張 嬙，潘磊慶，屠 康,*

（1.南京農(nóng)業(yè)大學(xué)食品科技學(xué)院，江蘇 南京 210095；2.上海市食品藥品監(jiān)督管理局崇明分局，上海 202150）

利用半透射高光譜圖像檢測‘霞暉5號’水蜜桃冷害

張 嬙1,2，潘磊慶1，屠 康1,*

（1.南京農(nóng)業(yè)大學(xué)食品科技學(xué)院，江蘇 南京 210095；2.上海市食品藥品監(jiān)督管理局崇明分局，上海 202150）

研究應(yīng)用半透射高光譜圖像技術(shù)檢測‘霞暉5號’水蜜桃冷害的方法。通過分析桃果實貯藏期間感官得分、褐變指數(shù)、硬度、出汁率的變化，經(jīng)各指標(biāo)間的相關(guān)性分析結(jié)果，將‘霞暉5號’水蜜桃的冷害進程分為0～3 級。進而對冷害桃果實400～1 000 nm波段的半透射高光譜圖像進行采集，應(yīng)用獨立主成分分析（independent component analysis，ICA）方法和權(quán)重系數(shù)法優(yōu)選出冷害的特征波長，半透射條件下波長為640、745 nm和811 nm同時得到了桃果實不同冷害階段的半透射高光譜圖像特征，并且冷害發(fā)生水蜜桃的ICA圖像中具有黑色斑點部位。最終通過提取特征波長處的光譜平均值作為Fisher判別方法建模的特征集，建立了判別‘霞暉5號’水蜜桃不用冷害等級的模型并進行驗證，驗證組的總體正確率為91.0%。結(jié)果表明，半透射高光譜圖像技術(shù)可以正確判別桃果實各階段冷害。

高光譜圖像；半透射；水蜜桃；冷害；檢測

桃屬于呼吸躍變型果實，其收獲季節(jié)正值夏季高溫多雨，因此極易造成腐爛、軟化等損失。為了延緩果實的后熟和腐爛等帶來的損失，通常需要低溫貯藏，但桃果實為冷敏性果實，2.2～7.6 ℃是其冷害發(fā)生的最敏感溫度帶，較多研究[1]表明，5 ℃條件下桃果實最易發(fā)生冷害。另外，現(xiàn)也有一定數(shù)量研究表明桃果實在先前認為的最適貯藏溫度0 ℃條件下同樣會發(fā)生冷害[2-4]。冷害后果實出現(xiàn)不良狀況，包括果肉褐變、木質(zhì)化或絮敗、果面顏色黯淡、出汁率下降、出庫后不能正常后熟軟化等，嚴(yán)重降低其商品價值[5]。這一現(xiàn)象的致命弱點在于，冷害表現(xiàn)的滯后性，即在低溫條件下雖然已經(jīng)造成冷害，只有當(dāng)?shù)竭_貨架條件后才緩慢地表現(xiàn)出以上癥狀，此時的損失已無法挽回。因此，利用有效的方法監(jiān)測冷害的發(fā)生、剔除冷害果，并能夠確定及時的出庫時間，將具有重要的意義。

目前，對于桃果實冷害甄別的無損檢測研究較少，涉及的無損檢測技術(shù)包括光譜技術(shù)[6]、電子鼻技術(shù)[7]、葉綠素?zé)晒饧夹g(shù)[8]等，且檢測多是針對桃果實冷害嚴(yán)重時的判別，對冷害發(fā)生初期的檢測較少。另外，以上檢測方法多是單一的檢測方法，不能實現(xiàn)兩種信號的同時響應(yīng)。高光譜成像技術(shù)實現(xiàn)了光譜信息和圖像信息兩種信號的融合，在利用可視化圖像信息的同時能夠利用光譜信息，對農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)部、外部品質(zhì)同時檢測，該技術(shù)廣泛應(yīng)用于肉類、果蔬類、蛋品等農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)外部品質(zhì)的檢測研究[9-12]。Lu Renfu等[13]利用高光譜技術(shù)對桃果實硬度進行預(yù)測，選擇出677 nm作為其預(yù)測的特征波長，具有較好的效果；Elmasry等[14]研究了高光譜圖像技術(shù)對紅富士蘋果冷害的判別，得到717、751、875、960、980 nm 5 個特征波長，判別準(zhǔn)確率為98.4%。陳思[15]研究了應(yīng)用高光譜技術(shù)對水蜜桃表面缺陷的檢測，包括褐腐病和瘡痂病的檢測。但應(yīng)用高光譜技術(shù)對桃果實冷害情況甄別的研究鮮見報道。由于桃果實具有一定的厚度，加之褐變等劣變從內(nèi)部開始，不易被識別，而高光譜技術(shù)具有一定的透過性，冷害果實的特征可以由特定波長處的光譜值反映，同時結(jié)合圖像分析的手段，有望實現(xiàn)對冷害桃果實甄別。

