孟慶龍，尚靜，黃人帥，陳露濤，張艷

1(貴陽學院 食品與制藥工程學院，貴州 貴陽，550005) 2(貴陽學院 農(nóng)產(chǎn)品無損檢測工程研究中心，貴州 貴陽，550005)

我國是水果生產(chǎn)大國，其中蘋果的種植面積以及總產(chǎn)量排名世界第一，但是因我國蘋果的采后分級技術(shù)相對落后，使其品質(zhì)難以把控，不能滿足高端市場的需求。水果果實的可溶性固形物含量(soluble solids content, SSC)是衡量水果口感和營養(yǎng)價值的關(guān)鍵指標，也是判斷水果成熟度的主要依據(jù)，所以檢測蘋果的SSC對于判斷其內(nèi)部品質(zhì)和采收時間具有非常重要的意義。

近年來，諸多學者采用折射儀測量果汁的糖度來獲取水果的SSC[1-2]，該方法的最大缺點就是有損檢測，需要破壞被檢測對象，而基于高光譜成像技術(shù)的無損檢測恰好可以彌補不足。高光譜成像技術(shù)集圖像信息和光譜信息于一體，具有分析速度快、無污染、無損傷等優(yōu)勢，深受國內(nèi)外學者的青睞，被廣泛應(yīng)用于工業(yè)[3]、食品業(yè)[4-9]、農(nóng)業(yè)[10-11]等領(lǐng)域。近年來，國內(nèi)外科研工作者已利用高光譜技術(shù)開展了關(guān)于獼猴桃[1,12]、梨[13-15]、荔枝[16]和藍莓[17-18]等水果SSC的無損檢測研究，并取得了較好的研究成果。而采用高光譜成像技術(shù)結(jié)合誤差反向傳播(error back propagation, BP)網(wǎng)絡(luò)以及多元線性回歸(multiple linear regression, MLR)對蘋果SSC的無損檢測研究相對較少。

本文采用高光譜圖像采集系統(tǒng)采集采后儲藏期間“富士”蘋果的高光譜圖像，并提取感興趣區(qū)域的反射光譜；應(yīng)用連續(xù)投影算法(successive projection algorithm，SPA)和競爭性自適應(yīng)重加權(quán)算法(competitive adaptive reweighted sampling，CARS)對預處理后的光譜數(shù)據(jù)進行降維，最終基于特征光譜建立了預測蘋果SSC的BP網(wǎng)絡(luò)模型以及MLR模型，以期為蘋果SSC的檢測提供一種快速、無損的方法。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

新鮮“富士”蘋果,購買于超市，選取表面無損傷的蘋果120個，將其編號儲藏在室溫(22±2)℃條件下，取樣間隔為1 d，每次取樣30個，共取樣4次，這樣目的是使建立的預測模型可以預測范圍相對較大的SSC值，增加其適用性。

高光譜圖像采集系統(tǒng)(GaiaField-F-V10)，四川雙利合譜科技有限公司，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

1-CCD相機;2-成像光譜儀(圖像空間分辨率為696×700); 3-鏡頭;4-溴鎢燈光源;5-電動平移臺;6-暗箱;7-高性能計算機圖1 高光譜圖像采集系統(tǒng)示意圖Fig.1 Schematic diagram of hyperspectral imaging acquisition system

ATAGO PAL-α數(shù)字手持袖珍折射儀，日本Atago公司；TD4Z-WS臺式低速離心機，湖南湘立科學儀器有限公司；JYZ-V911榨汁機，九陽股份有限公司。

1.2 試驗方法

1.2.1 高光譜圖像采集與校正

將蘋果樣品放在暗箱中的電動平移臺上，調(diào)整采集系統(tǒng)的參數(shù)確保能采集到清晰又不失真的高光譜圖像。相機的曝光時間是9.5 ms，蘋果樣本距離鏡頭約40 cm，電動平移臺的移動速度是1.35 cm/s。然后，對待檢測樣本逐一掃描，采集所有蘋果樣本的高光譜圖像。最后，采集全白和全黑的標定圖像對原始高光譜圖像進行校正。

