【摘要】 这项工作评估了一种新的非破坏性在线 VIS-NIR 光谱原型，用于在线识别五个苹果品种，其优点是它允许用探针在距所有水果相同的距离处捕获光谱，无论他们的大小。

用于无损测定水果内部质量的研究最多的技术之一是可见光和近红外（VIS-NIR）反射光谱。这项工作评估了一种新的非破坏性在线 VIS-NIR 光谱原型，用于在线识别五个苹果品种，其优点是它允许用探针在距所有水果相同的距离处捕获光谱，无论他们的大小。该原型使用外观相似的品种进行了测试，通过获取传送带上以 0.81 m/s（接近 1 个水果/s）的速度行进的水果的漫反射光谱。主成分分析 (PCA) 用于确定解释光谱中最大方差的变量。

 

然后使用七个主成分进行线性判别分析（LDA）和二次判别分析（QDA）。 QDA 被认为是最好的在线分类方法，红苹果品种和黄苹果品种的成功率分别为 98% 和 85%。结果表明，所开发的 VIS-NIR 光谱的在线应用对于苹果品种的检测具有潜在的可行性，其精度与实验室系统相似或更好。

Fig. 1 Raw VNIR and NIR spectra of five different varietiesof apple [1]

 

一旦测量距离确定，就测量所有苹果的 VISNIR 光谱。图 1 显示了所有样品的原始光谱。在 VIS 波长范围（即 600–700 nm）内检测苹果品种之间颜色的差异。然而，所获得的光谱在所研究的光谱范围内表现出相似的轮廓，甚至严重重叠，尤其是 730 至 1700 nm 之间的光谱。VIS 和 NIR 波长范围的使用为马铃薯等一些产品的 NIR 表征带来了很大的期望。由于仅从重叠光谱上很难区分五种苹果，因此需要采用PCA、LDA、QDA等特征提取方法来区分苹果品种。基于 VIS-NIR 光谱的苹果品种在线鉴定的新型原型已经开发出来并进行了测试。当水果在传送带上移动时，在线系统的主要缺点之一是，由于探头的位置是固定的，水果尺寸的多样性导致在不同的距离处获取光谱。这对所得结果的稳健性产生负面影响.

 

这项工作提出了一种新设备，可以在距水果始终相同的距离处捕获测量结果，从而确保它们都是在相同的条件下进行的。使用两种分类方法来确定苹果的品种，并以金冠为例来检测不同来源的水果。 QDA 的结果比 LDA 更好，红色和黄色品种的成功率分别为 98% 和 85%。所提出的原型可能有助于改善生产控制，作为以非破坏性和高度准确的方式检测欺诈的工具。然而，为了有效地将这一系统转移到工业中，每秒一颗水果的速度需要提高。

 

[1]Cortés, V., Cubero, S., Blasco, J. et al. In-line Application of Visible and Near-Infrared Diffuse Reflectance Spectroscopy to Identify Apple Varieties. Food Bioprocess Technol 12, 1021–1030 (2019). https://doi.org/10.1007/s11947-019-02268-0

 

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