CN1865997A - 一种无损检测苹果冷藏和货架品质的方法 - Google Patents
一种无损检测苹果冷藏和货架品质的方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及一种无损检测苹果冷藏和货架品质的方法,即基于敲击振动和颜色模板无损检测苹果冷藏和货架品质的方法,包括:利用敲击振动和色差仪得出苹果在冷藏或货架条件下各个阶段的无损硬度系数S和果面色调角值H,结合感官评定,建立不同等级苹果的无损硬度系数值和相应的颜色模板。并根据硬度和果面底色的变化,得到冷藏或货架条件下果实S,H与时间t的变化关系S=at2-bt+S0和H=at2-bt+H0,从而得出该苹果目前的品质状况。本发明操作简单,使用方便,可以满足超市、企业对苹果在冷藏或货架各个阶段的品质检测,预测货架期,减少经济损失,也便于消费者了解苹果的真实品质状况,保证食品安全。
Description
技术领域
本发明涉及一种无损检测苹果冷藏和货架品质的方法,主要是基于敲击振动和颜色模板无损检测苹果冷藏和货架品质的方法。
背景技术
自1992年起,我国的苹果产量超过美国而名列世界首位。1996~2000年,我国苹果出口量持续增长,年平均增长率为16.5%。然而,我国苹果出口总量仅占苹果生产总量的1.5%左右,这个出口量与发达国家相比较比例明显偏小。国内苹果生产产业化程度低,标准化不够,商品化处理、贮藏、加工能力和技术水平较低,冷链流通尚处起步阶段,致使苹果品质良莠不齐,达到出口标准的高档苹果比例仍然很低,而国内市场也仅有5%的苹果经过拣选分级等大规模商品化处理上架销售。针对国内外市场对优质生鲜苹果的巨大需求以及国内长久以来仍采用人工分级处理苹果,工作效率极为低下的现状,一种快速、高效检测苹果品质的体系亟待建立和完善。为建立这样一套检测系统,一个重要的手段是利用各种外部品质参数评估果实内在状态。在大多分检线上,果实大小、形状、颜色以及外部瑕疵被作为主要的检测参数,然而,果实内部质地结构、果实坚实度、风味、还原糖、可溶性固形物含量、酸含量、Vc含量等重要品质参数在苹果采后仍不断变化,这些参数对果实品质的评定更为重要,对这些参数的评估应在果品分级中体现。
我国现阶段对大宗量生鲜苹果品质的测定仍采用小批量采样,进行常规破坏性实验的方法。这样不利于对果实逐个全部检测,不能实现对同一试样的反复品质跟踪实验和在线快速检测。此外,破坏性检测还会造成一定量的浪费。寻找无损检测的有效手段的研究工作受到人们广泛的重视。
近年来,人们对苹果质地特性的研究越来越关注,因为果实的“脆”与“多汁”是决定消费者对苹果好恶的关键因素。提高果实的硬度和脆度常被作为苹果促销的重要策略。因此,在果品贸易中,常常以一些仪器测定值(硬度计)设定硬度标准,从而限定苹果质量。近三十年来,人们十分重视对水果力学性质的研究,一种利用声波共振测定果实坚实度,评估成熟度方法的研究越来越深入。果实声波共振频率与其弹性能、大小、形状、密度有一定的相关性。Cooke等人(Cooke J R.Aninterpretation of resonant behavior of intact fruits and vegetables[J].Trans.ASAE.1972,16:12075~1080;Cook J R,Rand H R.A mathematical study of resonance in intact fruits andvegetables using a 3-media elastic sphere model[J].Journal of agricultural engineeringresearch.1973,18,141~157)建议用数学模型E=f2m2/3ρ1/3来表示水果的动态弹性能。其中E(Pa)为动态弹性模量,f为果实最高振幅处的频率值(Hz),m为果实质量(kg),ρ为果实密度(kg/m3)。对于成熟果蔬来说,采后果实密度ρ变化很小,通常把ρ看作不变,取S作为衡量果实质地特性的硬度指数S=f2m2/3(Abbott J A,Massie D R.Nondestructive sonic measurement of kiwifruit firmness[J].J.Amer.soc.hort.sci.1998,123(2):317~322)。
目前国内外关于苹果分级的研究比比较广泛,既有对苹果外观品质包括果实色泽、大小、果型、光洁度、损伤程度、病虫害、成熟度等的研究,也有内在质量,包括糖酸含量、硬度等的研究,但这些研究都是对苹果进入冷库或市场之前进行分级,而苹果进入冷藏和货架之后的品质变化则研究较少,缺乏有效的方法,目前冷藏和货架期间苹果品质的检测多采用的是破坏性检测,费时费力。消费者和商家大多通过目测和手感判断苹果质量,比较主观。
发明内容
技术问题
本发明的目的在于克服和弥补现有技术和方法的缺陷,提出一种基于敲击振动和颜色模板无损检测苹果冷藏和货架品质的方法,可以随时有效的检测苹果在冷藏或货架期间的品质,确定苹果的当前的等级和出库时间,并可以通过初次对无损硬度系数和果面色度角值的检测来预测苹果的货架期,使商家和消费者更客观的了解商品的品质状况,减少损失,保证食品安全。
技术方案
一种无损检测苹果冷藏和货架品质的方法,即基于敲击振动和颜色模板无损评价苹果冷藏和货架品质的方法,其特征在于,利用敲击振动苹果和色差仪得出苹果在冷藏或货架条件下各个阶段的无损硬度系数(S)和果面色调角值(H),结合感官评定,建立不同等级苹果的无损硬度系数值和相应的颜色模板,并根据硬度和果面底色的变化,得到货架条件下果实S,H与时间t的变化关系S=at2-bt+S0和H=at2-bt+H0,以此模型得到不同的冷藏或货架时间的代表苹果品质的S和H值,根据等级参数得出该苹果目前的品质和等级情况,包括:
