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獼猴桃品質(zhì)檢測方法

傳統(tǒng)的獼猴桃果實品質(zhì)檢測方法主要是化學(xué)分析方法、質(zhì)構(gòu)剖面分析、穿刺等測試方法，這些有損檢測方法在實際應(yīng)用中存在成本高、破壞性強等局限性。為滿足快速、無損的果品品質(zhì)監(jiān)測需求，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)檢測方法，可同時獲取待測對象的內(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對象的外部品質(zhì)特征（如大小、形狀）；將一維光譜信息與對象特定成分及含量等特征進(jìn)行耦合分析，可以實現(xiàn)果品內(nèi)部品質(zhì)預(yù)測評估。

高光譜成像技術(shù)通過在多個連續(xù)的光譜波段（通常覆蓋可見光到近紅外范圍）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)。這項技術(shù)通過記錄每個像素的光譜信息，能夠精確反映物體的物理和化學(xué)特性。獼猴桃品質(zhì)檢測中，高光譜成像可用于無損評估其外觀、內(nèi)部結(jié)構(gòu)、糖度、硬度、成熟度等多種特征，通過分析不同波段的光譜信息，幫助檢測瑕疵、腐爛以及預(yù)測質(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。因此，國內(nèi)外學(xué)者已逐漸將高光譜技術(shù)用于高效、無損的獼猴桃品質(zhì)監(jiān)測與分級研究中。

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

獼猴桃作為后熟水果之一，在實際采收時通常在未成熟時采摘，以延長其貯藏時間。如果過早采摘，獼猴桃會保持果肉的硬度，從而影響口感。采收太晚會導(dǎo)致獼猴桃過熟，難以儲存。可溶性固形物含量（SSC）、硬度和顏色（L*、a*和B*）是評價獼猴桃品質(zhì)和成熟度的重要參數(shù)。因此，無損檢測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間和采后質(zhì)量分級。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*）的快速檢測模型，并采用偽彩色技術(shù)對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)測了獼猴桃硬度，可溶性固形物含量（SSC）和pH值，并開發(fā)了圖像處理算法，以在每個像素中傳遞預(yù)測模型，從而生成可視化硬度和SSC的空間分布的預(yù)測（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（測量值在圖的底部）。

由于獼猴桃采摘后的儲存時間短，需要冷藏以延長其成熟和軟化時間。為探究貯藏環(huán)境對獼猴桃品質(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)方法對在不同溫度（低溫和室溫）下儲存的獼猴桃進(jìn)行不同時間（0、2、4 和 6 天）的分類。此外，為了進(jìn)一步研究低溫環(huán)境下貯藏時間對獼猴桃的影響，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)，并對獼猴桃的貯藏時間進(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）及不同低溫儲存時間的品質(zhì)預(yù)測圖（b）

Zou et al. (2024)對紅心獼猴桃在開花、結(jié)果、成熟和采收過程進(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)計量學(xué)相結(jié)合的獼猴桃品質(zhì)屬性評價和成熟度識別的無損方法（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度逐漸減弱。在獼猴桃品質(zhì)屬性（DMC、硬度和SSC）的預(yù)測中，熒光高光譜技術(shù)結(jié)合PLSR模型準(zhǔn)確預(yù)測了獼猴桃的內(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、成熟和過熟）的三分類中，深度學(xué)習(xí)相對于機器學(xué)習(xí)模型具有一定的優(yōu)勢。

圖4. FHSI技術(shù)與化學(xué)計量學(xué)相結(jié)合的獼猴桃品質(zhì)和成熟度檢測流程

Ma et al. (2021)利用推掃式近紅外高光譜成像相機和樣品旋轉(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)，這項工作提供了一種非破壞性和快速的方法來可視化獼猴桃的SSC和pH值（圖5）。結(jié)果表明獼猴桃SSC和pH的360°映射結(jié)果超過了這一領(lǐng)域的早期工作，它們在每個完整的樣品中顯示出不同的空間分布。研究結(jié)果表明，對象旋轉(zhuǎn)高光譜成像方法是有前途的非破壞性預(yù)測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)檢測中的應(yīng)用

獼猴桃形狀特征是獼猴桃在產(chǎn)后分級處理過程的一項重要指標(biāo)，不僅影響果實外觀，也決定果實等級高低的劃分。傳統(tǒng)的形狀分級方法大多采用人工分級,存在耗時長、效率低、重復(fù)性差且易受人為主觀影響等問題。針對傳統(tǒng)獼猴桃形狀分級存在的問題，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方法。該研究以“金魁"獼猴桃為研究對象，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定，得到正常果和畸形果（圖6）。利用可見-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光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行降維得到了特征波長的融合光譜圖像。然后計算了獼猴桃區(qū)域的形狀特征參數(shù)，結(jié)合機器學(xué)習(xí)方法實現(xiàn)了正常果與畸形果的識別。

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)測果蔬貨架期已成為消費者、生產(chǎn)者和管理者共同關(guān)注的問題。獼猴桃屬于呼吸躍變型果實，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。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間的獼猴桃高光譜信息，結(jié)合化學(xué)計量學(xué)方法，對獼猴桃貨架期進(jìn)行快速預(yù)測和判別。對獼猴桃切片圖像進(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*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)一步驗證了高光譜成像技術(shù)是實現(xiàn)獼猴桃貨架期預(yù)測的可靠工具。

