基于近红外光谱的梨果糖浓度无损检测系统

王伟明，张文涛，董大明，熊显名

(1.桂林电子科技大学电子工程与自动化学院，广西桂林 541004;2.国家农业智能装备工程技术研究中心农业与自动化部，北京 100097)

梨子口感好，在润肺、化痰和解酒毒方面有特殊的功效。另外它适于高血压、心脏病患者食用，可以保护嗓子，预防喉癌等，深受人们喜爱［1］。随着生活水平的提高，人们对梨要求不再仅局限于口感，而对其含糖量，可溶性物质含量有了新的要求。但是传统折光仪有损检测耗时、费力，效率低，而且会对果肉造成损坏，给检验带来不便。而近年来发展起来的近红外光谱技术由于其方便、快捷、高效而被广泛应用于人们生产生活各种检测之中。

国内外将近红外光谱技术较早应用于水果检测。1970年美国一家商业公司［2］首先将近红外光谱技术应用于农业生产之中，用于检测农产品中蛋白质等物质含量。R.Lu［3］使用近红外光谱漫反射技术(800～1700 nm)结合偏最小二乘法较好的预测了樱桃的硬度和甜度，得到相关系数分别为0.8和0.65，而预测误差分别为 0.55 和 0.44。Luis E.Rodriguez－ Saona et al［4］使用FT－NIR光谱仪和多变量技术对果汁的糖浓度进行了快速检测，并对光谱数据进行了预处理和偏最小二乘法运算，结果证实近红外光谱用来预测的可行性。刘燕德、应义斌［5］采用近红外漫反射技术，利用FT－IR光谱仪对苹果样品进行了预测实验，得到标准校正误差为0.317，标准预测误差为0.487。赵杰文等［6］利用近红外光谱漫反射光谱技术进行苹果糖度无损检测，研究了1300～2100 nm波段苹果无损检测的可行性，并结合主成分回归和偏最小二乘法回归进行分析，得出基于偏最小二乘法的模型优于主成分回归模型，并且采用苹果上一个点的光谱来预测苹果糖度值是不够准确的。由于近红外光谱检测仪器成本较低，便于推广。近红外光谱技术在与化学计量学方法相结合，应用于果蔬和农产品的质量评价方面有着广泛的意义［7］。

文中采用近红外光谱漫反射分析技术，进行了基于近红外漫反射的梨糖无损便携式仪器检测设备开发，并且结合偏最小二乘法对梨糖浓度值进行了预测。

1 测量系统原理及硬件组成

1.1 检测基本原理

碳水化合物、糖分等物质含有易吸收近红外光谱的官能团，而梨中含有丰富的这些物质。当使用近红外光谱照射水果表面时，不同糖浓度的梨果由于其吸收官能团的不同以及漫反射程度的不同，会使探测器接收到的光谱成分呈现不同的吸收峰。通过建立接收端近红外光谱某些特征吸收峰的吸光度值和梨糖度值的关系，结合化学计量学方法可以定量预测未知梨果的糖度值。

首先由近红外光谱仪和折糖仪作为标准仪器，将试验样品梨分为校正集样品A和预测集样品B，将光谱仪探头通过A并且探测器端接收到吸收光谱，使用折光仪对这部分校正集样品进行测量，得出对应的糖度值。由于仪器采用的激光二极管是具有特征波段的，因此选取具有一定梯度的标准糖度值所对应的整条光谱线，从中选取了几个特征波段绘制图形如图1所示。糖浓度越高，接收到的光强越低，而由吸光度的定义可知，对应的吸光度值越高。由图1对比分析发现，在905 nm波段吸光度值变化与糖度的变化关系紧密，与吸光度的概念相一致，且变化较为平坦，因此本仪器选取905 nm作为特征波段，将850 nm选为背景波段，分别选取两个波段的激光二极管和探测器封装成光路部分。结合化学计量学算法建立梨果的糖度值和近红外吸收谱的算法关系，通过软件方式写入仪器处理器内。这样就可以使用仪器在进行测量时通过接收光谱反演出预测集的梨果糖度值。

1.2 光路部分

图1 不同糖度值下特征波段与吸光度谱的关系

系统基于近红外光谱漫反射原理，采用两进一出的光路方式，如图2所示，将905 nm、850 nm波段激光二极管和光电探测器封装到一个探头里，便于手持检测。两路光源采用一闪一灭的方式由单片机软件控制。光源经过不锈钢探头，入射到梨果表皮，由于梨果内部糖类所含官能团的吸收，剩余能够反映梨内部官能团的光返回到探测器。然后经由后续电路处理，得到梨的糖度值。激光二极管工作功率为5～10 mW，工作电流为65～70 mA，多模光纤2 mm。

