《食品科学》：柑橘近红外光谱无损检测技术研究进展

柑橘是柑、柚、橙、枳、橘（桔）等的总称，最初种植于中国的云贵高原，其栽培时间长久、品种繁多、资源丰富。柑橘营养丰富，果肉酸甜适度，受到全球人民喜欢。无论是生产、消费还是出口，中国在柑橘市场中的作用不可或缺。

湖南农业大学食品科学技术学院，食品科学与生物技术湖南省重点实验室的张欣欣、李 跑*等人对国内外柑橘近红外光（NIR）无损检测研究进行了归纳和总结，重点从果皮对NIR技术用于柑橘无损检测可行性的影响、光谱仪种类及参数的选择、化学计量学方法的优化等几个方面进行了详细讨论，旨在为柑橘类水果的快速无损检测提供一定的理论依据与参考。

1、NIR技术用于柑橘无损检测的原理及柑橘内部光传输特性

图1为完整蜜桔果实的NIR图以及所属吸收带归属，10 000～8 000 cm－1为—CH—、—CH2—和—CH3的二倍频吸收带；—OH的二倍频出现在8 500 cm－1附近；7 200 cm－1附近为—CH—、—CH2—和—CH3的一倍频吸收带；7 100 cm－1附近为—SH的一倍频吸收带；—CHO、—CH—等基团的合频吸收集中在5 500～4 800 cm－1处。吸收光谱的趋势与此前其他学者报道的柑橘光谱图相似。

图2为穿刺法检测柑橘内部光分布的实验装置示意图，通过改变穿刺点位置可以获得柑橘内部光分布。该实验证明了NIR能有效穿透柑橘果皮，但是光在开始照射到的果皮部分的衰减程度很强，这可能与果皮散射强度高有关，光在果肉部分的衰减较缓，说明柑橘果皮有较强的干扰。

以上研究均表明NIR技术可以用于检测柑橘内部品质，对光在水果内部的传输特性研究具有一定的参考价值。然而，在利用NIR技术分析完整柑橘果实时，柑橘果皮与光的相互作用不能忽视，所以当以完整柑橘水果为检测对象时，需要探索消除果皮影响的方法。但目前国内外对如何克服柑橘水果皮对检测精度的干扰研究鲜有报道，基于NIR技术无损检测柑橘水果中VC含量、果胶含量、总酸含量、pH值的原理也鲜有报道。

2、柑橘无损检测中NIR光谱仪器及其参数的选择

不同种类NIR光谱仪器在柑橘无损检测中的应用

为了实现柑橘品质自动化检测，国内外有部分研究者通过自主搭建组装NIR光谱装置，开发了水果品质NIR光谱智能化实时检测与分级生产线。NIR光谱仪在柑橘品质无损检测方面的应用情况如表1所示。

NIR光谱仪器参数选择

柑橘无损检测中光谱采集方式的选择：在NIR无损检测中，常用的光谱采集方式有漫反射、透射和漫透射，图3为3 种采集方式的示意图，表2总结了3 种采集方式的优缺点。

柑橘无损检测中光谱采集点的选择：柑橘类水果是一种有不透光厚皮的不规则球体样品，而NIR光谱仪光源射出的光经分光系统分光后会变成单束光，大多只能对柑橘水果的某一部分进行光谱采集，所以有必要选择信息量相对最多、具有代表性的光谱采集点。Li Pao等选择采集柑橘的赤道线部位的光谱，并取赤道四等分位置的平均值，开发了一种简便准确的检测柑橘SSC新方法。结果表明采用变量自适应推进偏最小二乘建模方法时，即使不进行光谱预处理也能得到较好的预测精度。

柑橘的NIR无损检测中波长选择范围：表3总结了柑橘类水果NIR分析中波长的选择范围。可以看出， 柑橘内部指标的特征光谱区间集中在350～1 800 nm内，且SWNIR光谱区间的有效信息最多，因为SWNIR穿透力强，能更深入地进入果实内部，此外该波段的光谱仪成本相对较低，在研究中，学者们更多选择SWNIR结合漫反射方式对水果品质进行检测。

