基于近红外光谱对桃果实低温贮藏品质的定量检测

张 珮，王银红，李高阳，单 杨，苏东林，朱向荣*

（1 湖南大学研究院生隆平分院 长沙410125 2 湖南省农业科学院农产品加工研究所 长沙410125 3 果蔬贮藏加工及质量安全湖南省重点实验室 长沙410125 4 果蔬加工与质量安全湖南省国际联合实验室 长沙410125）

桃营养丰富且口感好，深受消费者喜爱[1]。桃为呼吸跃变型果实，不耐贮藏，在低温下贮藏，极易发生冷害[2-3]。随着贮藏时间的增加，桃果肉会出现褐变、絮状化和木质化等现象，水蜜桃内部的品质指标如可溶性固形物（Soluble solids content，SSC）含量、总酸（Total acid，TA）含量、硬度和糖酸比等也随之发生变化[4]。发生冷害的桃果实外表无明显特征，消费者很难根据外观判断。桃果实内部品质的检测方法大部分为破坏性检测，耗时长、效率低，不能满足实时在线检测的要求[5]，亟需发展无损检测技术，快速获取水蜜桃低温贮藏时的指标信息。

近红外光谱检测技术（Near infrared，NIR）具有无损、检测速度快、效率高的优点，适用范围及使用领域广泛[6]，可满足固体、液体和粉末等多种类型样品的检测需求[7-9]。NIR 光谱技术已在食品、药品、饲料、农业和石油化工等领域广泛应用[10-15]。目前，鲜有基于近红外光谱技术对采后桃果实低温贮藏下品质检测的报道。

本研究采用低温（4℃）贮藏桃果实35 d，分别在0，7，14，21，28 d 和35 d 取样，采集6 个时期样品的近红外光谱。采用方差分析、邓肯多重极差检验和Pearson 相关性分析方法，分析桃果实4 种品质在低温贮藏过程中的相互作用，比较几种光谱数据的预处理算法的处理效果；采用偏最小二乘法（Partial least squares，PLS）建立SSC 含量、TA含量、硬度和糖酸比指标变化的定量模型；利用NIR 技术对桃果实低温贮藏下的品质快速检测进行研究，试图建立稳定性好，检测准确度高的桃果实品质预测模型，为桃果实低温贮藏下的质量控制提供技术支持，同时为其它呼吸跃变型果实低温贮藏期间的质量检测与控制提供参考。

1 材料与方法

1.1 试验材料

受试品种为湖南省怀化水蜜桃，于2019年7月15日由长沙毛家桥水果市场购入，当天运至冷库进行处理。挑选八成熟，无机械损伤，大小和成熟度一致，达到食用要求的桃果实作为试验样品。

1.2 仪器与设备

Nicolet AntarisⅡ傅里叶变换近红外光谱仪，美国热电尼高力公司；AVANTI J-26XP 高效离心机，美国贝克曼库尔特公司；电子天平，上海光正医疗仪器有限公司；FHT-15 型硬度计，广州兰泰仪器有限公司；WP-UP-WF-20 超纯水制备机，四川沃特尔水处理设备有限公司；ATAGO 便携式糖酸度计PAL-BX/ACID1，日本爱拓公司；JYZ-V5PLUS 智能原汁机，九阳股份有限公司。

1.3 样品处理方法

用0.05 mm 的聚乙烯（PE）保鲜袋挽口包装，每袋10 个桃果实，在（4 ±1）℃环境中贮藏。每隔7 d 取样，然后在20℃，湿度90%左右的条件下放置3 d 后，进行光谱采集，最后测定硬度、SSC 含量和TA 含量等指标。