1)感官评定:将标准样品苹果果实质地分为硬或脆、较硬或较脆、中、较软或较绵、软或绵5个等级,设每个等级下的感官品质等级评定分数分别为1,10人小组男女各半在苹果贮藏各阶段对果实质地做感官评价,若有1人评定果实为硬或脆,则该品质等级得分为1,有2人评定果实为硬或脆,则该品质等级得分为2,其它类同,记录各品质等级下的评定分数,用于比较货架各阶段果实的质地状况;其中,等级值的“硬或脆”指果肉硬实,入口断裂时有嘎崩脆感,果肉汁液丰富;“较硬或较脆”指果肉清脆,咀嚼舒适,且汁液丰富;“中”指果肉有一定的脆性,但较新鲜采摘果实稍差;“较软或较绵”指果肉硬度低,咀嚼微有砂砾感,汁液度较低;“软或绵”指咀嚼果肉有粉质感,口腔中微细果粒呈干面粉状,果肉汁液度差;
2)建立模型:利用敲击振动苹果和色差仪采集标准样品苹果在冷藏或货架条件下检测无损硬度系数S和果面色调角值H,根据硬度和果面底色的变化,得到冷藏或货架条件下果实S,H与时间t的变化关系模型S=at2-bt+S0和H=at2-bt+H0;
3)标准样品指标确定:根据以上述模型获得冷藏或货架期间不同时间段的时标准样品苹果品质的S和H值,对照感官评定的各品质等级下的评定分数,确定不同品质等级的S和H值指标,建立标准样品苹果不同品质等级的无损硬度系数指标和相应的颜色模板;
4)样品检测:利用敲击振动苹果和色差仪采集检测样品苹果在冷藏或货架条件下各个阶段的无损硬度系数S和果面色调角值H,对照不同品质等级苹果的无损硬度系数值指标值和相应的颜色模板,得出该检测样品苹果目前的品质等级情况。
所述的利用敲击振动苹果检测苹果在冷藏或货架期间的无损硬度系数,其特征在于:将苹果放于泡沫凹槽中,用带橡胶头的玻璃棒轻敲果实赤道部位,苹果振动信号通过数字声级计采集,经快速傅立叶变换,得到苹果的响应频谱图,进而得到果实最高振幅处的频率值f,取S=f2m2/3作为果实的硬度系数(m为果实质量),并根据冷藏或货架期间S与t变化关系建立模型S=at2-bt+S0,以此模型确定冷藏或货架条件下苹果的硬度品质等级,其中,S0为果实初始无损硬度系数,t为时间,a、b为公式系数,a、b的值随着苹果品种、冷藏或货架的温度、湿度的不同而不同,需要通过试验确定,其中,敲击苹果的位置为赤道,沿着赤道敲击4次,取四次频率的平均值求苹果的硬度系数,其中的频率值为苹果受敲击后产生的最高振幅处的频率值。
所述的利用色差仪检测冷藏和货架期间苹果的色调值,其特征在于:果实表面取三点,在色差仪D65光源下(标准光源)测底色值H,3点平均值作为测试结果,并根据冷藏或货架期间H与t变化关系建立模型H=at2-bt+H0,以此模型确定冷藏或货架条件下苹果的表面颜色品质等级,其中,H0为果面底色初始色调角值,t为时间,a、b为公式系数,a、b的值随着苹果品种、冷藏或货架的温度、湿度的不同而不同,需要通过试验确定。
有益效果
本发明利用敲击振动和颜色模板无损检测苹果冷藏和货架品质的方法,不仅可以在苹果进入市场前,根据无损硬度系数值和果面色调角值对苹果进行分级,确定苹果出冷库的最佳时间,确保最好的苹果品质,而且可以对苹果在进入市场后货架期内各阶段的品质进行检测。
本发明操作简单,使用方便,可以满足超市,企业对苹果在冷藏或货架各个阶段的品质检测,并通过所建立的模型S=at2-bt+S0和H=at2-bt+H0,输入苹果采收后的初次无损硬度系数值和色调角值,就可以预测苹果的最佳的冷藏和货架期,减少经济损失,而且消费者可以方便的通过对照颜色模板了解苹果的真实品质状况,保证食品安全。
附图说明
图1无损检测苹果品质技术路线示意图
图2敲击共振测试装置
图3苹果采后振动响应频谱图示例
图4红富士苹果贮前频率分布
图5嘎拉苹果贮前频率分布
图6红富士苹果贮前无损硬度系数分布
图7红富士与嘎拉苹果贮前无损硬度系数分布
图8红富士苹果采后无损硬度系数随冷藏时间的变化
图9红富士苹果采后无损硬度系数随货架期的变化
图10嘎拉苹果采后无损硬度系数随冷藏时间的变化
图11嘎拉苹果采后无损硬度系数随货架期的变化
图12贮前红富士苹果果面底色色调角H分布
图13贮前嘎拉苹果果面底色色调角H分布
图14红富士苹果采后果面色调角随冷藏时间的变化
图15红富士苹果采后果面色调角随货架期的变化
图16嘎拉苹果采后果面色调角随冷藏时间的变化
图17嘎拉苹果采后果面色调角随货架期的变化
图18红富士与嘎拉苹果果面底色标准图版
具体实施方式
本实例以红富士苹果与嘎拉苹果为研究对象,利用敲击振动和色差仪得出苹果在冷藏和货架条件下各个阶段的无损硬度系数(S)和果面色调角值(H),并参照感官评定的结果,建立不同等级苹果的无损硬度系数值和相应的颜色模板。并根据硬度和果面底色的变化,研究冷藏或货架条件下果实S,H与时间t的变化关系S=at2-bt+S0和H=at2-bt+H0,以建立的模型确定在不同的冷藏或货架时间时代表苹果品质的S和H值,从而得出该苹果目前的品质等级。
1材料与方法
1.1材料
2002年江苏丰县产红富士苹果(长富2号)为试验材料。供试苹果分2个处理组,处理1(A1)置(1±0.5)℃条件下冷藏15周,处理2(A2)置(20±1)℃条件下贮藏6周。2003年新鲜采摘的嘎拉苹果(山东栖霞产)与红富士苹果(江苏徐州丰县产)为实验材料。两个品种的苹果分别设冷藏组和货架组。其中冷藏组的苹果置(0±0.5)℃条件下贮藏8周,货架组苹果置(19±1)℃,相对湿度65%的恒温恒湿培养箱贮藏6周。贮藏期内,每周测定果实品质指标,每组取样果实个数≥10。
1.2主要仪器与设备
SD150动态测试与分析系统天津大学机电科技中心及天津市中环电子仪器公司
TA.XT2i质构分析仪 英国Stable Micro Systems Ltd.
