（农产品加工及贮藏工程专业论文）近红外透射光谱法检测苹果糖度和酸度的研究.pdf

独创性声明 本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。 尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰 写过的研究成果，也不包含为获得沈阳农业大学或其它教育机构的学位或证书而使用过 的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并 表示了谢意。 研究生签名： 玳确 导师签名移劬才 时间： 时间： 关于论文知识产权和使用授权的说明 本论文的知识产权为沈阳农业大学所有。本人完全了解沈阳农业大学有关保留、使 用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借 阅，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。同意沈阳农业大学可 以用不同方式在不同媒体上发表、传播学位论文的内容。 学位论文中的所有内容不经沈阳农业大学授权不得以任何方式擅自对外发表。 ( 保密的学位论文在解密后应遵守此协议) 研究生签名：苏静 导：存易孕 时间： 时间： 纠 夕 月 月 ， 、。 年 年 9 沈阳农业大学硕士学位论文 摘要 苹果是人们喜爱的水果之一，随着生活水平的提高，人们在考虑外观品质的同时更 想了解苹果的糖度和酸度等内部品质。近红外光谱分析技术是近年来发展较侠的一种测 试技术，它具有快速、准确、无损伤检测的优点，正越来越广泛的应用在水果内部无损 检测之中。 本试验采用近红外透射光谱技术在6 4 2 3 6 9 5 4 1 5 n m 波长范围内建立不同时期苹果 糖度和酸度的预测模型，比较了3 组参数对苹果糖度预测模型的影响，并对苹果糖度模 型的适用度进行了检验。研究结果发现苹果可溶性固形物的预测模型预测精度较其它化 学值高，贮藏4 5 天的预测模型好于鲜果的预测模型及在贮藏期( 1 4 、2 1 、2 8 和3 5 ) 建立 的预测模型，模型的相关系数为0 9 7 、0 9 1 和0 9 6 ，校正均方根差为0 2 9 ，0 3 5 和0 3 3 ， 预测相关系数为0 9 6 、0 9 4 和0 9 6 ，预测均方根差为o 3 0 、o 3 5 和0 3 3 。苹果有效酸度 在6 4 3 2 6 - - 9 5 4 1 5 r i m 和6 4 3 2 6 - 8 0 5 9 2 r i m 全光谱范围内建立的预测模型，鲜果有效酸度 的预测模型的相关系数均为0 7 8 ，校正均方根差为0 0 7 和0 ，模型的预测相关系数为 0 7 6 和0 7 9 ，预钡4 均方根差均为0 0 8 ；贮藏4 5 天苹果的有效酸度预测模型型的相关系 数均为o 8 5 ，校正均方根差均为0 0 7 ，模型的预测相关系数为0 7 8 和0 8 2 ，预测均方根 差均为0 ，0 7 。鲜果的总酸度预测模型的相关系数为0 9 1 ，校正均方根差为o 0 5 ，预测相 关系数为0 8 7 ，预测均方根差为0 0 8 。贮藏4 5 天苹果总糖的预测模型的相关系数为0 9 r 7 ， 校正均方根差为0 1 5 ，模型的预测相关系数为0 9 5 ，预测均方根差为0 2 6 。同一样品集 在不同参数下采集光谱建立的苹果可溶性固形物的预测模型的相关系数为o 9 7 、0 9 8 和 0 9 7 ，校正均方根差为0 3 2 、0 3 0 和0 3 1 ，预测相关系数为0 9 4 、0 9 7 和0 9 6 ，预测均 方根差为0 3 8 、0 2 8 和0 3 0 。贮藏4 5 天苹果可溶性固形物的预测模型对贮藏1 4 、2 1 、 2 8 和3 5 天的苹果预测的相关系数为0 9 5 、0 9 4 、0 9 6 和0 9 6 ，预测均方根差为o 4 9 、 0 3 3 、0 3 4 和0 4 7 。 结果表明苹果可溶性固形物、有效酸度和总糖的预测模型预测精度较高；苹果总酸 度的预测模型预测能力较差；3 组参数都能够建立预测能力较好的预测模型；贮藏4 5 天的苹果可溶性固形物的预测模型能够预测贮藏1 4 0 5 天的苹果。 关键词：近红外透射光谱，可溶性固形物，总糖，总酸度，有效酸度 英文摘要 a b s t r a c t a p p l ei so n eo fp e o p l e sf a v o r i t ef r u i t c o n s i d e r i n go u t w a r da p p e a r a n c eq u a l i t y , p e o p l ew a n tt ok n o w i n 咖a lq u a l i t yo fa p p l ea sf o rs u g a rc o n t e n t a c i d i t ya n ds oo n m o r ea n dm o r ew i d e l ya p p l y i n gt od e t e c t i n t e r n a lq u a l i t yo fa p p l e s ，n e a r 蛐a r e ds