丰收季节，说说水果品质的一种无损分析方法-理化检验化学分册
我国的水果种类十分丰富并且产量高居世界首位
但因种植、采摘、贮藏、运输、包装等环节的影响寒噤的意思，水果的品质会有所下降，因此通过对水果品质的检测来完善各环节的工艺，从而提升水果品质已是亟待解决的问题之一。金镶玉竹
传统的化学分析方法不仅会破坏水果本身神池吧，而且分析过程冗杂，稳定性差，时间长；另外江门妈妈网，电子鼻技术在水果品质检测中也存在精度低的缺点；高光谱成像技术在水果品质检测中存在不能实时检测的缺点。而近红外光谱技术具有快速、无损、高效，能测定多种组分值等特点，被广泛应用于粮食、肉类、乳品等食品的品质分析中，在水果的产地溯源研究中也有相应报道，同时国内外学者应用近红外光谱技术对水果品质的检测研究也取得了一定的成果。
检测应用进展
近红外光照射水果时利辛天气预报，水果的内外部特征存在差异折纸战士g，从而对近红外光产生不同程度的吸收或者反射等，使水果的组成成分和结构特征被反映到相关的近红外光谱图上，进而从光谱上提取出水果的品质信息，即可实现对水果品质的快速无损检测。
多年的研究表明，利用近红外光谱技术能在不破坏样品的前提下，实现对梨、苹果、草莓、桃、柑橘等多种水果的糖度、酸度、硬度、维生素C等多项指标的快速检测。
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水果糖度的检测
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糖度是衡量部分水果品质的重要指标之一，目前，主要采用糖度计对水果进行糖度测定青木瓜之味，但该方法测定时间长且需要破坏样品苍崎橙子，同时对于糖度分布不均匀的水果的检测精度相对较低。而近红外光谱技术可以对水果糖度进行高效检测。
NICOLAI等利用近红外漫反射光谱(Near Infrared DiffuseReflectance Spectroscopy, NIDRS)技术在波长800~1690nm范围内急宅送，利用偏最小二乘法(PLS)对苹果酸度进行检测，结果表明该方法具有可行性。
周文超等运用近红外投射光谱技术对80个赣南脐橙的糖度进行检测，结果表明超级练级，在波长200~1100nm的范围内采用PLS法建立的糖度分析模型预测精度要高于多元线性回归法(MLR)、主成分回归法(PCR)的检测精度，其相关系数为90.32%，预测样本均方根误差为0.2421。
王硕等采用NIDRS技术在波长为725~1000nm的范围内，结合PLS法建立了糖度分析模型，实现了对小西瓜平均糖度、中糖及边糖的快速检测，并且精度较高。
彭海根等利用NIDRS技术在波数5303~5600/cm、6205~6302/cm、7308~7405/cm范围内，采用PLS法对100个和田冬枣的糖度进行定量分析建模，模型的校正样本均方根误差为0.613避水金睛兽，预测样本均方根误差为0.573，相关系数为96.7%，该模型的预测效果较高。
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水果酸度的检测
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水果中含有许多的有机酸、无机酸和酸式盐等化合物，其中以酒石酸、柠檬酸等为主。酸度作为衡量水果品质的指标之一，不仅能影响水果的风味，而且会随着水果成熟度的变化而变化，同时在水果的加工中对pH的控制能有效地防止酶促褐变的发生。
刘燕德等应用NIDRS技术在波数5461~10341/cm的范围内对120个红富士苹果，采用PLS法建立糖度定量分析模型，其模型的相关系数为97%，校正样本均方根误差为0.261，预测样本均方根误差为0.272，模型的精度较高。
杨帆等研究发现利用NIDRS技术能实现对来自中国、美国、印度3个国家的98个苹果酸度的快速检测。
赵静等研究发现采用近红外透射光谱技术结合PLS法，能实现对不同放置方式的橘子的酸度检测，其模型的标准偏差都低于0.1风之丘 ，相关系数高于95%。
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水果硬度的检测
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硬度是衡量水果品质及耐贮性的重要指标之一，通常用来确定水果的成熟度与采摘时间，同时也可为制定水果的储藏、包装和运输等环节提供重要参考依据。
