非破坏式无损苹果糖度计

ATAGO提供可靠的光学和红外测试解决方案，应用覆盖食品，饮料，制药，化工及其他多种工业领域。如下是ATAGO无损非破坏（红外）糖度计的产品知识： Q：可测量哪种水果？A：苹果。未来规划（梨，番茄，桃子等等） Q：果皮颜色会影响测量结果吗？（红/绿苹果）A：不受颜色影响。 Q：水果生长过程中可以评定成熟度？A：可对水果进行全程种植监测。直接把仪器样品台贴合树上果实表面即可测出糖度，无需采摘。 Q：可否测量有关苹果加工类产品的糖度？A：可对水果进行全程种植监测。直接把仪器样品台贴合树上果实表面即可测出糖度，无需采摘。 Q：测量前需要对水果作哪些准备工作？A：无需切开果实，无需掰开，无需榨汁。 Q：可否测量有关苹果加工类产品的糖度？A：包装类产品可使用便携式糖度计PAL-O或者便携式糖酸一体机，详情可与ATAGO中国分公司联系。 Q：测量同一个果实出现不同数值？A：苹果糖度取决于日照时间和日照面积等因素，糖度读数只针对苹果与样品台接触面的数值。 Q：水果温度会影响测量吗？A：先让无损非破坏（红外）糖度计对水果温度适应片刻后方可测量。把仪器和水果放置在同一地方让其对周围环境温度适应片刻后方可测量。

正值金秋时节，我国是世界第一水果生产大国，在国内，高档水果市场也被国外水果垄断，其中一个很重要的原因是品种混杂、质量优劣不齐，苹果采收后，由于大小、成熟度和商品性的不同，应进行分级，其中糖度和酸度是评价苹果成熟度的重要指标，而这些指标难以从外部进行鉴别，传统的检测方法往往采用抽样方式的物理和化学检测，化学方法大多存在分析过程比较复杂、耗时长、检测费用高、技术条件复杂、难于实现即时监控及需要破坏样品等缺点。 市场上的农产品越来越多样化，生产者除了要保持农产品的新鲜度外，还要确保有好的口感和营养价值，因此，糖度达到18% （Brix）红苹果的奥秘，一种快速有效的无损检测方法：水果无损测糖仪 测定糖度达高达18% （Brix）才进行上架销售，只为那一口最佳糖度口感。水果无损测糖仪检测时间仅需数秒钟，实现水果糖度的快速测定，对水果生产，特别是水果加工质量的控制，具有十分重要的作用。 苹果作为一个常见水果，一般直接食用或者制作成派的馅料。水果无损测糖仪还可适用于西点师傅制作水果甜品或西餐甜品时所需的水果测量；苹果树种植的过程中，为了保证上市的苹果是色香味俱全的优良水果，那么就需要使用水果无损测糖仪给苹果测糖度，确定其糖度是否达标；水果无损测糖仪，体积小，在果园中非常便于携带，帮助确定合适的采摘时期，保证苹果的口感，提高产品在水果市场中的竞争力。

无损非破坏（红外）糖度计 ——PAL-HIKARi 16（樱桃）【产品简介】无损非破坏（红外）糖度计—— PAL-HIKARi 16（樱桃），又称为樱桃无损糖度计。无需切取果肉！无需榨汁取样！通过探测器直接对果肉实现糖度检测！结果三秒即现！快速简易！【产品参数】型号PAL-HIKARi 16货号5466适用水果樱桃测量范围Brix 12.0 ~ 26.0% 温度 15.0 ~ 35.0℃分辨率Brix 0.1% 温度 0.1°C测量精度Brix ±1.5% 温度 ±1°C*精度视樱桃品种和测量环境而定。环境温度15.0 ~ 35.0℃测量温度樱桃常温是 15.0 ~ 35.0℃（环境温度）*先让樱桃适应其环境温度片刻自动温度补偿范围10.0 ~ 35.0℃电池寿命约测量4,000次（使用碱性电池）电源AAA碱性电池x2offset（数据修正）功能有国际防护等级lP64尺寸和重量6.1×5.2×11.5cm， 142g（仅主机）【产品特点】1.