p e c t r o s c o p yt e c h o n o l yi sat e s tt e c h n o l o g yw h i c hd e v e l o p e sf a s t e r i nr e s e n ty e a r s ，h a sf a s t , a c c u r a t ea n dn o n - d e t r u c t i v em e r i t s m o d e l sp r e d i c ts u g a rc o n t e n ta n da c i d i t i e so fa p p l e sw h i c hg e td i f f e r e c ep e r i o da r eb u i l ti nt h er a n g e s o fw a v e l e n g h sf r o m6 4 3 2 6 n mt o9 5 4 1 5 r i mb yn e a ri n f r a r e ds p e c t r o s c o p yt e c h n o l o g y c o m p a r i s o no f a f f e c t i o no f3k i n d so fp a r a m e t e r si sg o o do rb a df o rp r e d i c t i o nm o d e l s a n da p p l i c a b i l i t yo fm o d e li s t e s t e d t h er e s e a c hd i s c o v e r st h ep r e s i c i o no fs o l u b l es o l i d sc o n t e n tj na p p l e si sb e t t e rt h a no t h e rc h e m i c a l v a l u e sa n dp r e d i c t i o nm o d e lb u i l tw i t ha p p l e ss t o r y i n g4 5 出y si sb e t t e rt h a n 加s ha p p l e sa n ds t o r a g eo f a p p l e sf o r1 4 ，2 1 ，3 5a n d4 5 d a y s t h ec o r r e l a t i o nc o e f f i c i e n t so fc a l i b r a t i o na r e0 9 7 , 0 9 1a n d0 9 6 , r o o t m e a l ls q u a r ee r r o ro fc a l i b r a t i o n ( r m s e c ) a ro 2 9 0 3 5a n d0 3 3 ；t h ec o r r e l a t i o nc o e f f i c i e n t so f p r e d i c a t i o na r e0 9 6 、0 9 4a n do 9 6 , r o o tm e a ns q u a r ee r r o ro fp r e d i c l i o n ( r m s e p ) a r eo 3 0 、o 3 5a n d0 3 3 m o d e l sp r e d i c t i n gv a l i da c i d i t yo f 船s ha p p l e sa r eb u mi nt h er a n g eo fw a v e l e n g h sf r o m6 4 3 2 6t o 9 5 4 1 5 n ma n df r o m6 4 3 2 6t o8 0 5 2 6 n m ，t h e i rc a l l b r a t i o nc o r r e l a t i o nc o e f f i c i e n ta r e0 7 8 ，r m s e ca r c0 0 7 a n d0 0 8 ，t h e i rp r e d i c t i o nc o r r e l a t i o nc o e f f i c i e n ta t e0 7 6a n do 7 9 r m s e pa r e0 0 8 ；m o d e l sa r eb u i l tw i t h a p p l e ss t o r i n g4 5d a y si nt h es a m ew a v e l e n g h s ，t h e i rc o r r e l a t i o nc o e f f i c i e n to fp r e d i c a t i o na r c0 8 5 ， r m s e ca i e0 0 7 。