一种基于可见近红外高光谱成像的番茄品质评价新量化指标

在番茄的品质检测中，大多数检测是针对单一品质指标，很少能同时检测番茄的综合品质。本研究为寻找可表示番茄综合品质的指标，采用可见光和近红外（Vis-NIR）高光谱成像技术，分别在绿熟期、转色期、成熟期和晚熟期，对3个常栽番茄品种（‘圣罗兰’、‘凯德雅丽1832’和‘爱绿士T147’）的果实进行了图像采集，并测定了其中的12个品质指标：果实的颜色指标（L*、a*、b*、色度值、色调值、a*/b*）、硬度、番茄红素、可溶性固形物、可溶性糖、有机酸和VC含量作为参考标准。

其次，通过分析不同指标的变化趋势及相关性，利用因子分析提出了综合品质指标（CQI）。因子分析用于从12个番茄品质指标中寻找潜在和主导因子，用于番茄果实的综合品质评价。因子分析的合理性通过kaiser meyer olkin（KMO）和bartlett球形检验进行评估。开发因子的方差和特征值，生成因子得分表。

表1 各项品质指标的因子的成分矩阵

其中T是番茄红素，F是硬度，C是色度值，H是色调值。

最后通过连续投影算法选择特征波长，用于建立CQI预测的三个回归模型。结果表明，多元线性回归（MLR）模型RV2= 0.87，RMSEV = 1.33，RPD = 2.58取得了良好的性能。本研究表明，基于高光谱成像和化学计量学技术，可以无损预测番茄的综合品质，为番茄果实的最佳采收期的确定、果实分级、运输、贮藏和保鲜提供了技术支持。本研究提出的综合品质指标（CQI）不仅综合了番茄果实的内外部品质指标，而且与番茄的成熟度具有一定的关联性。

图3高光谱数据分析过程

第一作者简介：

邵园园，工学博士，山东农业大学副教授，硕士生导师。

主要研究方向：1、农业机械设计，包括播种育苗移栽机械、免耕播种机械、秸秆后处理机械及苹果、花生、甘薯收获机械等。

2、机构运动与动力学优化仿真；精准农业、农产品检测、图像识别、高光谱图像处理等。

参考文献：Shao Y , Shi Y , Qin Y，Xuan G , et al. A new quantitative index for the assessment of tomato quality using Vis-NIR hyperspectral imaging [J]. Food Chemistry, 386(2022):132864.