无需对水果切肉榨汁，仅需通过探测器紧贴水果表面，即可测量糖度。2.可实现对水果进行个体探测糖度，帮助果农、果商实现采摘检测，销售分级。3.快速测量，结果3秒即现，数字显示，读数方便。4.连续多次测量求平均值。5.设计小巧，便于携带，具备自动温度补偿功能，随时随地应用于各种场合。【产品原理】 采用近红外法 【测量方式】把水果贴合样品台，按下“START”键，测量结果3秒即现。 【产品应用】1. 果蔬栽培：可实现果农对水果进行个体检测糖度，为果园农场提供果品无损检测，种植管理及数据监测等技术支持。2. 品质分级：帮助水果批发商提供果品检验，快速分拣，收购定级、制定售价等。3. 种植研究院校管理：为栽培指导，成熟度监控，果树新品培育开发等提供科学依据。4. 水果进出口物流中心：帮助检测机构对果品进行质量监测，快速抽检，高效确保果品质量。5. 生活助手：为糕点师傅提供糕点配料中的水果糖度检测，确保糕点风味可口，也可适用热衷家庭种植水果的园艺爱好者。创新点：ATAGO(爱拓）水果无损糖度计系列再推新品——樱桃无损糖度计，无损取汁，不破坏水果，通过红外原理检测果实糖度，快速高效！ATAGO（爱拓）樱桃无损糖度计PAL-HIKARi 16

4月15日，国家知识产权局发布了第二十三届中国专利奖评审结果公示，公示期为2022年4月15日至4月21日。其中，华东交通大学专利项目“一种光照参数可调的近红外水果糖度无损检测装置”成果入选第二十三届中国专利优秀奖。该奖项为华东交通大学首个、本年度江西省教育系统唯一一个获奖项目。序号专利号专利名称专利权人发明人493ZL201310427643.X一种光照参数可调的近红外水果糖度无损检测装置华东交通大学刘燕德,周延睿,孙旭中国专利奖由中国国家知识产权局和世界知识产权组织共同主办，是中国唯一的专门对授予专利权的发明创造给予奖励的政府部门奖，得到联合国世界知识产权组织（WIPO）的认可。该奖项重在强化知识产权创造、保护、运用，推动经济高质量发展，鼓励和表彰为技术（设计）创新及经济社会发展做出突出贡献的专利权人和发明人（设计人）。

猕猴桃亦称奇异果，含有多种微量元素和丰富的有机物，营养价值高且口感酸甜，拥有“水果之王”的美誉。糖度是猕猴桃主要的内部参数之一，猕猴桃内部品质参数直接影响其口感，也是决定猕猴桃采摘时间及储存时间的重要指标，猕猴桃的糖度中85%左右的成分是可溶性固形物，因此常用的传统糖度检测方法是采用折射仪测量被挤出的果汁中的可溶性固形物含量来反映糖度值，该方法繁琐、耗时且破坏样本，无法实现快速的工业化检测。高光谱成像技术因其信息量大、光谱分辨率高、操作方便等特点，已广泛用于如苹果、樱桃、柿子、芝麻菜、梨、荔枝等]果蔬内部参数的无损检测。1 实验部分1.1 材料实验材料为某猕猴桃基地现采的“红阳”猕猴桃。选取120个大小相近、表面无损伤和疤痕的猕猴桃样本并依次编号，静置于实验室24h,等待采集其高光谱图像并随后测量其糖度，实验期间的环境温度(26±1)℃。1.2仪器与设备本实验应用了400-1000nm的高光谱相机，可采用杭州彩谱科技有限公司产品FS13进行相关研究。光谱范围在400-1000nm，波长分辨率优于2.5nm，可达1200个光谱通道。采集速度全谱段可达128FPS，波段选择后最高3300Hz（支持多区域波段选择）。1.3高光谱图像信息采集高光谱分选仪预热30 min后开始采集图像，以保证采集时的环境温度和光源强度在采集初期和后期保持一致。