t h e i rp r e d i c t i o nc o r r e l a t i o nc o r r e l a t i o na t e0 7 8a n d0 8 2 , r m s e pa r e0 0 7 p r e d i c t i o n m o d e lo f t o t a la c i d i t yi sb u i l tw i t hf r e s ha p p l e s ，i t sc o r r e l a t i o nc o e f f i c i e n to f c a l i b r a t i o ni so 9 1 ，s e ei so 0 5 ， i t sc o r r e l a t i o nc o e f f i c i e n to fp r e d i c t i o ni s0 8 9 r m s e pi s0 0 8 p r e d i c t i o nm o d e lo fs o l u b l es o l i d sc o n t e n t i sb u i l tw i t ha p p l e ss t o r e df o r4 5d a y s ，i t sc o r r e l a t i o nc o e f f i c i e n to fc a l i b r a t i o ni s0 9 7 ，r m s e ci s0 1 5 。i t s c o r r e l a t i o nc o e f f i c i e n to fp r e d i c t i o ni s0 9 5 r m s e pi s0 2 6 p r e d i c t i o nm o d e l so fs o l u b l es o l i d sc o n t e n ta r e b u i l tw i t ht h es a m ea p p l e sw h i c hg e ts p e c t r o s c o p yu n d e rd i f f e r e n tp a r a m e t e r s ，t h e i rc o r r e l a t i o nc o e f f i c i e n t o fc a l i b r a t i o na r eo 9 7 , 0 9 8a n d0 9 7 ，r m s e c0 3 2 , 0 3 0a n d0 3 ，c o r r e l a t i o nc o e f f i c i e n t so fp r e d i c t i o n 0 9 4 ，0 9 7 和0 9 6 ，r m s e p0 3 8 ，0 2 8 和0 3 0 s o l u b l es o l i d sc o n t e n to fa p p l e s ( s t o r yf o r1 4 ，2 1 ，3 5 ，a n d4 5 d a y s ) a r ep r e d i c t e dw i t hm o d e lw h i c hi sb u i l tw i t ha p p l e s ( s t o r yf o r4 5d a y s ) , t h e i rp r e d i c t i o nc o r r e l a t i o n c o e f f i c i e n t sa r e0 9 5 ，0 9 4 , 0 9 6a n d0 9 6 ，r m s e pa r c0 4 9 、0 3 3 、0 3 4 和0 4 7 i naw o r d ，t h ep r e d i c t i o nm o d e l so ft h es o l u b l es o l i d sc o n t e n t , v a l i da c i d i t ya n dt o t a ls u g a ri na p p l e si s g o o d ，b u tt h et o t a la c i d i t yi sb a d a l lo ft h e3g r o u pp a r a m e t e r sa r ea b l et ob u i l dg o o dp r e d i c t i o nm o d e l s 2 沈阳农业大学硕士学位论文 p r e d i c t i o nm o d e lo fs o l u b l es o l i d sc o n t e n ti na p p l e ss t o r e df o r4 5d a y sc a np r e d i c ta p p l e sw h i c hh a v eb e e n k e y w o r d s ：n e a ri n f r a r e dt r a n s m i t t 丑n c es p e c t r o s c o p y , s o l u b l es o l i d sc o n t e n t , t 。协ls u g a r , t o t a la c i d i t y , v a l i da c i d i t y 3 第一章前言 第一章前言 1 1 近红外光谱技术的国内外研究状况 近红外光谱( n e a ri n f r a r e ds p e c t r o s c o p y ，简称n i r s ) 分析技术是一种高效、快速的现 代分析技术，它综合运用了计算机技术、光谱技术和化学计量学等多个学科的最新研究成 果，以其独特的优点在多个领域特别是农业领域得到了日益广泛的应用( 籍保平，2 0 0 0 ： 段民孝等，2 0 0 2 ) 。 