本實驗通過檢測‘霞暉5號’桃果實在0、5 ℃條件下不同貯藏時期感官得分、褐變指數(shù)、硬度、出汁率的變化，依據(jù)感官得分與各指標(biāo)的相關(guān)性分析結(jié)果，對桃果實不同冷害階段進行科學(xué)分級，進而根據(jù)實驗所需構(gòu)建半透射高光譜采集系統(tǒng)，研究不同冷害階段桃果實半透射高光譜光譜值的變化，利用獨立主成分分析法（independent component analysis，ICA）、權(quán)重系數(shù)分析對高光譜圖像進行處理，提取桃果實冷害發(fā)生的特征波長及高光譜圖像特征，用Fisher判別方法建立判別桃果實不同冷害階段的預(yù)測模型，為實現(xiàn)高光譜圖像技術(shù)在線檢測桃果實冷害提供依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 材料

八成熟‘霞暉5號’水蜜桃，于2012年7月和2013年7月采于江蘇省農(nóng)業(yè)科學(xué)院，采后2 h內(nèi)運至實驗室，挑選色澤接近、無病蟲害、無機械傷的果實，攤開經(jīng)自然風(fēng)預(yù)冷2 h。

1.2 儀器與設(shè)備

TA.XT2i質(zhì)構(gòu)分析儀 英國Stable Micro Systems公司；BD-SPX生化培養(yǎng)箱 南京貝帝儀器有限公司；電子天平（精度0.01 g） 美國奧豪斯公司；GL-20G-II冷凍離心機 上海安亭公司；高光譜采集裝置 臺灣五鈴公司。

1.3 方法

1.3.1 實驗設(shè)計

將2012年7月采摘的‘霞暉5號’桃果實分別于0、5 ℃條件下冷藏，每周每組取出15 個冷藏的桃果實轉(zhuǎn)移至20 ℃、相對濕度約90%的貨架條件下放置3 d后進行半透射高光譜信息采集、感官評定，同時測定桃果實的褐變指數(shù)、硬度、出汁率，測定重復(fù)3 次，得到桃果實低溫貯藏期的冷害特性變化并進行冷害等級劃分。將2013年7月采摘的‘霞暉5號’桃果實于同樣條件下貯藏，用于半透射高光譜信息的采集，作為模型的驗證所需。

1.3.2 指標(biāo)測定

1.3.2.1 桃果實感官評定

感官評價體系的建立及體系中各指標(biāo)權(quán)重的確定是進行有效感官評定的前提。參照張海英等[16]的研究結(jié)果，結(jié)合蔡琰等[1]關(guān)于‘霞暉5號’桃果實冷害后品質(zhì)變化研究時使用的感官評價表，建立了本實驗的感官評價標(biāo)準(zhǔn)，如表1所示。

表 1 桃果實感官評價標(biāo)準(zhǔn)表Table 1 Criteria for sensory evaluation of peach

1.3.2.2 桃果實褐變指數(shù)的測定

參考馮磊[17]的方法，取15 個果實，將其沿縫合線縱切，將果實按照褐變面積大小分為4 級，依次為：0級，無褐變；1級，輕度褐變，褐變面積小于25%；2級，中度褐變，褐變面積為25%～50%之間；3級，重度褐變，褐變面積大于50%。按照式（1）計算褐變指數(shù)。

1.3.2.3 桃果實硬度的測定

于果實向陽面赤道中心位置和其正對面各取1 個測定點，共2 個，用TA-XT2i質(zhì)構(gòu)分析儀測定，進行全質(zhì)構(gòu)分析實驗。測定前用刀片將測定點處果皮削除1 cm2左右使果肉剛好露出。測定時使用P5專用探頭，探頭直徑為5 mm，測定參數(shù)為：預(yù)壓速率1.00 mm/s，下壓速率1.00 mm/s，壓后上行速率1.00 mm/s，2 次壓縮間停頓4 s，下壓距離10 mm，觸發(fā)力0.1 N[18]。以2 個點的平均值作為該果實的硬度。

1.3.2.4 桃果實出汁率的測定

參考馮磊等[19]的研究方法。將每個桃果實果肉切碎后分別稱取5 g（m1）置于放有脫脂棉的離心管中，在1 500 r/min離心10 min后取出脫脂棉，測定剩余果肉質(zhì)量（m2）。出汁率按式（2）計算：

