【摘要】 本研究的定量和定性结果证实，可见-近红外光谱技术是一种能够确定完整油桃内部品质的技术，具有显著的可靠性。

利用常规的分光光度计(CM-700d，MinoltaCo，Tokyo，Japan)在360-700nm之间每10nm收集水果的可见光谱。使用配备两个探测器(图1)的多通道VIS-NIR光谱仪平台(AVS-DESKTOP-USB2，AvantesBV，荷兰)收集VNIR和NIR光谱，其中一个灵敏度在595至1100nm范围内，光谱fWHM(半峰全宽)分辨率为1.15nm，光谱取样间隔为0.255nm(AvaSpec-ULS2048StarLine，AvantesBV，荷兰),另一个在近红外光谱范围为888至1795nm，光谱FWHM分辨率为12nm，光谱取样间隔为3.535nm(AvaSpec-NIR256-1.7NIRLine，AvantesBV，荷兰)。测量使用双向光纤反射系数探针(FCR-7IR200-2-45-ME，AvantesBV，荷兰)进行。探头配置有一个照明支架，支架上有6根200μm光纤电缆，连接到光纤耦合光源和一根200μm读取光纤电缆，通过连接到光谱仪来测量漫反射反射系数。一个10瓦的卤钨光源(荷兰阿万特斯BV公司的avaLight-HAL-S)被用来确保在整个测定范围内保持恒定的光强。

 

探针尖端的设计能够在45°的角度下进行漫反射反射系数测量，以防止水果表面的直接反射。一台装有商业软件(AvaSoft7.2版，Avantes，Inc.)的个人计算机被用来控制探测器和获取光谱。使用99%反射白色参考(WS-2，AvantesBV，荷兰)对每个分光计的积分时间进行调整，使得每个波长范围内的最大反射系数值约为饱和的90%(Lorenteetal。第一个检验器被设置为120毫秒，第二个被设置为500毫秒。为了降低检验器的热噪声，每个光谱都是通过5次扫描得到的(Nicolaïetal.2007)。然后，每个样本(S)的平均反射系数测量值，使用暗反射系数值(D)和白色参考值(W)，转换为相对于白色参考值(R)的反射系数反射系数值(如方程式所示)。

图1近红外装置照片

 

通过关闭光源并覆盖反射系数探针的尖端来获得暗光谱

 

在光谱测量之前，油桃的温度稳定在22±1°C的室温。所有的测量都是通过把果皮放在装置上来完成的。在果实两侧的两个点进行测量，并使用光谱的平均值进行分析。

 

本研究的定量和定性结果证实，可见-近红外光谱技术是一种能够确定完整油桃内部品质的技术，具有显著的可靠性。偏最小二乘回归分析在预测样本内部质量方面表现出很强的表现，cv的R2P和RMSEP分别为0.909和0.235。BigTop和Magque分别是0.927和0.238。从IQI曲线可以区分出三种趋势，最初产品尚未成熟，随后发展出最佳的感官特性，最终果实达到过熟阶段。尽管两个品种组成相似，生长时间相同，但利用PLS-DA和LDA模型分别可以将两个品种完全分离，分类率分别达到100%和97.44%。与目前主要依靠训练有素的专家感质评估水果状况的情况相比，这代表着在为采后产业创造监测水果质量的工具方面取得了进展。需要进一步的研究来提高油桃的校准特异性、准确性和稳健性，并将区分扩大到其他油桃品种。

 

1.Cortés, V., Blasco, J., Aleixos, N. et al. Visible and Near-Infrared Diffuse Reflectance Spectroscopy for Fast Qualitative and Quantitative Assessment of Nectarine Quality. Food Bioprocess Technol 10, 1755–1766 (2017). https://doi.org/10.1007/s11947-017-1943-y.

 

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