近红外分析技术的最早应用可追溯至1 1 9 3 9 年，但真正用于农产品实用分析技术是6 0 年代。随着商品化仪器的出现及n o r r i s 等人所做的大量工作。使得近红於光谱技术曾经 在农副产品分析中得到广泛应用( 刘爱秋等，2 0 0 3 ：刘建学，1 9 9 8 ) 。在2 0 世纪6 0 年代 中后期以后的约2 0 年间里，近红外光谱技术除了在农产品领域的传统应用外，几乎处于 停顿状态，以至被人称之为光谱技术中的“沉睡者”。2 0 世纪8 0 年代以后，随着光学、 电子技术、计算机技术和化学计量学的发展，用被来解决n i r 谱区吸收弱和重叠的困难， 使近红外光谱技术得以进一步的发展( 徐广通等，2 0 0 0 ) 。2 0 世纪8 0 年代中期以后，美、 日、意等国家相继开始致力于把近红外光谱分析技术应用于医药、农产品与食品加工的 在线质量监测与控制的研究。2 0 世纪9 0 9 代近红外光谱技术又进一步拓展到石油、有机 化工、高分子化工、制药与临床医学、生物化工、环境科学、纺织工业、食品工业、法 医鉴定等( 彭玉魁，2 0 0 1 ：费坚，2 0 0 5 ) 。 与国外相比中国对近红外光谱技术的研究及应用起步较晚，2 0 世纪7 0 年代后期开始 引进近红外光谱分析仪器。自1 9 9 5 年以来已受到了多方面的关注，并在仪器的研制、软 件开发、基础理论研究和应用等方面取得了可喜的成果( 陈斌与黄星弈，2 0 0 4 ) 。中国 农业大学的严衍禄、张录达等人于1 9 8 3 年成立了专门的傅立叶变换近红外漫反射光谱研 究组，对近红外漫反射光谱分析的理论基础做了研究，并在国内首先开始了近红外分析 技术在农产品方面的应用研究( 严衍禄，2 0 0 5 ) 。中国农业科学院“n i r 定标软件研制” 列入国家“七五”攻关计划，在专用n 1 r 品质分析仪上分析了谷物农产品( 李军会等， 2 0 0 5 ) 。2 0 世纪9 0 年代中期，北京蔬菜研究中心在蔬菜、水果的品质分析方面做了大量 的工作，研究出4 0 多个数学模型( 金同铭，1 9 9 7 ；张德双等，2 0 0 2 ) 。近年来，中国 石油化工科学院又将n i r 技术成功用于原油组成和炼油过程中多个指标( 辛烷值、密度、 馏程等1 的同时监控，在对现有n i p 光谱仪充分调研的基础上采用固定光路，c c d 器件做 4 沈阳农业大学硕士学位论文 检测器的技术路线，研制出样机并形成自己的专利技术( 陈斌等，2 0 0 3 ) 。n 1 r 技术的 研究和应用重新得到应有的重视，在不久的未来，近红外光谱分析技术在分析界必将为 更多的人所认识和接受。 1 2 近红外光谱技术在农产品领域中的应用 1 2 1 谷物及油料作物检测中的应用 6 0 年代初，n o r r i s 等首先利用近红外光谱技术测定谷物中的水分、蛋白质、脂肪等含 量，其后该项技术在谷物品质检测领域不断地扩宽，并取得了较大的成果。近红外光谱技 术在小麦品质分级领域中也取得了较快的进展，它可以快速地进行谷物分级，无损地鉴 定出籽粒的品质特性( 庞林江等，2 0 0 3 ：梁晓艳，古海彦，2 0 0 6 ) 。目前，澳大利亚、 美国和加拿大等许多国家已将近红外光谱技术广泛应用于谷物的收购，主要用来测量水 分含量、蛋白质含量和硬度等，以便快速确定小麦的品质级别和收购价格。此外，油菜 籽中的含油量、粗蛋白、脂肪酸、硫苷和芥酸的近红外光谱分析也相继有很多的报道( 杨 翠玲等，2 0 0 6 ；吴建国等，2 0 0 6 ) 。 1 2 2 果蔬检测中的应用 近红外光谱技术对水果品质的无损伤检测主要是对水果病害、撞伤及糖度、酸度和 可溶性固形物的研究( j e a n - m i c h e l 等，2 0 0 3 ；k u m im i y a m o t o ，1 9 9 8 ) 。国9 k a w a n o s ( 1 9 9 4 ) 利用光纤传感在近红外光波段内检测桃子的糖度，试验结果得出红外光谱和水果 的糖度有很好的相关性( r - o 9 7 ) 。l a m m e r t y n 等人( 1 9 9 8 ) 用可见光和近红外光谱无损检测 苹果的品质特性，建立反射光谱与水果参数如讲值、可溶性固形含量、硬度以及其它结 构参数如果肉的弹性模数之间的关系。v a n d r e wm c g i o n e 等( 2 0 0 2 ) 利用近红外透射光谱 法测定成熟和未成熟苹采的可溶性固形物和干物质。j u a nx i n g 等人( 2 0 0 3 ) 利用可见近红 外光谱法对发生褐变和没有发生褐变的苹果分级。国内赵丽丽( 2 0 0 3 ) 建立苹果糖度，硬 度及番茄红素的数学模型，证明在短波近红外区采用透射法无损检测果品内部品质是可 行的。赵文杰等( 2 0 0 5 ) 利用漫反射光谱法测定苹果糖度，证明利用该方法建立苹果糖度 的预测模型是可行的。何东建等( 2 0 0 1 ) 利用全透射光谱法对苹果和柑桔的糖度、酸度及 褐变进行了研究。