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摘 要：随着我国居民生活水平的提高，人们对食品的质量要求也越来越正规。为了满足人们对于食品质量的要求，越来越多的科学技术被应用到了食品安全品质监测之中。以苹果为例，作为人们日常生活中接触最多的水果之一，人们对其的质量等级划分也最为丰富，其中最具代表性的就是硬度和糖度的指标划分。在传统的等级测试中最常用到的是损伤测试，主要是指针对苹果的硬度进行穿刺实验，同时对果肉深处的汁液进行折射率检测。但是传统的损伤实验有着诸多的弊端，所以笔者在基于近红外光谱技术的研究成果上，针对苹果等级的特性对LED荧光光谱检测系统进行优化，从而更加高效的完成品质检测工作。
关键词：LED；优化；荧光
一、LED荧光光谱检测系统
早在十九世纪，荧光光谱技术就已经得到了广泛应用，但是直到二十一世纪，人们才将荧光光谱技术应用到了食物检测领域。在食物检测方面，荧光光谱技术主要是依靠激光技术和计量分析技术才获得了更强和更可控的荧光信号，通常被应用到食物检测的光谱系统结构主要由反射式、交互式和透射式，笔者对此进行了相应的整合和实验，选择了基于LED荧光光谱苹果检测系统来对苹果的等级进行检测。
二、基于荧光光谱的苹果品质检测优化
实验的对象为S省所收购的甲型和乙型富士苹果，每种个28个，总计56个实验样本。本次试验为对照实验，将56个实验样本分为2组，每组两种富士苹果各14个，其中A组采用传统的品级检测流程。
在A组的实验中，首先对A组进行硬度值检测，主要在HANDPIG-3穿刺测试仪器上进行测试，大小以N为单位，统一将11mm直径的测试探头刺入果肉10mm，在显示硬度值的同时将溢出的职业采集，进行折射率测试，结果以%为单位，最终的到标准测试结果。
在B组的实验中，主要是利用LED荧光光谱检测系统进行照射，本系统采用的LED选择的是中心波长375nm，半波带宽15nm，输出功率25mW左右的产品。主要通过LED系统对苹果样本进行8mm直径光斑的照射。本系统具有如下优点：首先LED系统价格相对经济，同时发散角偏小，整体系统非常稳定，省去了传统激光发射器对光源进行的聚焦、准直、传输等过程；其次是本系统结构相对简单，本系统分为计算机、光谱采集模块、系统控制模块和检测探头四个部分，采用模块化的设计，整体易于调整和升级；第三是光谱信号的采集和分析非常全面，本次试验所设计的设备采取了8个荧光光谱信号采集点，采集的数据被进行归一化后求取相应的平均值，每次检测重复三次，综合全面的对苹果样本进行相应检测。
在经过测试之后笔者在B组每个样本上都得到了都得到了3条相应的光谱数据，通过对光谱数据进行建模分析和与A组的结果比对，笔者发现该仪器对于甲型苹果糖分的预测精度要略好于乙型苹果。
此外，无论是针对糖度还是硬度采用递归偏最小二乘法进行变量选择，所得最优模型对应的波长变量都较多，基本分散覆盖了全荧光光谱波段，虽然数学上基于这些波长变量所建立模型的RMSEV值较小。但选择如此多而分布广泛的波长变量，实际在物理意义上与选取全光谱波段无太大区别。这也是iPLS、rPLS等波长变量选取算法多用于近红外光谱红外而非荧光光谱的原因，前者相对于后者含有更为丰富且相对独立的化学成分信息，可通过波长选择算法定位到与目标矩阵最为相关的化学物质，进而优化模型。而如本次研究所针对荧光光谱所用rPLS，最优模型下所选择的波长数较多且比较分散，但这相对于使用全有效谱段仍然起到了波长选择和一定程度上的优化作用。
该荧光光谱检测系统与偏最小二乘法结合应用到苹果品质检测中，对于两类苹果的两大品质因素，糖度（SSC）和硬度（Firmness），分析建模所得的RMSEV值与基于近紅外光谱技术的检测结果近似，证明了该荧光光谱技术对于苹果品质的有效检测能力和用于食品检测的可行性。
三、总结
本次研究基于笔者的研究结果，首先对LED荧光光谱检测系统的原理进行了大致的介绍，然后设计了A组和B组两组实验，所得到的结果总体上趋同，最终得出了本次试验设计的LED荧光光谱检测系统在苹果的品级检测中确实有一定的应用可能性。希望相关研究者能够结合前沿技术和实际的政策导向对苹果品级的检测流程进行改进和优化，共同推动我国食品安全迈向新的台阶。
参考文献
[1] 单佳佳，吴建虎，陈菁菁，彭彦昆，王伟，& 李永玉. （2010）. 基于高光谱成像的苹果多品质参数同时检测. 光谱学与光谱分析，30（10），2729-2733.
