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高光譜技術(shù)賦能獼猴桃品質(zhì):從外到內(nèi)的系統(tǒng)檢測(cè)

發(fā)布者: 發(fā)布時(shí)間:2025-03-04

獼猴桃品質(zhì)檢測(cè)的重要性

獼猴桃因其營(yíng)養(yǎng)價(jià)值高、風(fēng)味獨(dú)特,被譽(yù)為“水果之王”,廣受消費(fèi)者喜愛(ài)。然而,在獼猴桃種植、采摘、儲(chǔ)存和銷售的各個(gè)環(huán)節(jié)中,其品質(zhì)始終是關(guān)鍵問(wèn)題。
隨著農(nóng)業(yè)向智能化和高效化方向發(fā)展,傳統(tǒng)的人工檢測(cè)手段已難以滿足大規(guī)模種植的需求。無(wú)損檢測(cè)技術(shù)的引入,不僅能提升工作效率,還為大數(shù)據(jù)分析、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和全產(chǎn)業(yè)鏈質(zhì)量管理提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

獼猴桃品質(zhì)檢測(cè)方法

傳統(tǒng)的獼猴桃果實(shí)品質(zhì)檢測(cè)方法主要是化學(xué)分析方法、質(zhì)構(gòu)剖面分析、穿刺等測(cè)試方法,這些有損檢測(cè)方法在實(shí)際應(yīng)用中存在成本高、破壞性強(qiáng)等局限性。為滿足快速、無(wú)損的果品品質(zhì)監(jiān)測(cè)需求,核磁共振、光譜分析和電子鼻等技術(shù),已被廣泛研究并應(yīng)用于檢測(cè)水果的內(nèi)部品質(zhì)。其中,高光譜成像技術(shù)作為新興的光學(xué)檢測(cè)方法,可同時(shí)獲取待測(cè)對(duì)象的內(nèi)外部品質(zhì)信息,即二維空間和一維光譜信息。二維空間信息用于直接提取待測(cè)對(duì)象的外部品質(zhì)特征(如大小、形狀);將一維光譜信息與對(duì)象特定成分及含量等特征進(jìn)行耦合分析,可以實(shí)現(xiàn)果品內(nèi)部品質(zhì)預(yù)測(cè)評(píng)估。
高光譜成像技術(shù)通過(guò)在多個(gè)連續(xù)的光譜波段(通常覆蓋可見(jiàn)光到近紅外范圍)采集物體的反射或透射信息,能夠提供比傳統(tǒng)圖像更豐富的細(xì)節(jié)。這項(xiàng)技術(shù)通過(guò)記錄每個(gè)像素的光譜信息,能夠精確反映物體的物理和化學(xué)特性。獼猴桃品質(zhì)檢測(cè)中,高光譜成像可用于無(wú)損評(píng)估其外觀、內(nèi)部結(jié)構(gòu)、糖度、硬度、成熟度等多種特征,通過(guò)分析不同波段的光譜信息,幫助檢測(cè)瑕疵、腐爛以及預(yù)測(cè)質(zhì)量指標(biāo),廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)產(chǎn)品的質(zhì)量控制和智能化檢測(cè)。因此,國(guó)內(nèi)外學(xué)者已逐漸將高光譜技術(shù)用于高效、無(wú)損的獼猴桃品質(zhì)監(jiān)測(cè)與分級(jí)研究中。