1.3.2.5 半透射高光譜圖像采集系統(tǒng)構(gòu)建

圖 1 半透射高光譜圖像采集系統(tǒng)Fig.1 Hyperspectral half-transmittance imaging system

所構(gòu)建的半透射高光譜圖像采集系統(tǒng)如圖1所示，系統(tǒng)主要由高光譜采集系統(tǒng)、可控光源、樣本支架臺、傳送裝置、計算機和圖像采集軟件組成。其中高光譜采集系統(tǒng)由CCD攝像頭（Imperx，ICL-B1620，有效波段范圍400～1 000 nm，共440 個波段，光譜分辨率2.8 nm）、圖像光譜儀（Specim，ImSpector V10E）和焦距可變透鏡構(gòu)成。光源為150 W鹵素鎢燈，并由光纖傳輸?shù)? 個線光源中作用。傳送裝置為IRCP0076-ICOMB001電控平移臺。圖像采集軟件為Spectral Image。根據(jù)實驗需要，經(jīng)過調(diào)整攝像頭和線光源等的位置、角度，構(gòu)建了半透射高光譜采集裝置，具體光路傳輸方式如圖2所示。為了避免外界因素的干擾，整個裝置放置在密閉黑箱中。

圖 2 半透射系統(tǒng)光路示意圖Fig.2 Light path of hyperspectral half-transmittance imaging system

1.3.2.6 高光譜圖像采集及校正

采用半透射的照射方式采集水蜜桃的高光譜信息，照射參數(shù)為：光源強度105 W，采集曝光時間18 ms，傳送帶速率2.1 mm/s，圖片分辨率440×804 ppi。每個樣品采集除縫合線所屬面的其他3 面，以排除果?；蚣忸^帶來的影響。由于各個波段光源強度分布不均勻以及攝像頭中暗電流存在等因素會造成圖像中有一定的噪聲，需要將采集到的絕對圖像轉(zhuǎn)換為相對圖像，進行黑白校正[20]。將采集得到的絕對圖像I經(jīng)轉(zhuǎn)換得到相對圖像R[21]，見公式（3）：

式（3）中：R為由公式轉(zhuǎn)換得到的相對圖像；I為采集得到的絕對圖像；B為全黑標(biāo)定圖像；W為全白標(biāo)定圖像。

1.4 統(tǒng)計與分析

本研究的高光譜圖像數(shù)據(jù)采用ENVI 4.7（Research System Inc.，USA）軟件分析處理，建模分析使用SPSS 18.0軟件平臺。

2 結(jié)果與分析

2.1 桃果實冷害特性變化及冷害等級的確定

2.1.1 桃果實感官評分的變化

圖 3 0 ℃（A）和5 ℃（B）貯藏期桃果實感官評價結(jié)果Fig.3 Sensory scores of peach stored at 0 and 5 ℃

如圖3A所示，隨貯藏期的延長，桃果實感官評價體系中的各指標(biāo)得分均呈下降趨勢，其中未經(jīng)低溫冷藏的桃果實感官評分最高，于0 ℃貯藏1周、貨架3 d后的果實感官評分為94.6，各項評價指標(biāo)都處于較佳水平，可接受度為優(yōu)；貯藏2 周貨架3 d后的桃果實可接受度依然為優(yōu)等，具有良好的食用品質(zhì)，外觀良好，與新鮮果實幾乎無差別；貯藏3周貨架3 d后的桃果實感官評分持續(xù)下降，其可接受度仍維持在較好水平，為良，果實切面水潤性不佳，有褐變產(chǎn)生；貯藏4 周貨架3 d后的桃果實食用品質(zhì)下降，感官得分低于80 分，表現(xiàn)為果實表面色澤黯淡，切開后果肉褐變嚴(yán)重，口感寡淡，且果肉質(zhì)地堅韌，具有似白蘿卜的口感；貯藏5 周及6 周貨架3 d后的桃果實整體皺縮，質(zhì)量損失明顯，色澤黯淡，果肉完全褐變，異味明顯，同時伴有苦味，感官得分低于70分，失去食用品質(zhì)。

如圖3B所示，桃果實在5 ℃條件下貯藏時感官評價體系中各個指標(biāo)的變化趨勢與在0 ℃條件下貯藏時相似，但下降幅度大于0 ℃貯藏的果實。貯藏1周貨架3 d后的感官評分為91.6 分，低于0 ℃貯藏同期值，貯藏2 周貨架3 d后桃果實品質(zhì)繼續(xù)下降，得分與0 ℃貯藏3周果實相比仍低0.8分，可接受度為良，果實表面色澤黯淡，果肉褐變明顯，質(zhì)地綿化，口感寡淡，出現(xiàn)可感異味，顯示果實已經(jīng)發(fā)生明顯冷害。隨著貯藏期的延長，桃果實品質(zhì)持續(xù)快速惡化，貯藏3 周后感官得分低于80 分，果實切開后質(zhì)地綿軟，貯藏4 周后果實組織結(jié)構(gòu)松散，果肉完全褐變，失去食用價值。

