基于微压痕硬度的水蜜桃成熟度无损分级方法研究

尚海涛，朱 麟，崔 燕，林旭东，宣晓婷，凌建刚

（宁波市农业科学研究院宁波市农产品保鲜工程重点实验室，国家蔬菜加工技术研发专业中心，浙江 宁波 315040）

“湖景蜜露”水蜜桃（Amygdalus persica‘Hujingmilu’）属中熟品种，其果实色泽艳丽、营养丰富，硬熟期甘甜脆嫩，软熟期皮薄易剥、柔软多汁、香味浓郁，深受消费者喜爱。在最佳成熟度采收是避免采后损耗的一个重要因素。然而采收后的桃果实往往是不同成熟度混杂，不仅影响食用品质，还影响贮藏、加工、运输、销售等环节。张望舒等[1]研究表明，采收成熟度对“玉露”水蜜桃果实色泽和品质以及贮藏时间和腐烂率都存在着显著性的影响，成熟度越高，腐烂率越高。郜海燕等[2]研究表明，成熟度不同，抗冷性不同，九成熟的水蜜桃具有较好的抗冷性，适宜于低温贮藏。张培正等[3]研究表明，第3采期成熟度的青州蜜桃果实贮藏效果最好。韦文鑫等[4]认为应基于水蜜桃成熟度优化配送路径，提升物流配送的时效性。

成熟度评估对于水果适时采收至关重要，还可以提高水果品质，延长货架期[5]。传统水蜜桃成熟度分级主要通过人工目测色泽和手握按压进行判断，存在主观性强、准确度不高等问题。为规范分级，1992年批准的商业行业标准《鲜桃》（SB/T 10090—1992）[6]依据底色、茸毛、硬度和着色将桃成熟度分为4个等级，然而之后发布的农业行业标准《鲜桃》（NY/T 586—2002）[7]和国家标准《桃贮藏技术规程》（GB/T 26904—2020）[8]只列明了成熟期底色和着色（又称面色或界面颜色）特征，均未有等级划分标准。水蜜桃成熟度分级量化标准的缺失，是限制其分级技术发展的重要原因之一。

近年来，不少学者基于色泽参数对水果成熟度进行分级。如邓朝军等[9]研究认为，色差参数L*、a*、h°值可作为枇杷成熟度判定指标。应义斌等[10]研究表明，柑橘果实的表皮颜色与成熟度之间具有相关性，利用协方差矩阵及样本属于橘黄色和绿色的概率来判断柑橘成熟度，判别准确率达到91.67%。Wanitchang等[11]研究表明，芒果成熟过程中最大的表现为褪绿转黄，a值从-6.72上升到0.76。众所周知，硬度是衡量水果成熟度的一个重要指标。兰海鹏等[12]通过库尔勒香梨的硬度建立对成熟度评价的方程。刘袆帆等[13]根据香蕉和粉蕉成熟过程中果实3个部位的硬度，分别建立香蕉与粉蕉随机森林模型以预测成熟度。然而目前的硬度检测主要采用穿刺硬度或质地剖面分析，属于损伤性检测，无法用于成熟度的无损分级。

本试验借助实验室常用的色差仪和质构仪设备，模拟人工分级目测色泽和手握按压硬度，检测色泽参数、微压痕硬度，通过定量化，将主观分级方法客观化和标准化，实现桃果实成熟度的无损分级。同时考察了分级方法对模拟物流品质的影响，以期为水蜜桃成熟度无损分级和高品质物流保鲜提供理论参考。

1 材料与方法

1.1 材料与设备

1.1.1 材料

“湖景蜜露”水蜜桃，于2021年7月12—23日采摘于宁波奉化胖爸爸生态果园。中国邮政水蜜桃单果包装箱，由宁波奉化胖爸爸生态果园提供。

1.1.2 仪器及设备

LD-5024模拟汽车运输振动台，深圳市三恩驰科技有限公司；X-rite色差仪，爱色丽（上海）色彩科技有限公司；TA.XT Plus质构仪，英国Stable Micro System公司。

1.2 方法

1.2.1 处理方法

1.2.1.1 人工分级处理

先剔除病虫果、软化果、畸形果、机械损伤果及残次果等，挑选色泽、大小较一致的桃果实，结合SB/T 10090—1992[6]中分级标准和往年的经验，按表1将果实分成5个成熟度，分别从七成熟、八成熟和九成熟果实中选择38个桃果实进行试验。在桃果实缝合线左右90°区域（果实腰部），先测定其色泽，再在同点位检测穿刺硬度。对测得的不同成熟度水蜜桃穿刺硬度、色泽参数先排序再作图。研究人工分级不同成熟度的桃果实穿刺硬度、色泽参数的分布区间。

