近红外在果蔬内部品质检测上的应用使得分选设备发生了革命性的变化。首先，实现了内部品质等级无损检测，米乐m6官网大大地提升了分选设备功能；二是设备结构大为简化，大小宽窄可自由组合，就像积木一样。

　　为了多方位展现我国在近红外光谱领域的最新成果，仪器信息网和近红外光谱分会计划合作制作《近红外光谱新技术/应用进展》网络专题，同时也以此献礼近红外分会成立10周年，并寄语2021年国际近红外大会。我是受益于近红外分会和仪器信息网的人，感恩无限。愿借此机会，把自己多年来对近红外在果蔬品质无损检测方面的认识和认知与大家共享。

　　以前我不论是指导学生科研还是学会报告话题都比较大，宏观且泛泛。论述宏观有利于扩宽人们的视野，开阔思路，但不能解决具体问题。今天着重讲些细节，有些属于经验之谈，直击要点，但略显有点理论支撑不足。我认为两者均不可或缺，只是每个人的发展阶段不同从而导致的需求不同而已。

　　本文对于研究果蔬品质无损检测的专家学者也许能有些帮助，而对于其他研究方向的如能有所参考就是万幸了。近红外是个多学科交叉的结晶，不同专业背景、不同经历会有不同体会，有不妥之处，望多多指正。

　　先简单介绍一下果蔬分选。果蔬分选包括两大独立要素。一个是大中小的级别分选，一个是优良中差的等级分选。大果中有优良中差，优果中有大中小。近红外在果蔬分选上的应用始于二十世纪80年代末。之前的果蔬分选主要是级别分选，部分用机器视觉或依靠人工按照外观颜色进行等级分选。外观颜色与内部品质有一定的相关性，但难以达到生产要求。一是误判率较高，二是有些果蔬无法实施，例如猕猴桃等。而且那时的设备大小宽窄尺寸基本是固定的，不能轻易更改。

　　近红外在果蔬内部品质检测上的应用使得分选设备发生了革命性的变化。首先，实现了内部品质等级无损检测，大大地提升了分选设备功能，从这个意义上讲，近红外引领果蔬分选技术实现了飞跃式发展；二是设备结构大为简化，大小宽窄可自由组合，就像积木一样。

　　近红外与众多物料有着非常完美的结合。例如烟草、饲料、石油化工、医药。果蔬也是其中一例，不过内涵却与其它不同。

　　首先是波长范围。果蔬水分约为80-90%，水果糖度在10-20°Brix之间。其他成分虽然很多，但含量很少。1100nm以下的短波近红外适用于果蔬类高水分物料。

　　其次是光谱采集方式。果蔬内部质量无损检测除了糖度以外，还要检测内部褐变、糖心等，米乐m6官网必须采用透射方式采集光谱。短波近红外穿透力强，加之，1100nm以下属于硅检测器范围，仪器造价比铟镓砷要便宜很多，这又为大量普及应用创造了有利条件，为量大利薄的农产品销售提供了强有力的支撑，因此是最佳选择。

　　最后是光源功率。果蔬品质无损检测手持和便携以及台式专用仪器的电源功率，LED最小，卤素灯小则1-2W，大则12W。而用于在线个，扫描时间短，需要配置高达200-300W大功率光源，检测西瓜时甚至达到2000W。

　　基于漫反射原理的检测主要用于薄皮水果诸如苹果、梨、桃等，而用于柑橘检测则效果不佳，于是又研发出基于透射原理的检测，一直延续至今。随着检测项目的增加，由单一的糖酸度向内部褐变、糖心、水浸、局部失水、空洞等多指标同时检测延伸，落叶果及西瓜甜瓜类果实则主要采用漫透射方式。特殊情况时，苹果和葱头需要在两个位置同时采集光谱。

　　图3和图4的光源与检测器设置一样，但样品放置和光谱采集细节有所不同。西红柿的果柄影响信息接收，如图3所示，故倒置。由于物料内部组织构造差异很大，苹果肉质均匀密实，而西红柿则有外果皮、中果皮、果浆、胎座，少许空腔，各组织之间光特性差异大，造成散射不均。为此，苹果光源布置向赤道下方照射，靠苹果赤道直径大来遮挡杂散光(图4)。而西红柿则照射上半球，以利获得更多有效信息。

　　表1列出了来自三井金属计测公司的透射模式部分检测对象和检测项目，这些检测对象检测项目早已成熟，转为常规。其他公司，如SHIBUYA精机、近江度量衡、NIRECO、杂贺技研均能实现，包括一些没有列入的检测对象和检测项目。即使如此，有些项目也不是百分之百正确检出，例如局部褐变误判率较高。但是小果实，例如樱桃、草莓，个别水果，如葡萄，诸如此类的近红外在线分选技术暂不多见。