2.1.2 桃果實褐變指數(shù)的變化

圖 4 貯藏期桃果實褐變指數(shù)變化Fig.4 Changes in browning index during storage

由圖4可知，于0 ℃貯藏的桃果實在貯藏3 周貨架3 d后產(chǎn)生可見褐變，隨后果肉褐變狀況更加惡化，冷害持續(xù)發(fā)展，加速了桃果實食用品質(zhì)的喪失；5 ℃貯藏的桃果實在低溫貯藏2 周的貨架期即開始表現(xiàn)出褐變，其褐變的冷害癥狀起始點較0 ℃貯藏果實早，且褐變狀況的發(fā)展進程較快，其同時期的褐變指數(shù)均高于0 ℃貯藏的桃果實；桃果實在5 ℃貯藏4 周時已完全喪失價值，褐變指數(shù)達到98%，而0 ℃貯藏6 周后的果實褐變指數(shù)才會達到100%。

2.1.3 桃果實硬度的變化

如圖5所示，于0 ℃貯藏的桃果實硬度隨貯藏時期延長先逐漸下降、后又不斷上升，第3周為其硬度變化的轉(zhuǎn)折點，在0 ℃貯藏4 周貨架3 d后開始，其硬度異常變大；桃果實在5 ℃貯藏后貨架3 d的硬度一直低于0 ℃貯藏果實的同期值，其硬度不斷下降。上述情況表明，于5 ℃貯藏的桃果實硬度隨時間延長不斷減小，伴隨其的冷害癥狀為絮敗，質(zhì)地發(fā)綿；于0 ℃貯藏的果實在貯藏3周后，其硬度反而上升，質(zhì)地堅韌異常，究其原因為0 ℃低溫使得桃果實發(fā)生冷害、正常的后熟軟化無法進行，伴隨的冷害癥狀為木質(zhì)化癥狀，發(fā)生木質(zhì)化的果實無法啟動其躍變期，因此于0 ℃貯藏的‘霞暉5號’桃果實一直維持較高的硬度直至衰老變質(zhì)。

圖 5 貯藏期桃果實硬度變化Fig.5 Changes in fi rmness during storage

2.1.4 桃果實出汁率的變化

圖 6 貯藏期桃果實出汁率變化Fig.6 Changes in extractable juice during storage

桃屬于典型的呼吸躍變型果實，在常溫條件下能夠正常后熟，在此過程中其出汁率不斷上升，但受到不適低溫的作用后其細胞組織發(fā)生凝膠化，果實不能正常后熟，游離水往往與不溶性果膠形成大量凝膠，導(dǎo)致出汁率降低[22]。由圖6可知，無論0 ℃還是5 ℃貯藏的果實，其出汁率變化趨勢相同，先隨著果實的后熟軟化而增加，冷害傷害積累到一定程度后，出汁率含量下降，降低了果實的食用品質(zhì)。5 ℃貯藏的果實，其出汁率變化的轉(zhuǎn)折時間點為2 周，此時冷害已經(jīng)不可逆轉(zhuǎn)地發(fā)生，出汁率隨后不斷下降，且其1～2周出汁率上升速率低于0 ℃貯藏果實，這是由于在5 ℃最易冷害條件下桃果實的生理反應(yīng)受到更加強烈的抑制；0 ℃貯藏的桃果實出汁率不斷上升，3 周后其出汁率大幅度下降，尤其是3～4 周階段，此時由于桃果實木質(zhì)化的發(fā)生，其質(zhì)地結(jié)構(gòu)異常，凝膠物質(zhì)的大量存在束縛了游離水分，使其與不溶性果膠結(jié)合，因此果實干化、出汁率下降明顯，此變化嚴(yán)重地影響果實的口感，弱化了消費者的購買欲望。

2.1.5 感官評分與理化指標(biāo)相關(guān)性分析

感官評價是否能夠準(zhǔn)確反映評定對象的真實特性，決定于感官評價指標(biāo)與接受評定對象的各理化指標(biāo)間的一致性。利用SPSS 18統(tǒng)計分析軟件對不同貯藏溫度條件下‘霞暉5號’桃果實的感官可接受度得分與其各理化指標(biāo)做相關(guān)性分析，其分析結(jié)果如表2、3所示，0、5 ℃不同冷害溫度條件下貯藏的‘霞暉5號’桃果實，其感官評定可接受度得分與各理化指標(biāo)間均存在顯著或極顯著的相關(guān)性，大部分理化指標(biāo)間也存在顯著或極顯著的相關(guān)性，表明桃果實貯藏期冷害特性的變化是各個理化指標(biāo)綜合作用的結(jié)果，而本實驗所建立的感官評價方法能夠有效地表征桃果實在其冷害發(fā)生發(fā)展階段的品質(zhì)變化。

表 2 貯藏期（0 ℃）桃果實感官評分與理化指標(biāo)相關(guān)性分析結(jié)果Table 2 Correlation of sensory score with physicochemical values for storage at 0 ℃

表 3 貯藏期（5 ℃）桃果實感官評分與理化指標(biāo)相關(guān)性分析結(jié)果Table 3 Correlation of sensory score with physicochemical values for storage at 5 ℃