Minolta CR-200色彩色差仪 日本Minolta公司
DL302型调温调湿箱 上海吴淞五金厂
PYX-250H-A恒温恒湿培养箱 广东韶关科力实验仪器有限公司
FT-327型手持Effegi硬度计 意大利
WYT-4型手持糖量计 泉州光学仪器厂
PHS-3C型精密PH计 上海雷磁仪器厂
1.3试验方法
1.3.1信号采集及果实无损硬度的确定
参考Duprat(Duprat F,Grotte M,Pietri E,Loonis D.The acoustic impulse response method formeasuring the overall firmness of fruit[J].Journal of agricultural engineering research.1997,66,251~259),De Belie(De Belie N,Schotte S,CouckeP,De Baerdemaeker J.Development of an automated monitoringdevice to quantify changes in firmness of apples during storage[J].Postharvest biology and technology.2000,18:1~8)等的方法,测试装置如图2所示,将苹果放于泡沫凹槽中,用带橡胶头的玻璃棒轻敲果实赤道部位,数字声级计采集声波振动响应信号以数字的形式存储于计算机,经快速傅立叶变换,得到苹果的响应频谱图,如图3所示,从图中即可得到果实最高振幅处的频率值f。采后果实密度变化很小,因此忽略贮藏间果实密度ρ的变化,在E=f2m2/3ρ1/3的关系模型中,取S=f2m2/3(kHz2g2/3)作为果实的硬度系数S。在果实赤道部位取对称四点测果实敲击共振频率,以四点平均值作为果实频率值。
1.3.2果实破坏性硬度参数
采用硬度计测定。
1.3.3果面底色测定
于果实表面取三点,在色差仪D65光源下(标准光源)测底色值L*、a*、b*、C、H。其中,L*表示亮度;a*正值表示颜色向红色靠近,负值表示偏向绿色;b*正值表示颜色向黄色靠近,负值表示偏向蓝色;C为彩度,值越大表示颜色越纯;H为色调角,综合表示色彩分布情况,H在0°~45°表示红色,在135°~180°表示颜色介于黄绿到绿色之间。以L*、a*、b*、C、H各颜色指标的3点平均值作为测试结果。
1.3.4果形指数
以果实纵横径的比值记作果形指数。横径为果实最大横切面直径,纵径为果实最大纵切面直径。
1.3.5理化及营养指标检测
于果实赤道对称4点取果肉,挤压取汁,由手持糖量计测定果实可溶性固形物含量,以4点平均值记作果实可溶性固形物含量(SSC);可滴定酸含量(TA)的测定参照GB 12293-90;还原糖与淀粉含量的测定采用3,5-二硝基水杨酸比色法;VC含量的测定采用2,4二硝基苯肼比色法。
1.3.6感官评价
将果实质地分为硬(脆)、较硬(较脆)、中、较软(较绵)、软(绵)5个等级,设每个等级下的感观评定分数分别为1,10人小组(男女各半)在苹果贮藏各阶段对果实质地做感官评价,若有1人评定果实为硬(脆),则该等级得分为1,有2人评定果实为硬(脆),则该等级得分为2,其它类同。记录各等级下的评定分数,用于比较货架或冷藏各阶段果实的质地状况。各等级语义描述如表1所示:
表1果实质地等级语义描述
质地等级 | 语义描述 |
硬(脆) | 果肉硬实,入口断裂时有嘎崩脆感,果肉汁液丰富。 |
较硬(较脆) | 果肉清脆,咀嚼舒适,且汁液丰富。 |
中 | 果肉有一定的脆性,但较新鲜采摘果实稍差。 |
较软(较绵) | 果肉硬度低,咀嚼微有砂砾感,汁液度较低。 |
软(绵) | 咀嚼果肉有粉质感,口腔中微细果粒呈干面粉状,果肉汁液度差。 |
1.4数据处理
使用SAS 8.2进行数据处理与分析。
2结果与分析
2.1红富士与嘎拉苹果贮前外观品质
表2给出用于苹果质地测试的果实外型参数。其中,红富士苹果平均单果重170~200g,最大达300g以上,果实横径一般在7.5~8.5cm,嘎拉苹果平均单果重150g左右,果实横径7.0~7.5cm。嘎拉苹果较红富士果个偏小。果个大小除与品种特性有关外,还受栽培条件和自然条件的制约。在同一品种中,果个大的,一般果品质量高,果个小的,则果品质量差。红富士苹果属于大型果,而嘎拉苹果为中型果。因此,在果品分级或质量抽检中,应考虑到果实品种差别,以及由果个大小引起的内部质量差异。此外,红富士苹果与嘎拉苹果果形指数大多在0.80~0.90,说明二者果形相近,皆呈扁圆形。
表2用于果实质地测定的苹果外型及质量参数
品种 | 横径(cm) | 果形指数 | 重量(g) | |
2002红富士(n=309) | 最大 | 9.45 | 1.23 | 319.47 |
中间型 | 7.35~8.55 | 0.80~0.95 | 172.00~232.00 | |
最小 | 6.45 | 0.72 | 148.45 | |
2003红富士(n=117) | 最大 | 9.45 | 1.23 | 314.49 |
中间型 | 7.95~8.85 | 0.81~0.93 | 175.00~275.00 | |
最小 | 6.75 | 0.78 | 137.09 | |
2003嘎拉(n=179) | 最大 | 8.00 | 1.18 | 267.61 |
中间型 | 7.00~7.75 | 0.82~0.92 | 127.50~217.50 | |
