柑橘内部品质近红外光谱无损检测研究进展

余梅 ，李尚科，易智，丁胜华，杜国荣,3，李跑,*，蒋立文，刘霞

（1.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，湖南长沙 410128；2.湖南省农业科学院，湖南省农产品加工研究所，果蔬贮藏加工与质量安全湖南省重点实验室，湖南长沙 410125；3.上海烟草集团有限责任公司技术中心北京工作站，北京 101121）

柑橘是世界上重要的农副产品，全球约有135 个国家和地区生产柑橘[1]。我国是柑橘生产大国，南方的种植面积较大，柑橘产业现已发展成为南方农业经济的一个重要产业[2]。随着我国经济的不断发展壮大与产业不断升级，柑橘及其制品出口量呈逐年递增态势，但是柑橘质量的整体水平与国际标准还存在一定的差距，当前柑橘产业面临的主要问题是柑橘产量高但质量参差不齐、检测技术落后。柑橘内部品质的好坏直接关乎销量，消费者在购买水果时，除了注重颜色、大小、形状等肉眼可见的外观品质以外，也越来越注重口味、甜酸、维生素和可溶性固形物含量等内部品质。目前我国在对柑橘内部品质检测方面，常见的方法有紫外分光光度法、高效液相色谱法、折射仪、电位滴定法等。赵连俊[3]利用紫外分光光度法和高效液相色谱法测定了水果中的维生素C 含量，两种方法的偏差均在0.9%以内。这两种方法需要对样品进行前处理，且前处理步骤复杂、检测时间长，难以满足快速无损分析的需求。聂继云等[4]采用折射仪测定了4 种水果的可溶性固形物含量。虽然该法操作简单、快速，但依旧无法实现无损检测。吴晓红等[5]通过电位滴定法测定了5 类柑橘水果总酸含量，并用化学滴定法测定了其中的总糖含量。该方法需要破坏样品，且存在试剂浪费及环境污染的不足，难以满足绿色、快速、无损的分析要求。

近红外光谱技术是近年来发展起来的一种新型绿色检测技术，该技术是利用物质对光的吸收、散射、反射和透射等特性来确定其成分含量的一种非破坏性检测技术[6]。将近红外光谱技术应用到柑橘内部品质分析中，可大大缩短检测时间，同时检测样品中多种成分，实现柑橘内部品质的快速、无损分析。本文通过介绍近红外光谱技术的原理与优缺点，重点阐述了该技术在柑橘内部品质检测方面的研究进展，并对近红外光谱技术今后在柑橘检测中的应用进行了总结与展望。

1 近红外光谱技术的原理及优缺点

1.1 近红外光谱技术的原理

近红外光谱技术是利用近红外光谱区包含的物质信息进行有机物质定性和定量分析的一种分析技术[7-9]，是介于中红外光谱区与可见光谱区（350～780 nm）之间的一种电磁波技术，波长范围在780～2526 nm 之间，波数范围约为3958～12 820 cm-1。它反映的是待测物质中的含基团XH（X=C、N、O、S 等）振动的倍频及合频吸收信息[10-12]。近红外光谱技术采集光谱主要包括透射、漫反射和透漫射三种方式。透射式：近红外光经单色器或干涉仪后，照射到样品上，再经过样品的吸收、散射等过程到达检测器而被接收。漫反射式：近红外光照到样品内部，发生反射、折射、吸收等相互作用，使光传播方向不断变化，最终携带样品信息，反射出样品表面而被检测器接收。透漫射式：近红外光照到样品上，经作用后穿过样品并发生散射，最终被检测器所检测[13]。因此，近红外光谱在光谱采集上具有相当大的选择性，可根据不同样品物性或环境进行选择。然而，光谱采集过程中除了被分析物质的信息外，由于仪器本身或环境的原因还存在其它杂质的信息，往往需要结合化学计量学法对收集的光谱数据进行处理，从而实现对待测物质的定性和定量分析。

1.2 近红外光谱技术的优缺点

近红外光谱技术的优点包括以下几方面：（1）分析速度快，基本上在1 min 内完成，通过建立的模型可快速得到被测物质的信息；（2）无需破坏样品，与常规分析方法相比，近红外光谱技术在分析时不需要进行复杂繁琐的前处理；（3）检测成本低，近红外光谱在分析过程中不消耗样品，且大多不需要试剂；（4）结果重现性好，在测量时很少受到人为等因素的影响；（5）分析效率高，可同时实现样品的多成分测定；（6）可实现在线监测，适用范围广。但近红外光谱技术却未在市场中得到大规模应用，原因在于灵敏度不高，在检测时容易受到环境的影响，近红外光谱仪器费用较高，难以投入生产使用。