将标准白板的高度调整至与猕猴桃样本在同一焦面上，光谱相机曝光时间为13.5ms,样本平台与镜头的距离为170mm,电控移动平台前进距离为11 cm,其前进速度及回退速度分别为0.46和5cms¹ 。1.4猕猴桃糖度测定采集完所有样本的高光谱图像后，当天进行并完成猕猴桃糖度测定。根据行业规定，常以猕猴桃赤道部位的糖度来代表整体糖度，参照NT/T2637—2014《水果、蔬菜制品可溶性固形物含量的测定-折射仪法》,对每个猕猴桃样本依次将其赤道上的果皮削掉，取出适量果肉压汁，随后用一次性滴管将汁液滴到SKY107手持式糖度折射仪的检测槽中，读出该样本的糖度理化值示数。每个样本以两次平行测定结果的算术平均值作为该样本的糖度理化测量值。1.5 高光谱数据的提取采用Spec View软件对猕猴桃样本的原始高光谱图像进行黑白校正，利用ENVI5.1软件从校正后的图像中选择猕猴桃整个赤道区域作为感兴趣区域并提取光谱，以ROI区域的平均光谱作为此猕猴桃的原始光谱信息，如图2(a)所示。由图2(a)可知，原始光谱曲线的首尾两端存在明显噪声，故选取每个样本400～1000 nm波长范围内的高光谱信息作为有效光谱，如图2(b)所示，该范围共计237个波长。1.6模型评价利用5个指标值即校正集的相关系数(Rc)及其均方根误差(RMSEC)、预测集的相关系数(Ro)及其均方根误差(RMSEP)、相对分析误差(RPD)来评价模型的预测性能。其中，Rc和Rp越接近于1,表明模型的稳定性及拟合度越高；RMSEC和RMSEP越接近于0,表明模型的预测能力越强；RPD定义为样本的标准差与其均方根误差之比，若RPD1.4,模型对样本无法实施预测，1.4≤RPD1.8,模型可对样本进行粗略预测，1.8≤RPD2.0,模型可对样本进行较好预测，RPD≥2,模型可对样本进行极好预测]。2 结果与讨论2.1样本划分对120个猕猴桃样本利用拉依达准则方法进行异常值的判别和剔除，结果显示无异常值，随后将其按照3:1比例用KS(Kennard-Stone )算法将其划分为90个校正集样本、30个预测集样本，猕猴桃样本糖度测量值结果见表1。2.2光谱及预处理为了减少提取的光谱数据中掺杂的噪声和光谱倾斜，以便提高光谱分辨的灵敏度，进行合理的光谱预处理是必要的。利用多元散射校正、标准正态变量变换、直接正交信号校正等3种方法对有效光谱进行预处理，并分别建立对应的ELM预测模型，其预测结果见表2。由表2可知，DOSC-ELM模型的Rc和Rr值最大且RMSEC和RMSEP值最小，预测效果好，故后续均基于DOSC预处理方法进行。DOSC方法通过将光谱矩阵与待测浓度矩阵正交，在不损害数据结构特性的前提下滤除原始光谱中与糖度不相关的信息，保留最相关的信息用于构建预测模型。DOSC预处理前的校正集和预测集的光谱反射率分别如图3(a)和图3(c)所示，DOSC预处理后的校正集和预测集的光谱反射率分别如图3(b)和图3(d)所示。从图3可知，相较于未经过预处理的高光谱图像，DOSC预处理后的光谱图像线条更加紧密，图3(b)和图3(d)中所凸起的波峰也反映了预处理后的光谱数据与待测成分即糖度的相关性得到了良好的提升。DOSC预处理前后各高光谱波段与猕猴桃糖度的相关系数如图4所示。通常相关系数0.5≤|r0.8时为显著相关，|r|≥0.8时为高度相关，由图4可知，经DOSC预处理后大量光谱数据与糖度呈现显著甚至高度相关。2.3 特征光谱变量的提取与组合2.3.1 基于IRIV的特征光谱变量提取对预处理后的光谱用IRIV算法提取特征光谱变量时，设定IRIV算法的交叉验证次数为5,PLS模型中的最大主成分个数为10。