馮文健，孫赫陽，于瀟淳，丁國良，

（1.通化師范學院物理學院，吉林 通化 134000；2.通化師范學院長白山本土冰葡萄酒釀造與質(zhì)量控制吉林省校企聯(lián)合技術(shù)創(chuàng)新實驗室，吉林 通化 134000）

山葡萄多生長在寒冷的林源、疏林及幼林中，生長在有機質(zhì)比較豐富、通風透水性良好、微酸性或中性土壤上的野生作物，尤其以長白山分布最廣產(chǎn)量最大[1-2]。山葡萄果粒圓而小、果皮厚、籽多、汁少、汁呈紫黑色、味酸、口感澀、不宜生食。山葡萄因野生和其成長條件而未受到任何污染，因而山葡萄酒是天然的綠色食品[3]，是中國風土中國味道的酒。當前，我國山葡萄的采摘和采前田間管理主要靠人工經(jīng)驗，判斷正確率缺乏科學性和準確性。容易造成品質(zhì)分級參差不齊，不利于我國山葡萄品質(zhì)的分級要求。含糖量是判別山葡萄成熟的金標準，果農(nóng)主要是通過果皮顏色、外部特征等人工判別山葡萄是否成熟，判別準確率較低，而山葡萄含糖量高低直接決定了其所釀造葡萄酒的質(zhì)量和品質(zhì)。實現(xiàn)高效精準辨別優(yōu)質(zhì)山葡萄，對山葡萄種植和采摘進行精準監(jiān)測和控制，對于山葡萄酒產(chǎn)業(yè)具有十分重要的意義。

1 無損檢測技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品上的應(yīng)用

由于農(nóng)產(chǎn)品成長期及保鮮需要等原因，一直以來技術(shù)人員都在提高無損檢測農(nóng)產(chǎn)品的水平。近年來，我國的無損檢測水平發(fā)展速度較快，但離發(fā)達國家還有一定差距?，F(xiàn)有的無損檢測技術(shù)主要有核磁共振檢測技術(shù)、超聲波技術(shù)、振動聲學技術(shù)、機器視覺技術(shù)、X 射線技術(shù)、電子鼻檢測等。

1.1 核磁共振技術(shù)的應(yīng)用

核磁共振技術(shù)適宜于對流動性強的產(chǎn)品進行檢測，所以在含水量大的農(nóng)產(chǎn)品和水產(chǎn)品應(yīng)用較多。湯舒越等人[4]通過低場核磁共振技術(shù)對豬肉去除水分，分離脂肪和水分信號來檢測脂肪含量，進而確定其品質(zhì)。徐瑞平等人[5]利用低場核磁共振結(jié)合主成分判別，通過對照的方式對注水注膠肉進行了判別。陳森等人[6]通過研究櫻桃內(nèi)部水分狀態(tài)的變化對櫻桃的品質(zhì)口感產(chǎn)生的影響進行了研究。姜潮等人[7]通過核磁共振結(jié)合PCA 法試驗發(fā)現(xiàn)能區(qū)分和辨識純牛奶的品質(zhì)特性及摻假情況等。

1.2 超聲波技術(shù)的應(yīng)用

超聲波是聲源產(chǎn)生超聲波進入待測物質(zhì)，聲波在其中傳播，其中的缺陷會使聲波傳播方向或特征改變，被改變的聲波經(jīng)處理分析可得知被測物質(zhì)是否有缺陷[8]。該技術(shù)無污染且無害，效率和靈敏度高，但多用于工業(yè)探傷領(lǐng)域。在食品領(lǐng)域也有較好的前景，林秀[9]采用超聲波水提草甘膦使用乙酸沉淀蛋白，然后對比色譜的方式來檢測草甘膦農(nóng)藥殘留。Altunay Nai 等人[10]嘗試了用超聲液液微萃取方法檢測水中和食品中的硒含量。

1.3 機器視覺技術(shù)的應(yīng)用

機器視覺技術(shù)通過對農(nóng)產(chǎn)品圖像的分析、對照等方式提取其特征來實現(xiàn)對產(chǎn)品的評價并檢測[11]。朱旭等人[12]運用視覺技術(shù)對藍莓果實成熟和品質(zhì)進行分類，但同樣存在著誤識別的問題。黃彤鑌等人[13]通過建立柑橘的視覺模型來進行檢測柑橘品質(zhì)，雖然提高了識別的準確率但在遮擋等的情況下有誤識別的問題。該技術(shù)優(yōu)點是速度快簡單、處理信息能力強，但存在著成本高、準確性小等不足。

1.4 X 射線技術(shù)的應(yīng)用

X 射線檢測是利用其穿透作用使其與被測物體之間發(fā)生一定的物理和化學作用，可以使化合物產(chǎn)生熒光或光化學反應(yīng)，也能使原子發(fā)生電離。在農(nóng)產(chǎn)品中，有研究利用X 射線技術(shù)并建立的莖稈圖像進行無損檢測，測量煙中煙梗含量來評價煙草質(zhì)量[14-15]。傅穎等人[16]通過X 射線來觀測野山參內(nèi)部結(jié)構(gòu)，可以對細小裂縫等進行直觀觀測。

1.5 電子鼻檢測技術(shù)的應(yīng)用

電子鼻檢測是運用傳感器收集產(chǎn)品的氣味來實現(xiàn)檢測的目的。通過模式識別進行定性和定量的分析來檢測農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)情況。電子鼻是一種無接觸的綠色檢測技術(shù)，在食品安全領(lǐng)域的應(yīng)用較多[17]。

