技术已经愈发成熟[1]，这一技术的发展使得农产品的检测更加方便、快捷和廉价. 其中最具代表性的应属红外光谱分析技术，它因为具有快速、准确和无损伤检测等特点，已经被广泛地应用到了工农业产品的无损检测领域[2]. 徐源等[3]借助傅里叶变换红外光谱仪得到了快速定量无损伤测量塑料薄膜厚度的方法. 张师平等[4]利用红外光谱仪成功地无损测量了氮化镓薄膜载流子浓度和迁移率. 孙旭东等[5]运用红外光谱分析技术进行了果树叶片SPAD值无损检测研究，为果树精准肥水管理提供了参考数据. 王丹等[6]利用可见/近红外漫反射光谱研究了甜柿果实硬度，并确定了其在甜柿果实硬度无损检测方面的可行性.

在本次研究过程中，我们的研究对象是苹果，针对苹果的表面品质，在实验过程中以苹果表面的不同颜色为研究点，发现主要可以分为3类：黄色、红色和褐色，其中褐色代表损坏的部分，在对这三部分不同颜色的区域运用红外光谱技术进行研究后，找出了2点比较明显的区别，这些区别将有利于更近一步研究苹果智能化无损检测. 将红外光谱技术运用到无损检测苹果各种品质的研究有很多，孙炳新等[7]借助近红外光谱技术进行了无损检测苹果脆皮的研究. 李桂峰等[8]利用傅里叶变换近红外光谱技术探讨快速无损检测苹果硬度方法的可行性. 董一威等[9]应用自行搭建的CCD近红外光谱系统成功地检测了苹果的糖酸度. 李晋华等[10]运用近红外漫透射技术成功检测了玉米成分，韩东海等[11]通过对富士苹果的正常部位和损伤部位的组织观察、近红外光谱的测量分析以及颜色的测量，探索了近红外光谱运用于苹果无损检测的可行性. 文建萍等[12]建立赣南脐橙颜色指标定量数学模型，并结合可见近红外漫反射光谱法探索了用颜色进行水果分级的新方法.

2 实验部分

2.1 实验设备和材料

实验选用必达泰克公司的CCD阵列光谱仪(型号BRC112E-V )及FRP光纤反射探头. 实验的样品苹果全部购于华中农业大学农贸市场.

2.2 光谱的获取

实验过程中获取红外光谱时使用的CCD阵列光谱仪的参量如下：波长范围350～1 050 nm，光谱分辨率为0.5 nm，采样时间为8 000 ms，光源为钨灯.

在样品苹果的赤道部位均匀选取5个点，将这些点分别按黄色、红色和褐色分为3类. 如图1所示，搭建光谱系统，然后接通电源，设置参量，调节仪器，待调节完毕后，将FRP光纤反射探头直接接触这些测量点，逐一获取苹果表面的红外反射信号.

图1 CCD阵列光谱仪

3 结果与讨论

苹果表面的颜色主要分为黄色、红色和褐色，其中褐色为损伤部位的颜色. 用红外光谱仪分别获取了苹果这3种颜色相应部位的红外图谱如图2～4所示.

通过对图2～4的仔细观察，发现在780～950 nm范围内，3幅红外光谱图有较大差异，而且光谱值在首尾噪声较大，故选取780～950 nm波长范围内的红外光谱图进行数据处理及研究. 图5中A代表苹果黄色部位，B代表苹果红色部位，C代表苹果的损伤部位.

图2 苹果黄色部位红外光谱图

图3 苹果红色部位的红外图谱

图4 苹果的褐色部位红外图谱

图5 苹果3个区域的红外光谱图

在855 nm处，黄色部位和红色部位均出现1个吸收峰，而褐色损伤部位没有相应的吸收峰出现. 同时在910 nm处，黄色部位出现了1个较强的吸收峰，而红色部位和褐色损伤部位均出现若干小碎峰. 其他波段也存在差异，但是差异较小，不足以用来作为评价苹果好坏的标准. 如在815 nm左右，红色区域和黄色区域均存在2个峰，而褐色部位则只有1个峰，造成这种差别的原因除了苹果表面固有的差异外，不能排除实验过程中的误差给光谱图造成的影响，故这些相对较小的、不太明显的差别不作评价苹果好坏的标准.

综合图2～4所显示的相关信息，可以清楚地看到，855 nm和910 nm两波长处出现的峰有很大的区别，可以作为区别苹果好坏的标准. 在具体应用的过程中，若在855 nm处未出现吸收峰，且在910 nm处出现的吸收峰为小碎峰，则该检测的部位很可能已经损坏；若在855 nm和910 nm处均出现强吸收峰，则该检测样品的表皮很可能偏黄色；若在855 nm处出现强吸收峰，而在910 nm处出现的吸收峰为小碎峰，则该检测样品的表皮很可能偏红色.

4 结 论

以苹果为研究对象，运用红外光谱技术分别获取了苹果表皮黄色区域、红色区域和褐色区域的红外光谱图. 通过对红外光谱图的分析与研究，针对如何无损检测苹果，得出了比较理想的结论. 主要体现在以下2个方面：在855 nm处，黄色部位和红色部位均出现1个吸收峰，而褐色损伤部位没有相应的吸收峰出现；在910 nm处，黄色部位出现了1个较强的吸收峰，而红色部位和褐色损伤部位均出现若干小碎峰. 实际上，以上两个方面只是众多区别中最明显的，其他差别相对它们而言显得不明显. 故仅选择855 nm和910 nm处的差别作为评价苹果是否损坏的标准.

参考文献：

[1] 任小林，李倩倩. 苹果贮藏保鲜关键技术[J]. 保鲜与加工，2013，13(1)：1-8.

[2] 苏东林，李高阳，何建新，等.近红外光谱分析技术在我国大宗水果品质无损检测中的应用研究进展 [J]. 食品工业科技，2012，33(6)：460-464.

[3] 徐源，黄金强，崔灿，等. 利用红外光谱仪快速测量塑料薄膜厚度[J]. 物理实验，2012，32(5):31-33.

[4] 张师平，陈森，朱少奇，等. 利用红外光谱测量氮化镓薄膜的载流子浓度和迁移率[J]. 物理实验，2013，33(3):4-6.

[5] 孙旭东，郝勇，张光伟. 赣南脐橙叶片SPAD值可见近红外光谱无损检测[J]. 农机化研究，2014(4)：120-126.

[6] 王丹，鲁晓翔，张鹏，等. 可见/近红外漫反射光谱无损检测甜柿果实硬度[J]. 食品与发酵工业，2013， 39(5)：180-184.

[7] 孙炳新，匡立学，徐方旭，等. 苹果脆度的近红外无损检测 [J]. 食品与发酵工业，2013，3(5)：185-189.

[8] 李桂峰，赵国建，刘兴华，等. 苹果硬度的傅里叶变换近红外光谱无损检测[J]. 农业机械学报，2009，40(1)：20-123.

[9] 董一威，籍保平，史波林，等. 苹果中糖酸度的CCD近红外光谱分析[J]. 食品科学，2007，28(8)：376-380.

[10] 李晋华，杨志良，王召巴，等. 近红外漫透射技术检测玉米成分[J]. 红外技术，2013，35(11)：732-736.

[11] 韩东海，刘新鑫，赵丽丽，等. 受损苹果颜色和组织的近红外光谱特性[J]. 农业机械学报，2003，34(6)：112-115.

[12] 文建萍，陈兴苗，孙旭东，等. 可见近红外漫反射光谱法测定赣南脐橙的表面色泽[J]. 安徽农业科学，2007，35(36)：11805-11806.