IRIV算法一共进行了7轮迭代，如图5所示。在图5中，前4轮迭代过程中特征光谱变量的个数迅速减少，变量个数从237个缩减到36个，随着特征光谱变量个数减少的速度放缓，经第6轮迭代后完全剔除了其中的无信息变量和干扰变量，变量缩减到10个，在反向消除2个变量后，最终得到8个特征光谱变量，占全光谱波段的3.4%。经过IRIV提取的特征光谱变量分布如图6所示。2.3.2 基于CARS的特征光谱变量提取对预处理后的光谱用CARS算法提取特征光谱变量时，设定蒙特卡罗采样50次，采用5折交叉验证法。图7(a)为呈现指数衰减函数的选择过程，特征光谱变量的数量随着采样次数的增加先迅速下降然后平缓减少，具有“粗选”和“精选”2个特征。由图7(b)可知，随着Monte-Carlo采样次数的增加，内部交叉验证均方根误差(RMSECV)呈先缓慢减小后陡然增大的趋势，这是由于选择过度而移除了富含信息的关键变量，导致模型的预测性能下降。图7(c)是特征光谱变量随着采样次数变化的回归系数路径图，当图7(b)中RM-SECV值达到最小值时，各特征光谱变量的回归系数位于图7(c)中的“*”所在的垂直线位置，此时采样运行5次，最终提取出49个特征光谱变量。3结论以“红阳”猕猴桃为研究对象，本文利用高光谱成像技术结合不同特征光谱变量提取方法构建不同模型，对猕猴桃糖度进行无损检测。研究结果如下：(1)对猕猴桃原始有效光谱分别采用MSC,SNV和DOSC预处理后，结合ELM模型的预测结果，分析不同预处理方法对模型预测精度的影响，对比结果显示DOSC预处理效果最好。(2)对DOSC预处理后的光谱分别采用一次降维、一次组合降维和二次组合降维共7种特征提取方法，提取到的特征光谱变量个数分别为49,9,8,58,55,11和19,占全光谱波段的20.7%,3.8%,3.4%,24.5%,23.2%,4.6%和8%。

【产品介绍】无损非破坏（红外）糖度计 ——PAL-HIKARi 3（迷你番茄）无需采摘果实 无需破坏果皮 无需切取果肉 无需榨汁取样【产品简介】无损非破坏（红外）糖度计—— PAL-HIKARi 3（迷你番茄），又称为番茄无损糖度计。无需切取果肉！无需榨汁取样！通过探测器直接对果肉实现糖度检测！结果三秒即现！快速简易！【技术参数】【适用范围】科研机构：水果研究，栽培指导，果树改良，新品研发果园种植：成熟度检测，采摘期控制果品批发：快速分类，分级销售连锁超市：品质监控，快速抽检，销售定价创新点：ATAGO(爱拓）全新推出番茄无损糖度计，与传统型糖度计相比，无需取汁，无需破坏水果，通过红外原理检测果实内部糖度，快速高效！ATAGO（爱拓）番茄无损糖度计PAL-HIKARi 3

【ATAGO有奖问卷调查】爱奇艺会员月卡，送给你！邀请您身边的朋友来参与吧！为了解您对ATAGO无损非破坏式糖度计的意见和看法，为您提供更好的服务，请您根据您的切身感受填写以下问卷。请您放心填写真实情况，我们会对您的资料完全保密，我们只用于公司内部研究使用，谢谢您的合作。 参与方式通过手机扫码识别关注，即可进入有奖问卷页面。 网络调查活动时间 2017年3月6到—2017年4月30日 礼品设置 1. 爱奇艺会员月卡（参与有奖问卷调查）2. 爱奇艺VIP黄金会员年卡（参与有奖问卷调查，并且成功推荐购买PAL-HIKARI5） 参与要求 参与有奖问卷调查的客户，请您如实填写手机号码，我们将于2017年5月10日前统一将爱奇艺黄金会员礼品卡以手机短信和邮件形式发放。 问卷调查渠道 请用手机扫取下图二维码即可进入内容页面或者电脑登陆此链接地址：http://tp.sojump.cn/jq/12394862.aspx本次活动最终解释权归ATAGO(爱拓)中国分公司广州市爱宕科学仪器有限公司所有。

