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近红外光谱(NIR)
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近红外光谱技术在水果中的应用
Insm_68f50e17
2024/06/26
私聊
近红外光谱(NIR)
一般而言,水果品质检测包括水果外部特征(大小、色泽和硬度等)和内部品质(糖度、酸度、水分、疾病、新鲜度和成熟度等)
[17]
。以前,对水果品质的检测主要依靠人工经验来判断水果大小、成熟度以及色泽等。而如果想得到更为精准的数据,如糖度和酸度等,则需要进行实验室分析
[18]
,但这种方法只能给出该批次水果糖酸度的范围,无法确定每个水果的具体糖酸度,而且实验室分析往往需要破坏样本,并且耗费一定的时间。如今,随着
近红外光谱
技术的发展,基于
近红外光谱
技术的水果品质检测方法及仪器也越来越成熟,因其无损、迅速、便捷已经由实验室走向实际应用,向现场检测发展。
1.
定量分析
定量分析就是以测定物质中各成分的含量为目标,通过结合化学计量学算法,对水果的
近红外光谱
进行解析及建模,然后分析水果中某成分的含量。一般而言,水果中需要定量分析的成分包括糖度、酸度、硬度、可溶性固形物、含水率、蛋白质、维生素
C
和农药残留等指标。通过
近红外光谱
分析技术,可以实现多个指标的同时测定分析,减少了人工工作量和检测时间,极大程度提高了经济效益。
中国农业大学、华东交通大学和江苏大学等国内外诸多科研单位开发了
近红外光谱
技术的便携式
[19, 20]
和工业在线型
[21, 22]
仪器,部分技术已经较为成熟并被推广应用,产生了较为显著的经济和社会效应。
2.
定性分析
定性分析是以识别和鉴定某种物质为目标,通过结合化学计量学算法对水果的
近红外光谱
进行解析及建模,然后判断水果的状态。一般而言,水果中需要定性分析的指标包括病害识别
[23]
、农药残留识别
[24]
、成熟度识别
[25]
、损伤识别
[26]
和货架期预测等
[27, 28]
。针对上述指标,基于
近红外光谱
技术的水果定性分析模型的精度虽然较高,然而离实际应用推广还有一定距离,一方面是因为模型的预测精度会受到实际生产中水果的营养成分、机械损伤程度以及病虫害的分布均匀性、环境和物料温度,以及光谱采集方式等多方面因素影响。另一方面已经开发的专用设备的性能还不能满足用户期望(成本低廉、重量轻、体积小以及精度高等要求)。
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