张德双等( 2 0 0 0 ) 承j 用n i r s 钡r j 定了5 个品种大白菜的不同部位的还原糖、 维生素c 、中性洗涤纤维、租蛋白、干物质等5 种主要营养成分，为大白菜的品质鉴定与 筛选提供依据。金同铭( 1 9 9 6 a ；1 9 9 6 b ) 用近红外光谱法非破坏性检测了西红柿中蔗糖、葡 萄糖、果糖、柠檬酸、苹果酸等营养成分，近红外光谱法有相似的准确性和精度。金同 第一章前言 铭等还用该法检测南瓜( 1 9 9 8 ) 、大白菜( 1 9 9 4 ) 、黄瓜( 1 9 9 6 ) 、苹果( 1 9 9 7 ) 以及草莓( 1 9 9 4 ) 中的营养成分，结果都表明近红外光谱分析法可满足实际应用所需的测定精度。 1 2 3 烟草、茶叶检测中的应用 在烟草行业，近红外光谱技术已经广泛应用于测定水分含量。近几年来，还应用于 烟草常规化学成分含量的日常检验，如烟草的总糖、还原糖、总氮、烟碱及尼古丁含量 等( 王东丹，2 0 0 2 ：乐俊明，2 0 0 5 ) 。近红外光谱技术也可用于烟叶的分类，m c c l u r e 等( 1 9 9 7 ) 对产自1 6 个国家的1 6 0 0 多个样品进行了基于近红外光谱的分类研究，对烟叶所 属的品种或不同的产地的判断得到了1 0 0 的验证( 庞林江等，2 0 0 3 ) 。在茶叶品质检 测领域，近红外光谱技术可应用于茶叶多种成分的定量分析。如茶多酚、咖啡碱，全氮 量、粗纤维等定量分析( 应义斌与韩东海，2 0 0 5 ) 。 1 3 近红外光谱分析仪器 近红外光谱分析技术的发展与仪器的发展密切相关。在长期的发展过程中近红外光 谱仪器结构和技术水平也发生了很大的变化( 曹干，2 0 0 4 ；严衍禄，2 0 0 5 ) 。 1 3 1 滤光片型近红外光谱仪器 滤光片型光谱仪器就是以滤光片作为仪器的分光系统，仪器的工作过程是：由光源 发出的光经滤光片得到一定带宽的单色光，通过与样品作用后由检测器检测。 滤光片型仪器是早期的主要仪器，在农产品分析中应用较多。滤光片型仪器的构造 简单、价格便宜，易于维修。但波长准确性差，扫描谱区极为有限，无法任意选择波长 范围，对不太复杂的物质体系，如能选择适合的谱区范围也可获得较好的结果。由于其 光分辨能力较差，光谱信息的提取能力受到限制，不适合复杂物质体系分析。对于定量 分析而言，很难建立理想的分析数学模型。主要用于专用分析仪器，如粮食水分测定仪、 油分析专用分析仪。 1 3 2 色散型近红外光谱仪器 光栅色散型仪器是7 0 - 8 0 年代最常用的仪器类型，其采用全息光栅分光、p b s 或其他 光敏元件作检测器，可连续扫描光谱，有较高的信噪比，但波长准确度仍不够高，数学 模型仍不能传递。数学模型可因仪器关键部件的更换或仪器的报废而不能再使用。仪器 中可动部分可能磨损，影响光谱采集的可靠性，不适合应用与在线分析。 1 3 3 傅立叶变换型近红外光谱仪器 傅立叶变换近红外光谱仪足目前近红外光谱仪器的主导产品，在9 0 年代以后逐渐发 6 沈阳农业大学硕士学位论文 展成熟，其较传统的滤光片型和光栅色散型近红外光谱仪有更为明显的优点。表现为波 长准确度和分辨率更高、辐射通量大、扫描速度更快、不受自然散光影响、检出限量高 等。建立的近红外定量分析数学模型在同类仪器间转移成为可能，数学模型具有继承性。 1 3 4 声光可调滤光型近红外光谱仪器 声光可调滤光片型近红外光谱仪器被认为是2 0 世纪9 0 年代近红外光谱技术最突出 的进展。该机械的特点是无机械移动部件、测量速度快、精度高、准确性好，分辨率高， 波长调节速度快。但因价格昂贵，目前还未成为应用的主流仪器。 1 4 水果近红外分光检测技术 近红外分析技术在水果外观如表面缺陷、色泽和内部成分如可溶性固形物、糖度、 坚实度、酸度、干物质含量等方面具有快速、无损的优点。目前用于水果内部品质的光 学检测获得近红外光谱的主要有三种技术：规则反射光谱技术、漫反射光谱技术和透射 光谱技术( p n s c h a a r e 与d g f r a s e r ，1 9 9 9 ：何东建等，2 0 0 1 ) 。 1 4 1 规则反射光谱技术 反射光谱技术是指将检测器和光源置于样品的同一侧：检测器所检测的是样品以各 种方式反射回来的光。物体对光的反射又分：规则反射与漫反射。规则反射指光在物体 表面按入射角等于反射角的反射定律发生的反射，所采用的光纤安放位置( 如图1 k a ) 所示) 。其优点是光谱信息最易实现且反射率较高。缺点是测量用的校正模型易受水果 表面特性影响而变化，依水果类型不同需要调整。 1 4 2 漫反射光谱技术 漫反射是光投射到物体后，在物体表面或内部发生方向不确定的反射，应用漫反射 光进行的分析称为漫反射光谱法，是一种介于反射与透射之间的测量方式( 如图1 1 ( c ) 所示) 。其特点是由于接受的光谱信息全部反映水果内部组织的特性，因此大多数国内 外研究者均采用这种方式进行基础研究。 1 。4 3 透射光谱技术 透射光谱是指将待测样品置于光源与检测器之间，检测器所检测的光是透射光或与 样品分子相互作用后的光，承载了样品结构与组成信息( 如图1 1 ( b ) ) 。其特点是不受水 果表面特性的影响，接受的光谱信息反映了水果内部组织的信息，但光透射水果的数量 少，且需要较高能量的光源。 