近紅外光譜儀是基于近紅外光譜區（780-2526nm）與有機分子中含氫官能團（如C-H、O-H、N-H等）振動(dòng)的合頻以及各***倍頻的吸收特性來(lái)工作的。當近紅外光照射到水果樣品時(shí)，水果內部的基本成分（如可溶性有機酸、水分、糖分等）會(huì )吸收特定波長(cháng)的近紅外光，形成獨特的光譜特征。通過(guò)分析這些光譜數據，可以獲取水果內部的品質(zhì)信息，如含糖量、酸度、水分含量等，從而實(shí)現對水果品質(zhì)的無(wú)損檢測。

不同成分的光譜特征峰具有唯***性，例如：

糖度：與果肉中葡萄糖、果糖的O-H鍵吸收峰強度相關(guān)；

酸度：受蘋(píng)果酸、檸檬酸等有機酸的C-O鍵振動(dòng)模式影響；

水分：與游離水和結合水的O-H伸縮振動(dòng)密切相關(guān)。

通過(guò)采集水果表面反射或透射的近紅外光譜，結合化學(xué)計量學(xué)算法（如偏***小二乘回歸PLS、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )ANN等），可建立光譜數據與理化指標的定標模型，實(shí)現成分含量的快速反演。

近紅外光譜儀能夠在不破壞水果的情況下進(jìn)行品質(zhì)檢測，保持了水果的完整性。這對于高品質(zhì)、高價(jià)值水果的檢測尤為重要，因為有損檢測會(huì )降低水果的市場(chǎng)價(jià)值。此外，無(wú)損檢測避免了樣品制備過(guò)程中的復雜操作和可能引入的誤差，簡(jiǎn)化了檢測流程。

近紅外光譜儀可以同時(shí)檢測水果的多個(gè)品質(zhì)指標。例如，它能夠同時(shí)測量水果的糖度、酸度、水分含量、硬度等內部品質(zhì)參數。這種多指標檢測能力為全面評估水果品質(zhì)提供了豐富的數據支持，有助于更準確地判斷水果的整體品質(zhì)。

近紅外光譜儀能夠提供精確且可靠的測量與控制效果，在復雜環(huán)境下亦能保持優(yōu)異性能，為果品表面曲率、光照條件、溫度波動(dòng)等因素易干擾檢測結果帶來(lái)卓越的解決方案，有效提升生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量，降低運行成本。

近紅外光譜儀的檢測速度非?？?，通常在幾秒鐘內即可完成***次測量。從掃描出具光譜圖到結合化學(xué)計量學(xué)模型預測多種性質(zhì)和組成，幾分鐘內就可以完成。這種快速檢測能力大大提高了檢測效率，適合大規模水果品質(zhì)檢測的應用場(chǎng)景，如在水果分選線(xiàn)上實(shí)時(shí)檢測水果品質(zhì)。

近紅外光譜儀能夠實(shí)現水果在生產(chǎn)線(xiàn)上的在線(xiàn)檢測?？梢詫?shí)時(shí)監控水果品質(zhì)的變化，及時(shí)發(fā)現品質(zhì)問(wèn)題，毫秒***響應并***剔除瑕疵品。數據同步至云端實(shí)現動(dòng)態(tài)監控，適配工廠(chǎng)分***、倉儲抽驗、物流復檢等多環(huán)節，以高精度、高效率突破傳統抽檢局限，降低人工成本，保障全流程品控穩定性，助力企業(yè)降本增效與產(chǎn)品***致性提升。

近紅外光譜儀是***種綠色分析技術(shù)。它不需要使用化學(xué)試劑，不會(huì )產(chǎn)生化學(xué)廢料，對環(huán)境無(wú)污染。這符合現代社會(huì )對環(huán)保和可持續發(fā)展的要求，有助于減少水果產(chǎn)業(yè)對環(huán)境的影響。

糖度、酸度等成分檢測：近紅外光譜儀能夠快速、無(wú)損地檢測水果中的糖度、酸度、可溶性固形物含量等重要品質(zhì)指標。

硬度檢測：通過(guò)分析水果的近紅外光譜，可以間接評估水果的硬度。這對于判斷水果的成熟度和適宜的采摘時(shí)間具有重要意義。

近紅外光譜技術(shù)可用于預測水果的成熟度，避免了傳統方法中對水果進(jìn)行破壞性采樣的弊端。

近紅外光譜儀能夠識別不同品種水果的光譜特征差異，實(shí)現對水果品種的快速、準確區分。這對于水果市場(chǎng)的品種管理和消費者的選擇具有重要意義。

近紅外光譜儀結合其他技術(shù)，可以用于檢測水果表面的缺陷，如病斑、機械損傷等。這有助于提高水果的外觀(guān)品質(zhì)和市場(chǎng)競爭力。

近紅外光譜儀可以檢測水果在儲存和運輸過(guò)程中的品質(zhì)變化，如水分含量的減少、糖度的降低等，從而評估水果的新鮮度。這對于保證水果在到達消費者手中時(shí)仍保持良好的品質(zhì)至關(guān)重要。

在水果采摘和分選生產(chǎn)線(xiàn)上，近紅外光譜儀能夠實(shí)現對水果品質(zhì)的實(shí)時(shí)在線(xiàn)檢測，并根據檢測結果進(jìn)行自動(dòng)化分選。這不僅提高了分選效率，還減少了人工成本，確保了水果品質(zhì)的***致性。

使用近紅外光譜儀進(jìn)行水果品質(zhì)檢測時(shí)，通常需要搭建***個(gè)包括光源、光纖、光譜儀和計算機等部件的檢測系統。

光源：使用寬光譜光源，提供連續的光譜范圍，確保測量結果的準確性。

光纖：使用1分2的反射光纖，用于傳輸光源信號及反射光信號。

光譜儀：根據需求光譜范圍、分辨率和靈敏度要求等選擇合適的光譜儀，采集反射光譜數據，并進(jìn)行分析。

定制采樣附件：用于固定光纖探頭，滿(mǎn)足不同樣品的測量需求。

軟件算法：利用計算機控制光譜儀采集光譜數據，并通過(guò)化學(xué)計量學(xué)軟件對數據進(jìn)行分析和處理，以得到水果品質(zhì)的相關(guān)參數。

***先將光源與光纖連接，確保光源發(fā)出的光能夠通過(guò)光纖傳輸到光譜儀；然后，將水果樣品放置在測量位置，通過(guò)光纖將近紅外光照射到水果表面，并收集反射或透射的光信號；***后，利用計算機控制光譜儀采集光譜數據，并通過(guò)化學(xué)計量學(xué)軟件對數據進(jìn)行分析和處理，以得到水果品質(zhì)的相關(guān)參數。

在使用過(guò)程中，需要注意保持設備的穩定性和準確性，定期對光譜儀進(jìn)行校準和維護，以確保檢測結果的可靠性。同時(shí)，根據不同的水果種類(lèi)和檢測需求，可能需要優(yōu)化測量參數和化學(xué)計量學(xué)模型，以提高檢測精度和適應性。

圖1 水果反射率測量搭建示意圖

Peng Li等人使用由提供的近紅外光譜儀結合廣泛學(xué)習系統（BLS）模型和混合波長(cháng)選擇策略可以快速、無(wú)損、準確地檢測枇杷的可溶性固形物含量（SSC），為預測水果中的SSC提供了***種可行的替代方案。