高光譜成像技術(shù)在獼猴桃內(nèi)部品質(zhì)檢測(cè)中的應(yīng)用

獼猴桃作為后熟水果之一,在實(shí)際采收時(shí)通常在未成熟時(shí)采摘,以延長(zhǎng)其貯藏時(shí)間。如果過(guò)早采摘,獼猴桃會(huì)保持果肉的硬度,從而影響口感。采收太晚會(huì)導(dǎo)致獼猴桃過(guò)熟,難以儲(chǔ)存??扇苄怨绦挝锖浚⊿SC)、硬度和顏色(L*、a*和B*)是評(píng)價(jià)獼猴桃品質(zhì)和成熟度的重要參數(shù)。因此,無(wú)損檢測(cè)獼猴桃在不同的成熟期的SSC,硬度和顏色,可用于確定適當(dāng)?shù)牟墒諘r(shí)間和采后質(zhì)量分級(jí)。在以往的研究中,Meng et al. (2024)利用高光譜成像技術(shù)和化學(xué)計(jì)量學(xué)方法,建立了獼猴桃不同成熟期理化指標(biāo)(SSC、硬度、L*、a*和B*)的快速檢測(cè)模型,并采用偽彩色技術(shù)對(duì)獼猴桃不同成熟期的理化指標(biāo)分布進(jìn)行可視化,使檢測(cè)結(jié)果更加直觀(圖1)。Zhu et al. (2017) 也利用高光譜成像技術(shù)研究了結(jié)合變量選擇方法和校正模型預(yù)測(cè)了獼猴桃硬度,可溶性固形物含量(SSC)和pH值,并開(kāi)發(fā)了圖像處理算法,以在每個(gè)像素中傳遞預(yù)測(cè)模型,從而生成可視化硬度和SSC的空間分布的預(yù)測(cè)(圖2)。 
圖1.獼猴桃理化指標(biāo)可視化圖
圖2.原始RGB圖像(a)和獼猴桃中SSC(B)和硬度(c)的分布圖(測(cè)量值在圖的底部)。
由于獼猴桃采摘后的儲(chǔ)存時(shí)間短,需要冷藏以延長(zhǎng)其成熟和軟化時(shí)間。為探究貯藏環(huán)境對(duì)獼猴桃品質(zhì)的影響,Zhao et al. (2023) 采用高光譜成像(HSI)技術(shù)研究了獼猴桃在近紅外(NIR)區(qū)域不同貯藏條件下的獼猴桃品質(zhì)變化。他們提出了一種基于深度學(xué)習(xí)方法對(duì)在不同溫度(低溫和室溫)下儲(chǔ)存的獼猴桃進(jìn)行不同時(shí)間(0、2、4 和 6 天)的分類。此外,為了進(jìn)一步研究低溫環(huán)境下貯藏時(shí)間對(duì)獼猴桃的影響,采用深度學(xué)習(xí)方法建立高光譜深度特征與獼猴桃之間的關(guān)聯(lián),并對(duì)獼猴桃的貯藏時(shí)間進(jìn)行分類。分類圖可以直觀地顯示了新鮮水果和低溫貯藏水果之間的差異(圖3)。
圖3. 獼猴桃的偽彩色圖像(a)及不同低溫儲(chǔ)存時(shí)間的品質(zhì)預(yù)測(cè)圖(b)
Zou et al. (2024)對(duì)紅心獼猴桃在開(kāi)花、結(jié)果、成熟和采收過(guò)程進(jìn)行了研究,提出了一種將熒光高光譜成像(FHSI)技術(shù)與化學(xué)計(jì)量學(xué)相結(jié)合的獼猴桃品質(zhì)屬性評(píng)價(jià)和成熟度識(shí)別的無(wú)損方法(圖4)。該研究發(fā)現(xiàn)隨著獼猴桃成熟,F(xiàn)HSI技術(shù)捕獲的獼猴桃熒光強(qiáng)度逐漸減弱。在獼猴桃品質(zhì)屬性(DMC、硬度和SSC)的預(yù)測(cè)中,熒光高光譜技術(shù)結(jié)合PLSR模型準(zhǔn)確預(yù)測(cè)了獼猴桃的內(nèi)在品質(zhì)特征。在使用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行獼猴桃成熟度(未熟、成熟和過(guò)熟)的三分類中,深度學(xué)習(xí)相對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)模型具有一定的優(yōu)勢(shì)。
圖4. FHSI技術(shù)與化學(xué)計(jì)量學(xué)相結(jié)合的獼猴桃品質(zhì)和成熟度檢測(cè)流程
Ma et al. (2021)利用推掃式近紅外高光譜成像相機(jī)和樣品旋轉(zhuǎn)階段相結(jié)合的方法采集了獼猴桃全表面的高光譜數(shù)據(jù),這項(xiàng)工作提供了一種非破壞性和快速的方法來(lái)可視化獼猴桃的SSC和pH值(圖5)。結(jié)果表明獼猴桃SSC和pH的360°映射結(jié)果超過(guò)了這一領(lǐng)域的早期工作,它們?cè)诿總€(gè)完整的樣品中顯示出不同的空間分布。研究結(jié)果表明,對(duì)象旋轉(zhuǎn)高光譜成像方法是有前途的非破壞性預(yù)測(cè)映射的獼猴桃或其他圓柱形樣品中的SSC和pH值。
圖5. 獼猴桃全表面品質(zhì)可視化圖像