1.4 测定指标与方法

1.4.1 硬度测定使用FHT-15 型号硬度计，硬度计的最大数值为硬度（N），并取3 次测定的桃果实硬度平均值为该果实的硬度值。

1.4.2 SSC 含量的测定 榨取桃果汁后于10 000 r/min，4℃下离心10 min。取适量上清液，用ATAGO 便携式糖酸度计PAL-BX/ACID1 仪器进行测定，平行测定3 次，取平均值。

1.4.3 TA 含量的测定将1.4.2 节中的上清液稀释50 倍，混和均匀后，取适量稀释后液体置于便携式糖酸度计PAL-BX/ACID1 仪器计上读取酸度值，重复测定3 次，平均值为该果实的TA（g/100 mL）含量。

1.5 NIR 光谱采集参数

采用Nicolet AntarisⅡ傅里叶变换近红外光谱仪，选择积分球固体采样模块采集漫反射光谱，波长范围1 000～2 500 nm，扫描次数32，分辨率4 cm-1。在果实的赤道处每隔120 °进行采集，3 次采集平均结果为样品的NIR 光谱。

1.6 NIR 光谱模型建立

比较了中心化（Centering）、多元散射校正（Multiplicative scatter correction，MSC）、标准正态变化（Standard normal variate，SNV）和最小二乘平滑滤波器（Savitzky-Golay，SG）平滑4 种预处理算法对原始光谱的处理效果，采用PLS 算法建立NIR 光谱模型。

1.7 评价参数

采用校正集相关系数（Rc）、验证集相关系数（RP）、交互验证均方根误差（Root mean square error of cross validation，RMSECV）、预测集均方根误差（Root mean square error of prediction，RMSEP）和平均相对误差（Mean relative error，MRE）对定量模型进行评价。

1.8 数据处理软件

采用SPSS 25.0 软件对水蜜桃营养品质进行方差分析、邓肯多重极差检验和Pearson 相关性分析，TQ Analyst 9.5（Thermo Fisher）软件进行数光谱采集，利用MATLAB 2017b 软件（Mathwork Inc.）进行分析处理。

2 结果与分析

2.1 低温贮藏期间的品质分析

对桃果实低温贮藏期间的品质指标汇总并进行方差分析，采用邓肯多重极差检验，概率水平设为0.05。计算了贮藏期间的变异系数（Coefficient of variation，CV），CV 的大小反映了水蜜桃指标的离散程度[16]，分析结果如表1所示。

表1 低温贮藏期间水蜜桃品质的变化Table 1 Quality changes of juicy peach during low temperature storage

随着贮藏时间的增加，水蜜桃SSC 含量总体呈下降趋势，在第7 天和第28 天有轻微幅度的增加。在低温贮藏期间，TA 含量呈先升高后降低的趋势。糖酸比是用来评价水果风味的一种指标，通常认为糖酸比较大且酸度高时，水果口感为甜[17]。桃果实贮藏7 d 时，糖酸比最低，此时TA 含量最高，口感以酸为主。贮藏28 d 后，糖酸比增加，此时SSC 含量和TA 含量均较低，口感较淡。桃果实的硬度总体呈下降趋势。

除SSC 含量外，不同贮藏时间与桃果实的硬度、TA 含量和糖酸比有显著性差异。TA 含量、糖酸比和硬度的CV 值分别为24.88%，32.17%和75.99%，表明在低温贮藏期间，桃果实的TA 含量、糖酸比和硬度发生了显著变化。SSC 含量的CV 值（12.54%）相对较低，表明SSC 含量受贮藏时间的影响相对较小。根据CV 值可以发现，在低温贮藏过程中，水蜜桃的硬度在不同贮藏时间中存在着非常明显的差异。

2.2 桃果实品质间Pearson 相关性分析

对桃果实低温贮藏期间的品质进行Pearson相关性分析，研究各品质之间的相关程度，分析结果如表2所示。除了糖酸比外的3 个指标均与贮藏时间呈负相关，其中硬度呈极显著负相关（-0.78**），TA 呈显著负相关（-0.16*）。随着贮藏期间的延长，桃果实逐渐出现冷害现象，果实内部出现木质化、絮状化，组织细胞壁破解等现象，导致硬度大幅度降低[18]，桃果实的总酸也随着果实内部的理化反应被大量消耗。因此TA、糖酸比和硬度与桃果实低温贮藏时间有一定的关系。SSC含量与硬度间存在显著正相关，这可能因为桃果实中的SSC 成分不仅包含了碳水化合物，同时也包含了影响果肉硬度的糖、矿物质和维生素等成分[19]。TA 与SSC、硬度分别呈正、负相关。因此桃果实的营养品质在低温贮藏期间是相互影响的。

