CN108507954A

CN108507954A - 一种小型水果品质及货架期在线检测装置及方法

Info

Publication number: CN108507954A
Application number: CN201810227796.2A
Authority: CN
Inventors: 沈飞; 张斌; 曹崇江; 方勇; 袁建; 曹杰
Original assignee: Nanjing University of Finance and Economics
Current assignee: Nanjing University of Finance and Economics
Priority date: 2018-03-20
Filing date: 2018-03-20
Publication date: 2018-09-07

Abstract

本发明公开了一种小型水果品质及货架期在线检测装置及方法，涉及水果品质及货架期检测领域。本装置主要包括：机械输送单元、信息采集单元和信息处理单元。机械输送单元包括：机架、滚动承轴、水平输送带、水果托盘、电机以及控制器，主要用于水果的输送；信息采集单元包括：环形卤素灯光源、漫反射光纤探头、光信号接收器和暗箱，主要用于提供光源与光信号的接收；信息处理单元包括：微型光纤光谱仪、光纤以及计算机，主要用于将获得的光信号转变成数字信号并给出水果品质信息。通过可见/近红外漫光谱反射技术结合特征波长选择算法，实现水果内部品质及货架期的准确、快速、无损检测，满足水果在线分级需求。

Description

一种小型水果品质及货架期在线检测装置及方法

技术领域

本发明涉及水果品质及货架期检测领域，尤其涉及水果品质及货架期在线检测装置及方法。

背景技术

我国是世界水果生产大国，栽培历史悠久，资源丰富。水果产业自20世纪90年代以来发展迅速,已成为我国农村经济发展的一大支柱产业。然而在国际市场上,由于采后检测、分级技术落后而导致品质较差、规格不统一等问题,使得我国水果缺乏竞争力,出口量不到国际水果贸易的3％。水果分级主要分外部品质和内部品质两方面。外部品质可以通过表面光洁度、表面缺陷及损伤来描述，内部品质包括酸度、总糖含量、可溶性固形物、硬度等。传统的水果内部品质化学分析方法存在破坏样品、操作繁杂、周期长及无法实现实时在线检测等缺点。

近几年，物理检测技术由于其具有快速、高效、无损等优点越来越受国内外学者的重视。目前主要有近红外光谱技术、声学检测、X射线检测技术、机器视觉检测技术、高光谱图像技术等。许多国家为了提高水果市场竞争力及其制品的附加值，研究和开发水果内部品质在线检测系统已经成为近10年来的研究热点。

近红外光谱技术作为其中一种兴起的无损检测技术，在水果品质检测及农药残留方面具有突破性研究。北京蔬菜研究中心金同铭，于1994年将近红外光谱技术应用于苹果糖度的无损检测；浙江大学应义斌等，于2002年开始研究基于近红外光谱技术的水果品质无损检测；江苏大学陈全胜，于2007年对苹果糖度近红外检测系统进行参数优化；华东交通大学刘燕德，于2011年将蒙特卡罗无信息变量消除方法应用于近红外光谱预测果品硬度和表面色泽。

到目前为止，大部分都还局限于实验室条件下取得较好结果，少数国家报道了成熟的生产线推向市场。因此如何提升光谱获取性能、降低水果热损伤和机械损伤、提高检测系统适应性和水果内部品质(内部组分、内部缺陷)同步在线检测能力具有重要现实意义，对推动近红外光谱技术实用化具有推动作用。

发明内容

发明的目的在于提供一种基于可见/近红外光谱检测技术的水果内部品质及货架期快速、无损在线检测装置，并结合化学计量方法，优化模型，能够快速、准确、无损的分析出水果内部品质并判断出水果的新鲜程度，从而实现快速分级。

为了达到上述目的，第一方面本发明提出一种水果品质及货架期的快速在线检测装置，所述装置包括机械输送单元、信息采集单元和信息处理单元，所述机械输送单元主要用于传送样品；所述信息采集单元固定于所述机械输送单元上部，用于采集样品的光谱信息；所述信息处理单元利用光纤与所述信息采集单元连接，用于处理采集的光谱信息，其中：