ATAGO（爱拓）水果无损糖度计——PAL-HIKARi 15 （芒果）无需采摘果实！无需破坏果皮！无需切取果肉！无需榨汁取样！糖度是决定水果新鲜度、成熟度、口感度的一项重要参数。ATAGO（爱拓）水果无损糖度计——PAL-HIKARi系列，采用红外原理，通过把光线从水果表面射向水果内部，根据反射到传感器的时间来计算果实的糖度（Brix值）。无损检测非常适合水果种植全程糖度监控，不破坏果实外观，全程跟跟踪监测水果生长过程的糖度（Brix值）变化，对果品研发、果蔬种植、成熟度监测、采摘期控制、存储运输、果蔬配送、售价分级等提供了检测数据支持与分析，便携式设计，使用环境友好，测量快速，是果园种植户、水果检测机构、水果连锁经销商、水果品控部门的必备检测仪器之一。1.无需对水果切肉榨汁，仅需通过探测器紧贴水果表面，即可测量糖度。2.可实现对水果进行个体探测糖度，帮助果农、果商实现种值改良、采摘检测，销售分级。3.快速测量，结果3秒即现，数字显示，读数方便。4.可连续多次测量求平均值。5.设计小巧，便于携带，具备自动温度补偿功能，随时随地应用于各种场合。无损检测水果糖度测量水果的糖度（Birx值/白利度），无需切取果肉，无需榨汁取样，只需通过红外探测器紧贴水果表面即可，免去复杂的前处理步骤，免去清洗，快速简易。全面测量无损检测每一个果实的糖度，不破坏果实，保持果体原貌，不影响销售。精巧便携PAL-HIKARi系列结构紧凑，侧键设计，可单手操作，方便测量树上果实，普通电池供电，随时随地可测量。完美贴合果实PAL-HIKARi 系列独有专门设计的海绵垫圈，安全无毒，能更好地紧密贴合各种果形的表面，避免了由于外界光线或位置因素等干扰而造成的测量误差。【测量方法】1、把水果贴合样品台，轻按侧健。2、把水果放置样器台，按“START”开始测量。【产品参数】型号PAL-HIKARi 15（芒果）适用水果芒果货号5465测量范围Brix 10.0 ～ 22.0%测量精度Brix ±1.5%*视测量品种及测量环境而略有不同。分辨率Brix 0.1%自动温度补偿范围5.0 ～ 35.0°C*先让芒果适应环境温度片刻国际防护等级IP64电池寿命约4,000次（使用碱性电池）电源AAA 碱性电池×2尺寸和重量6.1×4.4×11.5cm，120g（仅主机）【产品应用】 1.果蔬栽培：可实现果农对水果进行个体检测糖度，为果园农场提供果品无损检测，种植管理及数据监测等技术支持。 2.品质分级：帮助水果批发商提供果品检验，快速分拣，收购定级、制定售价等。 3.种植研究院校管理：为栽培指导，成熟度监控，果树新品培育开发等提供科学依据。 4.水果进出口物流中心：帮助检测机构对果品进行质量监测，快速抽检，高效确保果品质量。 5.生活助手：为糕点师傅提供糕点配料中的水果糖度检测，确保糕点风味可口，也可适用热衷家庭种植水果的园艺爱好者。创新点：ATAGO（爱拓）水果无损糖度计——PAL-HIKARi 15（芒果），无需采摘果实！无需破坏果皮！无需切取果肉！无需榨汁取样！ATAGO（爱拓）水果无损糖度计——PAL-HIKARi系列，采用红外原理，通过把光线从水果表面射向水果内部，根据反射到传感器的时间来计算果实的糖度（Brix值）。ATAGO（爱拓）芒果无损测糖仪 PAL-HIKARi 15