最小 | 5.75 | 0.73 | 117.47 |
2.2果实质地的感官评价与破坏性评价结果对照
由表3可以看出,嘎拉苹果贮前脆度较高,然而在货架条件下贮藏1周,果实已经开始变软,货架期2周则有半数人认为果实已经非常绵软。此时果实破坏性硬度参数f的测定值显著小于贮前硬度。货架期2周的红富士苹果硬度较贮前明显减小,半数人认为果实已经较为绵软。冷藏4周的红富士与嘎拉苹果硬脆度下降相对较小,但嘎拉苹果的硬度变化较红富士苹果大。大多数人认为冷藏4周后,嘎拉苹果脆性已经很小。由以上推论,结合感官评分结果,可以在红富士与嘎拉苹果的货架期内设定各项破坏性硬度值的最佳质量标准。
2.3红富士与嘎拉苹果采后无损硬度变化模型
2.3.1贮前果实频率与硬度系数分布
图4、5为贮前红富士苹果与嘎拉苹果的频率与无损硬度系数分布(由于感官评定知03年果实采收成熟度稍高,故在此仅对02年红富士苹果质量情况做讨论)。其中,红富士苹果采收频率多分布在800~880Hz,而800~840Hz的果实最多。嘎拉苹果采收频以840~880Hz最多。考虑到果实质量对硬度的影响,故以硬度系数S作为果实整体硬度的评价参数。由图6、7可知,红富士苹果采收硬度系数多分布在22.0~26.0kHz2g2/3范围内,而以24.0~26.0kHz2g2/3最多,嘎拉苹果采收硬度系数多在22.8~25.2kHz2g2/3范围内,其中无损硬度系数为24.0~25.2kHz2g2/3的果实最多。
2.3.2红富士苹果无损硬度变化的模拟
由图8、9可知,冷藏条件下,红富士苹果无损硬度系数S与时间t的相互关系为:
S=-0.0285t2+0.2651t+22.909(R2=0.7599)
货架条件下,红富士苹果无损硬度系数S与时间t的相互关系为:
S=0.3263t2-3.9439t+22.077(R2=0.9509)货架条件下S与t的相关性更好,可能是货架条件下果实硬度系数变化趋势更为明显的结果。t=0,则S为贮前果实硬度系数,依据上述关系模型,可以预测贮期各阶段果实的无损硬度值。
2.3.2嘎拉苹果无损硬度变化的模拟
图10,11分别给出冷藏组与货架组嘎拉苹果无损硬度系数S随贮藏时间t的变化关系,从中可知,冷藏条件下,嘎拉苹果硬度系数S与t的相互关系为:
S=0.0218t2+0.9546t+22.389(R2=0.8668)
货架条件下,苹果硬度系数S与t有:
S=0.3986t2-3.9243t+22.653(R2=0.9687)的关系。无论货架还是冷藏条件下的嘎拉苹果,其无损硬度系数S与时间t的相关性都较好,因此,可以应用以上关系式预测冷藏与货架某阶段嘎拉苹果的无损硬度大小,从而推断果实质地状况。
2.4红富士与嘎拉苹果采后底色变化模型
苹果果实的外观色泽,由底色和表色共同决定,而且首先决定于底色。苹果在未成熟时,呈较深的绿色,随着成熟度的增加,底色褪绿变黄或者绿色变浅。因此苹果底色与硬度一样都是评价果实成熟度的重要指标。红富士果面底色近淡黄色,而嘎拉苹果底色较黄,二者底色(黄色)都会随着贮藏时间的延长不同程度的加深,影响果实外观品质。
2.4.1贮前苹果果面底色色调角H分布
由图12、13可知,新鲜采收的红富士苹果底色色调角H分布以103.5°~105.0最多,而嘎拉苹果底色色调角H最多分布在95°~100,以上充分说明了嘎拉苹果底色较红富士苹果底色偏黄的特性。了解果实新鲜时底色状况,可以依此制定相应的颜色标准来确定果实的采收成熟度。
2.4.2红富士苹果果面底色变化的模拟
由图14可知,色调角H与时间t的相关性较差,冷藏条件下,红富士苹果果面底色变化趋势不明显。而图15中,货架组的红富士苹果底色(黄色)都随时间的延长很快加深,色调角H与时间t的关系为:
H=-0.2665t2+0.4989t+103.79(R2=0.9672)
t=0,则H为贮前果面色调角大小。已知贮前果面底色状况,依据以上关系式可以推测贮藏各阶段红富士苹果的底色值。此外,由果面底色参数L*、a*、b*值可以配成一定深浅的颜色,综合贮前果面底色分布、贮期底色变化以及其它质量参数,可以制定系列颜色图版,用于确定果实采收期,并作为果实冷藏与货架质量的一个评价标准。
2.4.3嘎拉苹果果面底色变化的模拟
由图16、17可知,无论冷藏还是货架条件下,嘎拉苹果果面底色都很快变黄,色调角H与时间t的相关性都较好,冷藏条件下:
H=0.0571t2-1.715t+98.455(R2=0.9944)
货架条件下:
H=0.3179t2-3.6024t+97.294(R2=0.9807)
t=0,则H为贮前果面色调角大小。已知贮前果实底色分布情况。依据以上关系式可以推测冷藏与货架期内嘎拉苹果的底色值。
2.5采后果实营养指标的变化
由表4可知,红富士苹果的营养质量优于嘎拉苹果。货架条件下红富士与嘎拉苹果的果实质量较冷藏条件下变化大。
3结论与讨论
红富士苹果平均单果重170~200g,果实横径7.5~8.5cm,嘎拉苹果平均单果150g左右,果实横径7.0~7.5cm。根据不同品种的苹果大小可以制定相应的分级标准,分级规格或者按照果实重量,或者依据果实横径大小来确定。新鲜采收的红富士苹果无损硬度系数S多在24.0~26.0kHz2g2/3范围内,果面底色色调角H多在103.5~105.0;嘎拉苹果S多为24.0~25.2kHz2g2/3,H集中在95.0°~100.0°范围内。
由硬度及果面底色变化得到冷藏和货架条件下果实S,H与时间t的变化关系。
冷藏条件下:
红富士苹果无损硬度系数S与时间t的相互关系为:S=-0.0285t2+0.2651t+22.909(R2=0.7599);嘎拉苹果硬度系数S与t的相互关系为:S=0.0218t2+0.9546t+22.389(R2=0.8668)。
红富士苹果色调角H与时间t的相互关系:H=-0.0135t2+0.073t+102.16(R2=0.3777);嘎拉苹果色调角H与时间t的的相互关系为:H=0.0571t2-1.715t+98.455(R2=0.9944)
货架条件下:
红富士苹果无损硬度系数S与时间t的相互关系为:S=0.3263t2-3.9439t+22.077(R2=0.9509);嘎拉苹果硬度系数S与t的相互关系为:S=0.3986t2-3.9243t+22.653(R2=0.9687)。
红富士苹果色调角H与时间t的相互关系为:H=-0.2665t2+0.4989t+103.79(R2=0.9672);嘎拉苹果色调角H与时间t的的相互关系为:H=0.3179t2-3.6024t+97.294(R2=0.9807)。
依据上述关系模型,可以预测贮期各阶段果实的无损硬度值,设定冷藏或货架各阶段果实的最佳食用硬度标准。其中,t=0,则S为贮前果实硬度系数;t=0,则H为贮前果面色调角大小。已知贮前果面底色状况,依据以上关系式可以推测贮藏各阶段的果实色调角值。此外,由果面底色参数L*、a*、b*值可以配成一定深浅的颜色,综合贮前果面底色分布、贮期底色变化以及其它质量参数,可以制定系列颜色图版,用于确定果实采收期,并作为果实货架质量的一个评价标准。
由硬度及果面底色变化得到货架条件下果实S,H与时间t的变化关系:
S=at2-bt+S0
H=at2-bt+H0
其中,S0为果实初始无损硬度系数,H0为果面底色初始色调角值。a、b为公式系数,a、b受贮藏条件的影响而改变。在制定了果实采后关键环节硬度标准的基础上,应用S-t与H-t关系式可预测采后各阶段果实硬度及底色值,进而推断果实的货架期。结合破坏性硬度检测、感观评定及理化检验等,可以制定冷藏与货架各环节红富士与嘎拉苹果的无损硬度、底色、破坏性硬度及其它一些主要品质参数的标准。以果面底色L*、a*、b*值还可配色得到颜色图版。
随着果实品质无损检测技术的不断开发与应用,相应的果品质量标准也将不断更新与修订。特别是在苹果的大宗量贸易中,果实品质的快速与高效检测已成为必需,敲击共振无损检测是基于果实整体硬度评定的一种新兴检测手段,它能够实现果实品质的跟踪测定和在线快速检测。以新的无损硬度标准代替批量检测中果实的破坏性硬度标准,能够更为准确的反映果实相对质量。而颜色模板的采用对评价苹果的质量方便快捷,不仅可以确定最好的采摘时期,而且可以较好的确定苹果冷藏和货架期间的品质,推断苹果最佳的出库时间和货架期,消费者也可以比较直接的了解所购商品的情况。
附录 红富士与嘎拉苹果货架销售质量参考标准
鉴于江苏省内各大超市,农贸市场销售的苹果品种主要为中早熟嘎拉苹果和晚熟红富士苹果,参考国家标准(苹果冷藏技术GB/T 8559-1987;鲜苹果GB 10651-89),部颁标准(苹果销售质量标准SB/T 10064-1992;),以及江苏省地方标准(红富士苹果DB32/206-1999)的基础上,提出建立红富士与嘎拉苹果货架销售质量标准的一些建议。具体内容如下文。
1果实外观品质标准
果实外观品质参数主要包括果个大小,果型指数、果面光洁度、病虫害、果面色泽。要求苹果产区完成对产品的初级分选。分选标准参考表1。
1.1果个大小
果个大小可以选择以最小横径标准或以最低重量标准来对产品进行分级。横径大小可用分级板确定。分级板是从60毫米到100毫米每级相差5毫米的不同规格的圆孔,由此可将果实按横径大小分成若干个等级。
1.2果型指数
定义果型指数为果实纵横径比值。
1.3果面色泽
果面色泽包括果面着色度及底色状况。果面底色随贮藏期的延长不断变化,因此,将果面底色确定为果实内在品质。而外观品质中仅对果面着色情况作要求。果实着色度的确定采用感观评定法。
红富士与嘎拉苹果果面着色具有各自品种的特点。红富士苹果果面着色为条红或片红,嘎拉苹果果面着色为条红。具体色相标准为:
条红—果面大部分具有明显清晰的条纹;
片红—果面大部分被有均匀浅显条纹,条纹联接成片。
1.4其他
果面光洁度,病虫害等应用感官评价。
2果实内在品质标准
把苹果的食用品质及营养,贮运加工品质等列为果实内在品质。确定主要的内在品质参数为:果面底色、芳香性、果实硬度、可溶性固形物、总酸等。在以外观品质标准对果实分级的基础上,对主要的内在品质参数另作要求,达到标准后,方可上架销售。
2.1果面底色
果面底色的评定采用仪器测定或图版比色。
仪器测定:使用色彩色差仪,于D65光源下确定果面对称四处底色色调角H大小,以四点平均值记为最终结果。
图版比色:由试验数据确定L*、a*、b*标准值,采用Photoshop 8.0软件配色,得到系列图版,如表7和图18所示,将果面底色与图版对照。
2.2果实硬度
果实硬度又分为无损检测硬度S(Hz2g2/3)与破坏性检测硬度f(kg/cm2)。
无损硬度S的测定可采用敲击共振无损检测法(参照实例方法);破坏性硬度f的测定采用传统硬度计检测法(参照GB 10651-89)。
2.3果实芳香性
芳香性的确定采用感官评定法。
2.4理化检验
可溶性固形物含量SSC,总酸含量TA的测定参照GB10651-89。
3果实安全性品质标准
果实安全性品质主要为农药残留量的限定。具体标准参照GB-2762食品中汞允许量标准,GB-2763粮食、蔬菜等食品中六六六、滴滴涕残留量标准,GB-5009.17食品种总汞的测定方法,GB5009.19食品中六六六、滴滴涕残留量的测定方法。