表2 低温贮藏期间水蜜桃品质的Pearson 相关性分析Table 2 Pearson correlation analysis of peach quality during low temperature storage

2.3 NIR 光谱与品质相关分析

图1为桃果实6 个贮藏时间的原始平均NIR光谱，光谱的趋势一致，在波长1 199.78，1 452.51 nm 和1 931.71 nm 附近有明显的吸收峰。波长1 199.78 nm 和1 452.51 nm 附近主要为O-H 以及C-H 键的相关吸收峰，这与桃果实中的糖、水分、淀粉、果胶和纤维素化合物相关。波长1 785.63 nm 附近主要为纤维素中的-CH2 官能团相关的吸收谱带[20]。纤维素和果胶组成果肉组织，其含量影响着桃果实硬度的大小。综上所述，近红外光谱中含有与桃果实品质的相关的吸收峰和吸收谱带，因此NIR 光谱与桃果实的低温贮藏期间的品质相关，可依据近红外光谱建立桃果实SSC 含量、TA含量、糖酸比和硬度的相关定量模型。

图1 桃果实的近红外光谱图Fig.1 Near-infrared spectra of peach fruit

2.4 NIR 光谱样本集划分

利用K-S（Kennard-Stone）算法[21]，按照校正集：验证集为3∶1 的比例，将142 个桃果实样本作为校正集，47 个作为验证集，统计结果如表3所示。从表3可知，桃果实的校正集和验证集的SSC含量分别为8.43%～15.50%和7.80%～14.60%，TA含量分别为0.20～1.02 g/100 mL 和0.26～0.88 g/100 mL，糖酸比分别为10.89～59.51 和12.00～51.77，硬度分别为11.35～140.00 N 和9.90～130 N。校正集和验证集的最大值和最小值相差大，分布范围广，K-S 算法划分合理。

表3 K-S 算法划分样品集的数据统计Table 3 Data statistics of sample set partition by K-S algorithm

2.5 NIR 光谱预处理

由于NIR 光谱存在着基线漂移、噪音等问题，影响模型预测的准确性和稳定性，因此需要通过预处理消除NIR 光谱存在的问题，再建立模型。经中心化处理，消除了变量之间的多重共线性，提高了模型的稳定性[22]。SG 平滑可以减少噪音，经SG平滑处理后光谱更加平滑[23]。MSC 算法可消除光源散射的影响，提高信噪比[24]。SNV 算法能够消除颗粒对采集光谱的影响，同时可以消除背景干扰和基线漂移，从而增加NIR 光谱的分辨率[22]。因此不同的预处理算法效果不同，本研究采用中心化、SG 平滑、MSC 和SNV 及其相互组合的算法对全光谱进行预处理，表4为预处理后校正集的PLS模型结果。

表4 不同光谱预处理算法对PLS 模型结果的影响Table 4 The effect of different spectral pretreatment algorithms on the results of PLS models

（续表4）

由表4可知，桃果实中SSC 含量的PLS 模型经过中心化处理后效果最好，Rc为0.93，RMSECV为0.56，校正集模型的相关系数较高且交互验证的标准偏差较低，模型的MRE 为3.60%，模型预测结果与真实值基本一致，预测精确度高[25]。