表1 水蜜桃成熟度人工分级标准Table 1 Artificial classification standard of peach fruit maturity

1.2.1.2 非红色区域色泽检测处理

从未分级的桃果实中挑选出果实腰部非红色区域大于1/4的果实。挑选出34个桃果实，在桃果实缝合线左右两侧90°区域（果实腰部）先测定色泽，并在同点位测定穿刺硬度。研究色泽参数与穿刺硬度之间的对应关系。

1.2.1.3 穿刺硬度检测处理

从未分级的桃果实缝合线左右90°区域（果实腰部），先测定微压痕硬度，然后在下压点相邻0.5~1.5 cm区域内测定穿刺硬度，研究微压痕硬度与穿刺硬度之间的对应关系。

1.2.1.4 模拟物流试验

将未分级的桃果实分为两组：一组采用人工分级，分七、八、九共3个成熟度；另一组采用微压痕硬度分级，按微压痕硬度与穿刺硬度的一致性分析试验结果确定的等级标准，分出7A、7B、8A、8B、9A、9B六个成熟度。单果快递包装箱包装后，放置于模拟汽车运输的振动台上，设置振动频率110 r/min，间隔振动12 h，静置12 h。每24 h进行坏果率检测和感官评定。

1.2.2 测定项目与方法

1.2.2.1 色泽

采用色差仪检测桃果实色泽参数：亮度值L*、红绿值a*、黄蓝值b*和色调角h°。

1.2.2.2 穿刺硬度

采用质构仪测定，选用P/5柱形探头。用刀削去一层果皮，将探头垂直于剖面插入果肉。测试速度0.5 mm/s,测试距离10 mm，触发力5 g。以最大值作为穿刺硬度值。

1.2.2.3 微压痕硬度

采用质构仪测定，选用P/0.5S球形探头，模拟手握按压。不去皮，探头垂直于果实表面下压。测试速度0.2 mm/s，测试距离由下压损伤试验确定，触发力5 g。以最大值作为微压痕硬度值。

1.2.2.4 下压损伤

对不同下压距离处理的桃果实，先用记号笔标记下压区域，然后于常温下放置24 h，观察记录损伤情况。以“/”表示未见损伤；“+”表示轻微损伤；“++”表示明显损伤。

1.2.2.5 坏果率

坏果指腐烂、磕碰伤或发生褐变的果实。计算公式为：

坏果率（%）=坏果果实数/总果实数×100

1.2.2.6 物流品质评价

参照网络销售平台客户反馈意见，制定水蜜桃物流品质评价表（表2）。由5人组成评分小组，对好果先分别按评价表中色泽、香气、口感确定评分分值范围，再调整评分。三者之和减去因坏果产生的反向评分值，即为物流品质评价值。

表2 水蜜桃物流品质评价表Table 2 Logistics quality evaluation of peach fruits

1.2.3 数据处理

各指标至少平行测定3次，结果以xˉ±s表示。数据统计分析采用SPSS18.0软件，差异显著性检验采用邓肯多重比较法，差异显著性水平为0.05。

2 结果与分析

2.1 不同成熟度桃果实的穿刺硬度和色泽

硬度是衡量果实衰老软化程度的最直观指标之一[14]，决定了水蜜桃品质的高低，也是消费者购买时关心的问题[15]。如图1所示，整体上果实采后成熟度越高，穿刺硬度越低。但是由于人工分级的原因，七成熟和八成熟、八成熟和九成熟存在着重合区域，表明存在一定的错分现象。以重合区域的中间点计，人工分级七成熟的果实穿刺硬度在1 200~2 800 g之间，八成熟在400~1 200 g之间，九成熟在200~400 g之间。3个成熟度区间并非等分，分别为1 600、800和200 g。这与桃果实为呼吸跃变型有关，后熟过程硬度的变化并非直线下降。

图1 不同成熟度水蜜桃的穿刺硬度分布区间Fig.1 Distribution range of puncture hardness of peach fruits with different maturity

颜色也是衡量水果外部品质的重要指标之一，同时该指标也能间接反映水果的内部品质[16]。但是由图2可知，不同成熟度水蜜桃间的L*、a*、b*、h°值都存在着严重的重合。比如a*值，虽然整体上随着成熟度上升显著性升高，而在-5～10之间，七、八、九成熟度果实都有很多点在这一区间，这意味着同一a*值可以对应不同的成熟度，依据a*值很难准确判断果实成熟度，而在人工分级中绿色（a*为负值）可作为重要的成熟度分级评价标准，产生上述差异主要是由于水蜜桃着色的干扰。水蜜桃色泽主要由底色（叶绿素）和着色（花青素）两部分组成。果品成熟度判定应该以观察底色为主，着色为辅[17]。色差仪测定无法区分底色和着色。一般情况，a*为负值对应绿色，a*为正值对应红色。受着色影响，底色a*值升高，甚至负值变为正值，影响判断。成熟度越高，着色越明显，对桃果实成熟度判别影响越大。