4其它
红富士与嘎拉苹果的质量检验规则,包装、储运规则参照SB/T 10064-1993。
表3果实质地感官评价与破坏性评价对照
品种 | 贮藏时间 | 硬(脆) | 较硬(较脆) | 中 | 较软(较绵) | 软(绵) | Effegi硬度f(kg/cm2) |
红*富士 | 贮前 | 3 | 5 | 2 | 0 | 0 | 6.80±0.80 |
货架1周 | 0 | 2 | 4 | 3 | 1 | 5.89±0.44 | |
货架2周 | 0 | 1 | 2 | 5 | 2 | 5.77±0.41 | |
冷藏4周 | 3 | 3 | 3 | 1 | 0 | 6.50±0.39 | |
嘎拉 | 贮前 | 5 | 4 | 1 | 0 | 0 | 6.17±0.77 |
货架1周 | 0 | 0 | 4 | 5 | 1 | 5.15±0.73 | |
货架2周 | 0 | 0 | 2 | 3 | 5 | 4.98±0.58 | |
冷藏4周 | 1 | 1 | 3 | 4 | 1 | 5.98±0.65 |
注:*表示2002年测定结果。
表4红富士与嘎拉苹果采后营养指标的变化
品种 | SSC(%) | TA(%) | 固酸比 | VC(mg/100g) | 还原糖(%) | 淀粉(%) | |
红*富士 | 贮前 | 15.6 | 0.34 | 45.88 | 5.23 | 10.93 | 11.47 |
货架1周 | 15.5 | 0.29 | 53.45 | 3.52 | 9.09 | 10.57 | |
货架2周 | 15.5 | 0.22 | 70.45 | 2.38 | 8.59 | 10.36 | |
冷藏4周 | 13.8 | 0.25 | 55.20 | 2.91 | 10.67 | 10.27 | |
嘎拉 | 贮前 | 10.6 | 0.28 | 37.86 | 1.13 | 14.98 | 15.42 |
货架1周 | 9.2 | 0.14 | 65.71 | 0.88 | 9.89 | 12.79 | |
货架2周 | 9.7 | 0.17 | 57.06 | 0.81 | 7.18 | 12.31 | |
冷藏4周 | 10.3 | 0.22 | 46.08 | 1.30 | 14.26 | 14.63 |
注:*表示2002年测定结果。
表5红富士与嘎拉苹果货架销售外观品质等级标准
外型参数 | 品种 | 等级 | |||
精品 | 1级 | 2级 | 3级 | ||
果个 | 红富士 | D≥85mm或W≥240g | D≥80mm或W≥220g | D≥75mm或W≥200g | D≥70mm或W≥180g |
嘎拉 | D≥75mm或W≥180g | D≥70mm或W≥150g | D≥65mm或W≥120g | D≥60mm或W≥100g | |
果形 | 红富士 | 圆形端正。果形指数0.87以上,并带有果梗。 | 圆形。基本端正,最高面积和最低面差不超0.5cm;果形指数0.8以上,带有果梗。 | 扁圆形或圆形。基本端正,最高面和最低面差不超过1cm,果形指数0.75以上,带果梗。 | 扁圆或圆形,有偏斜(最高面和最低面差不超过1.2cm;无明显畸形) |
嘎拉 | 同红富士 | 同红富士 | 同红富士 | 同红富士 | |
果面 | 红富士 | 果面底色发亮、光洁、干净。允许有轻微锈斑一处,但不超过0.5cm2。 | 果面光洁。允许有轻微锈斑一处,但不超过1cm2 | 基本光洁。允许有轻微果锈2处,但每处不超1cm2,允许有轻度微裂。裂口发黄且愈合。 | 果面干净,允许有果锈2处,每处不超过1cm2;允许有微裂,但裂口不变黑;梗凹处有锈,不能延伸到果肩。 |
嘎拉 | 同红富士 | 同红富士 | 同红富士 | 同红富士 | |
色泽 | 红富士 | 果面被有暗红条纹或片红,果肩部分必须着色,整个果面着色基本均匀一致,着色面积≥80%。 | 果面被有暗红条纹或片红,果肩部分必须着色,整个果面着色基本均匀一致,着色面积≥70%。 | 果面被有暗红条纹或片红,果顶部分允许不着色,其余部分着色基本均匀,着色面积≥60%。 | 果面被有暗红条纹或片红,整个果面着色面积≥50%。 |
嘎拉 | 果面几乎着全面深色条红,着色均匀一致,着色面积≥80%。 | 果面几乎着全面深色条红,着色均匀一致,着色面积≥70%。 | 果实背阴面允许少部分不着色,其余部分具有深红条纹,着色基本均匀,着色面积≥60%。 | 果实背阴面允许少部分不着色,其余部分具有深红条纹,着色基本均匀,着色面积≥50%。 |
注:横径为果实最大横切面直径,用D表示;重量用W表示。
表6红富士与嘎拉苹果货架品质标准
指标项目 | 品种 | |
红富士(Fuji) | 嘎拉(Gala) | |
芳香性 | ①新鲜采收后上架的果实,具有较浓香气。②经冷藏或气调贮藏后上架的果实,具有微香或无香,不允许混杂其它气味。 | ①新鲜采收后上架的果实,具有较浓香气②经冷藏或气调贮藏后上架的果实,要求仍具有微香,不允许混杂其它气味。 |
硬度 | ①硬度计测得破坏性硬度:5.4~7.0kg/cm2 | ①硬度计测得破坏性硬度:5.2~6.8kg/cm2 |
②声波共振无损硬度系数16.0~26.0kHz2g2/3 | ②声波共振无损硬度系数18.0~26.0Hz2g2/3 | |
底色 | 底色深浅介于图版1~3之间 | 底色深浅介于图版2~4之间 |