2 近紅外光譜（NIRS） 無損檢測在農(nóng)產(chǎn)品中的研究現(xiàn)狀

2.1 NIRS 分析技術(shù)

從1800 年物理學家赫歇耳發(fā)現(xiàn)紅外光開始，人們對如何利用紅外光不斷進行著探索并在不斷進步?？茖W家研究發(fā)現(xiàn)近紅外是由分子的倍頻、合頻產(chǎn)生的；中紅外屬于分子的基頻振動光譜；遠紅外屬于分子的轉(zhuǎn)動光譜和某些基團的振動光譜。由此將紅外光分為近紅外區(qū)（0.75～2.50 μm）、中紅外區(qū)（2.5～25.0 μm） 和遠紅外區(qū)（25～1 000 μm）。1968 年有研究利用近紅外光譜方法對農(nóng)產(chǎn)品的水分、蛋白質(zhì)和油脂含量等進行分析，促使近紅外光譜分析技術(shù)快速發(fā)展。20 世紀以來，儀器行業(yè)持續(xù)重視研究光譜分析技術(shù)，使得光譜分析儀得到了極大的發(fā)展。因為中紅外區(qū)的圖譜非常復(fù)雜，相鄰峰之間重疊多，分析鑒定難度大。而近紅外光在紅外區(qū)有吸收，光譜簡單，同時因為近紅外是倍頻和組頻組成，重疊少。近紅外光譜分析技術(shù)主要是通過漫反射和透射的方式來識別物體的光譜信息來確定其內(nèi)部的結(jié)構(gòu)信息，并對其成分、參數(shù)進行關(guān)聯(lián)，從而確定其定性或定量[18]?，F(xiàn)在NIR 光譜分析技術(shù)在農(nóng)業(yè)、食品、醫(yī)藥、化工等領(lǐng)域進行了充分應(yīng)用，在農(nóng)業(yè)中，對NIR 儀器的生產(chǎn)逐漸向小型化和便攜化方向發(fā)展。

2.2 NIRS 分析技術(shù)的應(yīng)用

2.2.1 NIRS 分析技術(shù)在糖度檢測上的應(yīng)用

利用近紅外光譜檢測糖度是目前研究應(yīng)用最為廣泛和成熟的。普遍通過漫反射的方式對農(nóng)產(chǎn)品進行糖度檢測，一般采用的技術(shù)路線是先采集理想標品進行光譜信息采集分析尋找基本特征，然后通過數(shù)學分析方法來建立評價指標模型。張娟等人[19]使用偏最小二乘法在草莓糖度檢測上建立了模型。趙文濤等人[20]采用回歸分析方法和偏最小二乘法對鮮棗進行了糖度模型檢測和分析。

2.2.2 NIRS 分析技術(shù)在氫基團檢測上的應(yīng)用

利用近紅外光譜區(qū)和有機分子中含氫基團（O-H、N-H、C-H） 振動的合頻和各級倍頻的吸收區(qū)一致性，通過掃描農(nóng)產(chǎn)品得到其含氫基團的特征信息。通過分析脂肪、蛋白質(zhì)、氨基酸和脂肪酸等的氫基團特征信息，可以對糧食和經(jīng)濟作物等進行質(zhì)量鑒定和分級[21-22]。

2.2.3 NIRS 分析技術(shù)在可溶性固形物和果實硬度上的應(yīng)用

硬度是某些果品的重要特征，是果品品質(zhì)的重要標準，根據(jù)近紅外光對硬度的不同漫反射和吸光度來對果品進行硬度的無損檢測分析[23]。

2.2.4 NIRS 分析技術(shù)在有機物質(zhì)檢測上的應(yīng)用

利用紅外光照射有機物分子，使得有機物分子中的化學鍵發(fā)生振動吸收，由于不同的化學鍵吸收頻率不同，據(jù)此可獲得其中的化學鍵特征的方式進行有機物質(zhì)檢測。環(huán)境中有機物含量的大小影響作物的生長和產(chǎn)量，土壤的變化特征對農(nóng)產(chǎn)品的生長成熟有重要的意義。該檢測研究的主要方向是農(nóng)產(chǎn)品的生長環(huán)境，如土壤、水質(zhì)等[24-25]。

3 結(jié)語

在農(nóng)產(chǎn)品方面近紅外光譜技術(shù)應(yīng)用較廣，特別是在水果品類上能做到無損的條件下鑒定其品質(zhì)。在對農(nóng)產(chǎn)品的成熟采摘上也有較好的應(yīng)用效果，能幫助果農(nóng)在最適宜的條件下進行采摘，實現(xiàn)果品最大的經(jīng)濟效益[26]。

山葡萄雖然與葡萄有一定的相似性，但還是有較大的區(qū)別。近年來，隨著生活品質(zhì)的提高，人們對葡萄酒有了較大的需求量。為了適應(yīng)市場對葡萄酒的高水平要求，同時保證葡萄酒品質(zhì)的一致性，葡萄品質(zhì)自動無損檢測越來越重要，葡萄品質(zhì)的無損檢測技術(shù)成為國內(nèi)外學者重要的研究方向之一。

核磁共振技術(shù)無法對生長期的山葡萄進行無損檢測，超聲波技術(shù)一般用于探傷檢測，機器視覺不能對應(yīng)分析其內(nèi)部成分。特別是山葡萄作為葡萄酒原料，糖度是最重要指標， X 射線技術(shù)有一定優(yōu)勢，但相對近紅外光其分析難度要大。

與其他無損檢測技術(shù)相比，近紅外光譜的無損檢測技術(shù)具有檢測方便、無需預(yù)處理、能無損檢測、重復(fù)性好、操作簡單、綠色無污染等優(yōu)點。特別是在糖度檢測上應(yīng)用比較廣泛，算法路徑相對成熟可靠，可以做到采摘期的控制，特別是在山葡萄被雪覆蓋的情況下，最佳采摘期可用近紅外可以做到實時監(jiān)測。