3、柑橘无损检测中化学计量学方法的选择和优化

表4为柑橘NIR光谱无损检测实验中的化学计量学方法应用的分类与归纳，可以看出，PLS为最常用的建模方法，同一种化学计量方法可以消除NIR光谱分析柑橘不同指标时光谱中的干扰，不同的化学计 量学方法可以应用于同一个指标的分析，模型识别定向方法中 PLS 与线性判别分析（ LDA ）方法应用广泛。尽管化学计量学方法种类丰富，但目前几乎没有研究报道可以应用于所有柑橘品种 NIR 分析的广适性化学计量学方法。

4、柑橘无损检测的实际应用

基于NIR的柑橘内部品质定量分析

国内外学者对柑橘内部品质指标中的SSC、果胶含量、VC含量、总酸含量、pH值无损检测进行了研究。由于柑橘类水果的SSC是柑橘重要的滋味评定指标，SSC是研究最多的一个指标。王旭对冰糖橙进行NIR无损分析时，采用了9 点平滑处理、1st和MSC分别对‘麻阳冰糖橙’样品的光谱进行预处理，然后采用PLS、主成分回归算法（PCR）、MLR3 种数学校正方法分别建模，结果表明采用1st结合PLS模型预测性能最好。

基于NIRS的不同品种和不同产地的柑橘鉴别分析

不同品种的柑橘水果有不一样的风味，市场上丰富多样的柑橘满足了广大消费者的不同口味需求，所以柑橘的产地识别、品种鉴别和成熟度鉴别十分必要。不同环境生长的脐橙SSC存在差异，Lü Qiang等利用NIR技术对不同产地的脐橙SSC做了鉴别，用Savitsky-Golay算法对原始光谱进行了平滑预处理，并应用了PLS和LDA建模，结果表明LDA模型能100%准确地识别样本的来源。

基于NIRS光谱技术对不同种类柑橘的无损检测分析

柑橘类水果由于地域差异、嫁接栽培、遗传变异、人为划分等多种原因，经过长久的发展，形成了许多品种，为研究者提供了丰富的样本，如‘赣南脐橙’‘南丰蜜桔’‘哈姆林甜橙’‘纽荷尔脐橙’等。表5归纳了NIR光谱技术对不同种类柑橘的分析应用。

结语

柑橘作为世界第一大水果，其采后检测与分级十分必要。传统的肉眼分级手段受操作人员个人因素影响，效率低且准确度不高，针对外部指标的机械分级不能满足对更为重要的内部品质分析，化学检测手段对柑橘有破坏性，且费时费力。NIR光谱技术因其绿色、无损、快速等优势成为新型检测分析技术之一，已被用于柑橘类水果分析。但此项技术仍未实现大规模实际应用，主要原因有以下几点：1）传统的台式NIR光谱仪价格昂贵，新型的便携式与微型仪器精度不够，因此需要研发稳定性与灵敏度更高且价格较低的便携式光谱仪；2）柑橘内部品质定量模型的建立较为复杂，为了扣除光谱中因仪器、环境等因素导致的各种干扰，还需要建立并选择最佳化学计量学方法。此外，为了达到无损分析的目的，需要解决较厚果皮对模型准确度的影响；3）柑橘的种类很多，大小、结构差异很大，且不同柑橘果皮厚度不同，目前并未展开对所有种类柑橘内部品质指标的NIR无损分析，现有文献得出的结论不能完全适用于所有种类柑橘的分析。综上所述，虽然基于NIR检测技术分析柑橘水果尚有不足， 但该技术在柑橘无损分析中的发展前景广阔。

本文《柑橘近红外光谱无损检测技术研究进展》来源于《食品科学》2022年43卷1期260-268页，作者：张欣欣，李跑，余梅，蒋立文，刘霞，单杨。DOI: 10.7506/spkx1002-6630-20200904-041。点击下方阅读原文即可查看文章相关信息。

修改/编辑：袁艺；责任编辑：张睿梅

图片来源于文章原文及摄图网。

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