2.1.6 桃果實冷害等級的確定

由于桃果實冷害后的表現(xiàn)狀況因品種、成熟度、溫度等因素影響而不盡一致，現(xiàn)階段缺乏統(tǒng)一的桃果實冷害等級標(biāo)準(zhǔn)，因此，需要科學(xué)有效地確立‘霞暉5號’桃果實冷害不同階段的冷害等級。以感官評分結(jié)果為基準(zhǔn)，綜合考慮理化指標(biāo)的變化，確立‘霞暉5號’桃果實冷害分級如下：0 ℃貯藏1、2 周的果實，5 ℃貯藏1 周的果實冷害等級定為0級，果實品質(zhì)優(yōu)良；0 ℃貯藏3 周的果實及5 ℃貯藏2 周的果實冷害等級為1級，果實處于初始發(fā)生冷害階段，食用性依然較高，轉(zhuǎn)入貨架后尚能進行后熟，硬度正常下降；0 ℃貯藏4 周果實，5 ℃貯藏3 周果實冷害等級定為2級，果實受到低溫的不可逆?zhèn)?，雖風(fēng)味變淡，但仍能被消費者接受；0 ℃貯藏5 周、6 周果實，5 ℃貯藏4 周果實冷害等級為3級，果實褐變嚴(yán)重，產(chǎn)生苦味、異味，徹底失去商品價值。

2.2 桃果實冷害的半透射高光譜特性及冷害分級模型

2.2.1 桃果實冷害的半透射高光譜特性變化

發(fā)生冷害的桃果實，由于組織結(jié)構(gòu)及化學(xué)成分的改變，對光的透過和吸收情況會發(fā)生變化；未發(fā)生冷害的果實變化較小，而光譜值的變化可以顯示出二者的差異?？梢缘玫剑紩?號’水蜜桃在冷害不同階段的半透射光譜值變化情況。對每個樣品采集到的3 面圖像分別選取一定的感興趣區(qū)域（region of interest，ROI），計算3 個ROI內(nèi)各像素每一波長處的光譜值，平均后作為該樣品的光譜值[23]。每組樣品均經(jīng)過上述處理，計算平均值，從而得到該組果實400～1 000 nm各波長得的光譜值?！紩?號’水蜜桃于0、5 ℃貯藏各階段的半透射光譜曲線分別如圖7所示。

圖 7 0 ℃（A）和5 ℃（B）貯藏期桃果實半透射光譜曲線Fig.7 Half-transmittance spectral curves of peach stored at 0 and 5 ℃

由圖7可知，桃果實的半透射光譜值在550～850 nm波段變化劇烈。于0 ℃貯藏的果實，貯藏0～3 周半透射光譜值持續(xù)下降，貯藏3 周冷害初始發(fā)生時半透射光譜值降到最低，從第4周開始，半透射光譜值開始上升，5、6 周繼續(xù)上升。于5 ℃貯藏的果實，其半透射光譜值與貯藏于0 ℃的果實變化趨勢相似，不同的僅是變化的時間點，桃果實貯藏0～2 周時，半透射光譜值持續(xù)降低，貯藏3、4 周果實的半透射光譜值反而不斷上升?？梢钥吹?，半透射光譜值急劇變化的時間點與冷害初始發(fā)生的時間點一致，于冷害初始發(fā)生的時間點降至最低，冷害繼續(xù)發(fā)生后，半透射光譜值反而上升。

2.2.2 桃果實冷害的半透射特征波長及圖像特征提取

高光譜圖像技術(shù)是超多波段的信息集合，信息的龐大為提升其處理速度帶來了一定的阻礙，同時，并不是所有波段對特征顯著的信息貢獻率相同，因此，通過適當(dāng)?shù)姆治龇椒?，在進行高光譜數(shù)據(jù)有效降維的同時，得到反映桃果實冷害的靈敏波段及圖像特征就十分有意義。ICA能有效去除與目標(biāo)信息不相關(guān)的冗余信息，得到所需特征[24]。

對于0 ℃貯藏3 周并貨架3 d、發(fā)生初始冷害的桃果實半透射高光譜圖像進行ICA，得到轉(zhuǎn)換后的第一個獨立主成分圖像ICA1，如圖8A所示，其對原始圖像的方差貢獻率為92.14%，ICA1能夠代表原始圖像的最多信息，且經(jīng)過ICA后，除去了冗余的干擾信息，能夠更清晰地反映桃果實的圖像特性。每一個獨立的ICA圖像都是由一些顯著波長線性組合而成，每一個波長都對應(yīng)著相應(yīng)的權(quán)重系數(shù)[25]。圖8B是根據(jù)ICA1圖像的特征向量繪制的圖像光譜曲線權(quán)重系數(shù)圖，橫坐標(biāo)為波長，縱坐標(biāo)為其權(quán)重系數(shù)。圖中每一處波峰和波谷都代表了一個顯著波長，因此，可以根據(jù)權(quán)重系數(shù)選擇出含有重要特征信息的波長。對0 ℃貯藏3 周桃果實ICA1圖像的權(quán)重系數(shù)曲線進行分析，能夠看到，曲線中具有顯著特征的波長為642、745 nm和812 nm，此3 處波長為桃果實冷害初始發(fā)生的半透射特征波長。

