油茶果自然霉变程度的可见_...红外与中短波近红外光谱检测_姜洪喆.pdf
《油茶果自然霉变程度的可见_...红外与中短波近红外光谱检测_姜洪喆.pdf》由会员分享,可在线阅读,更多相关《油茶果自然霉变程度的可见_...红外与中短波近红外光谱检测_姜洪喆.pdf(6页珍藏版)》请在咨信网上搜索。
1、272 2023,Vol.44,No.04 食品科学 安全检测油茶果自然霉变程度的可见/近红外与 中短波近红外光谱检测姜洪喆,杨雪松,李兴鹏,蒋雪松,周宏平*,施明宏(南京林业大学机械电子工程学院,江苏 南京 210037)摘 要:分析利用可见/近红外光谱(4001 000 nm)与中短波近红外光谱(9001 700 nm)对不同自然霉变程度油茶果检测判别的可行性,实验同时采集不同霉变程度油茶果赤道阴面、阳面和接合面三点的两波段光谱,样品平均光谱的主成分分析(principal component analysis,PCA)发现不同霉变程度样品同组内具有一定聚类效果且PC1和PC2对于判别不同
2、组间样品有效,全光谱偏最小二乘判别分析模型结果显示原始光谱已具有足够信息,建立的模型性能比预处理后全光谱更优。进一步进行特征波长选取,发现相比于PC载荷,连续投影法在两光谱范围选取波长建立的简化模型均为最优,预测集判别准确率与Kappa系数均为84.4%与0.766 7。结合预测集混淆矩阵发现,两光谱范围最优简化模型预测不同霉变组样品特异度相当,均在0.84以上,但9001 700 nm中短波近红外光谱对于中等霉变程度的判别灵敏度(0.72)略高。本研究表明近红外光谱技术可用于油茶果的自然霉变程度检测,可见/近红外与中短波近红外光谱能力相当,考虑到仪器成本问题,可见/近红外光谱具有更好的实时检
3、测应用前景。关键词:近红外光谱;油茶果;自然霉变;主成分分析;偏最小二乘;特征波长Detection of the Degree of Natural Mildew of Camellia oleifera Fruit Using Visible/Near Infrared,Mid-and Short-Wave Near Infrared SpectroscopyJIANG Hongzhe,YANG Xuesong,LI Xingpeng,JIANG Xuesong,ZHOU Hongping*,SHI Minghong(College of Mechanical and Electronic
4、 Engineering,Nanjing Forestry University,Nanjing 210037,China)Abstract:This study explored the feasibility of applying visible and near-infrared(4001 000 nm),and mid-and short-wave near infrared(9001 700 nm)spectroscopy for detecting Camellia oleifera fruit with different degrees of natural mildew.T
5、he near infrared spectra of the equatorial shady and sunny sides,and the junction surfaces of samples with different degrees of mildew were collected in two wavelength bands.The average spectra were analyzed by principal component analysis(PCA),revealing that samples with different mildew degrees co
6、uld be clustered into different groups,and the first and second principal components(PC1 and PC2)were effective in distinguishing the samples in each category.The full-spectrum partial least squares-discriminant analysis(PLS-DA)model based on the original spectra performed better than of its counter
7、part based on the preprocessed spectra.In the selection of characteristic wavelengths,successive projections algorithm(SPA)was found to be superior to PC loadings in establishing the simplified models for both spectral ranges.The correct classification rate and kappa coefficient were 84.4%and 0.766