7 第一章前言 围卜1 近红外光谱反射装i ( a ) 、透射装置( b ) 、漫反射装置c o ) f i 9 1 - 1 t h ea p a p a r a t u s u s e d f o r m e a s u 血g ( a ) r e f l e c t a n c e ；o ) t r a m m i n a n c e ；( c ) i n t e r a c t a a c e 从以上3 种测量技术来看：3 种测量各有自己的特点和适用性，通过分析研究国内外 学者的研究成果，发现水果品质分析最常用的是漫反射光谱技术。其原因主要为：( 1 ) 规则反射光谱的信息中包括有光源没经过水果内部组织的直射光成分。( 2 ) 透射光谱透射 的光强度较小，获取水果内部组织信息少，且要求光源的照射强度高。透射光谱技术测 定的灵敏度低于漫反射光谱技术，但其更适于在近红外光谱中具强吸收的成分的测定。 1 5 近红外光谱分析技术的特点、存在的问题及难点 1 5 1 近红外光谱分析技术的特点 近红外光谱技术几乎可以用于所有与含氢基团有关的样品的化学和物理性质的分 析，可以广泛的应用于定性分析和定量分析领域，它作为近年来发展起来的一种高新分 析技术具有如下特点( 徐广通等，2 0 0 0 ：费坚等，2 0 0 5 ) ： ( 1 ) 样品一般不需要预处理近红外光谱区的信息是分子振动频率的合频和倍频，很 多物质在近红外区域的吸收系数小，样品可以不经过任何处理( 如溶解、消化、萃取等) 直接被近红外光穿透，取得深层样品的物质信息，使分析过程变得简单。 ( 2 ) 可以利用漫反射技术近红外区内光的散色效应大，且穿透深度大，使得近红外 光谱技术可以用漫反射技术对样品进行直接测定。 ( 3 ) 分析速度快近红外光谱的信息必须由计算机进行数据处理及统计分析，一般一 个样品取得光谱数据后可以立刻得到定性或定量分析结果，整个过程可以在不到2 m i n 内完成，有的甚至可以在几秒中内完成。 ( 4 ) 可以用于样品的定性，也可以得到精度很高的定量结果采用多元校正方法及一 组已知的同类样品所建的定量模型，可以快速得到相对误差小于0 5 的测定结果。 ( 5 ) 属绿色分析技术近红外光谱分析中只是取得样品的光谱信号，因此不需要其他 8 沈阳农业大学硕士学位论文 试剂，因此测试过程不会污染环境。此外，近红外光不会对待测样品产生破坏和污染， 更不会对人体产生危害。 ( 6 ) 不适于痕量分析及分散性样品的分析建立近红外光谱模型之前，要投入一定的 人力、物力和财力才能得到准确的校正模型。因此，对于经常的质量控制是经济且快速 的，但由于偶然做一两次的分析或分散性样品则不太适用。对于样品仅有几毫克或要分 析的组分在样品中的含量仅有i x l 旷，用近红外光谱分析是有困难的。 ( 7 ) 多组分同时测定通过依次全光谱扫描，即可获得样品中各种化学成分的光谱 信息，在由相应的数学模型的计算，就可得到样品多种化学成分的含量。 ( 8 ) 测试范围不断扩展。 ( 9 ) 能实现在线分析。 i 5 2 近红外光谱分析技术存在的问题 近红外光谱存在的问题有以下几点( 严衍禄等，2 0 0 0 ) ：( 1 ) 测试灵敏度相对较低， 被测组分含量一般应大于0 1 。( 2 ) 需要用标样进行校正对比，很多情况下仅是一种间接 分析技术。( 3 ) 每一种模型只能适应一定的时间和空间范围，因此需要不断对模型进行修 正和维护，用户的技术会影响模型的使用效果。( 4 ) 建模工作难度大，需要有经验的专业 人员和来源丰富的代表性的样品，并配备精确的化学分析手段。 1 5 3 近红外光谱分析技术的难点 近红外光谱区的吸收强度较弱、光谱的信噪比低：测定不经过预处理的样品易受样 品状态、测量条件等影响，造成的以系统误差为主的光谱不确定性：以及样品近红外光 谱的背景复杂、谱峰重叠等四个困难。这些困难的核心是样品近红外光谱中的有效信息 效率低。对复杂样品进行近红外分析是从复杂、重叠、变动的光谱中提取微弱信息，尤 如“沙里淘金”( 严衍禄等，2 0 0 0 ) 。 1 6 课题研究的目的和意义 我国的苹果资源非常丰富，各品种在品质上的差异相当明显。但目前水果的质量主 要靠e l 测和品尝方法进行，而内部组成成分则依靠破坏性检验方法，这将导致水果分析 难以实现快速，准确和无损化，在检测上也造成了样品的大量浪费。本课题选用国光苹 果为代表性样品，利用近红外分析仪对国光苹果的糖度、酸度进行分析，建立数学模型， 能够实现根据糖度和酸度的不同对国光苹果分级。评价苹果品质好坏的主要指标是糖、 酸的含量以及糖酸比。通过近红外仪器根据这些指标对苹果分级，使分级方式跳出了传 9 第一章前言 统条框，依据口味对苹果进行分选，给上市苹果贴上糖酸度标签，能够提高外观有缺陷 但风味良好的苹果的附加价值，满足了人们对酸、甜不同口味和不同品质的苹果要求， 真正做到以质论价。根据这些指标来划分苹果等级，选择最佳的食用和加工方式，有利 于合理利用苹果资源。近红外技术与传统的化学分析及其它光谱分析法相比，具有快速、 方便和无损伤的特点，经过检测的苹果可以重新流向市场，改变了传统检测的随机性和 对产品的不可逆的破坏性。利用近红外光谱分析技术可实现对加工中产品质量的在线 ( o n 1 i n e0 1 i n - l i n e ) 检测与控制，这可以带来显著的经济效益和社会效益。