1.2.2 蘋果SSC的測定

在獲取蘋果高光譜圖像后立即進行SSC的測定。先將蘋果樣本切成小塊后榨汁，于3 000 r/min下離心5 min，然后將蘋果汁涂抹在折光棱鏡的鏡面上，連續(xù)按測量鍵按鈕多次，當最后液晶顯示屏3次顯示值一致時記錄該值，每個樣本分別測量多次的平均值作為其實測值。

1.2.3 樣本集劃分

采用基于聯(lián)合X-Y距離的樣本劃分法(sample set partitioning based on joint x-y distances，SPXY)[19]將120個蘋果樣本劃分為90個校正集樣本和30個預測集樣本。蘋果SSC的統(tǒng)計結(jié)果見表1。從表1可知，校正集中蘋果樣本SSC相比預測集具有較寬的范圍，有助于后續(xù)建立良好的預測模型。

表1 蘋果可溶性固形物含量的統(tǒng)計結(jié)果Table 1 Statistics results of SSC of apples

1.3 光譜分析及模型評價

1.3.1 光譜預處理

在建模之前需對光譜數(shù)據(jù)進行預處理，試驗采用二階導數(shù)(second derivative, SD)、標準正態(tài)變換(standard normal variation, SNV)、多元散射校正(multi-scatter calibration, MSC)3種光譜預處理方法[20]對光譜數(shù)據(jù)進行預處理，并比較它們對全光譜模型的影響。光譜數(shù)據(jù)處理在ENVI 5.4和MATLAB R2016b軟件平臺中完成。

1.3.2 建模方法及模型評價

試驗采用SPA和CARS對原始光譜數(shù)據(jù)進行降維。采用BP網(wǎng)絡(luò)和MLR建立蘋果SSC的預測模型，其中BP網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其輸入信號從輸入層經(jīng)隱含層到輸出層，能夠?qū)崿F(xiàn)輸入與輸出之間的高度非線性映射，而MLR是建立自變量X(光譜數(shù)據(jù))和因變量Y(SSC實測值)之間的線性回歸方程。以校正集的相關(guān)系數(shù)(rc)及其均方根誤差(root mean square error of calibration set，RMSEC)和預測集的相關(guān)系數(shù)(rp)及其均方根誤差(root mean square error of prediction set，RMSEP)作為判別模型性能的指標。

2 結(jié)果與分析

2.1 光譜反射率及預處理

蘋果樣本的原始光譜以及經(jīng)過SNV、MSC和SD預處理后的反射光譜(感興趣區(qū)域為整個蘋果樣本)如圖2所示。為了進一步分析3種光譜預處理方法(SNV、MSC和 SD)對BP網(wǎng)絡(luò)預測模型的檢測效果，分別將原始光譜以及經(jīng)過3種光譜預處理后的光譜輸入BP網(wǎng)絡(luò)模型中建模，其結(jié)果如表2所示。從表2可知，經(jīng)SD預處理后建立的BP預測模型具有最高的rp(0.87)以及最小的RMSEP(0.52)，說明相比于SNV和MSC，SD光譜預處理方法更好，因此本文采用SD對原始光譜數(shù)據(jù)進行預處理。

2.2 光譜數(shù)據(jù)降維

2.2.1 采用SPA篩選特征光譜

采用SPA篩選特征光譜時，計算不同有效波長對應(yīng)的RMSEP，常常依據(jù)最小的RMSEP值選定最有效的特征光譜。RMSEP隨SPA中有效波長數(shù)的變化規(guī)律如圖3-a所示，RMSEP值隨有效波長數(shù)的增加而減小，當有效波長數(shù)超過5時，RMSEP變化不明顯，因此選取5個波長作為特征光譜，采用SPA選取的5個特征光譜分布如圖3-b所示。

a-原始光譜；b-SNV預處理；c-MSC預處理；d-SD預處理圖2 經(jīng)過不同光譜預處理后得到的反射光譜Fig.2 Reflectance spectra after different spectra preprocessings