8、7 for the prediction set,respectively.Based on the observation of confusion matrices for the prediction set,the specificities of the two optimal simplified models for the prediction of each degree of mildew were equivalent to each other and above 0.84.However,mid-and short-wave near infrared spectra
9、 in the wavelength range of 9001 700 nm provided slightly higher sensitivity(0.72)in classifying samples with moderate degree of mildew.Our study showed that near-infrared spectroscopy could be used to detect the degree of natural mildew of C.oleifera fruit,收稿日期:2021-12-26基金项目:国家自然科学基金青年科学基金项目(32102
10、071);“十三五”国家重点研发计划重点专项(2016YFD0701501);江苏省农业科技自主创新基金项目(CX(20)3040);江苏省高等学校自然科学研究项目(21KJB220013);江苏省高等学校大学生创新创业训练计划项目(202110298068Y)第一作者简介:姜洪喆(1989)(ORCID:0000-0002-4023-7999),男,副教授,博士,研究方向为农林产品品质安全无损检测。E-mail:*通信作者简介:周宏平(1964)(ORCID:0000-0002-6829-4151),男,教授,硕士,研究方向为林业机械及其智能化、林果光谱检测技术。E-mail:安全检测 食品
11、科学 2023,Vol.44,No.04 273and visible and near-infrared spectroscopy showed comparable results to mid-and short-wave near infrared spectroscopy.Considering its lower cost,visible and near-infrared spectroscopy has a better application prospect for real-time detection.Keywords:near-infrared spectroscop
12、y;Camellia oleifera fruit;natural mildew;principal component analysis;partial least squares;characteristic wavelengthsDOI:10.7506/spkx1002-6630-20211226-293中图分类号:S794.4 文献标志码:A 文章编号:1002-6630(2023)04-0272-06引文格式:姜洪喆,杨雪松,李兴鹏,等.油茶果自然霉变程度的可见/近红外与中短波近红外光谱检测J.食品科学,2023,44(4):272-277.DOI:10.7506/spkx1002-
13、6630-20211226-293.http:/ JIANG Hongzhe,YANG Xuesong,LI Xingpeng,et al.Detection of the degree of natural mildew of Camellia oleifera fruit using visible/near infrared,mid-and short-wave near infrared spectroscopyJ.Food Science,2023,44(4):272-277.(in Chinese with English abstract)DOI:10.7506/spkx1002
14、-6630-20211226-293.http:/油茶(Camellia oleifera Abel.)是我国南方地区及少数东南亚国家特有的优质木本油料作物1。油茶果内茶籽加工产品山茶油被誉为“东方橄榄油”,营养成分丰富、具有很好的养生保健功效2。油茶果成熟期一般在 10月底11月初,此时南方产地多阴雨天,为完成油茶果堆沤后熟过程贮藏不当短时间内极易发生外部自然霉变,霉变油茶对山茶油出油率、酸价、油气滋味等品质有很大影响3。油茶霉变主要由曲霉属、青霉属与镰刀菌属等霉变微生物引起4,此类霉变微生物产出二级代谢产物,即真菌毒素,具有致癌、致畸和致基因突变的严重影响5,其中黄曲霉毒素B1等已被世卫组
