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高光谱-高光谱成像的红提总酸与硬度的预测及其分布可视化

高光谱成像的红提总酸与硬度的预测及其分布可视化

 

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0引言

葡萄是世界四大水果之一,红提葡萄又名红地球葡萄,原产于美国,是美国加利福尼亚州立大学研究人员通过杂交实验培育而成的一个葡萄品种,自 1986 年引入我国以来,在我国广泛种植。红提因含有较丰富的维生素、矿物质、氨基酸等,成为我国鲜食葡萄的主要品种之一。红提果实饱满,鲜食可口,营养价值高,深受人们的喜爱。随着消费者购买能力的提升,红提的内部品质成为决定销售的决定性因素,直接影响着商品的价值。

总酸和硬度一直是反映水果成熟度的重要指标。总酸是水果的重要品质之一,决定了果实的风味,是消费者进行购买时的重要参考,也是反映水果成熟状态的重要指标。总酸含量是葡萄品质和风味形成的关键物质,同时也影响着葡萄酒的结构性和清爽性,此外,葡萄酒中的果香也是由葡萄内部的酸在发酵过程中参与酯化反应而产生。水果的硬度是判断其成熟状态和腐烂程度的一个重要指标,它决定了水果的耐贮性和成熟度,采后红提果实质地不断发生变化,内部组织变软,风味变差,特别是在长距离运输过程中,挤压易造成果粒机械损伤,严重影响红提的感官性能、品质和商品价值。因此检测红提的总酸和硬度具有重要意义。

1材料与方法

1.1 材料

本文提及的实验材料均为处于生长期的红提果粒样本。在武汉小宛葡萄园选取 10 棵红提植株并编号用来研究红提硬度和总酸的变化。由红提开花时间确定实验周期为从红提开花后生长发育的第61 d 持续到第 116 d,每隔 5 d 进行 1 次采样,每次采集实验样本为 10 串红提,共采样 12 次,在每串的上部、中部、下部,各挑选 2 粒(每串共 6 粒红提)大小相近的完整红提果粒共 720 个,各选取360 个红提果粒作为红提总酸和硬度的实验样本。为了保证实验效果,样本于实验当天采摘,采摘后将红提样本进行编号,需将编号后的样本立即放入温度设置为(22±1)℃,相对湿度为 65%的恒温恒湿箱中保存 12 小时。

1.2 高光谱图像采集与校正

本实验中高光谱成像系统的参数设置为:相机曝光时间为 0.15 s,平台移动速度为 1.7 mm/s,移动范围为 0~245 mm,样本平台与镜头的距离为 420 mm。高光谱成像系统在实验前应进行预热,本实验设定预热时间为 30 min。受暗电流及 CCD 相机芯片不稳定的影响,高光谱系统采集到的图像会带有一定噪声,为保证实验精度还需提取对高光谱图像进行黑白校正。黑白校正过程如下:

 ①将标准白板(聚四氟乙烯长方形白板)放在图像信息采集平台上,获得白板的图像信息 IW; 

②盖上相机盖,获得全黑图像的图像信息 ID, 

③将红提样本放在采集平台上获得原始高光谱漫反射图像信息 IR。 

根据公式(1)得到校正后样本的图像信息 R:

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1.3 红提硬度和总酸的测定

总酸测定:将通过挤压装置得到的果汁,参照 GB/T 12456-2008《食品中总酸的测定》方法,计算总酸的公式如 2 所示:

 

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式中:c 为 Na OH 标准溶液浓度/(mol/L);V 为样品滴定时消耗 Na OH 溶液的体积/m L;V0 为空白试验消耗的 Na OH 溶液体积/m L;K 为换算系数(红提中主要为酒石酸,K 取 0.075);m 为样品质量/g。 

硬度测定:将进行光谱检测后的红提样品横向放置在质构仪的试验台上,用 P100/R 探头,设置测前速度为 2.0 mm/s,测试速度为 1.0 mm/s,测后速度为 2.0 mm/s,起始力设置为 0.05 N,压缩距离为 8.0  mm,对红提果粒进行横向压缩,压缩部位为红提的中部位置。在进行压缩时,随着位移的增大,果粒受到的压力显著增大,当压缩到一定的位置时,果实在较大的压力下会出现脆断,压力迅速减小,试验选取在整个压缩过程中果粒所能承受的最大压力作为评判果实硬度的指标。

2 数据处理

2.1 红提单个果粒光谱数据提取

高光谱的数据采集在自制的带孔载物平板上进行,因自制的载物平板上可以同时放置 15 粒红提果粒,需要分别对单粒图像作为感兴趣区域(Region Of Interest,ROI)进行分割,然后提取单粒红提的光谱信息进行研究。在某软件上对高光谱图像进行处理,选择图像中整粒红提的图像作为 ROI,每粒红提分三种不同的放置模式(果柄侧朝上、果柄侧朝下,横放)分别采集单粒红提的三次高光谱信息,平均光谱为上述三种放置模式获得的数据进行平均,因之前的研究已经表明平均光谱的效果明显好于其他的放置模式,本研究直接提取感兴趣区域的平均光谱作为原始光谱进行分析研究。

分析时剔除因噪声、外界光照等因素的影响,本文选取 450  nm~1000  nm(含有 439 个波长点)的波长点进行建模。在进行感兴趣区域提取时,由前期的研究结果可知,背景与红提果粒区域的反射率在 726.6 nm 处差值较大,因此选取 726.6 nm 处的灰度图像进行果粒区域的提取,首先采用 Otsu阈值分割方法获得二值图像,然后利用中值滤波和腐蚀运算,得到二值图像并将该二值图像作为掩膜模板对灰度图像进行掩膜操作,最后依次将每个果粒分割出来,依次提取高光谱图像中单个红提果粒的平均光谱信息。