图2 不同成熟度水蜜桃的色泽参数（L*、a*、b*、h°）分布区间Fig.2 Distribution range of color parameters(L*，a*，b*，h°)of peach fruits with different maturity

2.2 非红色区域色泽与穿刺硬度的一致性

由图3所示，非红色区域明显提升了a*、h°与穿刺硬度的一致性。a*随着硬度的上升而下降，h°随着硬度的上升而上升。表明可以通过检测水蜜桃非红色区域a*或h°来判别成熟度。但是由于八、九成熟的桃果实着色面积增大，非红色区域占比偏少，因此色泽检测较适用于七成熟果实的分级，红色的干扰使其很难适用于对八、九成熟果实的分级量化。

图3 非红色区域色泽参数（L*、a*、b*、h°）与穿刺硬度的相关性Fig.3 Correlation between color parameters(L*，a*，b*，h°)and puncture hardness of non-red area

2.3 微压痕硬度与穿刺硬度的一致性

由图4所示，微压痕硬度曲线图与穿刺硬度曲线图的第一段变化趋势十分近似。两者都是通过测定探头下压过程中力的大小确定硬度值，原理相同，主要的差别在于下压距离的不同。

图4 微压痕硬度和穿刺硬度曲线图Fig.4 Curves of micro-indentation hardness and puncture hardness

严格意义上讲，微压痕硬度检测并非完全无损。由表3所示，检测是否对果实造成损伤与下压距离和成熟度有关。成熟度越高，下压距离越大，造成的损伤越大。损伤主要表现为测定区凹陷无法恢复并发生褐变。为避免损伤的发生，同时考虑到硬度测量的准确性，下压距离设定为0.5 mm，不会对果实表面造成实质性的损伤。一方面可能是由于桃果实对下压损伤具有一定的耐受性，另一方面可能是由于桃果实后熟过程具有自我修复能力。

表3 下压距离对桃果实损伤的影响Table 3 Effect of pressing distance on damage of peach fruits

由图5所示，微压痕硬度与穿刺硬度的测定结果一致性较高，穿刺硬度越高，微压痕硬度越高。但两者之间并非呈直线关系，而是显著性指数关系（P＜0.05)，拟合方程为：y=63.271 lnx-261.81，R2=0.931 2。将穿刺硬度的分级标准值（200、400、1 200、2 800）代入方程可得：微压痕硬度186.8～240.3 g时为七成熟；117.2~186.8 g时为八成熟；73.2~117.2 g时为九成熟。3个成熟度区间远比穿刺硬度接近等分，区间范围在44～69.6 g之间，有利于进一步等级划分。如可将每个成熟度微压痕硬度取中间值再分级：213.6～240.3 g为7A成熟；186.8～213.6 g为7B成熟；117.2~152 g为8A成熟；152~186.8 g为8B成熟；73.2～95.2 g为9A成熟；95.2~117.2 g为9B成熟。

图5 微压痕硬度与穿刺硬度的相关性Fig.5 Correlation between micro-indentation hardness and puncture hardness

2.4 微压痕硬度分级法对物流品质的影响

水蜜桃在高温季节成熟，采后很容易软化腐烂，失去经济价值[18]。如图6所示，人工分级九成熟果实在24 h出现坏果，七、八成熟度果实在48 h出现坏果，坏果主要表现为腐烂。可见成熟度对物流坏果率有显著性的影响（P＜0.05）。消费者对于坏果的忍耐度极低，坏果需包赔，造成很大经济损失，同时严重影响消费体验。这就意味着，九成熟果实无法快递运输，只能当地销售。而七、八成熟果实也只能快递运输24 h，适合于次日达短距离销售。而微压痕硬度分级7A、7B、8A、8B成熟的果实物流运输24 h未出现坏果，7A、7B、8A成熟的果实物流运输48 h未出现坏果，7A成熟的果实物流运输72 h未出现坏果。因此，微压痕硬度分级可以有效避免坏果的发生，使物流寿命从24 h延长到48 h，甚至可达72 h。

图6 微压痕硬度分级法对水蜜桃物流坏果率的影响Fig.6 Effects of maturity classification based on micro-indentation hardness on bad fruit rate of peach fruits