圖 8 0 ℃貯藏3 周桃果實半透射條件獲得的ICA1圖像（A）和半透射圖像ICA1光譜曲線權(quán)重系數(shù)（B）BFig.8 First independent component (ICA1) half-transmittance image and spectral curve weighting coeffi cients for ICA1 of peach stored at 0 ℃for 3 weeks

對于5 ℃貯藏2 周并置于貨架3 d的桃果實半透射高光譜圖像進行如上相同的ICA、權(quán)重系數(shù)分析，得到結(jié)果如圖9所示，其ICA1圖像所占方差貢獻率為93.27%，根據(jù)其光譜曲線權(quán)重系數(shù)優(yōu)選出的特征波長分別為640、745、811 nm。

圖 9 5 ℃貯藏2 周桃果實半透射條件獲得的ICA1圖像（A）和半透射圖像ICA1光譜曲線權(quán)重系數(shù)（B）BFig.9 First independent component half-transmittance image and spectral curve weighting coeffi cients for ICA1 of peach stored at 5 ℃for 2 weeks

通過對桃果實冷害后期半透射特征波長的選取，得到的特征波長也在640、745 nm和811 nm處，因此，可以確定桃果實冷害發(fā)生后半透射條件下的特征波長為640、745 nm和811 nm。

圖8A、9A中，桃果實冷害的高光譜圖像特征在其ICA1圖像中特征明顯，出現(xiàn)了黑色斑點部位，可能是由于冷害發(fā)生，桃果實組織質(zhì)地的變化引起圖像特征的變化。圖10A所示為0 ℃條件下各貯藏階段桃果實半透射ICA1圖像，圖10B所示為5 ℃條件下各貯藏階段桃果實半透射ICA1圖像，由此可以從高光譜圖像響應(yīng)的角度對桃果實冷害情況的發(fā)生、發(fā)展階段特性進行闡釋。

圖 10 0 ℃（A）和5 ℃（B）貯藏桃果實半透射條件獲得的ICA1圖像Fig.10 First independent component half-transmittance images of peach stored at 0 and 5 ℃

由圖10可知，于0 ℃貯藏的桃果實在貯藏0～2周時，半透射方式采集的ICA1圖像中沒有明顯差別，此階段桃果實較新鮮，且未受到低溫傷害，圖像中可見桃果實特征均一；貯藏3 周時，其半透射ICA1圖像出現(xiàn)了明顯不同于前一階段的圖像特征，有部分黑色斑點部位出現(xiàn)，此時正好是桃果實冷害初始發(fā)生的時間點，黑色部位很可能顯示了桃果實受到低溫傷害后由于質(zhì)地結(jié)構(gòu)變化、出汁率異常、果實內(nèi)部褐變發(fā)生等引起的不良反應(yīng)，顯示了冷害的發(fā)生；貯藏4 周時，圖像中黑色部位進一步發(fā)展，顯示了更加嚴(yán)重冷害的發(fā)生；當(dāng)桃果實于0 ℃貯藏5、6 周時，桃果實圖像中并沒有明顯的黑色部位，此時由于0 ℃桃果實冷害后木質(zhì)化的嚴(yán)重發(fā)生，質(zhì)地變得異常堅硬，光在桃果實內(nèi)部傳遞明顯減弱，無法有效檢測到桃果實內(nèi)部的變化，這一圖像特征的轉(zhuǎn)折也是冷害進一步發(fā)生的標(biāo)志；于5 ℃貯藏的桃果實貯藏0、1 周時，其半透射ICA1圖像沒有明顯特征，果實特征均一；當(dāng)貯藏2 周時，圖像中出現(xiàn)了黑色斑點部位，顯示了冷害的初始發(fā)生；3、4 周時冷害進一步加重，黑色部位面積增加，并且貯藏4 周桃果實的ICA1圖像邊緣參差不齊，這是由于5 ℃貯藏桃果實冷害后絮敗發(fā)生時質(zhì)地綿化，果實軟化嚴(yán)重，而半透射時采用的光強較大、光在桃果實內(nèi)部傳遞較強，使得桃果實嚴(yán)重冷害絮敗后其邊緣一定厚度內(nèi)充斥著光的強烈交換，在其圖像中有所顯示。

2.2.3 桃果實冷害判別模型的構(gòu)建及驗證

表 4 基于Fisher判別的半透射高光譜采集方式桃果實冷害判別模型執(zhí)行結(jié)果Table 4 Results obtained from hyperspectral half-transmittance images of chilled peach using Fisher discrimination