图2 光路部分示意图

1.3 硬件电路电路

基于近红外光谱的梨糖浓度无损便携式检测系统结构框如图3所示。激光二极管由单片机软件控制闪灭，光路部分得到的近红外光谱经探测器变为电流信号，后经压流转换电路转换为电压信号。通过调节元器件参数使得能被单片机内A/D模块正常采集，将上述方法建立的算法关系软件实现写入单片机，反演出未知药品的糖度值在LED端显示。

图3 梨糖浓度无损便携式检测系统结构框图

(1)激光二极管驱动电路。

激光二极管驱动电路如图4所示，对电流变化较为敏感。仪器采用由同相加法器和电压跟随器组成的稳流源电路，输出激光二极管工作电流约为65 mA。LD端接负载电路。电路具体运算关系如下

图4 激光二极管驱动电路

(2)光电转换及压流转换电路。

此光电转换电路采用零偏置方式，如图5所示，由虚短和虚断可知流入集成运放同向端电流为零，因此从探测器输出电流将全部通过反馈电阻R16到输出端，输出电压为电流I与电阻R16的乘积。因为探测器输出电流为nA级，所以选用1 MΩ电阻。此处输出的电压信号为叠加了噪声的复合信号，需要通过低通滤波器滤除截至频带以外的噪声。

图5 光电转换及压流转换电路

(3)低通滤波电路。

采用巴特沃斯8阶低通滤波器，双运算放大芯片OPA2277，由低通滤波器设计软件Filterlab设计参数，压流转换电路输出电压经低通滤波器噪声滤除较为明显。模数转换和单片机采集电路采用经典的C8051F040最小电路设计，选自单片机的开发文档经典电路。

2 基于偏最小二乘法的模型的构建

主成分回归算法只对光谱阵进行了分解，而偏最小二乘法回归算法在此基础对浓度阵Y也进行了分解。偏最小二乘法是多元线性回归、主成分分析的结合［8］。

论文利用上述近红外光谱无损检测仪器进行试验，选用河北产的水晶梨45个组成标准集样本，采用折光仪作为标准糖度值进行了实验，折光仪采用海鸥光学仪器厂生产的ATC型手持折光仪(0～32%)。得出水晶梨的标准糖度值范围为8% ～13.8%，其平均值为 10.1%。将实验数据采用 CAMO公司的Unscrambler X软件进行了数据处。得出预测值和标准值的相关图如图6和图7所示。其中校正集相关系数为0.99186，RMSEC 为0.00175，而由此模型进行预测时所得到的预测集相关系数为0.8147，RMSEP=0.00808。

3 结束语

试验应用近红外光谱漫反射技术建立了梨果糖浓度的无损检测设备，从结果可以看到，所制作的基于单波段近红外光谱的检测设备可以用于梨果糖度值预测，且所建立的数学模型较为稳定。

［1］ 张友义，章友兰.“百果之宗”－梨的食疗与食补［J］.药膳食疗研究，1998(1):13－14.

［2］ 金仲辉，毛炎麒，严衍禄，等.物理学在促进农业发展中的作用［J］.物理，2002，31(6):392 －399.

［3］ LU R.Predicting firmness and sugar content of sweet cherries－ using near－ infrared diffuse reflectance spectroscopy［J］.Transactions of the ASAE，2001，44(5):1265 －1271.

［4］ LUIS E R S，FREDRICK S F，MICHAEL A M，et al.Rapid analysis of sugars in fruit juices by ft－ nir spectroscopy［J］.Crbohydrate Research，2001，33(6):63 －74.

［5］ 刘燕德，应义斌.近红外漫反射式水果糖份含量的测量系统［J］.光电工程，2004(31):51－53.

［6］ 赵杰文，张海东，刘木华.利用近红外漫反射光谱技术进行苹果糖度无损检测的研究［J］.农业工程学报，2005(2):162－165.

［7］ SLAUGHIER D C.Nondestructive determination of internal quality in peaches and nectarines ［J］.Transaction of the ASAE，1995，38(2):617 －623.

［8］ 褶小立.化学计量学方法与分子光谱分析技术［M］.北京:化学工业出版社，2011.