草莓的光学特性及其与可溶性固形物含量和含水率的关系

随着生活水平的不断提高，人们对果品内部品质的要求越来越高。可溶性固形物含量（SSC）和含水率是表征果品内部品质的主要参数。通常采用数字式折射计测定果品的SSC，用烘干法测定含水率。虽然这些传统测定方法具有结果准确的优点，但均费时费力。因此，这些方法只能用于抽样检测，无法满足果品行业健康快速发展的需求。

草莓属浆果，因其营养丰富而深受广大消费者的喜爱。目前在基于近红外光谱技术无损预测草莓内部品质方面已经取得了一定的研究进展，然而对草莓的光学特性及其与内部品质之间的关系尚不清楚。因此，西北农林科技大学机械与电子工程学院的谢丹丹、郭文川*、高梦杰等人基于单积分球技术结合反向倍增（IAD）算法研究草莓的光学特性，分析草莓μa和μs’与SSC和含水率间的相关性，进而基于光学特性参数谱预测草莓的SSC和含水率。

1、单积分球系统验证结果

图3为纯水和20%-Introlipid溶液光学特性参数测定值和参考值的比较。在950～1 650 nm波长范围内，本系统所测定的纯水μa与邓孺孺等的研究结果相比，其平均相对误差为8.23%。与van Staveren等的结果相比，在950～1 100 nm波长范围内，质量分数1%、4%和100%的20%-Introlipid溶液μs’平均相对误差为4.25%；与Aernouts等的研究结果相比，在950～1 650 nm波长范围内，100%质量分数的20%-Introlipid溶液μs’平均相对误差为3.16%。总体而言，本系统μs’的平均相对误差为3.71%。

2、3 种草莓光学特性的差异

图4和图5分别为950～1 650 nm波长处3 种草莓的μa和μs’及平均值。3 种草莓的μa和μs’变化规律一致，但数值存在差异。μa在975、1 197 nm和1 411 nm波长处存在峰值（图4a、5a）。975 nm和1 197 nm波长处的吸收峰主要与碳水化合物和水的吸收有关，而1 411 nm波长处的吸收峰主要与水的吸收有关。由于‘红颜’草莓的含水率明显小于‘甜香’和‘章姬’草莓，因而导致其在1 141 nm波长处的平均μa远小于其他两个品种（图5a）。

总体上，草莓μs’随波长的增大而逐渐减小（图4b、5b），这符合生物组织散射的一般规律。另外，在975、1 197 nm和1 411 nm波长处存在明显的波谷，导致该现象的原因可能在于IAD算法固有弊端——“串音”的存在。IAD算法可能将一部分散射光子误以为吸收光子，从而导致吸收和散射无法完全分离。

3、3 种草莓SSC和含水率的测定结果

表1为不同品种草莓SSC和含水率的测定结果。‘红颜’、‘甜香’和‘章姬’草莓的SSC范围分别为8.1%～14.0%、7.4%～11.6%和6.9%～12.3%。‘红颜’SSC的平均值为10.5%，明显高于‘甜香’（9.4%）和‘章姬’（9.2%）。‘甜香’与‘章姬’二者的SSC差异较小。‘红颜’含水率的平均值为88.3%，明显低于‘甜香’（89.7%）和‘章姬’（89.8%），而‘甜香’和‘章姬’的含水率没有明显差异。对所有草莓SCC和含水率进行分析发现，草莓SSC与含水率呈负相关，3 种草莓的平均相关系数r为－0.85（图6）。

4、草莓光学特性与SSC和含水率的相关性

如图7所示，草莓SSC与μa呈负相关，而含水率与μa呈正相关。在975、1 197 nm和1 411 nm波长处相关系数出现极大值或极小值，证明在吸收峰处草莓的μa与SSC和含水率的相关性优于其他波长处。此外，在整个波长范围内，1 411 nm波长处的相关性最高，此时μa与SSC和含水率r分别为－0.50和0.47。这与Liu Dayang等对猕猴桃光学参数的研究结果相似。

5、草莓SSC和含水率的预测

表2为在基于各种谱预测SSC和含水率时，PLS模型的参数及建模结果。在预测SSC方面，基于μa谱所建模型具有最好的校正及预测性能（rc＝0.840、RMSEC＝1.140%；rp＝0.815、RMSEP＝1.153%）。基于μa＋μs’谱的预测性能（rp＝0.746、RMSEP＝1.164%）次于μa谱，而基于μ’s谱所建立模型的预测性能最差（rp＝0.745、RMSEP＝1.164%），这说明吸收特性与SSC有关。相比于μa＋μs’谱，μa谱能提高SSC的预测精度。

结 论

本实验基于单积分球技术搭建了一个光学特性测量系统，并利用纯水和20%-Introipid溶液对该系统的测量精度进行了验证。结果表明，在950～1 650 nm范围内，该系统测量μa和μs’的平均相对误差分别为8.23%和3.71%。950～1 650 nm间，草莓的吸收峰出现在975、1 197 nm和1 411 nm波长处。草莓的μa与SSC呈负相关，而与含水率呈正相关，且在吸收峰处存在相关系数极值。总体上，μs’随波长的增大而减小。基于μa谱建立的PLS模型具有最好的预测草莓SSC和含水率的能力。对于SSC，rp＝0.815、RMSEP＝1.153%；对于含水率，rp＝0.757、RMSEP＝1.280%。该结果说明，草莓的SSC和含水率主要影响其吸收特性，基于吸收特性能更好地预测草莓的SSC和含水率。本实验为了解草莓光学参数与内部品质之间的关系提供了参考，也为水果内部品质无损检测技术精度的提高奠定了基础。在后续的研究中，可分析多品种草莓的内部细胞结构，以探索草莓散射系数与其内部物理结构的关系。

本文《草莓的光学特性及其与可溶性固形物含量和含水率的关系》来源于《食品科学》2021年42卷1期41-46页，作者：谢丹丹，郭文川，高梦杰，刘大洋。DOI:10.7506/spkx1002-6630-20200209-058。点击下方阅读原文即可查看文章相关信息。

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修改/编辑：袁艺；责任编辑：张睿梅

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