15、织列为一级致癌物,常出现在霉变粮油制品中6。霉变果与正常果混合脱蒲、加工会带来山茶油品质下降、引入生物毒素等后果,因此在油茶籽榨油前对霉变油茶果“原材料”进行检测剔除具有重要意义。常规的霉变农产品检测方法有酶联免疫吸附法7、高效液相色谱法8、荧光染色法9、薄层色谱法10、高通量测序11等,此类方法操作繁琐、样品准备复杂且具有破坏性。近红外光谱技术是一种快速、无损、成本低、操作简便的现代光谱分析技术,近年已广泛研究于各类农产品品质安全检测可行性,具有较强的在线检测潜 力12-13。目前,在油茶产业领域研究中,近红外光谱已经尝试应用于茶油茶籽含油量14-15、产地鉴别16、脂肪酸含量17、掺假18
16、等方面的检测,但以上研究均以茶籽或茶油实验室检测为对象,对于直接产地采后的油茶果检测分选并没有实际意义。针对油茶果霉变的检测剔除,确保后续处理步骤中规避生物毒素风险、提升产品品质安全、增加出口创汇,目前此方面相关研究鲜见报道。针对以上问题,为把好原材料关,本研究分别探索采用试可见/近红外与中短波近红外光谱结合化学计量学方法对不同霉变程度油茶果进行检测判别,提取指示霉变的特征光谱信息,建立准确、鲁棒的判别模型并对比结果,研究近红外光谱检测自然霉变油茶果的可行性,旨在为霉变油茶果剔除的产地处理需求提供一种快速、无损的检测方案。1 材料与方法1.1 样品及处理油茶果样品采集自湖北省随州市随县洪山镇油
17、茶园,采摘于2020年10月23日霜降节气,采后即寄运至实验室。油茶果等分为3 组,每组至少120 个样品,为获得实际贮藏环境真实自然霉变样本,在果农指导下模拟不同贮藏条件,分别在常温常湿(252)、相对湿度(4010)%)、常温高湿度(252)、相对湿度(7020)%)、通风、常温高湿度(252)、相对湿度(7020)%)不通风环境下贮藏2 周致其自然霉变19-20,最终获得轻度霉变、中度霉变和重度霉变3 组类别的外部霉变油茶果。轻度外部霉变表观上不光滑颜色较鲜果略暗,中度外部霉变颜色较深、可闻到异味,重度外部霉变可以明显观测到生长的菌丝体、能闻到腐败刺鼻气味。1.2 近红外光谱采集光谱采集
18、均在室温(252)下进行,近红外光谱采集使用仪器为Ocean Optics USB2000(3501 000 nm)与Ocean Optics Flame-NIR(9501 650 nm)两台光谱仪,光谱仪应用前预热30 min并进行黑白校正,应用OceanView软件同时采集两波段光谱,图1为整套油茶果近红外光谱采集系统示意图,采用光纤漫反射模式进行光谱采集。本研究光谱仪配套光源使用海洋光学公司HL-2000卤钨灯光源,该光源适用于3602 000 nm,输出功率为8.8 mW,色温3 000 K。光源应用SMA905光纤连接器与光纤进行连接,光纤采用海洋光学6绕1光纤束设计的FOP-UV型
19、号光纤,入射光纤和接收光纤分布于同一探头内,借助光274 2023,Vol.44,No.04 食品科学 安全检测纤探头支架将光纤探头与样品表面充分贴合,经参数优化扫描次数设定为16 次,积分时间设定为100 ms。油茶果霉变不同于水果霉变从某一点展开,油茶果样品表面各点霉变状态基本一致,因此在油茶果赤道处采集3 测点光谱进行平均代表该样品,减少采集光谱误差,每测点间隔大致120,确保采集到阳面、阴面以及接合面处。最终轻度、中度和重度霉变各采集180 个样品光谱,其中每组随机选取120 个样品光谱进入建模训练集(1203=360),每组其余60 个放入预测集(603=180)。光谱仪接口计算机U
20、SB2000+光谱仪光纤标准白板反射探头油茶果样品卤钨灯光源Flame-NIR光谱仪图 1 近红外光谱采集系统示意图Fig.1 Schematic diagram of near-infrared spectral collection system1.3 光谱数据预处理主成分分析(principal component analysis,PCA)是挖掘光谱内部隐藏信息的有效方法,将存在线性相关的变量转换为新的不相关变量,即PC,并基于累计的方差贡献选取前几个有效PC。PC得分图可以用于反映不同样本间的差异性和相似性,而PC载荷大小则可用来选取有效霉变程度判别波长。为消除近红外光谱基线漂移、噪
21、声及散射效应等影响,应用标准正态变换(standard normal variate,SNV)、SNV结合去趋势、一阶导数和二阶导数等预处理方法。其中,一阶或二阶导数预处理应用的是2 次5点Savitzky-Golay平滑求导。1.4 模型的建立与评价偏最小二乘判别分析(partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA)是基于偏最小二乘回归模型预测值对比阈值进行分类的判别分析方法21,适用于变量较多且存在多重共线性的情况。为提高建立模型鲁棒性和通用性,本研究中PLS-DA模型采用“留一法”百叶窗式交叉验证确定最优潜在变量(latent var
22、iable,LV)数量建立PLS-DA模型。对于定性模型建立后的评价,应用分类准确率,混淆矩阵的灵敏度、特异度以及Kappa系数进行模型评价。各参数越大说明模型分类效果越好,其中灵敏度和特异度分别代表真阳性率和真阴性率,Kappa系数用于评价分类结果一致性和可信度22。1.5 特征波长选取方法连续投影法(successive projections algorithm,SPA)的大体思路为在光谱矩阵中找寻含有最低限度的冗余信息的变量组,使得变量间的共线性达到最小,比较投影向量的大小,以投影向量最大的波长作为待选波长,然后基于模型选择最终的特征波长23。一般SPA选取的波长数量不会太多,循环一次