[2] 刘木华，赵杰文，& 程仁发. （2008）. 苹果硬度品质的光谱图像检测技术研究. 食品科学，13（3），418-422.
[3] 贾敏，欧中华. 高光谱成像技术在果蔬品质检测中的应用[J]. 激光生物学报，2018，27（2）：27-34.
关键词：LED；优化；荧光
一、LED荧光光谱检测系统
早在十九世纪，荧光光谱技术就已经得到了广泛应用，但是直到二十一世纪，人们才将荧光光谱技术应用到了食物检测领域。在食物检测方面，荧光光谱技术主要是依靠激光技术和计量分析技术才获得了更强和更可控的荧光信号，通常被应用到食物检测的光谱系统结构主要由反射式、交互式和透射式，笔者对此进行了相应的整合和实验，选择了基于LED荧光光谱苹果检测系统来对苹果的等级进行检测。
二、基于荧光光谱的苹果品质检测优化
实验的对象为S省所收购的甲型和乙型富士苹果，每种个28个，总计56个实验样本。本次试验为对照实验，将56个实验样本分为2组，每组两种富士苹果各14个，其中A组采用传统的品级检测流程。
在A组的实验中，首先对A组进行硬度值检测，主要在HANDPIG-3穿刺测试仪器上进行测试，大小以N为单位，统一将11mm直径的测试探头刺入果肉10mm，在显示硬度值的同时将溢出的职业采集，进行折射率测试，结果以%为单位，最终的到标准测试结果。
在B组的实验中，主要是利用LED荧光光谱检测系统进行照射，本系统采用的LED选择的是中心波长375nm，半波带宽15nm，输出功率25mW左右的产品。主要通过LED系统对苹果样本进行8mm直径光斑的照射。本系统具有如下优点：首先LED系统价格相对经济，同时发散角偏小，整体系统非常稳定，省去了传统激光发射器对光源进行的聚焦、准直、传输等过程；其次是本系统结构相对简单，本系统分为计算机、光谱采集模块、系统控制模块和检测探头四个部分，采用模块化的设计，整体易于调整和升级；第三是光谱信号的采集和分析非常全面，本次试验所设计的设备采取了8个荧光光谱信号采集点，采集的数据被进行归一化后求取相应的平均值，每次检测重复三次，综合全面的对苹果样本进行相应检测。
在经过测试之后笔者在B组每个样本上都得到了都得到了3条相应的光谱数据，通过对光谱数据进行建模分析和与A组的结果比对，笔者发现该仪器对于甲型苹果糖分的预测精度要略好于乙型苹果。
此外，无论是针对糖度还是硬度采用递归偏最小二乘法进行变量选择，所得最优模型对应的波长变量都较多，基本分散覆盖了全荧光光谱波段，虽然数学上基于这些波长变量所建立模型的RMSEV值较小。但选择如此多而分布广泛的波长变量，实际在物理意义上与选取全光谱波段无太大区别。这也是iPLS、rPLS等波长变量选取算法多用于近红外光谱红外而非荧光光谱的原因，前者相对于后者含有更为丰富且相对独立的化学成分信息，可通过波长选择算法定位到与目标矩阵最为相关的化学物质，进而优化模型。而如本次研究所针对荧光光谱所用rPLS，最优模型下所选择的波长数较多且比较分散，但这相对于使用全有效谱段仍然起到了波长选择和一定程度上的优化作用。
该荧光光谱检测系统与偏最小二乘法结合应用到苹果品质检测中，对于两类苹果的两大品质因素，糖度（SSC）和硬度（Firmness），分析建模所得的RMSEV值与基于近紅外光谱技术的检测结果近似，证明了该荧光光谱技术对于苹果品质的有效检测能力和用于食品检测的可行性。
三、总结
本次研究基于笔者的研究结果，首先对LED荧光光谱检测系统的原理进行了大致的介绍，然后设计了A组和B组两组实验，所得到的结果总体上趋同，最终得出了本次试验设计的LED荧光光谱检测系统在苹果的品级检测中确实有一定的应用可能性。希望相关研究者能够结合前沿技术和实际的政策导向对苹果品级的检测流程进行改进和优化，共同推动我国食品安全迈向新的台阶。
参考文献
[1] 单佳佳，吴建虎，陈菁菁，彭彦昆，王伟，& 李永玉. （2010）. 基于高光谱成像的苹果多品质参数同时检测. 光谱学与光谱分析，30（10），2729-2733.
[2] 刘木华，赵杰文，& 程仁发. （2008）. 苹果硬度品质的光谱图像检测技术研究. 食品科学，13（3），418-422.
[3] 贾敏，欧中华. 高光谱成像技术在果蔬品质检测中的应用[J]. 激光生物学报，2018，27（2）：27-34.