苹果霉心病频域近红外光学成像检测方法研究

Apple moldy core is generally caused by several types of weak parasitic saprophytic fungi, it is difficult to detect by visual inspection of the intact apple. Apple moldy core can not only affect the sensory quality and reduce the commodity value, but also harmful to consumers. Among various nondestructive testing techniques to detect the apple moldy core, near infrared spectroscopy (NIRS) technology has been widely studied and applied. The traditional NIRS method is to establish a statistical model between the concentration and the near infrared spectra of the materials, which can be used with chemometrics to analyze the internal quality of apples. But this method suffers poor reliability and adaptability, and the lesion of the apples can’t be imaged. At present, the researches by Scholars at home and abroad and us show that the internal quality of apples are related the optical parameters closely, when the apple moldy core occurred, the absorption coefficient and scattering coefficient would be different from the normal. Then we could infer whether there is the moldy core in the apple by analyzing the optical parameters. Frequency domain (FD) near infrared spectroscopy and diffuse optical tomography (DOT) would be used in this research, we would detect the light signal out of apples by the frequency domain system and reconstruct the 3D map of the optical properties that were used to demonstrate the internal structure of apples. It is a new attempt to detect the apple moldy core by using FD DOT technique, which can not only identify whether the moldy core occurred in apples, but also infer to the position and extent of moldy core by direct visualization.

苹果霉心病一般由多种弱寄生性腐生真菌复合侵染所致，这种病变由外观较难辨识，影响果实感官品质、降低果实商品价值，也会给消费者造成危害。在众多苹果霉心病无损检测技术中，近红外光谱法应用最为广泛。传统的近红外光谱分析方法是用化学计量学方法在物质浓度与物质近红外光谱之间建立数学模型，这类方法模型存在鲁棒性及适应性的问题。目前，国内外学者及我们的研究表明：苹果的内部品质与其组织光学参数有密切关系，当苹果内部发生病变时，其吸收系数和散射系数会不同于健康果实，此时通过分析光学参数便可推断苹果是否有霉心病。本研究拟用频域近红外光学检测技术，搭建频域近红外光学成像系统，通过系统检测出射光的光强和相位信息，反推出苹果的光学参数，并结合扩散层析光学成像技术，重构出表征苹果内部结构的光学参数分布，判断苹果内部是否有霉心病发生以及病变位置、病变程度，是实现苹果霉心病无损检测的一种新方法。

苹果霉心病是一种常见的果实内部病害，在病变初期由外观难以辨识。发生病变的苹果组织光学参数会异于健康果实，因此通过分析光学参数的变化便可推断苹果内部是否有病变。本项目利用频域近红外光学成像法（FD-DOI），检测出射光的光强和相位信息，反推出表征苹果内部结构的光学参数分布，由此判断苹果内部是否有霉心病发生。项目取得的主要成果如下：.1．构建了适于苹果霉心病检测的频域近红外光学成像系统，选出了适合苹果霉心病检测的近红外最佳波长；研究了FD-DOI检测生物组织中异质体的基本原理，为苹果霉心病的检测奠定了理论基础。.2．研究了不同程度病变引起的苹果果肉组织光学参数的变化规律。以红富士和黄元帅苹果为研究对象，利用积分球系统结合反向倍增算法，获得不同病变程度果肉的组织光学参数，结果表明：在700~900nm范围内，苹果果肉吸收系数会随着病变的加重逐渐变大，而约化散射系数逐渐变小。.3．实现了苹果霉心病的频域近红外光学成像检测。采用多光源多检测器技术，设计苹果内部病变可控实验和实际病变检测实验，实验结果表明当病变果肉距离苹果表面10mm和20mm时，能够通过成像的方式重构出病变，而当大于35mm时几乎无法重构出病变。实际苹果病变实验结果表明，FD-DOI可以较准确的计算出苹果内部的吸收系数和散射系数，且通过重构能够定位苹果内部病变的位置，使其达到可视化的效果。.4．研究了FD-DOI无损检测苹果内部病变的影响因素。随着病变区域的扩大，重构图像效果越来越好；病变越重，病变在重构图像中越容易显示出来；病变区域距离检测器越来越近时，重构图像的效果逐渐变好。.5．建立了基于多元统计分析和频域近红外漫射光数据的苹果内部“有无病变”、“病变大小”、“病变程度”的判别模型，发现基于频域漫射光数据的支持向量机、K最邻近和决策树模型均表现出了良好的分类性能，判别准确率均达到90%以上。.总之，本项目实现了苹果霉心病无损检测的一种新方法，可为其它水果品质的无损检测提供参考。