近红外分析技 术是2 1 世纪的检测技术，将得到更大的发展和应用。 沈阳农业大学硕士学位论文 第二章材料与方法 2 1 水果近红外光谱分析的基本原理 2 1 1n i r 光谱分析原理 n i r 作为一种分析手段，可以测定有机物以及部分无机物。这些物质分子中化学键 结合的各种基团( 如c = c ，n = n 0 = c ，o = e n = h ) 的伸缩、振动、弯曲等运动都有它固定 的振动频率。当分子受到近红外线照射时，被激发产生共振，同时光的能量一部分被吸 收，测量其吸收光，可以得到极为复杂的图谱，这种图谱表示被测物质的特征。不同物 质在近红外区域有丰富的吸收光谱，每种成分都有特定的吸收特征，这就为近红外光谱 定量分析提供了基础。但由于每一种物质有许多近红外吸收带，某一成分的吸收会与其 它成分的吸收发生重组，因此当测定某一复杂物质，如豆饼中的粗蛋白质时，在所选择 的近红外光谱区会受到水、纤维、油吸收的干扰。h e r s c h e l 在1 8 0 0 年发现n i r 光谱区，但 n i r 区的倍频和合频吸收弱、谱带复杂和重叠多，信息无法有效的分离和解析，限制了 其应用。随着光学、电子技术、计算机技术和化学计量学的发展。多元信息处理的理论 和技术得到了发展，可以解决n i r 谱区吸收和重叠的困难。 2 2 2 水果检测的光学特性 食品与农产品物料的光学特性是指物料对投射到其表面上的光产生反射、吸收、透 射、漫反射或受光照后激发出其他波长的光等的性质等。物料是由许多微小的内部中间 层组成的，不同的物料种类、组成不同，因而在光学特性方面的反映也不尽相同。 当光照射到物体上，通常发生三种情况：部分的光被反射，一些穿透物料，还有一 些会被物料内部吸收。当一束光射向物料时，大约只有4 的光由物料表面直接反射， 这个反射通常叫做“镜面反射”。剩下9 6 的光入射到物料表层，遇到内部网络结构而 变为四面八方散射的光。大部分散射光重新折射到物料表面，在入射点附近射出物料， 这种反射称之为“体反射”，也称做漫反射。小部分散射光较深地扩散到内部，一部分 被物料所吸收，一部分穿过果实。被吸收的多少与物料的性质、光的波长、传播路径长 度等因素有关。因此离开物料表面的光就由如下几种组成：直接反射光、体反射光、透 射光和发射光。如图2 1 所示。 当入射光五作用于物料上时分别产生如下种类的光。 体反射，。该反射是由物料内容物不均匀而产生的反射，也称漫反射，为体反射光 第二章材料与方法 能量。 镜面反射，晚该反射是由入射光、入射表面和反射定律所确定的方向上的反射光， 为镜面反射光能量。 吸收f 。该吸收是内部组织对光有选择的吸收，为吸收光能量。 透射，。该部分的光是入射光透过物料而出射的光，为透射光能量。 发射，f 。该部分的光指物料吸收光能量后又转化为特定的光能量而发射出来，主要 是延迟发光和荧光发光，为发射光能量。 裳孵乏t i 旷一t a l h t o - b z # 圈2 一，光与水果的相互作用 f i g2 - 1t h ei n t e r a c t i o nb e t w e e nt i g h ta n df r u i t 根据能量守恒和转化定律 i o = + 厶十，。+ j ，+ ， ( 公式2 1 ) 常用光密度o d o n = l g ( 1 。t ，) 】来表示入射光能与透射光能的比值的大小。物料的 光透过度越低，则光密度越高。对于某种物料，一束平行的入射光投射到物料上产生的 反射光、透射光、吸收光和发射光的频谱分布和强弱与物瓣种类和结构等性质有密切关 系，具有强烈的选择性，利用这一原理可用来识别物质。 2 2 试验材料 2 2 1 试验样品 试验样品为大连某果园在采摘期采摘的国光苹果，采后直接运到实验室，一部分立 即用于试验，其余放入o o 的冷库中贮藏。依据试验的研究将样品分为三组，第一组样 品为购迸后立即用于试验的苹果，样品数为1 5 0 个：第二组样品为放入0 c 的冷库中贮 沈阳农业大学硕士学位论文 藏的苹果，在贮藏1 4 、2 1 、2 8 和3 5 天各取出3 0 个苹果，共计1 2 0 个；第三组样品为 贮藏4 5 天的苹果，样品数为1 5 0 个。以上样品集均为的随机挑选的苹果，颜色、大小 都有很大差异。 2 2 2 主要试剂 蔗糖分析纯沈阳市东兴试剂厂 酚酞分析纯沈阳化学试剂厂 氢氧化钠分析纯天津市科密欧化学试剂研发中心 邻苯二甲酸氢钾分析纯天津市科密欧化学试剂研发中心 乙酸锌分析纯沈阳市新华试剂厂 甲基红指示剂天津市大茂化学试剂厂 冰乙酸分析纯沈阳沈一精密化学品有限公司 硫酸铜分析纯沈阳沈一精密化学品有限公司 氢氧化钠分析纯天津市科密欧化学试剂开发中心 酒石酸钾钠分析纯天津市科密欧化学试剂开发中心 盐酸分析纯沈阳化学试剂厂 次甲基兰生物染色剂天津市大茂化学试剂厂 2 2 3 仪器设备 w a y 阿贝折射仪上海精密科学仪器有限公司 p h 计 北京赛多利斯仪器系统有限公司 万分之一分析天平北京赛多利斯仪器系统有限公司 ( ) 1 5 0 m m 镀铬游标卡尺沈阳量具刃具厂 p u x c s p e c t 近红外光谱分析仪日本杂贺技术研究所 a l c 电子天平北京赛多利斯仪器系统有限公司 软件：u n s c r a m b l e r6 1 2 2 4p u r e s p e c t 近红外检测装置 p u r c s p c c t 近红外检测装置是由日本杂贺技术研究所提供的近红外透射检测仪。