利用原始光谱建立桃果实中TA 含量的PLS模型，Rc为0.67，RMSECV 为0.11，模型校正集相关系数较小。在预处理过程中SG+SNV 预处理效果最佳，模型Rc为0.69，RMSECV 为0.11，与原始光谱建立的模型相比，经SG+SNV 算法处理后模型的相关性有所改善。模型相关性较差可能与桃果实中TA 含量相对较低以及检测时易受检测仪器的稳定性和环境变化的影响有关[26-27]。桃果实糖酸比PLS 模型结果表明，不经过预处理直接使用原始光谱建立的模型效果最好，Rc为0.74，RMSECV 为4.24，可能与较多的处理使光谱中与糖酸比相关的光谱特征信息减少有关[28]。模型相关系数较小，可能与TA 含量的变化相关，需对模型进一步优化。

桃果实硬度采用原始光谱建立模型，Rc为0.84，RMSECV 为19.06，相关系数较低，且RMSECV 较大，模型预测效果较差。经SG+MSC 算法处理后，模型的Rc为0.97，RMSECV 为8.81，相关性明显改善，且RMSECV 减小，模型的预测性能较好。最终选择SG+MSC 为桃果实硬度模型的最佳预处理算法。

2.6 营养品质的NIR 模型预测

利用上述筛选出的最佳预处理算法，对NIR光谱处理，建立桃果实贮藏期间SSC 含量、TA 含量、糖酸比和硬度的PLS 模型，并进行预测。图2为桃果实SSC 含量、TA 含量、糖酸比和硬度的近红外PLS 模型预测结果。由图2可知，水蜜桃的SSC 含量、TA 含量、糖酸比和硬度的真实值与预测值的点在趋势线两侧均匀分布。

图2 验证集的SSC 含量（a）、TA 含量（b）、糖酸比（c）和硬度（d）的实测值与预测值相关性Fig.2 The correlation between the measured value and the predicted value of SSC content（a），TA content（b），sugar-acid ratio（c）and hardness（d）of the validation set

桃果实SSC 含量的PLS 模型Rp 为0.79，RMSEP 为0.89，这与Nascimento 等[29]利用近红外光谱测定低温贮藏下桃果实SSC 含量的模型结果相似。虽然SSC 模型相关性较差，但相对误差（MRE）较小，为6.02%，且RMSECV 和RMSEP 均较低，在0.56%～0.89%之间，这与Nicola ï等[30]的研究结果相似。模型相关性较差，可能与桃果实采摘后SSC 含量范围相对较窄有关，需扩大桃果实SSC的含量范围，增加SSC 含量较低与较高的桃果实样本，提高模型的代表性。

TA 含量和糖酸比的Rp 分别为0.69 和0.68，RMSEP 分别为0.10 和6.02。以上2 个指标PLS模型预测相关系数较低，需要对模型进行进一步优化。硬度的校正Rp为0.95，模型相关系数高，模型稳健性强。Lafuente 等[31]利用PLS 测定桃果实硬度，校正集相关系数为0.77。Betemps 等[32]对4 个品种桃果实的硬度建立了预测模型，决定系数在0.17～0.72 之间。Nascimento 等[29]建立了低温贮藏下桃果实硬度的PLS 模型，验证集相关系数为0.40。本研究建立的低温贮藏期间硬度的预测模型的效果较好，对水蜜桃硬度的快速预测具有可行性。

3 结论

1）在低温贮藏过程中，桃果实的SSC 含量、TA 含量、糖酸比和硬度等品质指标，经方差分析以及Pearson 相关性分析，发现除SSC 含量外，其它品质指标与贮藏时间之间存在显著性差异。其中，TA 含量和硬度与贮藏时间的相关性分别为显著相关和极显著相关。4 种指标之间存在相关性并相互影响。

2）利用NIR 光谱技术建立了桃果实低温贮藏期间冷害品质快速检测的定量模型，不同的预处理算法建立的模型效果不同。SSC、TA、糖酸比和硬度的预测模型最佳预处理算法分别为中心化、SG+SNV、原光谱和SG+MSC 算法。

3）采用NIR 光谱法建立的SSC 和硬度的PLS 模型预测结果较好，但TA 和糖酸比的模型性能还需进一步优化提升。本研究可对实际生产中的水蜜桃低温贮藏期间品质快速检测和质量控制提供技术支持。