23、后进行多元线性回归分析,得到预测的均方根误差,最小的误差值对应的波长即为所选。1.6 数据分析本研究中光谱数据分析以及绘图主要应用了Matlab 2017b(The MathWorks Inc.,MA,USA)、Unscrambler X10.1(CAMO,Trondheim,Norway)以及OriginPro 2017(OriginLab Inc.,MA,USA)软件。2 结果与分析2.1 不同霉变程度油茶果光谱特征04005007006008009001 000106010070809050403020轻度霉变a中度霉变反射率/%波长/nm重度霉变45667694808001 0001
24、4001 2001 6001 800106010070809050403020轻度霉变b中度霉变反射率/%波长/nm重度霉变9671 2151 488a.4001 000 nm波段;b.9001 700 nm波段。图 2 不同霉变程度油茶果带标准差近红外平均光谱图Fig.2 Average infrared spectra with standard deviations of C.oleifera fruit with different mildew degrees不 同 霉 变 程 度 油 茶 果 的 4 0 0 1 0 0 0 n m 和9001 700 nm两波段漫反射光谱曲线以及各
25、自对应光谱标准差如图2所示。不管是4001 000 nm还是9001 700 nm区间范围,不同霉变程度油茶果展现出类似的光谱轮廓,且光谱均随着霉变程度加深可以发安全检测 食品科学 2023,Vol.44,No.04 275现反射强度逐渐降低。此种相似的轮廓主要是因为油茶果内共性的成分结构,而差异主要是霉变程度导致的内部有机物化学成分变化。最左侧456 nm左右的反射谷与邵氏带有关)24,676 nm与植被固有的“红边”有关25,948 nm和967 nm附近的波谷主要与水的OH拉伸态的二阶泛音有关26,1 215 nm与甲基(CH3)的CH键二阶泛音有关27,1 488 nm则与水的OH键拉
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 油茶 自然 霉变 程度 可见 红外 中短波 光谱 检测 姜洪喆
1、咨信平台为文档C2C交易模式,即用户上传的文档直接被用户下载,收益归上传人(含作者)所有;本站仅是提供信息存储空间和展示预览,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容不做任何修改或编辑。所展示的作品文档包括内容和图片全部来源于网络用户和作者上传投稿,我们不确定上传用户享有完全著作权,根据《信息网络传播权保护条例》,如果侵犯了您的版权、权益或隐私,请联系我们,核实后会尽快下架及时删除,并可随时和客服了解处理情况,尊重保护知识产权我们共同努力。
2、文档的总页数、文档格式和文档大小以系统显示为准(内容中显示的页数不一定正确),网站客服只以系统显示的页数、文件格式、文档大小作为仲裁依据,平台无法对文档的真实性、完整性、权威性、准确性、专业性及其观点立场做任何保证或承诺,下载前须认真查看,确认无误后再购买,务必慎重购买;若有违法违纪将进行移交司法处理,若涉侵权平台将进行基本处罚并下架。
3、本站所有内容均由用户上传,付费前请自行鉴别,如您付费,意味着您已接受本站规则且自行承担风险,本站不进行额外附加服务,虚拟产品一经售出概不退款(未进行购买下载可退充值款),文档一经付费(服务费)、不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
4、如你看到网页展示的文档有www.zixin.com.cn水印,是因预览和防盗链等技术需要对页面进行转换压缩成图而已,我们并不对上传的文档进行任何编辑或修改,文档下载后都不会有水印标识(原文档上传前个别存留的除外),下载后原文更清晰;试题试卷类文档,如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案,请知晓;PPT和DOC文档可被视为“模板”,允许上传人保留章节、目录结构的情况下删减部份的内容;PDF文档不管是原文档转换或图片扫描而得,本站不作要求视为允许,下载前自行私信或留言给上传者【自信****多点】。
5、本文档所展示的图片、画像、字体、音乐的版权可能需版权方额外授权,请谨慎使用;网站提供的党政主题相关内容(国旗、国徽、党徽--等)目的在于配合国家政策宣传,仅限个人学习分享使用,禁止用于任何广告和商用目的。
6、文档遇到问题,请及时私信或留言给本站上传会员【自信****多点】,需本站解决可联系【 微信客服】、【 QQ客服】,若有其他问题请点击或扫码反馈【 服务填表】;文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“【 版权申诉】”(推荐),意见反馈和侵权处理邮箱:1219186828@qq.com;也可以拔打客服电话:4008-655-100;投诉/维权电话:4009-655-100。