高光譜成像技術(shù)在獼猴桃外部品質(zhì)檢測(cè)中的應(yīng)用

獼猴桃形狀特征是獼猴桃在產(chǎn)后分級(jí)處理過(guò)程的一項(xiàng)重要指標(biāo),不僅影響果實(shí)外觀,也決定果實(shí)等級(jí)高低的劃分。傳統(tǒng)的形狀分級(jí)方法大多采用人工分級(jí),存在耗時(shí)長(zhǎng)、效率低、重復(fù)性差且易受人為主觀影響等問(wèn)題。針對(duì)傳統(tǒng)獼猴桃形狀分級(jí)存在的問(wèn)題,黎靜 et al. (2020)利用高光譜成像建立了獼猴桃正常果和畸形果的分類檢測(cè)方法。該研究以“金魁”獼猴桃為研究對(duì)象,采獼猴桃畸形果和正常果的分類由多位專業(yè)果形分析人員綜合評(píng)定,得到正常果和畸形果(圖6)。利用可見(jiàn)-近紅外高光譜成像系統(tǒng)采集獼猴桃樣本的光譜數(shù)據(jù),并采用主成分分析法對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行降維得到了特征波長(zhǎng)的融合光譜圖像。然后計(jì)算了獼猴桃區(qū)域的形狀特征參數(shù),結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)方法實(shí)現(xiàn)了正常果與畸形果的識(shí)別。
圖6. (a):正常果;(b)-(d):畸形果

高光譜成像技術(shù)在獼猴桃貨架期檢測(cè)中的應(yīng)用

貨架期是影響果蔬品質(zhì)和供應(yīng)安全的重要因素,快速準(zhǔn)確預(yù)測(cè)果蔬貨架期已成為消費(fèi)者、生產(chǎn)者和管理者共同關(guān)注的問(wèn)題。獼猴桃屬于呼吸躍變型果實(shí),采后成熟、衰老迅速,極易軟化腐爛變質(zhì),貨架壽命非常有限。但由于獼猴桃表面顏色變化不明顯,人們僅憑感官難以準(zhǔn)確判斷獼猴桃的貨架期和質(zhì)量等級(jí)。邵園園 et al. (2020) 近紅外高光譜成像技術(shù)獲取冷藏、室溫條件下不同保鮮時(shí)間的獼猴桃高光譜信息,結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法,對(duì)獼猴桃貨架期進(jìn)行快速預(yù)測(cè)和判別。對(duì)獼猴桃切片圖像進(jìn)行PCA分析,圖7為4℃和(18±2)℃的獼猴桃切片PC1-PC7圖像。由圖中可以看出,PC2圖像反映獼猴桃切片信息最 明顯,4℃和(18±2)℃的獼猴桃切片PC2圖像在各貨架期均呈現(xiàn)出不同程度的內(nèi)部變化。從所得切片信息也進(jìn)一步驗(yàn)證了高光譜成像技術(shù)是實(shí)現(xiàn)獼猴桃貨架期預(yù)測(cè)的可靠工具。
圖7. 獼猴桃切片圖像主成分分析