所述机械输送单元包括：机架、两个滚动承轴、一个水平输送带；所述机架底部安装可调节脚垫，并用螺丝与机架连接，用于防滑固定；所述水平输送带置于机架上，并由两个安装于机架两侧的滚动承轴带动，其中一个滚动承轴与所述电机使用皮带相连，形成主动承轴，另一个作为从动承轴，两根滚动承轴均利用螺栓固定在机架的两侧，所述水平输送带的运动方向及速度由控制器直接控制；所述电机置于水平输送带下方的机箱中，用于驱动滚动承轴带动水平输送带。

所述信息采集单元包括：环形卤素灯光源、漫反射光纤探头、光信号接收器和暗箱；所述漫反射光纤探头是无接触式设计呈圆柱形，内部镂空；所述环形卤素灯和所述光信号接收器置于圆柱形探头内，所述环形卤素灯用螺丝固定于所述漫反射光纤探头内壁，并在中央开孔，用于固定所述光信号接收器，所述卤素灯和所述光信号接收器分别用于提供光源和接收反射光信号；所述漫反射光纤探头用支架固定在所述水平输送带上部；所述的信息采集单元所有装置都置于所述暗箱内。

所述信息处理单元包括：微型光纤光谱仪、光纤以及计算机；所述光纤的一端与所述漫反射光纤探头相连，另一端与所述微型光纤光谱仪相连，用于将得到的光信号转化为光谱信息，并传送到所述计算机内；所述计算机与所述微型光纤光谱仪用网线相连接。

其中所述环形卤素灯精细分布于圆柱形漫反射探头底部，并用玻璃板加以保护防止污染，灯带光束聚于一个焦点汇成直径为1cm的光斑，并与所述光信号接收器在同一直线上；

其中所述漫反射光纤探头外壁安装一块矩形板，矩形板上开有四个螺孔，并通过螺丝与所述支架固定在水平输送带上部。

其中所述支架由一块L型板和一个H型支架组成；L型板一侧与所述漫反射探头外壁用M5螺丝固定，另一侧与所述H型支架用M5螺丝固定，使得探头垂直于传送带上部。所述H型支架固定在传送皮带的两侧，并且可上下调节高度。

其中所述暗箱四脚固定在机架上部，四面安装遮光板，顶部具有一块铝板进行避光。所述暗箱正面的遮光板与支撑型材之间用门轴连接，便于打开箱体进行箱内操作。

第二方面，本发明还提出一种水果品质及货架期在线检测的方法，按照下述步骤进行：

(1)在线获取待测水果的漫反射光谱；

(2)对光谱进行预处理并提取特征波长；

(3)根据预设的水果品质预测模型及货架期判别模型，

(4)预测待测水果的品质及货架期。

步骤(2)中所述采用特征波长选择算法对处理过的光谱提取特征波长，主要有以下几种方法：竞争性自适应重加权算法(CARS)、连续投影算法(SPA)、间隔偏最小二乘法(iPLS)等。

步骤(3)中所述根据预设的水果品质预测模型及货架期判别模型，按照下述步骤进行：

将水果样品放置托盘中，并置于漫反射光纤探头下，调整探头高度以及水平输送带运动速度，并设置微型光纤光谱仪的积分时间以及采集次数

启动电机，进行光谱采集，当水果样品经过传感器时，触发光谱仪，开始采集水果漫反射光谱，并保存于计算机内。

对保存的光谱首先进行多元散射校正，再进行微分处理以及平滑处理，再通过马氏距离对异常光谱进行剔除

根据计算机内化学计量分析软件，选取样品光谱的2/3作为校正集，1/3作为验证集，采用多元线性回归方法建立水果品质校正模型及货架期判别模型。

步骤(3)、(4)中建立模型及利用模型对样品的品质及货架期的预测均在所开发的化学计量分析软件中一键完成。

本发明具有的有益效果是：本发明的水平输送带可以通过控制装置，调节运送方向及速度，以适应不同的检测要求；漫反射探头能够上下调节，以提高检测精度；暗箱设有门，便于打开，进行探头的调整及维护；总之，本发明能够满足快速、实时、无损检测水果品质的要求。