可溶性固形物 | ≥13% | ≥12% |
总酸量 | ≤0.40% | ≤0.35% |
表7红富士与嘎拉苹果果面底色标准图表
1 | 2 | 3 |
L=64 a=-12 b=35 H=69 | L=70 a=-12 b=39 H=66 | L=68 a=-11 b=41 H=64 |
4 | 5 | 6 |
L=74 a=-10 b=46 H=61 | L=82 a=-12 b=53 H=62 | L=79 a=-3 b=56 H=52 |
Claims (4)
1、一种无损检测苹果冷藏和货架品质的方法,其特征在于,
1)感官评定:将标准样品苹果果实质地分为硬或脆、较硬或较脆、中、较软或较绵、软或绵5个等级,设每个等级下的感官品质等级评定分数分别为1,10人小组男女各半在苹果贮藏各阶段对果实质地做感官评价,若有1人评定果实为硬或脆,则该品质等级得分为1,有2人评定果实为硬或脆,则该品质等级得分为2,其它类同,记录各品质等级下的评定分数,用于比较货架各阶段果实的质地状况;其中,等级值的“硬或脆”指果肉硬实,入口断裂时有嘎崩脆感,果肉汁液丰富;“较硬或较脆”指果肉清脆,咀嚼舒适,且汁液丰富;“中”指果肉有一定的脆性,但较新鲜采摘果实稍差;“较软或较绵”指果肉硬度低,咀嚼微有砂砾感,汁液度较低;“软或绵”指咀嚼果肉有粉质感,口腔中微细果粒呈干面粉状,果肉汁液度差;
2)建立模型:利用敲击振动苹果和色差仪采集标准样品苹果在冷藏或货架条件下检测无损硬度系数S和果面色调角值H,根据硬度和果面底色的变化,得到冷藏或货架条件下果实S,H与时间t的变化关系模型S=at2-bt+S0和H=at2-bt+H0;
3)标准样品指标确定:根据以上述模型获得冷藏或货架期间不同时间段的时标准样品苹果品质的S和H值,对照感官评定的各品质等级下的评定分数,确定不同品质等级的S和H值指标,建立标准样品苹果不同品质等级的无损硬度系数指标和相应的颜色模板;
4)样品检测:利用敲击振动苹果和色差仪采集检测样品苹果在冷藏或货架条件下各个阶段的无损硬度系数S和果面色调角值H,对照不同品质等级苹果的无损硬度系数值指标值和相应的颜色模板,得出该检测样品苹果目前的品质等级情况。
2、如权利要求1所述的一种无损检测苹果冷藏和货架品质的方法,其特征在于,利用敲击振动苹果采集苹果在冷藏或货架期间的无损硬度系数的做法为:将苹果放于泡沫凹槽中,用带橡胶头的玻璃棒轻敲果实赤道部位,苹果振动信号通过数字声级计采集,经快速傅立叶变换,得到苹果的响应频谱图,进而得到果实最高振幅处的频率值f,取S=f2m2/3作为果实的无损硬度系数,其中m为果实质量,并根据冷藏或货架期间S与t变化关系建立模型S=at2-bt+S0,以此模型确定冷藏或货架条件下苹果的硬度品质等级,其中,S0为果实初始无损硬度系数,t为时间,a、b为公式系数,a、b的值随着苹果品种、冷藏或货架的温度、湿度的不同而变化,通过试验确定。
3、如权利要求1或2所述的方法,其特征在于,敲击苹果的位置为赤道,沿着赤道敲击4次,取四次频率的平均值求苹果的无损硬度系数,其中的频率值为苹果受敲击后产生的最高振幅处的频率值。
4、如权利要求1所述的方法,其特征在于,利用色差仪检测冷藏或货架期间苹果的色调值的做法为:果实表面取三点,在标准光源下测底色调角值H,3点平均值作为测试结果,并根据冷藏或货架期间H与t变化关系建立模型H=at2-bt+H0,以此模型确定货架条件下苹果的表面颜色品质等级,其中,H0为果面底色初始色调角值,t为时间,a、b为公式系数,a、b的值随着苹果品种、冷藏或货架的温度、湿度的不同而不同,通过试验确定。
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---|---|
CN (1) | CN1865997A (zh) |
Cited By (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN100534642C (zh) * | 2007-09-24 | 2009-09-02 | 浙江大学 | 水果按表面颜色分级的方法 |
CN101251525B (zh) * | 2008-04-09 | 2011-05-04 | 天津商业大学 | 果蔬剩余贮藏期的计算方法 |
CN102539335A (zh) * | 2010-12-29 | 2012-07-04 | 广州拜尔冷链聚氨酯科技有限公司 | 实时检测并预测易腐物品品质的系统及方法 |
CN102866236A (zh) * | 2012-08-31 | 2013-01-09 | 广东省农业科学院农业生物技术研究所 | 一种快速鉴别米粉丝品质的质构测评方法 |
CN103115833A (zh) * | 2013-01-23 | 2013-05-22 | 重庆德庄实业(集团)有限公司 | 一种毛肚嫩度的分度方法 |
CN103411894A (zh) * | 2013-08-19 | 2013-11-27 | 天津市春升清真食品有限公司 | 一种膏体香精稳定性预警性检测方法 |
CN104020265A (zh) * | 2014-05-18 | 2014-09-03 | 中国食品发酵工业研究院 | 一种基于感官品评预测啤酒风味保鲜期的方法 |
CN104360031A (zh) * | 2014-10-29 | 2015-02-18 | 中国农业大学 | 一种无损实时评定食物有效期的方法和装置 |