2 近红外光谱技术在柑橘内部品质中的研究应用

2.1 在可溶性固形物含量测定中的应用

柑橘中糖含量是柑橘内部品质重要的指标之一。现阶段常采用糖度计测得的可溶性固形物含量来代表糖含量。然而该方法需要将柑橘进行榨汁处理，破坏了样品，影响商品二次销售。近红外光谱技术作为近年来在国内外迅速发展的一种新型无损检测技术，无需对样品进行预处理且可实现在线分析，在柑橘内部品质分析中得到很好的应用。

2.1.1 可溶性固形物含量测定中光谱预处理的选择

柑橘近红外光谱中往往存在大量干扰信息，因此在建模前需要采用预处理方法对光谱进行处理。毛莎莎等[14]使用5 种预处理对奥林达夏橙可见近红外光谱进行处理，并建立了偏最小二乘法（PLS）可溶性固形物定量模型，结果表明：经过多元散射校正对光谱预处理后的奥林达夏橙可溶性固形物预测精度最佳，相关系数为0.99。这是由于柑橘表面凹凸不平，因而光谱易受到光散射的影响，而多元散射校正预处理正好可以解决这个问题。吕强等[15]采集班菲尔脐橙1000～2500 nm 处的近红外光谱，通过多元散射校正对光谱进行预处理后，分别使用PLS、区间偏最小二乘法（iPLS）和联合区间偏最小二乘法（siPLS）建立了可溶性固形物预测模型。结果表明：siPLS模型最佳，该方法对建模光谱区进行了优化，缩减了计算时间。王旭[16]以麻阳冰糖橙为研究对象，采用平滑处理、一阶导数和多元散射校正分别对光谱进行预处理，利用PLS、PCR、MLR 等3 种数学校正方法建立了可溶性固形物和pH 的预测模型。结果表明，一阶导数处理后的PLS模型预测结果最佳。这是因为一阶导数可以有效消除光谱中存在的基线漂移和背景干扰。

2.1.2 可溶性固形物含量测定中波长和波段的筛选

筛选出与可溶性固形物相关的特征波长和波段可以提高预测结果的准确性。江文泉等[17]利用可见/近红外光谱技术采集脐橙光谱，采用无信息变量消除法（UVE）与遗传算法（GA）联合竞争性自适应重加权采样（CARS）及连续投影算法（SPA）对650～950 nm 波长变量进行筛选，并建立PLS 可溶性固形物定量模型。结果表明：与原始光谱相比，选择的GA-CARS 联合变量选择方法能有效筛选脐橙可溶性固形物的特征波长变量，减少了建模波长数，提高了预测模型的稳定性和预测精度。刘燕德等[18]通过对不同波段赣南脐橙近红外光谱中可溶性固形物信息的提取，建立了定量模型，校正模型相关系数为0.93，预测模型相关系数为0.79。周文超等[19]对赣南脐橙中可溶性固形物定量特征变量筛选后，运用MLR、PCR和PLS 等3 种建模方法建立了可溶性固形物准确的定量模型。以上研究均表明，与全波长建模结果相比，变量筛选方法可以提取与可溶性固形物相关特征波长和波段信息，并进一步提高定量结果的准确性。

2.1.3 可溶性固形物含量测定的其它研究

为了验证近红外光谱检测的精度能否满足感官品尝的要求，袁雷明等[20]挑选出23 位感官评价者对柑橘进行了感官评价，在对近红外光谱进行预处理和变量筛选之后，结果发现利用SPA-MLR 模型的结果最好，相关系数为0.86，均方根误差0.57，预测时间仅为6.8 ms。田喜等[21]采集了晚熟脐橙完整果实以及果汁的光谱，建立了可溶性固形物含量模型。结果表明，果汁模型比完整果实模型预测模型更优，可溶性固形物含量预测相关系数分别为0.96 与0.90。其原因在于完整果实光谱信号中包含的果皮等干扰信息较多。孙通等[22]为了研究果皮是否对可溶性固形物的结果产生影响，通过对剥皮与未剥皮脐橙的固形物进行检测，未剥皮和剥皮脐橙可溶性固形物最优PLS 模型的预测集相关系数和预测均方根误差分别为0.89、0.46%和0.94、0.32%。除此以外，还有大量研究表明近红外光谱技术结合化学计量法可以实现柑橘内部品质可溶性固形物的分析[23-24]。

