高光譜應用：葡萄糖度實時在線檢測

>>背景

酸甜度是水果的重要評價成分，對水果的口感、香氣等品質特征具有顯著影響。然而，含糖量高中的某些水果可能對人體健康產生潛在危害。對水果質量的檢查，包括外觀形態檢測和內部品質檢測。外部檢測對象包括顏色、大小和外部缺陷等形態參數，而內部品質檢測對象主要包括口感、糖度、酸度等。

我國是水果生產和出口大國，但由于水果質量與國際標準要求還有較大差距，造成出口水果數量雖多，但價格偏低。我們迫切需要提高我國的水果檢測技術水平，改善水果質量，以提高競爭力。

目前，水果糖度檢測，特別是以葡萄為代表的整串（串狀）水果的檢測方式，主要依靠破壞性取樣進行，不但工作量大，而且難以實現快速、準確和連續測量。

因此對其濃度進行準確分析顯得尤為重要。高光譜技術作為一種新興的分析手段，具有光譜分辨率高、測量范圍廣、圖譜合一等特點，在濃度分析領域具有廣闊的應用前景。

>>實驗設備

1、試驗對象：市場上流行的晴王葡萄。

2、試驗設備：實驗室高光譜HY-8030系列。8030系列核心為900-1700nm近紅外高光譜相機。

采集到的高光譜數據和可見光圖像傳輸到采集控制和數據處理單元內，通過上位機軟件進行控制與處理。

根據待測物不同，提前驗證算法進行建模，數據處理單元可實時對待測物進行物質成份的檢測分類。

>>實驗結論

根據糖度分為三類，如下圖所示：

分別采集葡萄底端顆粒數據，同時對每顆樣品立即進行切片，對應標號（1-12），利用測糖儀記錄糖度值，結果如下圖所示：

深度學習建模，分類結果如下圖所示：結論：

1、經過深度學習建模，從顏色渲染圖可以區分出陽光玫瑰的糖度，糖度渲染結果跟測糖儀結果吻合，其中1類為（2 11），2類為（3 4 7 8 10 12），3類為（1 5 6 9 ），部分數據還存在誤識別情況，可通過提高數據量減少誤差。

2、實驗結果驗證了可以通過900-1700nm近紅外高光譜測量葡萄糖度。

>>數據模型推理

結論：測試樣品真值均值為17.6 模型推理結果均值為18.32，相差結果0.72。

這是一次初步的驗證和試驗，根據內部評估，在測試環境更加嚴謹，專業化，標準化后，結合更多的數據的訓練，晴王葡萄可以做到±0.5甜度差異內分類。具備市場產業化可行性。

左：上午采集用于建模；右：下午采集用于驗證