　　由于在线检测所用光源功率较大，能确保获得足够强的有效信息，故检测精度一般高于便携和手持仪。以SHIBUYA精机株式会社在线内部检测装置为例，各种水果的糖度检测精度如表2所示。

　　由表2可知，苹果检测精度最高，甜瓜最低。这个趋势与其他厂家基本一致。也就是说，苹果是最好检测的，而果肉厚内心甜的甜瓜最难检测。一般消费者对于糖度相差0.5Brix以内难以察觉，故水果检测精度SEP如能达到0.5就能满足生产要求。

　　日本的水果品质普遍较高，好吃已经不是问题。为了适应新的国际形势，加大水果竞争力度，日本政府正在组织产学研攻破果蔬功能成分在栽培、管理、在线无损检测方面的难题。苹果重点提高花青素含量，西红柿是番茄红素，柑橘是β-隐黄素，胡萝卜是番茄红素和β-胡萝卜素。由于这些成分含量比较少，近红外检测存在一定难度。番茄红素已经实用化，其他几个成分仍在努力中。

　　同年，KUBOTA公司首先推出了台式仪，其后又推出便携仪，从2019年7月始，对原有机型进行升级换代，如图8和图9。这两款仪器社会保有量估计在1000台左右，也是本人认为最好用的仪器。

　　这台仪器的日本水果模型拿到中国无需修正，可直接使用，预测值准确稳定，该仪器像素点只有254个，糖度模型采用的是4-5个波长的MLR。本人实验室在北京奥运前购买了一台，十几年过去了，现在还在使用中，中途只更换过电源开关。我曾问过这台仪器的研发部长石桥先生，他说，因为内置波长横纵坐标自动校正功能，所以仪器预测值才稳定。横坐标校正方法已经成熟，但纵坐标措施不多，米乐m6官网也许谁掌握了纵坐标校正技术，谁就能占领市场。

　　N1(图10)从2009年开始销售，由于产品精制，价格便宜，至2017年8年间共销售648台。最为特殊的是该仪器采用了不受杂散光影响的TFDRS法(TFDRS:Three-Fiber-based Diffuse Reflectance Spectroscopy)，1点照射，2点接收。通过2个漫反射强度比计算相对反射率,进而获得相对吸光度比。该吸光度比不受漫反射光路的变化影响，且与水果糖度呈直线相关。该检测模型建立在标准样品基础上进行模拟，推导出方程，然后用水果进行验证，故在实际应用中，不需进行参比测量，不需进行模型维护，是这一种全新思维，不同于传统方法。

　　PAL光传感器是最新系列水果手持糖度仪(图11)，采用LED光源进行糖度无损检测。目前应用对象分别为苹果、梨、桃、葡萄、迷你西红柿。从2017年开始销售以来，不到一年就售出400台，该公司的销售目标是1万台。

　　我认为，在台式、便携、手机水果专用仪器中，SACMI的台式仪适应性最广，如图12。因为这台仪器采用了8个20W的卤素灯，功率强大。内部采用不锈钢锥形挡板，将光源与检测器分隔在圆锥挡板内外。光源在锥形板外向上照射，结构上保证了杂散光不能进入检测器。检测器在圆锥挡板内，当水果放置在锥形挡板顶端时，橡胶圈的密封阻挡了反射杂散光的进入。这种漫透射设计加上大功率，不论是内部成分还是内部病变的检测均能胜任，是个科研好帮手，就是价格偏贵。

　　真值测量往往被轻视，特别是像水果类的样品，不论是品种间、还是种类间差异都比较大，没有深入了解细致筹划，将影响建模效果。因为建模预测精度永远不可能超过实测精度。以如下两个案例进行说明。

　　甜瓜光谱采集位置是花萼处，故在花萼处取ф40mm(因为环形光源直径是ф38mm)果肉打碎后取果汁测量糖度，如图13所示。

　　图14是柑橘糖度实测值图解。充分考虑样品生化特性，整体榨汁，再经过滤实测值更准确。

　　上面介绍的都是近红外光谱在果蔬品质无损检测上的应用，近年来，近红外图像也取得了长足进步。近红外激光正在发挥着特殊作用。随着LED光源，特别是近红外区域LED连续光源的研制成功、光谱仪小型化、微型化、量子光谱仪的问世、无线G数据快速传输、人工智能等方方面面的突飞猛进，局部照射，多点测量，攻破尚存顽症指日可待。

　　首先，中国的近红外仪器必须走专用化发展之路，这一点大家已经取得共识，不再赘述。

　　3)漫透射、透射因扩展性好已成为光谱采集的主流。同时，消除大小影响的配套措施不可或缺。

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