采用Fisher線性判別的分析方法對不同冷害階段的桃果實進行判別分析。建模時使用半透射條件下的640、745、811 nm波長處的半透射光譜值作為該果實的特征變量集。模型構(gòu)建時的輸入為2012年7月采摘桃果實，每個冷害等級隨機挑選50 個共200 個，模型驗證的輸入為2013年7月采摘桃果實，每個冷害等級隨機挑選50 個共200 個。得到的判別方程式為組合公式（4）：

式中：T是桃果實的半透射光譜值，其下標(biāo)為經(jīng)過ICA分析、權(quán)重系數(shù)分析并最終確定的冷害特征波長，將桃果實各波長下的半透射光譜值帶入上式，得到的Y值大的組其下標(biāo)代表該果實所屬冷害等級，其中0、1、2、3分別代表0級、1級、2級、3級。

建模組及驗證組的判別結(jié)果見表4，建模組的總體正確率為93.5%，驗證組總體正確率為91.0%，說明該模型能較好地區(qū)分不同冷害等級桃果實。

3 結(jié) 論

‘霞暉5號’桃果實在0、5 ℃不同溫度條件下貯藏會發(fā)生不同的冷害癥狀，且冷害的進程也各具特種。通過對桃果實科學(xué)的感官評價及相關(guān)理化指標(biāo)的測定，將桃果實分為0～3級的冷害等級。通過高光譜成像技術(shù)的檢測獲取桃果實不同貯藏期的半透射光譜值，得到桃果實貯藏期的高光譜特性，進而對高光譜圖像進行ICA、權(quán)重系數(shù)分析，優(yōu)選出桃果實冷害后的特征波長，半透射時為640、745、811 nm。冷害后桃果實的半透射高光譜獨立主成分圖像中具有黑色斑點部位，顯示了冷害的發(fā)生。同時，將優(yōu)選出的特征波長處的桃果實半透射光譜值作為Fisher判別模型的特征變量集，構(gòu)建了區(qū)分桃果實不同冷害等級的預(yù)測模型并驗證，模型具有較高的判別準(zhǔn)確率，驗證組正確率為91.0%，能夠?qū)Σ煌浜Φ燃壧夜麑嵳_區(qū)分。研究為高光譜技術(shù)在線檢測桃果實冷害提供了堅實的研究基礎(chǔ)。

[1] 蔡琰, 余美麗, 鄭永華, 等. 低溫預(yù)貯處理對冷藏水蜜桃冷害和品質(zhì)的影響[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報, 2010, 26(6): 334-338.

[2] 尚海濤. 桃果實絮敗和木質(zhì)化兩種冷害癥狀形成機理研究[D]. 南京: 南京農(nóng)業(yè)大學(xué), 2011.

[3] 及華, 關(guān)軍鋒, 李麗梅, 等. 貯藏模式對大久寶桃果實冷害和品質(zhì)的影響[J]. 河北農(nóng)業(yè)科學(xué), 2008, 12(4): 16-17.

[4] 邵興峰, 屠康, 趙藝澤, 等. 中途加溫和延期貯藏對 “白鳳2號” 桃冷藏效果的影響[J]. 吉林農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報, 2006, 28(1): 98-103.

[5] BRUMMELL D A, dal CIN V, CRISOTO C H, et al. Cell wall metabolism during the development of chilling injury in cold-stored peach fruit: association of mealiness with arrested disassembly of cell wall pectin[J]. Journal of Experimental Botany, 2004, 55: 2041-2052.

[6] LURIE S, VANOLI M, DAGAR A, et al. Chilling injury in stored nectarine and its detection by time-resolved refl ectance spectroscopy[J]. Postharvest Biology and Technology, 2011, 59(3): 211-218.

[7] ZHANG Bo, XI Wanpeng, WEI Wenwen, et al. Changes in aromarelated volatiles and gene expression during low temperature storage and subsequent shelf-life of peach fruit[J]. Postharvest Biology and Technology, 2010, 60(1): 7-16.

[8] 王允祥, 楊虎清, 周存山, 等. 利用葉綠素?zé)晒忸A(yù)測水蜜桃果實冷害的研究[J]. 園藝學(xué)報, 2008, 35(7): 945- 950.

[9] ELMASRY G, BARBIN D F, SUN D W, et al. Meat quality evaluation by hyperspectral imaging technique: an overview[J]. Critical Reviews in Food Science and Nutrition, 2012, 52(8): 689-711.

[10] LU Renfu, ARIANA D P. Detection of fruit fl y infestation in pickling cucumbers using a hyperspectral reflectance/transmittance imaging system[J]. Postharvest Biology and Technology, 2013, 81(6): 44-50.

[11] 張偉, 潘磊慶, 屠康. 利用高光譜透射圖像檢測雞種蛋早期孵化[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報, 2012, 28(21): 149-155.