圖7. 獼猴桃切片圖像主成分分析

高光譜成像技術(shù)在獼猴桃其它檢測中的應(yīng)用

1.1 獼猴桃隱性損傷方面

獼猴桃在采收、運輸和儲存過程中，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) 選擇對獼猴桃隱藏?fù)p傷敏感的光譜范圍 (924–1277 nm) 和特征波長（928.19、1051.03和1190.47 nm）。隨后，根據(jù)獼猴桃特征波長圖像生成三通道圖像、灰度圖像和偽彩色圖像，并用于開發(fā)檢測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)模型可以有效檢測獼猴桃中的隱藏碰傷。

圖8. 獼猴桃瘀傷區(qū)域識別流程

1.2 獼猴桃灰霉病方面

獼猴桃在貯藏過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*普遍的病菌，導(dǎo)致獼猴桃采后腐爛。獼猴桃中超過20%的腐敗是由于灰霉菌引起的灰霉病。如果沒有適當(dāng)?shù)目刂疲@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材料，研究了高光譜成像技術(shù)和化學(xué)計量學(xué)方法在獼猴桃采后灰霉病菌感染早期檢測中的應(yīng)用（圖9）。該研究的結(jié)果證明了高光譜成像和化學(xué)計量學(xué)方法在檢測獼猴桃灰霉病菌感染以及監(jiān)測獼猴桃因感染而發(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)，其中以獼猴桃軟腐病（一種真菌性腐爛病）造成的采后損失最為嚴(yán)重。早期發(fā)現(xiàn)軟腐病對于獼猴桃種植者、銷售商和研究人員來說非常重要；也有助于區(qū)分健康果實和患病果實（圖10），并防止健康果實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*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)對軟腐病的早期分類檢測展開研究。該研究以湖北省武漢市“云海一號"獼猴桃為研究對象，通過對健康獼猴桃及感染軟腐病的不同時期獼猴桃進(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病３～４ｄ時將染病果與健康果成功區(qū)分，實現(xiàn)了獼猴桃軟腐病的早期無損檢測，為獼猴桃的銷售分級提供了一定的指導(dǎo)意義。

圖12. 總體試驗流程

1.4 獼猴桃冷害方面

獼猴桃是典型的呼吸躍變型果實，采后不耐儲，在常溫下貯藏成熟和衰老很快，而且極易腐爛，因此，低溫是延長獼猴桃貯藏期的有效方法。但獼猴桃屬于冷敏性水果，長時間低溫條件極易導(dǎo)致果實發(fā)生冷害，并且冷害癥狀先從組織內(nèi)部開始，只有在轉(zhuǎn)移到常溫銷售條件下才會急劇表現(xiàn)出來，此時的損失已無法挽回。戈永慧 et al. (2022)建立了基于高光譜成像技術(shù)檢測獼猴桃冷害的方法，實現(xiàn)了獼猴桃冷害的無損甄別。不同冷害等級的‘紅陽’獼猴桃的皮下果肉組織的冷害癥狀如圖12所示，‘紅陽’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。采集圖像后削皮進(jìn)行獼猴桃冷害等級的判別，通過觀察皮下果肉木質(zhì)化、水浸狀、褐變等冷害癥狀的面積，

結(jié)合獼猴桃出庫后的商業(yè)價值，將冷害分為４個等級，判別標(biāo)準(zhǔn)如下：０級為正常（未發(fā)生冷害）；１級為極輕（０＜可見病癥≤１/４），不影響果實銷售，仍具有商業(yè)價值；２級為較輕（１/４＜可見病癥≤１/２），失去部分商業(yè)價值，影響果實銷售；３級為嚴(yán)重（１/２≤可見病癥），不可食用，徹*失去商業(yè)價值。

圖13. 不同冷害等級的‘紅陽’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波長下，不同冷害程度獼猴桃的平均光譜的總體趨勢是相似的，正常樣品的相對反射率高于冷害樣品，冷害等級越高，相對反射率越低，這可能是由于冷害過程中獼猴桃果實中的成分發(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)檢測手段，在獼猴桃品質(zhì)檢測中展現(xiàn)出了巨大的潛力。通過無損檢測的方式，它實現(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）的全面評估，為獼猴桃采摘時機、分級、貯藏以及貨架期預(yù)測提供了科學(xué)依據(jù)。在隱性損傷、病害識別以及冷害評估方面，高光譜成像結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用，不僅提升了檢測的準(zhǔn)確性，還極大地推動了果蔬品質(zhì)檢測的智能化發(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)場應(yīng)用難等挑戰(zhàn)。

未來的主要發(fā)展方向有以下幾個方面：（1）便攜化與低成本化設(shè)備研發(fā)：通過集成優(yōu)化硬件設(shè)計，研制出高效、輕便且經(jīng)濟(jì)實惠的高光譜成像設(shè)備，使其適用于田間和市場現(xiàn)場檢測；（2）智能算法的深入應(yīng)用：結(jié)合機器學(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)，提高檢測的實時性與準(zhǔn)確性，開發(fā)一體化的智能檢測系統(tǒng)。（3）多模態(tài)數(shù)據(jù)融合：探索將高光譜數(shù)據(jù)與其他無損檢測技術(shù)（如熒光成像、近紅外光譜、熱成像）相結(jié)合，進(jìn)一步提升檢測的全面性和可靠性。

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