高光譜成像技術(shù)在獼猴桃其它檢測(cè)中的應(yīng)用

1.1 獼猴桃隱性損傷方面
獼猴桃在采收、運(yùn)輸和儲(chǔ)存過(guò)程中,果肉常因碰撞或擠壓而碰傷。然而,獼猴桃身上的傷痕肉眼極難識(shí)別,被稱為隱性損傷。Bu et al. (2024)利用高光譜成像(HSI)與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的方法檢測(cè)了獼猴桃中隱性損傷(圖8)。該研究使用主成分分析 (PCA) 選擇對(duì)獼猴桃隱藏?fù)p傷敏感的光譜范圍 (924–1277 nm) 和特征波長(zhǎng)(928.19、1051.03和1190.47 nm)。隨后,根據(jù)獼猴桃特征波長(zhǎng)圖像生成三通道圖像、灰度圖像和偽彩色圖像,并用于開(kāi)發(fā)檢測(cè)獼猴桃隱藏的瘀傷區(qū)域的 深度學(xué)習(xí)模型。研究結(jié)果表明,深度學(xué)習(xí)模型HSI技術(shù)結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型可以有效檢測(cè)獼猴桃中的隱藏碰傷。
圖8. 獼猴桃瘀傷區(qū)域識(shí)別流程
1.2 獼猴桃灰霉病方面
獼猴桃在貯藏過(guò)程中容易受到真菌病害的影響,這可能導(dǎo)致大量的獼猴桃貯藏?fù)p失。其中灰葡萄孢真菌也是一種最普遍的病菌,導(dǎo)致獼猴桃采后腐爛。獼猴桃中超過(guò)20%的腐敗是由于灰霉菌引起的灰霉病。如果沒(méi)有適當(dāng)?shù)目刂?,這種腐爛可以使大約三分之一的水果變質(zhì)。因此,獼猴桃灰霉病菌感染的早期診斷至關(guān)重要,以便采取適當(dāng)措施防止嚴(yán)重的作物退化和經(jīng)濟(jì)損失。Haghbin et al. (2023) 以海沃德獼猴桃為試驗(yàn)材料,研究了高光譜成像技術(shù)和化學(xué)計(jì)量學(xué)方法在獼猴桃采后灰霉病菌感染早期檢測(cè)中的應(yīng)用(圖9)。該研究的結(jié)果證明了高光譜成像和化學(xué)計(jì)量學(xué)方法在檢測(cè)獼猴桃灰霉病菌感染以及監(jiān)測(cè)獼猴桃因感染而發(fā)生的理化屬性變化方面具有巨大的應(yīng)用潛力。
圖9 健康獼猴桃和染病獼猴桃在450 ~ 900 nm范圍內(nèi)光譜反射率
1.3 獼猴桃軟腐病方面
隨著獼猴桃產(chǎn)量的不斷增加 ,各種獼猴桃病害也不斷涌現(xiàn),其中以獼猴桃軟腐?。ㄒ环N真菌性腐爛病)造成的采后損失最為嚴(yán)重。早期發(fā)現(xiàn)軟腐病對(duì)于獼猴桃種植者、銷售商和研究人員來(lái)說(shuō)非常重要;也有助于區(qū)分健康果實(shí)和患病果實(shí)(圖10),并防止健康果實(shí)感染造成的采后損失。Guo et al. (2024)利用高光譜圖像和深度學(xué)習(xí)方法(雙分支選擇性注意膠囊網(wǎng)絡(luò))實(shí)現(xiàn)了健康獼猴桃和軟腐病獼猴桃的分類。與現(xiàn)有方法相比,該方法(圖11)在獼猴桃軟腐病數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出最好的分類性。研究結(jié)果表明,使用高光譜成像技術(shù)可以識(shí)別潛在的軟腐病獼猴桃。
圖10. 健康獼猴桃及軟腐病獼猴桃的圖像
圖11. 深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
高宏盛 et al. (2024)為此也利用高光譜成像技術(shù)(470~900 nm)對(duì)軟腐病的早期分類檢測(cè)展開(kāi)研究。該研究以湖北省武漢市“云海一號(hào)”獼猴桃為研究對(duì)象,通過(guò)對(duì)健康獼猴桃及感染軟腐病的不同時(shí)期獼猴桃進(jìn)行高光譜圖像采集,提出了一種特征波段圖像融合的獼猴桃軟腐病早期分類檢測(cè)方法(圖11)。該研究使用高光譜成像技術(shù)能夠在獼猴桃感染軟腐?。场矗鋾r(shí)將染病果與健康果成功區(qū)分,實(shí)現(xiàn)了獼猴桃軟腐病的早期無(wú)損檢測(cè),為獼猴桃的銷售分級(jí)提供了一定的指導(dǎo)意義。
圖12. 總體試驗(yàn)流程
1.4 獼猴桃冷害方面
獼猴桃是典型的呼吸躍變型果實(shí),采后不耐儲(chǔ),在常溫下貯藏成熟和衰老很快,而且極易腐爛,因此,低溫是延長(zhǎng)獼猴桃貯藏期的有效方法。但獼猴桃屬于冷敏性水果,長(zhǎng)時(shí)間低溫條件極易導(dǎo)致果實(shí)發(fā)生冷害,并且冷害癥狀先從組織內(nèi)部開(kāi)始,只有在轉(zhuǎn)移到常溫銷售條件下才會(huì)急劇表現(xiàn)出來(lái),此時(shí)的損失已無(wú)法挽回。戈永慧 et al. (2022)建立了基于高光譜成像技術(shù)檢測(cè)獼猴桃冷害的方法,實(shí)現(xiàn)了獼猴桃冷害的無(wú)損甄別。不同冷害等級(jí)的‘紅陽(yáng)’獼猴桃的皮下果肉組織的冷害癥狀如圖12所示,‘紅陽(yáng)’獼猴桃冷害癥狀主要表現(xiàn)為皮下組織木質(zhì)化和褐變、果實(shí)內(nèi)部呈水浸狀,皮下組織木質(zhì)化和褐變的面積隨著冷害程度的加劇逐漸增大,獼猴桃內(nèi)部水浸化呈由內(nèi)向外擴(kuò)散的趨勢(shì)。采集圖像后削皮進(jìn)行獼猴桃冷害等級(jí)的判別,通過(guò)觀察皮下果肉木質(zhì)化、水浸狀、褐變等冷害癥狀的面積,
結(jié)合獼猴桃出庫(kù)后的商業(yè)價(jià)值,將冷害分為4個(gè)等級(jí),判別標(biāo)準(zhǔn)如下:0級(jí)為正常(未發(fā)生冷害);1級(jí)為極輕(0<可見(jiàn)病癥≤1/4),不影響果實(shí)銷售,仍具有商業(yè)價(jià)值;2級(jí)為較輕(1/4<可見(jiàn)病癥≤1/2),失去部分商業(yè)價(jià)值,影響果實(shí)銷售;3級(jí)為嚴(yán)重(1/2≤可見(jiàn)病癥),不可食用,徹底失去商業(yè)價(jià)值。
圖13. 不同冷害等級(jí)的‘紅陽(yáng)’獼猴桃的皮下果肉組織的冷害癥狀
如圖13所示:在400~1000 nm、1000~2000 nm波長(zhǎng)下,不同冷害程度獼猴桃的平均光譜的總體趨勢(shì)是相似的,正常樣品的相對(duì)反射率高于冷害樣品,冷害等級(jí)越高,相對(duì)反射率越低,這可能是由于冷害過(guò)程中獼猴桃果實(shí)中的成分發(fā)生了變化,樣本的組織塌陷、色素受損造成光反射減少,從而導(dǎo)致相對(duì)反射率隨冷害程度加劇而降低。 
圖14. 不同冷害程度的獼猴桃反射光譜信息

