西甜瓜(西瓜和甜瓜)味甘多汁, 营养丰富, 其内部品质的检测对其生产和流通具有重要意义。 西甜瓜内部品质的传统检测方法检测时间长, 成本高且为有损检测, 不能满足现代生产的需要。 随着光谱分析技术的快速发展, 应用近红外光谱分析和高光谱成像进行西甜瓜内部品质的无损检测已成为研究热点。 为跟踪国内外最新研究进展并分析研究现状, 介绍了近红外光谱分析和高光谱成像的技术特点和系统组成, 归纳了光谱信息预处理、 变量筛选、 模型建立和模型评价等光谱信息解析方法, 综述了近红外光谱分析和高光谱成像在西甜瓜内部品质(可溶性固形物含量、 坚实度、 总酸含量、 成熟度、 水分等)无损检测中的应用, 并从技术难点和实际应用两方面讨论了光谱分析技术在西甜瓜内部品质无损检测中的发展趋势, 指出利用深度学习进行光谱信息解析、 建立多特征信息融合的综合评价模型、 开发基于人工智能与移动终端深度融合的快速无损检测系统等将成为新的研究方向。

为了建立稳定可靠的鲜枣品质检测模型, 利用光谱和水分补偿方法进行鲜枣内部品质的检测。 首先, 针对鲜枣各品质指标(水分含量、 可溶性固形物含量、 维生素C含量、 蛋白质含量、 硬度值), 采用回归系数法(RC)提取特征波段并建立最小二乘支持向量机(LS-SVM)检测模型, 预测集的决定系数(R2P)均在0.8261以上, 预测均方根误差(RMSEP)均在3.324 9以下。 在提取各项品质指标特征波段的基础上, 剔除其他四项单一品质特征波段中与水分特征波段(包含利用RC法所提取到的水分特征波长和鲜枣中具有明显水分特征的吸收峰)重叠或接近的波段, 并与鲜枣水分含量值进行数据融合建立了各项指标的水分补偿模型。 结果表明, 硬度值的水分补偿模型精度有一定提高, R2P和RMSEP分别为0.830 5和0.055 3； 可溶性固形物含量、 维生素C含量、 蛋白质含量的水分补偿模型精度均有所下降, R2P分别为0.804 1, 0.878 2和0.837 8, RMSEP分别为1.347 3, 0.638 0和3.503 2。 然后, 分析各品质指标间的相关性, 结果表明, 水分含量在0.05水平上与硬度值呈现显著的相关性, 在0.01的水平上与其余三项品质指标之间存在极显著的相关性, 相关性强弱与水分补偿模型的建模结果相互支持。 研究表明, 水分补偿法所建的预测模型可用于鲜枣内部品质的检测, 水分含量与其他四项品质指标之间有相互作用并影响其他品质指标所建立的预测模型。 该研究为进一步探讨光谱检测中各内部品质指标间交互作用的解耦提供了新思路。

水果内部品质影响着消费者的感官偏好, 直接决定消费者的购买倾向。 为此, 可见-近红外光谱技术检测巨峰葡萄内部品质以及感官偏好等级。 试验比较了漫反射、 透射两种光谱采集方式对葡萄内部品质的检测准确性, 结果表明透射光谱更能表征巨峰葡萄的内部品质信息, 偏最小二乘(PLS)模型对鲜食葡萄可溶性固形物、 总酸度的预测均方根误差分别为0.598%brix, 0.048 g·L-1。 将鲜食葡萄的透射光谱主成分信息与消费者的感官偏好等级之间建立非线性分类模型, 得到主成分法结合极限学习机(PCA-ELM)模型分类准确率最好, 为78.7%。 结果认为反映水果内部信息的光谱可用于消费者感官偏好的初步分类, 但其间关系还有待进一步研究。

介绍了水果内部品质近红外光无损检测原理, 描述了便携式水果内部品质近红外检测仪检测流程, 对比分析了几款商品化的便携式水果内部品质近红外检测仪性能特点, 总结了国内外最新研究进展, 并展望了便携式水果内部品质近红外检测仪的发展趋势。

随着高光谱成像技术的日趋成熟与高光谱成像硬件、 软件成本的不断下降, 以及高光谱图像数据处理算法的不断改进, 应用高光谱成像技术对水果品质进行无损检测成为当前研究热点之一。 为了能跟踪国内外的最新研究成果, 对高光谱成像在水果内部品质(成熟度、 坚实度、 可溶性固形物、 水分)检测研究进行综述, 以期对我国相关研究人员的研究工作提供参考。

近红外(NIR)光谱分级技术正越来越广泛地应用于水果的产后加工和质量评判中。介绍了水果内部品质光学特性检测原理; 分析了规则反射、透射和漫反射3种光特性测量方法在水果内部品质不同需求检测中的适用性; 化学计量学方法是近红外光谱分析技术的一个重要部分,对一些新的预处理方法和回归算法作了介绍; 探讨了水果状态对光谱影响及修正方法,如温度补偿、大小修正等; 并阐述了水果的糖度、酸度、硬度等定量检测和褐变、黑心、水心、损伤等定性判别的国内外最新研究进展; 分析了近红外技术在水果品质检测和控制方面的应用前景。

简单概述了我国水果产业的发展现状，着重阐述了国内外利用近红外光谱技术进行水果品质无损检测的最新研究成果，分析了当今研究中存在的问题，提出了利用近红外光谱技术进行水果检测的发展方向。