CN104459061A (zh) * | 2014-11-03 | 2015-03-25 | 西北农林科技大学 | 一种在苹果杂交育种中果实质地的检测方法 |
CN104655810A (zh) * | 2015-02-25 | 2015-05-27 | 山东商业职业技术学院 | 一种预测冷贮冬枣品质变化的方法 |
CN104749329A (zh) * | 2015-04-13 | 2015-07-01 | 天津商业大学 | 果蔬剩余货架期的计算方法 |
CN105527390A (zh) * | 2015-12-31 | 2016-04-27 | 西安远景信息技术有限公司 | 一种果品品质快速检测仪 |
CN105699491A (zh) * | 2016-04-13 | 2016-06-22 | 浙江大学 | 一种水果坚实度在线无损检测装置及检测方法 |
CN110954483A (zh) * | 2019-12-03 | 2020-04-03 | 山东省果树研究所 | 一种剔除苹果严重霉心病果实的简易测定方法 |
CN111208135A (zh) * | 2020-01-16 | 2020-05-29 | 华中农业大学 | 一种菜肴包的货架期预测方法 |
CN111855800A (zh) * | 2020-07-17 | 2020-10-30 | 西南科技大学 | 声学振动快速无损测定水果货架期或最佳食用期的方法 |
-
2006
- 2006-05-22 CN CN 200610040516 patent/CN1865997A/zh active Pending
Cited By (19)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN100534642C (zh) * | 2007-09-24 | 2009-09-02 | 浙江大学 | 水果按表面颜色分级的方法 |
CN101251525B (zh) * | 2008-04-09 | 2011-05-04 | 天津商业大学 | 果蔬剩余贮藏期的计算方法 |
CN102539335A (zh) * | 2010-12-29 | 2012-07-04 | 广州拜尔冷链聚氨酯科技有限公司 | 实时检测并预测易腐物品品质的系统及方法 |
WO2012088818A1 (zh) * | 2010-12-29 | 2012-07-05 | 广州拜尔冷链聚氨酯科技有限公司 | 实时检测并预测易腐物品品质的系统及方法 |
CN102866236B (zh) * | 2012-08-31 | 2015-06-24 | 广东省农业科学院农业生物技术研究所 | 一种快速鉴别米粉丝品质的质构测评方法 |
CN102866236A (zh) * | 2012-08-31 | 2013-01-09 | 广东省农业科学院农业生物技术研究所 | 一种快速鉴别米粉丝品质的质构测评方法 |
CN103115833A (zh) * | 2013-01-23 | 2013-05-22 | 重庆德庄实业(集团)有限公司 | 一种毛肚嫩度的分度方法 |
CN103411894A (zh) * | 2013-08-19 | 2013-11-27 | 天津市春升清真食品有限公司 | 一种膏体香精稳定性预警性检测方法 |
CN104020265A (zh) * | 2014-05-18 | 2014-09-03 | 中国食品发酵工业研究院 | 一种基于感官品评预测啤酒风味保鲜期的方法 |
CN104360031A (zh) * | 2014-10-29 | 2015-02-18 | 中国农业大学 | 一种无损实时评定食物有效期的方法和装置 |
CN104459061A (zh) * | 2014-11-03 | 2015-03-25 | 西北农林科技大学 | 一种在苹果杂交育种中果实质地的检测方法 |
CN104655810A (zh) * | 2015-02-25 | 2015-05-27 | 山东商业职业技术学院 | 一种预测冷贮冬枣品质变化的方法 |
CN104749329A (zh) * | 2015-04-13 | 2015-07-01 | 天津商业大学 | 果蔬剩余货架期的计算方法 |
CN105527390A (zh) * | 2015-12-31 | 2016-04-27 | 西安远景信息技术有限公司 | 一种果品品质快速检测仪 |
CN105699491A (zh) * | 2016-04-13 | 2016-06-22 | 浙江大学 | 一种水果坚实度在线无损检测装置及检测方法 |
CN110954483A (zh) * | 2019-12-03 | 2020-04-03 | 山东省果树研究所 | 一种剔除苹果严重霉心病果实的简易测定方法 |
CN111208135A (zh) * | 2020-01-16 | 2020-05-29 | 华中农业大学 | 一种菜肴包的货架期预测方法 |
CN111855800A (zh) * | 2020-07-17 | 2020-10-30 | 西南科技大学 | 声学振动快速无损测定水果货架期或最佳食用期的方法 |
CN111855800B (zh) * | 2020-07-17 | 2022-04-01 | 西南科技大学 | 声学振动快速无损测定水果货架期或最佳食用期的方法 |
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