總結(jié)與展望

高光譜成像技術(shù)作為一種融合光譜信息和圖像信息的先進(jìn)檢測(cè)手段,在獼猴桃品質(zhì)檢測(cè)中展現(xiàn)出了巨大的潛力。通過(guò)無(wú)損檢測(cè)的方式,它實(shí)現(xiàn)了從獼猴桃內(nèi)部品質(zhì)(如可溶性固形物含量、硬度、顏色)到外部特征(如形狀、畸形等)的全面評(píng)估,為獼猴桃采摘時(shí)機(jī)、分級(jí)、貯藏以及貨架期預(yù)測(cè)提供了科學(xué)依據(jù)。在隱性損傷、病害識(shí)別以及冷害評(píng)估方面,高光譜成像結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用,不僅提升了檢測(cè)的準(zhǔn)確性,還極大地推動(dòng)了果蔬品質(zhì)檢測(cè)的智能化發(fā)展。然而,盡管取得了豐碩成果,仍存在著數(shù)據(jù)處理復(fù)雜、設(shè)備成本高以及現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用難等挑戰(zhàn)。
未來(lái)的主要發(fā)展方向有以下幾個(gè)方面:(1)便攜化與低成本化設(shè)備研發(fā):通過(guò)集成優(yōu)化硬件設(shè)計(jì),研制出高效、輕便且經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的高光譜成像設(shè)備,使其適用于田間和市場(chǎng)現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè);(2)智能算法的深入應(yīng)用:結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)技術(shù),優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)與算法參數(shù),提高檢測(cè)的實(shí)時(shí)性與準(zhǔn)確性,開(kāi)發(fā)一體化的智能檢測(cè)系統(tǒng)。(3)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合:探索將高光譜數(shù)據(jù)與其他無(wú)損檢測(cè)技術(shù)(如熒光成像、近紅外光譜、熱成像)相結(jié)合,進(jìn)一步提升檢測(cè)的全面性和可靠性。

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