表2 基于不同光譜預處理方法的BP模型對蘋果 可溶性固形物含量的檢測結(jié)果Table 2 SSC prediction results of apples by BP model based on different spectra preprocessing methods

a-RMSEP隨SPA中有效波長數(shù)的變化規(guī)律； b-選取的特征波長圖3 基于SPA算法從全光譜中提取特征波長Fig.3 Characteristic wavelengths selection from full spectra by SPA algorithm

2.2.2 采用CARS篩選特征光譜

在采用CARS篩選特征光譜時，將蒙特卡洛采樣次數(shù)設(shè)定為50次，利用5折交叉驗證法計算所建立的PLS模型中的交叉驗證均方根誤差(root mean square error of cross-validation,RMSECV)，結(jié)果如圖4所示。從圖4-a可知,RMSECV值隨著采樣次數(shù)的增加呈先減小后增加的趨勢，當采樣次數(shù)達到19時，RMSECV值最小，本文得到的最優(yōu)波長集包含有43個特征波長，提取的特征光譜分布如圖4-b所示。

a-不同采樣次數(shù)下RMSECV的變化規(guī)律； b-選取的特征波長圖4 基于CARS算法從全光譜中提取特征波長Fig.4 Characteristic wavelengths selection from full spectra by CARS algorithm

2.3 BP網(wǎng)絡(luò)模型建模結(jié)果

分別將經(jīng)SPA和CARS篩選的特征光譜輸入BP網(wǎng)絡(luò)模型以及MLR模型中，基于不同波長選取方法的BP網(wǎng)絡(luò)模型以及MLR模型對蘋果SSC的檢測結(jié)果見表3。

表3 基于不同波長選取方法的BP和MLR模型對蘋果 可溶性固形物含量的檢測結(jié)果Table 3 SSC prediction results of apples by BP and MLR model based on different variable selection methods

從表3可知，SPA-BP模型具有最高的rp(0.87)和最小的RMSEP(0.52)，說明SPA-BP模型具有最好的預測性能。SPA-MLR模型的校正性能和預測性能均劣于SPA-BP模型。雖然CARS-MLR模型的校正性能較好(rc=0.95，RMSEC=0.33)，但是其預測性能劣于SPA-BP模型。另外采用SPA特征波長選擇方法從256個全光譜波段中提取了5個特征變量作為BP網(wǎng)絡(luò)的光譜輸入，明顯提升了BP網(wǎng)絡(luò)模型的運行效率。由此表明基于SPA提取的特征光譜建立的BP網(wǎng)絡(luò)模型對蘋果SSC的無損檢測具有良好的預測能力，可實現(xiàn)蘋果SSC的快速無損檢測。蘋果SSC的實測值和預測值如圖5所示。

圖5 蘋果可溶性固形物含量的預測結(jié)果Fig.5 Prediction results of SSC of apples

3 結(jié)論

(1)原始光譜中除了包含自身有用信息外，外界不確定因素(如光的散射以及環(huán)境噪聲等)也會對建模效果產(chǎn)生一定影響，因此通過綜合比較3種光譜預處理方法(SD、SNV和MSC)對預測模型的檢測效果表明，SD預處理方法相比于SNV和MSC更好。

(2)為解決高光譜成像技術(shù)在水果品質(zhì)無損檢測中存在數(shù)據(jù)量冗余的難題，對預處理后的光譜數(shù)據(jù)降維，結(jié)果表明,應(yīng)用SPA和CARS分別從256個全光譜中篩選了5個和43個特征波長，明顯提升了預測模型的運行效率。

(3)為得到蘋果SSC最優(yōu)預測模型，采用BP網(wǎng)絡(luò)模型和MLR模型對SPA和CARS算法提取的特征光譜分別建模，結(jié)果表明：基于特征光譜建立的SPA-BP網(wǎng)絡(luò)模型預測性能最優(yōu)，其相關(guān)系數(shù)rp為0.87，均方根誤差RMSEP為0.52，可應(yīng)用于蘋果SSC的無損檢測。