[12] ZHANG W, PAN L, TU K, et al. Comparison of spectral and image morphological analysis for egg early hatching property detection based on hyperspectral imaging[J]. PLoS ONE, 2014, DOI: 10.1371/journal. pone.0088659.

[13] LU Renfu, PENG Yankun. Hyperspectral scattering for assessing peach fruit fi rmness[J]. Biosystems Engineering, 2005, 93(2): 161-171.

[14] ELMASRY G, WANG N, VIGNEANLT C. Detecting chilling injury in red delicious apple using hyperspectral imaging and neural networks[J]. Postharvest Biology and Technology, 2008, 52(4): 1-8.

[15] 陳思. 基于高光譜圖像技術(shù)的水蜜桃表面缺陷檢測方法研究[D].杭州: 浙江大學(xué), 2013.

[16] 張海英, 韓濤, 王有年, 等. 桃果實品質(zhì)評價因子的選擇[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報, 2006, 22(8): 235-239.

[17] 馮磊. 大久保水蜜桃采后冷害生理及防治措施研究[D]. 南京: 南京農(nóng)業(yè)大學(xué), 2004.

[18] PREDIERI S, GATTI E. Effects of cold storage and shelf-life on sensory quality and consumer acceptance of ‘Abate Fetel’ pears[J]. Postharvest Biology and Technology, 2009, 51(3): 342-348.

[19] 馮磊, 鄭永華, 汪峰, 等. 茉莉酸甲酷處理對冷藏水蜜桃品質(zhì)的影響[J].食品科學(xué), 2003, 24(9): 135-139.

[20] 張嬙, 鄭明媛, 張偉, 等. 高光譜成像技術(shù)在禽類產(chǎn)品品質(zhì)無損檢測中的研究進展[J]. 食品工業(yè)科技, 2013, 34(14): 358-362.

[21] RAJKUMAR P, WANG N, ELMASRY G, et al. Studies on banana fruit quality and maturity stages using hyperspectral imaging[J]. Journal of Food Engineering, 2012, 108(1): 194-200.

[22] CRISOTO C H, LABAVITH J M. Developing a quantitative method to evaluate peach (Prunus persica) flesh mealiness[J]. Postharvest Biology and Technology, 2002, 25(2): 151-158.

[23] 辛世華, 何建國, 王松磊, 等. 紅棗表面損傷的特征光譜提取[J]. 食品科學(xué), 2013, 34(8): 145-148.

[24] JIMENEZ L O, RIVERA-MEDINA J L. Integration of spatial and spectral information homogeneous by means of unsupervised extraction and classification for objects applied to multispectral and hyperspectral data[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2005, 43(4): 844-851.

[25] 吳瑞梅, 吳彥宏, 艾施榮, 等. 茶葉外形品質(zhì)的高光譜圖像量化分析[J].江西農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報, 2013, 35(2): 413-418.

Detecting Chilling Injury of ‘Xiahui 5’ Peach by Hyperspectral Half-Transmittance Imaging

ZHANG Qiang1,2, PAN Leiqing1, TU Kang1,*
(1. College of Food Science and Technology, Nanjing Agricultural University, Nanjing 210095, China; 2. Shanghai Municipal Food and Drug Administration Chongming Offi ce, Shanghai 202150, China)

Hyperspectral half-transmittance imaging technique was investigated for the detection of chilling injury in ‘Xiahui 5’ peach during storage. Sensory score, browning index, hardness and extractable juice content were measured. At the same time, classifi cation standard of chilling injury for ‘Xiahui 5’ peach was established based on the correlation of sensory score with physicochemical values. Then, hyperspectral half-transmission images over the wavelength range of 400–1 000 nm were captured. Independent component analysis (ICA) and weighting coefficients for ICA were implemented on the pictures. The optimal wavelengths selected were 640, 745, and 811 nm. Hyperspectral half-transmission ICA images for different injury levels of chilled peach were obtained, and black spots were found which indicated chilling injury. Finally, the spectral average of each characteristic band was chosen as the input of the Fisher discrimination model, and an average testing accuracy of 91.0% was achieved to distinguish chilled ‘Xiahui 5’ peach with different injury levels. This research demonstrated that the hyperspectral half-transmittance imaging technique is feasible for the detection of chilled peach at different injury levels.

hyperspectral imaging; half-transmittance; peach; chilling injury; detection

TS255.2

A

1002-6630（2015）02-0160-08

10.7506/spkx1002-6630-201502031

2014-06-11

國家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項目（31101282）；公益性行業(yè)（農(nóng)業(yè)）科研專項（201303088）

張嬙（1988—），女，碩士，研究方向為農(nóng)產(chǎn)品無損檢測。E-mail：zhangqiang_cm@smda.gov.cn

*通信作者：屠康（1968—），男，教授，博士，研究方向為農(nóng)產(chǎn)品無損檢測、農(nóng)產(chǎn)品貯藏與加工。E-mail：kangtu@njau.edu.cn