水果检测

NIR1700 近红外光谱仪 ｜ 水果快速分选

     背景
      近年来，随着农业科技的发展和人民生活水平的提高，国内外水果品种越来越多，人们对水果的品质也有了更高的要求。为了提高水果的加工质量和出品等级，需要对水果进行严格的质量分级和大小分级。
      
      一般来说，水果的分选主要四类：
      1、大小的分选，此分选大多使用机械方法分类，少数使用视觉传感非接触式分类；
      2、重量分选，此分选主要通过电子称量的方法进行分类；
      3、外观品质分选，此方法主要通过光电式色泽分选和计算机处理分选，通过计算水果的颜色和灰度等数据对水果的外观一致性进行分类；
      4、内部品质分选，此类分选主要判断水果的糖度、酸度。
      
      以往，内部品质分选主要依靠破坏性检验方法，例如使用甜度计，近年来，通过光谱进行无损检测逐渐成为主流趋势。针对这一趋势，近红外傅里叶光谱仪已经不适用这种水果的品质分选，新型的微型光纤光谱仪凭借体积小、便携、快速、稳定性好的特点在工业在线光谱分析中获得了推广和普及，尤其适合水果的品质管理环节。
      

实验搭建
      基于近红外光谱仪（NIR1700）、 30积分球（IS-30-6-R）、大功率卤素灯（iDH2000H-HP）搭建的漫反射光谱测量系统，分别对表面完好以及表面有损伤的水蜜桃进行光谱测量。
      
      表面完好（good）以及表面有损伤（bad）的水蜜桃，分别在980nm、1160nm以及1450nm附近有较宽的吸收峰，而且，容易看出表面完好的水蜜桃，在1450nm位置的吸收峰要明显大于表面有损伤的水蜜桃。对测得光谱进行数据处理后，曲线基本重合，在1140nm（对应实际光谱1160nm）以及1390nm（对应实际光谱1450nm）附近的光谱变化，有很直观的区别。
      
      

结论
      分析表皮完好的水蜜桃水分要远高于表面受损的水蜜桃（1450nm附近为水的吸收峰）。利用这点，可以使用近红外光谱测量系统，测量水果或农作物的鲜度以及是否受损。对于糖分以及淀粉的测定，则需要测量光谱的同时，利用化学方式测量糖分及淀粉作为参照，运用化学计量学方法建立测量模型，终实现水果品质测量。