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近紅外光纖光譜儀應用詳解:水果實現快速批量分選

發布時間:2019/11/19 點擊量:

  近年來,隨著農業科技的發展和人民生活水平的提高,國內外水果品種越來越多,人們對水果的品質也有了更高的要求。為了提高水果的加工質量和出品等級,需要對水果進行嚴格的質量分級和大小分級。

  一般來說,水果的分選主要四類:

  1、大小的分選,此分選大多使用機械方法分類,少數使用視覺傳感非接觸式分類;

  2、重量分選,此分選主要通過電子稱量的方法進行分類;

  3、外觀品質分選,此方法主要通過光電式色澤分選和計算機處理分選,通過計算水果的顏色和灰度等數據對水果的外觀一致性進行分類;

  4、內部品質分選,此類分選主要判斷水果的糖度、酸度。以往,內部品質分選主要依靠破壞性檢驗方法,例如使用甜度計,近年來,通過光譜進行無損檢測逐漸成為主流趨勢。針對這一趨勢,近紅外傅里葉光譜儀已經不適用這種水果的品質分選,新型的微型光纖光譜儀憑借體積小、便攜、快速、穩定性好的特點在工業在線光譜分析中獲得了推廣和普及,尤其適合水果的品質管理環節。

近紅外光纖光譜儀應用詳解:水果實現快速批量分選

  圖1,近紅外水果在線分選現場

  基本原理

  近紅外(NIR),譜區介于可見光(VIS)和中紅外(MIR)之間,波長范圍為 780–2500 nm,其頻率為 13000 – 4000 cm-1,該譜區覆蓋了含氫基團(O-H、N-H、C-H)振動的倍頻與合頻特征信息。含氫基團振動模型的倍頻和合頻會導致吸收重疊,致使NIR光譜對農產品而言,一般有較寬的波峰。 通常一張NIR光譜上的各個波峰同時有幾種組分的信息,運用近紅外光譜分析農產的質量時,需通過獲取農產品(如谷物、水果等)反射的NIR光譜數據與成分含量已知的樣品的光譜數據進行對比建立數據模型。

  測試方法

  NIR應用于農產品檢測時,可采用漫反射或漫透射方式,見下圖。

  在檢測過程中,漫透射方式需求大功率的光源,測量過程中,被測水果會在短時間內被加熱;此外,漫透射方式對于被測水果的要求被測水果大小規格較為一致。

  漫反射方式對于光源功率要求不像漫透射方式中那么高,對于被測水果大小也沒有很嚴格的限制,但受測量面積的限制。

近紅外光纖光譜儀應用詳解:水果實現快速批量分選

  圖2,近紅外水果檢測方法--漫透射(圖左)、漫反射(圖右)

  實驗搭建

  基于近紅外光譜儀(ATP8217)、 30積分球(IS-30-6-R)、大功率鹵素燈(ATG1001)搭建的漫反射光譜測量系統,分別對表面完好以及表面有損傷的水蜜桃進行光譜測量。

近紅外光纖光譜儀應用詳解:水果實現快速批量分選

  圖3,水蜜桃漫反射測量結果

  表面完好(good)以及表面有損傷(bad)的水蜜桃,分別在980nm、1160nm以及1450nm附近有較寬的吸收峰,而且,容易看出表面完好的水蜜桃,在1450nm位置的吸收峰要明顯大于表面有損傷的水蜜桃。

近紅外光纖光譜儀應用詳解:水果實現快速批量分選

  圖4,水蜜桃漫反射測量結果 -- 數據處理后

  對測得光譜進行數據處理后,曲線基本重合,在1140nm(對應實際光譜1160nm)以及1390nm(對應實際光譜1450nm)附近的光譜變化,有很直觀的區別。

  結論

  分析表皮完好的水蜜桃水分要遠高于表面受損的水蜜桃(1450nm附近為水的吸收峰)。利用這點,可以使用近紅外光譜測量系統,測量水果或農作物的鮮度以及是否受損。對于糖分以及淀粉的測定,則需要測量光譜的同時,利用化學方式測量糖分及淀粉作為參照,運用化學計量學方法建立測量模型,最終實現水果品質測量。

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