仪器 主要由操作台，光谱仪等组成( 如图2 2 ) 。试验时灯打开，操作台转动，将苹果放入 橡胶碗中并随操作台一同转动，当苹果转到灯的下方时，透过苹果的光就通过下方的光 纤探头被检测器检测( 透光量主要是由灯光的强度、转台的转速和曝光时间决定的) 。 第二章材料与方法 橡胶碗底部有橡胶垫圈，主要是起支撑苹果和防止透光的作用。 台 圉2 - 2p u r e s 即c t 近红外撞测装置 f i g2 - 2p u r e s p e c td e t e c t i n ga p p a r a t u so ft h en e a ri n f r a r e dt r a m m i t t a n c es p e c t r o s c o p y 2 ，3 试验方法 2 3 1 近红外光谱的采集 在波长范围6 4 3 9 5 5 n m 内采集光谱，以6 4 3 2 6 n m 为起点，采点间隔为1 2 9 n m ，进行 全光谱采集。将样品集中的苹果按照1 吨( n 为样品数) 的顺序依次编号，试验时按照编 号的顺序，依次将苹果按照果轴平行于操作台的位置放入操作台上的橡胶碗中，当苹果 随橡胶碗旋转一周后将苹果取出，然后将苹果以果轴为中心顺时针转过1 2 0 。后放入橡胶 碗中测量第二次光谱，将苹果从橡胶碗中取出后再将苹果以果轴为中心顺时针转过1 2 0 0 后放入橡胶碗中测得第三次光谱，编号1 的苹果在不同位置测量三次光谱后，按次序将 编号为2 的苹果放入橡胶碗中，按照编号1 的苹果方法测量三次光谱，以后依此类推，共 采集n 个苹果的光谱。由于样品数量较多，近红外仪需连续采集光谱，为了保证光谱的 质量，采集光谱时可以分组进行。贮藏的苹果取出后恢复到室温再采集光谱。 2 3 2 定量参数的测定 可溶性固形物的测定方法：用折射仪测量，将苹果挤压破碎取得苹果汁，将苹果汁 8 0 ( 2 水浴，取苹果汁1 - 2 滴，滴在棱镜面的中央，迅速关上辅助棱镜，朝向光源明亮处， 使视野出现清晰的明暗分界线，读出相应的数据，每个样品测量两次求出平均值。 总酸度的测定方法：采用直接滴定法测定。( 大连轻工业学院等，2 0 0 2 ) 总糖度的测定方法：采用直接滴定法测定。( 大连轻工业学院等，2 0 0 2 ) 有效酸度的测定方法：用p h 计测量。 质量的测量：将苹果放在天平上读取苹果的质量。 直径的测量：用游标卡尺测量苹果最大截面的最大直径和最小直径，求出平均值。 1 4 沈阳农业大学硕士学位论文 2 3 3 近红外光谱数据处理方法 2 3 3 1 光谱的预处理 近红外光谱分析预处理包括三方面的内容：一是剔除异常样品，所谓异常样品是指 化学标准值或光谱数据存在较大误差的样品；二是消除光谱噪声和其他图谱不规则因素 的影响如消除随机噪声、样品背景干扰、光程变化、测样器件引起光谱差异等因素对校 正结果产生的影响：三是优化光谱范围，净化谱图信息，即对反映样品信息突出的光谱 区域进行挑选，挑选出最有效的光谱区域，提高运算效率。 平滑处理是光谱常用的预处理方法之一。常用的平滑方法有s a v i t z k 与g o l a y 提出的 多项式平滑方法，该方法给予最小二乘法原理，能够保留分析信号中有用信息，消除随 机噪声。但较大的平滑点数可以使信噪比提高，但同时也会导致信号的失真。所以，在 选择平滑处理时，需要结合实际的情况。 对光谱进行一阶微分或二阶微分处理也是常用的数据处理方法。农副产品中的近红 外光谱区域都有基线漂移，基线漂移是影响图谱质量的主要因素。该方法的主要目的是 扣除仪器背景或漂移对信号的影响。 2 3 3 2p l s 偏最小二乘回归分析法 近红外光谱宽，信号强度弱，不明确且严重重叠，需要用多元统计方法建立数学模 型才能用于样品分析。偏最小二乘法是常用的建立线性模型的方法。 偏最小二乘回归主要用于建立多因变量与多自变量的统计关系。在回归分析中，当 自变量与因变量个数都很多，且在自变量之间以及因变量之间都存在严重的多重共线性 时，如果采用一般的多元线性回归方法，其分析结果的可靠性极低，而采用偏最j 、- - 乘 回归分析的建模方法，可以很好地解决这个问题。 偏最小二乘法的基本过程可描述为；首先对训练及样品的近红外光谱数据矩阵聊 样品的待测化学组成、质量指标数据矩阵y 矩阵进行主成分分解，即： x = t p 7 + e ，( 公式2 2 ) y = u q + b ( 公式2 3 ) 霸目盼别为骈日y 矩阵的得分矩阵，代表除去大部分噪声后的近红外光谱数据矩阵 和化学组成，质量指标矩阵的信息。p 和q 分别为j 珂铂y 矩阵的载荷( 即主成分) 矩阵， 点i 和e y 分别为用p l s 模型拟合衙1 ，时所引起的误差。 u 第二章材料与方法 p l s 第二步，将z 和驴怍线性回归。 蹄啊以由以下回归进行关联： u = t p( 公式2 4 ) 对z 进行旋转变换，使t a p 可以描述旋阵，也可以描述y 矩阵，具体的实现方法一般 是在迭代过程中交