2.2 光谱数据预处理

因外界环境、仪器噪声的影响,使得采集的原始光谱包含较多的无用信息和噪声,影响后期模型的建立和稳定性。选择合理的光谱预处理方法可有效的消除冗余信息,提高模型的稳定性和精度,因此,在进行建模前进行光谱的预处理是相当重要的。本研究建模前先进行光谱预处理,能有效的消除由于仪器噪音、暗电流等因素的影响,通常为了保证模型的准确性,研究中采用的光谱预处理方法包括:标准正态变量变换(Standard  Normal  Variable  transformation,SNV)、卷积平滑处理法(Savit Zky-Golay,SG)等,并针对不同的研究指标确定一种适合的光谱预处理方法。

3红提果粒总酸与硬度的分布

3.1 果粒总酸分布可视化

利用高光谱图像采集系统,分别采集生长期红提果粒的高光谱图像信息,采集的高光谱原始图像如图 1(a)所示,该图像中包含 15 粒红提果粒。选取其中的一次高光谱采集图像,首先分割出每粒红提的图像。利 用 Matlab  2017a 编 程 提 取 高 光 谱 图 像 中 每 一 个 像 素 点 的 光 谱 信 息 , 根 据MSC-CARS-SPA-PLSR 模型计算出各个像素点的红提果粒总酸分布图,如图 1(b)所示。图中蓝色代表总酸的最低值 0(g/kg),红色代表总酸的最高值 3(g/kg),从蓝色到红色代表总酸逐渐上升。通过可视化可以清晰的明确红提总酸的分布规律,由图 1(b)可知,1、2、10、11、12、13 号红提果粒为深红色,果实相对成熟,通过总酸的伪彩色图像可视化分布可知红色像素点相对较少,表明总酸的含量较低,3、4、5、6 号红提果粒颜色较绿,果实相对不成熟,通过总酸的伪彩色图像可视化分布可知红色像素点相对较多,表明总酸的含量较高,总酸含量较高,表明随着果粒的逐渐成熟,总酸的含量降低,与实际的化学实验结果相一致,从而证明了红提果粒总酸可视化的正确性。对单个的果粒进行分析,红提中间位置的总酸含量相对较高,可能与内部的红提果核有关,表皮附近的总酸含量相对较少。

3.2 果粒总酸分布可视化

利用高光谱图像采集系统,分别采集生长期红提果粒的高光谱图像信息,选取其中的一次高光谱采集图像,首先分割出每粒红提的图像,利用 Matlab 2017a 编程提取高光谱图像中每一个像素点的光谱信息,根据 SG-CARS-PLSR 模型计算出各个像素点的红提果粒硬度分布图,如图 1(c)所示。图中蓝色代表硬度的最低值 5 N,红色代表硬度的最高值为 30 N,从蓝色到红色代表硬度逐渐上升。通过可视化可以清晰的明确红提硬度的分布规律,由图 1(c)可知,1、2、11、12 号红提果粒为深红色,果实相对成熟,通过硬度的伪彩色图像可视化分布可知红色像素点相对较少,表明硬度的含量较低,3、4、5、9、15 号红提果粒颜色较绿,果实相对不成熟,通过硬度的伪彩色图像可视化分布可知红色像素点相对较多,表明硬度的含量较高,硬度较高,6 号红提果粒虽然颜色较轻,但果实较软,因此的硬度值较低;表明随着果粒的逐渐成熟,硬度降低,与实际的化学实验结果相一致,从而证明了红提果粒硬度可视化的正确性。对每个红提果粒进行分析可知,在 6、7、11、12 号红提果粒中红提果柄侧及中间位置的红色区域面积相对果柄另外一侧较多,表明果柄侧及中间位置硬度含量相对较高,也与实际情况中果柄侧颜色相对较青相一致。

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a)高光谱原始图像

 

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b)总酸分布可视化图

 

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c)硬度分布可视化图

 1  红提果粒总酸和硬度的分布可视化图

4 结论

本文以高光谱成像技术为主要技术手段,以生长期的红提果粒为研究对象,采集红提果粒高光谱信息构建了红提果粒总酸和硬度检测模型,通过比较分析,得到了红提果粒总酸和硬度的最优预测模型,并通过伪彩色图像实现红提果粒总酸和硬度的可视化分布。主要结论如下:

 (1)红提果粒总酸的最佳模型是通过二次波段提取的方法,红提果粒硬度的最佳模型是通过一次波段提取的方法。 

2)对生长期内的红提果粒进行建模分析,深入分析不同检测方法对各指标的预测优劣,得到最优的最佳预测模型:总酸的最优检测模型为 MSC-CARS-SPA-PLSR 模型,其预测集相关系数 Rp 和均方根误差 RMSEP 分别为 0.9851、1.3482,RPD 为 5.6642;硬度的最优检测模型为 SG-CARS-PLSR模型,其预测集相关系数 Rp 和均方根误差 RMSEP 分别为 0.9291、7.9354,RPD 为 2.5108。

 (3)分别利用 MSC-CARS-SPA-PLSR、SG-CARS-PLSR 预测模型计算出高光谱图像中每个像素点的红提果粒的总酸和硬度值,结合伪彩色图像处理技术得到可视化分布图,结果表明采用高光谱成像技术可以实现红提果粒总酸和硬度的分布可视化,为直观监测红提果粒生长状态及成熟度判别提供可靠的理论依据。

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