单就坏果率而言，成熟度越低越适合快递物流运输，但是成熟度低，感官品质也会受到很大影响。如表4所示，七成熟、7A、7B成熟的水蜜桃果实物流品质分值一直都比较低，这主要是由于低成熟度果实生硬，品质不佳，即使后熟也达不到正常成熟的感官品质。因此，人工分级八成熟适合次日达快递物流。而微压痕硬度分级8A、8B、9A成熟度适合次日达，8A也适合于隔日达（48 h）。微压痕硬度分级法提高了成熟度分级精准度，更有利于调控果实软化进程，延缓腐烂变质，提高物流品质。

表4 微压痕硬度分级法对水蜜桃物流品质的影响Table 4 Effects of maturity classification based on micro-indentation hardness on logistics quality of peach fruits 单位：分

3 讨论与结论

随着健康消费理念的不断发展，人们对水蜜桃品质也提出了更高的要求，对水蜜桃成熟度精准分级的要求也越来越高。精准分级不仅可用于快递物流运输，还有利于采收标准化、冷害调控、货架期预测以及加工品质一致性等。

目前成熟度无损分级检测技术发展还不成熟，多处于探索研究阶段，而且大多需要与有损检测相结合[19]。可见光、近红外光、高光谱等光学检测由于操作简单、速度快、可在线检测等优点，适宜于商业化生产，相关研究也较多。如Tu等[20]基于RGB-D机器识别对百香果成熟度进行分级；张珮等[21]研究表明，近红外光谱可用于桃果实可溶性固形物含量和硬度的快速检测；顾靖峰等[22]采用近红外透光检测阳山水蜜桃糖度，实现了智能化无损实时糖度分级；Shah等[23]采用手持近红外光度计对芒果成熟度进行了分级；Sripaurya等[24]开发了一种便携式6通道近红外仪，可检测香蕉的可溶性固形物含量并用于果实成熟度分级。Li等[25]采用高光谱成像建立了“平谷桃”可溶性固形物检测模型。尚增强等[26]利用高光谱成像技术建立了快速无损检验香蕉果实成熟度的预测方法。此外，还有电子鼻[27]、超声波、核磁共振等技术[28]，但由于设备初期投资大、维护成本高等原因，限制了其推广应用。

色泽检测比较适合无着色或着色均匀的水果分级，而有色品种水蜜桃着色不均一是其最大特点，对分级准确度的影响极大。李春曦等[14]测定了距离表皮1 cm处的果肉，黄宇斐等[29]先用刀切下2～3 cm的果皮，再测定果肉色泽，以减少着色的影响。但上述方法均属于损伤性检测。因此，色泽检测分级可能更适用于白丽、白凤水蜜桃等无着色品种或着色面积小的品种。对于有色品种的分级，如何减少着色干扰将是色泽检测分级的难题。针对水蜜桃成熟度判别的模糊性和不确定性，江亿平等[30]提出了基于聚核模糊分类的多维指标水蜜桃成熟度判别方法。Ma等[31]研究表明，吸光系数和约化散射系数与硬度的相关性较高。此外，还有一种改进方法是研究机器学习，Behera等[32]基于机器学习和迁移学习研究番木瓜成熟度分级。Zhou等[33]基于无人机和近地相机图像深度学习对草莓进行了成熟度分级。

相对而言，精准度高是微压痕硬度分级技术的最大优势。微压痕硬度检测相较于穿刺硬度，只是改变了下压距离，测定原理相同，测定结果一致性较高。分级标准是在人工分级的基础上进行量化和标准化，适用于生产应用。目前在对金属、陶瓷材料上应用的微压痕硬度检测已发展到超显微压痕[34]、纳米压痕[35]级别。虽然材料学领域的微压痕硬度与本文研究的微压痕硬度两者在适用材料、压力强度等方面存在天壤之别，但也可为水果微压痕硬度检测起到很好的借鉴作用。如采用显微测距等技术，理论上所需施压的力更小，下压距离也更小，可进一步降低损伤，提高精准度。由于水蜜桃局部软化现象较为普遍[36]，因此多点快速检测也将是微压痕硬度检测技术研究的重要方向。随着自动化水平的不断提高，结合机器人触觉感知，可实现在线硬度等级分类[37]，更有利于该分级技术的推广和应用。

综上所述，对于有色品种水蜜桃，着色对色泽分级法的干扰很大，使其较适用于低成熟度果实的分级，而不适用于高成熟度果实分级；微压痕硬度分级法既适用于低成熟度也适用于高成熟度，以下压距离0.5 mm为宜，不会对果实表面造成实质性损伤，成熟度等级区间接近等分，在44～69.6 g之间，有利于进一步等级划分；微压痕硬度分级法提高了果实成熟度分级精准度，有利于调控后熟进程，提高物流品质。微压痕硬度分级法因其在精准度上的独特优势，具有广阔的研究和应用前景。