2.2 在柑橘酸度测定中的研究进展

水果中富含有机酸、无机酸等化合物，其中以柠檬酸为主，酸度作为柑橘影响内在品质的重要指标之一，不仅与风味的形成有关，也是衡量柑橘成熟度的重要标准。现阶段，我国水果酸度检测是依据《GB/T 12456—2008 食品中总酸的测定》进行的。此法存在样品前处理复杂、易破坏样品、效率不高和需要专业人员操作等缺适，而近红外光谱技术刚好可以解决这些问题。利用该技术可以在不破坏柑橘的前提下实现柑橘酸度的快速检测，无需复杂的前处理，也不需要其他专业技术人员操作，且可实现柑橘酸度的自动化检测。

章海亮等[25]利用近红外光谱技术采集赣南脐橙光谱，以实现可溶性固形物与总酸的同时定量分析，结果表明，采用一阶导数与PLS 建立的模型为最佳，可溶性固形物和总酸定量模型的相关系数分别为0.93 和0.96，均方根误差分别为0.4102 °Bx 和0.018%。曹江娜等[26]通过不同的预处理结合PLS 方法建立的柑橘罐头中总酸、总糖、黄酮及维生素C 的定量分析模型，预测集相关系数分别为0.85、0.81、0.83 和0.84，预测均方根误差分别为0.8969%、0.0638%、3.6055 mg/100 g 和1.9732 mg/100 g。以上结果均表明：近红外光谱技术可用于总糖、总酸、黄酮和维生素C 的同时检测，为实现快速无损检测提供了理论依据。

2.3 在柑橘维生素C 含量测定中的研究进展

柑橘富含维生素C、黄酮等营养物质，受到广大消费者的喜爱，柑橘中维生素C 的检测具有重大意义。当前，对柑橘中维生素C 的检测方法有2,4-二硝基苯肼法、荧光法、碘滴定法、高效液相色谱法等[27]。这些方法存在前处理复杂、样品制备过程繁琐、检测时间长且污染环境等缺点。近红外光谱检测技术为柑橘中维生素C 含量的测定提供了一种快速分析方法，避免了繁琐的样品前处理和危险化学试剂的使用，且可以实现柑橘维生素C 的无损检测和基于维生素C 的柑橘品质分级[28]。

夏俊芳等[29]采集了100 个柑橘样品的近红外光谱，采用11 种不同预处理结合PLS 方法建立维生素C 的定量模型。结果表明：小波变换预处理方法得到的结果最佳，预测值与真实值的相关系数达到0.96。刘燕德等[30]运用PCR 和PLS 在350～1800 nm 波长范围内建立了南丰蜜橘维生素C 定量模型，预测相关系数为0.81。以上研究者的结果表明，结合合适的化学计量学方法和近红外光谱技术可以实现柑橘维生素C 的快速无损检测。

3 展望

柑橘具有丰富的营养物质，将越来越受到人们的青睐。然而现阶段我国柑橘品质参差不齐、市场混乱，使得我国柑橘在国际水果市场竞争中处于劣势。在柑橘内部品质检测方面，主要靠传统的分析方法，但是该类方法存在破坏样品、分析过程时间长、费用较高等不足；作为近年来发展起来的一种新型检测技术，近红外光谱技术具有分析速度快、重现性好、可实现多组分分析、无需对样品进行前处理等优点，在农业、医药与食品等领域得到广泛应用。近红外光谱技术检测柑橘内部品质时也存在一定的缺点，首先虽然近年来在食品检测上得到充分利用，但由于仪器本身的原因，大多数的检测都在试验室进行，没有形成在线检测，难以投入生产使用；其次同一水果在生长过程中由于水分、光照条件等生长环境的影响，导致其内部品质之间存在一定差异，所以在检测过程中为保证结果的准确性和模型的精确度，应适当增加光谱的采集点，改进光谱的采集方式。随着近红外光谱仪器地进一步完善与发展，近红外光谱技术将在柑橘内部品质研究中得到更广泛的应用。