附图说明

图1是一种水果品质及货架期在线检测装置的主视图。

图2是环形卤素灯光源的平面图。

图3是漫反射光纤探头的结构简图。

图4是用于支撑漫反射光纤探头的支架三维图。

图5是暗箱的主视图

图6是一种水果品质及货架期的快速在线检测方法的流程图

图7是利用本发明在线检测草莓糖度的预测图。

注：图中对不同部件进行了不同程度的放大。

图中：1、机架，2、电机，3、脚垫，4、滚动承轴，5、水平输送带，6、传感器，7、托盘，8、漫反射光纤探头，9、微型光纤光谱仪，10、L板，11、H型支架，12、暗箱，13、光纤，14、计算机，15、卤素灯，16、玻璃板，17、光信号接收器，18、矩形板，19、螺孔。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本发明公开一种水果品质及货架期在线检测装置，该装置包括机械输送单元、信息采集单元和信息处理单元，其中：

机械输送单元主要用于输送水果，包括：机架1、两个滚动承轴2、一个水平输送带5；机架由四个脚支撑，并在底部安装可调节脚垫3用于防滑固定；水平输5送带置于机架1上，并由两个安装于机架1两侧的滚动承轴2带动，水平输送带5的运动方向及速度由控制器(图中未画出)直接控制；本实施例中水平输送带5宽250mm，周长2800mm，输送带周长包括了两端的滚轴，其实际单面有效行程为1250mm，最大载重为2kg；电机2置于水平输送带5下方，用于驱动滚动承轴带动水平输送带5。

信息采集单元用于提供光源，并接收反射光信号，包括：环形卤素灯光源15、漫反射光纤探头8、光信号接收器17和暗箱；漫反射光纤探头8是无接触式设计呈圆柱形；环形卤素灯15和所述光信号接收器17置于圆柱形探头8内，分别用于提供光源和接收反射光信号；漫反射光纤探头8用支架11固定在水平输送带5上部；信息采集单元所有装置都置于所述暗箱12内。

如图2所示，本实施例中漫反射探头8内置精细分布的环形卤素灯带，卤素灯的功率为10W，电压为5V。灯带光束聚于一个焦点汇成直径为1cm²的光斑，并与光信号接收器17在同一直线上；

如图3所示，漫反射光纤探头8的外壁安装一块矩形板18，矩形板上开有四个螺孔19，用于将探头固定在支架11上。

如图4所示，支架由一块L型板10和一个H型支架11组成；L型板10一侧与所述漫反射探头8外壁用M5螺丝固定，另一侧与所述H型支架11用M5螺丝固定，使得探头垂直于传送带上部。所述H型支架固定在传送皮带5的两侧，并且可上下调节高度。

如图5所示，本实施例的暗箱12四脚固定在机架上部，四面安装遮光板，顶部具有一块铝板进行避光。暗箱正面的遮光板与支撑型材之间用门轴连接，便于打开箱体进行箱内操作。

信息处理单元包括：微型光纤光谱仪9、光纤13以及计算机14；光纤的一端与漫反射光纤探头8相连，另一端与微型光纤光谱仪9相连，用于将得到的光信号转化为光谱信息，并传送到计算机14内；计算机14与所述微型光纤光谱仪9用网线相连接。

如图6所示，本实施例中以草莓为例，下面介绍本发明实施例实施的过程：

市场采集草莓样品200个，平均分成4组，分别储藏在2℃和60％RH的冰箱中，每隔一天取出采集光谱，即每1，3，5，7天取样采集光谱。

接通电源，首先将光谱仪预热15min，将草莓样品放置托盘7中，并置于漫反射光纤探头下，调整探头高度为2cm，水平输送带运动速度为0.1m/s，并设置微型光纤光谱仪的积分时间为50ms，采集次数为3次，光谱采集范围为：650.55～1701.61nm。

启动电机，进行光谱采集，当水果样品经过传感器6时，触发光谱仪，开始采集水果漫反射光谱，并保存于计算机内。

对保存的光谱首先进行多元散射校正处理，再进行一阶微分处理，对处理过的光谱进行5点Savitzky-Golay平滑处理，再通过马氏距离对异常光谱进行剔除。

在建立模型之前对光谱进行特征波长提取，本实例中采用CARS和iPLS两种方法，对草莓样品光谱进行特征波长提取。通过定量校正方法建立草莓糖度的PLS模型以及建立草莓货架期的PLS-DA模型。

