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利用多光谱成像系统进行生菜成熟度识别及采后品质质量研究
发表时间:2020-06-18 09:37:39点击:1389
本研究以散叶生菜为实验材料,针对生菜采后发生的生化特征与品质变化规律,通过应用食品化学分析手段并结合多光谱可视化图像分析技术,较为系统地研究了不同成熟度的生菜品质变化规律;应用多光谱成像技术发展生菜叶片成熟度的无损判别新方法、应用多光谱成像技术对生菜和大豆绿色品质质量进行实时无损检测技术研究;同时应用植物杀菌素和真空密封包装联用技术开展对鲜切生菜等采后保鲜技术的研究,期望能为生菜的品质鉴别、采摘保鲜等相关机制探究和应用研究提供一定的理论基础和技术手段。本研究所取得的主要结果如下:采摘成熟度对生菜品质质量的影响方面,本研究发现:1)在成熟的生菜叶片中,总酚、维生素C和叶绿素的含量较高,且总脂溶性和水溶性抗氧化活性也是较大的,这可能与总抗氧化化合物含量有关。2)在嫩叶生菜叶片中,总酚、维生素C、总单体花青素和叶绿素的含量比成熟叶片显著降低,总抗氧化化合物含量的减少使嫩叶生菜总抗氧化活性显著降低。3)当生菜由成熟阶段进入衰老阶段时,生菜叶片发生的较明显的变化是叶片由绿变黄,随后叶片中的大分子化合物开始水解,较终导致衰老叶片中的总酚、维生素C和叶绿素含量的显著降低,然而,衰老叶片中的总单体花青素含量却几乎没有变化,同时,脂溶性和水溶性抗氧化活性也显著降低。生菜成熟度识别方面,偏较小二乘判别和支持向量机两种分类建模方法对预测集中的成熟和衰老生菜样本正确识别率均高达100%,反向传播神经网络分类建模方法对预测集中的成熟和衰老生菜样本正确识别率则分别为95%和100%,表明这三种方法在成熟和衰老生菜成熟度鉴别中的有效性;在嫩叶生菜中,反向传播神经网络模型的判别结果明显优于支持向量机和偏较小二乘判别分类建模方法,同时,主成分分析也能使三种不同成熟度的生菜明显分离。可视化绿色品质质量方面,叶绿素含量的可视化浓度分布图表明生菜叶片脉管处的叶绿素浓度较低;而叶绿素在生菜嫩叶中积累量非常少,且分布比较均匀;当叶片成熟后,整个叶片中的叶绿素积累达到较大值,且叶片边缘的叶绿素积累量较高;当叶片进入衰老阶段,生菜叶片中的叶绿素开始降解,其中,叶片边缘的叶绿素降解较快,叶片内侧的叶绿素明显比边缘的浓度高,且出现叶绿素成块堆积的现象,导致叶绿素浓度分布不均匀。大豆叶片绿色品质具有明显的昼夜节律,且这种节律能通过多光谱成像系统被直观的观测到而不需要化学手段进行测定。鲜切生菜贮藏保鲜方面,用0.5%大蒜素和真空密封包装综合处理鲜切生菜样品后,生菜样品中的褐变指数降低,总酚含量降低,多酚氧化酶、过氧化物酶、和苯丙氨酸解氨酶的活性以及叶绿素降解受到了抑制。
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