CAVACO等利用NIDRS技术结合PLS法建立了梨的硬度模型，得到了较好的预测效果。
王丹等利用可见/近红外漫反射光谱技术在波长400~2500nm范围内，结合改进偏最小二乘法(MPLS)建立的甜柿硬度检测模型的精度较高。
同时NIDRS对蓝莓、猕猴桃、苹果等水果的硬度检测也具有一定的可行性。
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水果中维生素C含量的检测
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维生素C不仅是人体必须的营养素万仙王座，也是衡量水果品质的指标之一苍龙不朽。
胡润文等研究发现利用NIDRS技术在波数4246.7~5176.3/cm和7498.2~8751.8/cm范围内指事字有哪些，能实现对脐橙中Vc含量的检测。
罗枫等利用NIDRS技术在波长408.8~2492.8nm范围内对沙蜜豆樱桃中的Vc含量进行了检测，结果表明，采用MPLS法建立的模型侯天明的梦，其校正样本均方根误差为0.2583，相关系数为87.79%，预测相对分析误差为3.30，该模型对樱桃在冷藏过程中的Vc含量的检测具有可行性。
陈辰等利用可见/近红外漫反射光谱技术，应用MPLS法建立了红提葡萄中Vc含量的模型，该模型的预测相对分析误差为3.64，模型的稳定性较高。
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水果中可溶性固形物含量的检测
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可溶性固形物含量(SSC)是指包括糖、酸、维生素等可溶于水的物质含量，是衡量水果的成熟度、内部品质及食用加工特性的重要参考指标之一。
PATRICIA等利用NIDRS技术建立的苹果中可溶性固形物含量检测模型具有较好的预测效果。
王铭海等利用NIDRS技术结合移动窗口偏最小二乘法G极限学习机法(MWPLS-ELM)，建立了桃中
可溶性固形物含量的分析模型。该模型的校正样本均方根误差为0.397，相关系数为99.1%；预测样本均方根为0.497，相关系数为98.3%。
陈辰等利用可见/近红外漫反射光谱技术在波长408~1092.8nm范围内，采用MPLS法建立的葡萄中的可溶性固形物含量检测模型具有较好的预测效果。
存在的问题
近红外光谱技术因分析速度快、不污染环境、适用范围广等特点被广泛应用，但也存在一此问题：
在对样品收集光谱的过程中，容易受到温度、噪声、冗杂光的干扰，需要结合“化学计量法”来提高模型的预测精度，导致近红外光谱技术的发展受到“化学计量法”的制约杨智媛。
利用近红外光谱技术对水果品质检测的研究，多数局限于静态的实验室分析卡拉肖克·玲，对于动态的工厂在线检测的研究则较为罕见。
利用近红外光谱技术建立的水果品质检测模型是否具有通用性有待进一步研究男宠难宠，对水果品质的指标进行检测时样本采集数量并未有统一的标准。
近红外光谱技术存在不能对水果中较低含量成分进行检测的缺点。
发展方向
近年来各国学者应用近红外光谱技术对水果品质检测的研究尝试，目前已取得了阶段性进展，基本形成了近红外光谱技术用于水果品质检测是可行的统一共识。同时也认识到了近红外光谱技术用于水果品质检测的研究中还受很多因素(自然环境和人为环境)的影响，今后还需从以下方面加以研究：
首先，在对水果品质进行检测时应制定统一的样本采集数量标准。
其次，开发利用近红外光谱技术建立全面的水果品质检测数据平台来实现水果品质的在线检测具有一定的研究意义。
另外，水果品质检测技术也不局限于近红外光谱技术一种溯源方法，可考虑结合多种技术，以优化品质检测模型，提高检测精度，如采取近红外技术和电子鼻技术、近红外技术和高效液相色谱技术等结合的方式。
总之，综合考虑技术应用对象、范围、场所、经济等因素选择合适的方法，可推动其在水果产业和水果安全监管中的应用。
本文作者 | 宋雪健，黑龙江八一农垦大学食品学院硕士研究生僵尸少爷小说，杨柳松研究方向为食品加工与质量安全；张东杰洪紫琳，黑龙江八一农垦大学食品学院教授，博士，研究方向为农产品加工及贮藏工程。
文章来源 | 《无损检测》2017年第39卷第10期