表1为草莓糖度PLS模型结果

由上表1可知，经过波长选择和不进行波长选择算法的建模集均方根误差都小于0.85，采用CARS波长优选和不经过波长优选模型的决定性系数均大于0.8，采用iPLS波长优选的模型决定性系数较低；当均方根误差约接近于0，决定性系数越接近于1时，模型最优；结合上表可知对于草莓样品，采用CARS波长优选算法较好。

表2为利用草莓糖度PLS模型进行草莓糖度预测的结果

建模方法	样品数	决定系数	预测集均方根误差(°Brix)	相对分析误差
					PLS	70	0.58	0.89	1.53
CARS-PLS	70	0.68	0.76	1.80
					iPLS	70	0.61	0.86	1.58

由上表2可知，采用CARS波长优选算法的相对分析误差达到最大为1.80，当相对分析误差大于1.5时，表明模型可用于预测；结合上表可知，采用CARS算法后提取特征波长具有良好的预测能力。

表3为草莓货架期判别模型的结果

由上表可知，对草莓不同四种货架期的判别率分别为93％、100％、100％、100％，这表明该模型对草莓的货架期具有良好的识别能力，可用于在线预测。

本实施例中的水果品质及货架期在线检测方法适用于小型水果的快速检测，能够提升光谱获取性能，降低水果的机械损伤，实现水果内部品质及货架期的同时检测。

虽然结合附图描述了本发明的实施方式，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。

Claims

1.一种小型水果品质及货架期在线检测装置，其特征在于所述装置包括机械输送单元、信息采集单元和信息处理单元，所述机械输送单元主要用于传送样品；所述信息采集单元固定于所述机械输送单元上部，用于采集样品的光谱信息；所述信息处理单元利用光纤与所述信息采集单元连接，用于处理采集的光谱信息，其中：

2.根据权利要求1所述的一种小型水果品质及货架期在线检测装置，其特征在于，所述环形卤素灯精细分布于圆柱形漫反射探头底部，并用玻璃板加以保护防止污染，灯带光束聚于一个焦点汇成直径为1cm²的光斑，并与所述光信号接收器在同一直线上。

3.根据权利要求2所述的一种小型水果品质及货架期在线检测装置，其特征在于，所述漫反射光纤探头外壁安装一块矩形板，矩形板上开有四个螺孔，并通过螺丝与所述支架固定在水平输送带上部。

4.根据权利要求3所述的一种小型水果品质及货架期在线检测装置，其特征在于，所述支架由一块L型板和一个H型支架组成；L型板一侧与所述漫反射探头外壁用M5螺丝固定，另一侧与所述H型支架用M5螺丝固定，使得探头垂直于传送带上部。所述H型支架固定在传送皮带的两侧，并且可上下调节高度。

5.根据权利要求4所述的一种小型水果品质及货架期在线检测装置，其特征在于，所述暗箱四脚固定在机架上部，四面安装遮光板，顶部具有一块铝板进行避光。所述暗箱正面的遮光板与支撑型材之间用门轴连接，便于打开箱体进行箱内操作。

6.基于根据权利1-5任一项所述装置的一种水果品质及货架期的快速在线检测的方法，其特征在于按照下述步骤进行：

(1)在线获取待测水果的漫反射光谱；

(2)对光谱进行预处理并提取特征波长；

(3)根据预设的水果品质预测模型及货架期判别模型，

(4)预测待测水果的品质及货架期。

7.根据权利要求6所述的一种水果品质及货架期的快速在线检测的方法，，其特征在于，所述预设的水果品质预测模型及货架期判别模型主要通过以下步骤获得：

(1)将水果样品放置托盘中，并置于漫反射光纤探头下，调整探头高度以及水平输送带运动速度，并设置微型光纤光谱仪的积分时间以及采集次数

(2)启动电机，进行光谱采集，当水果样品经过传感器时，触发光谱仪，开始采集水果漫反射光谱，并保存于计算机内。

(3)对保存的光谱首先进行多元散射校正，再进行微分处理以及平滑处理，再通过马氏距离对异常光谱进行剔除

(4)采用特征波长选择算法对处理过的光谱提取特征波长，主要有以下几种方法：竞争性自适应重加权算法(CARS)、连续投影算法(SPA)、间隔偏最小二乘法(iPLS)等。

(5)采用化学计量方法，建立水果品质校正模型以及货架期判别模型。