2020第十三届iFresh亚洲果蔬产业博览会将于11月10日在上海新国际博览中心E2馆隆重开幕。iFresh亚果会经过十二届的积累，已累计向150000位全球专业观众展示果品；累计服务过4500家海内外展商；超过15000种优质果品和创新技术通过iFresh亚果品平台展示；累计服务过澳大利亚、泰国、马来西亚、厄瓜多尔、秘鲁等来自50个国家和地区的海外客户。【ATAGO（爱拓）核心C位】ATAGO（爱拓）作为水果糖度计的佼佼者，在水果界享负盛名，其中便携式数显水果测糖仪 PAL-1 型号，深受广大客户的追捧，是水果行业的必备检测仪器之一，多年来为各界客户展现多种水果糖度/糖酸度的快检方案！获得了众多客户的一致好评！糖度是水果最常规的物理常数，也是决定水果品质与成熟度的一项重要参数，更是口感体现指导标准。水果糖度监测贯穿着水果的生长期、采摘期、上架期、品质验收、销售分级等全过程。什么是水果糖度？果实内部的可溶性固形物是指水果中所有溶解于水的化合物的总称，包括糖、酸、维生素、矿物质等等。所以，我们测糖度一般也就是测可溶固形物（白利度Brix），其检测结果俗称为“糖度”。ATAGO（爱拓）数显水果糖度计，多年来一直为果蔬业提供了快速专业的糖度检测方案。前来展台参观的客户都纷纷表示正在使用 ATAGO（爱拓）糖度计的明星型号 PAL-1，并且一直使用良好，更有水果连锁企业、电商企业会为各门店统一配备，作为企业系统验收标准仪器之一！无损糖度计ATAGO（爱拓）水果无损糖度计 PAL-HIKARi 系列也受到了众多客户的关注与追捧，不采摘，不破皮，不切肉，不取汁，通过红外原理直接检测果实内部糖度，非常便捷，是水果品质、水果糖度的抽检利器！更是果品售价分级的快速分拣依据。水果糖酸度计研究发现，好吃的水果一般糖酸比都比较高，在大多数情况下，对水果风味好坏评价的依据，一般都是以糖酸比为基础条件。所以，有的水果在未成熟期“采青”上市，原则上糖度一般都不会高。即使用了催红素，也很难转化为可溶性糖类，也不会高到哪去。所以，不好吃是肯定的。ATAGO（爱拓）水果糖酸度计——PAL-BX/ACID 系列，可同时检测水果的糖度&酸度，更可一键（R键）显示糖酸比，帮助快速判别水果风味口感。【ATAGO（爱拓）展台人气持续高涨，客户"亲自操刀"测量！】ATAGO（爱拓）源自日本，成立于1940年，80年来一直致力于研究与开发多样化的光电检测仪器。其主要产品为折光仪及基于折光原理测量多种物质浓度的衍生浓度计。其中，ATAGO（爱拓）的水果糖度计系列更是果蔬检测界的佼佼者，仅需一滴样品就能快速检测水果糖度，以其专业性，快速性、便捷性获得了行业客户的一致好评！全新推出的水果无损（非破坏式）糖度计（PAL-HIKARi系列），无需切肉，无需取汁，红外原理测量果实糖度，颠覆了传统的取汁测量模式，引领果蔬检测走向快速，高效、专业的方向！ATAGO（爱拓）产品形态丰富，覆盖：手持式（现场快速测量），无损非破坏式（无需破坏水果），全自动精密台式（高精度检测与分析）,适应不同部门的使用要求。ATAGO（爱拓）产品日本原厂制造，品质卓越，耐用性好，获得来自全球150多个国家和地区客户的信任与肯定！

水果界的行业年度盛会——2019第12届 ifresh 亚洲果蔬国际博览会于2019年11月14日在上海新国际博览中心降下帷幕！ iFresh亚果会经过十一届的积累，已累计向150000位全球专业观众展示果品；累计服务过4500家海内外展商；超过15000种优质果品和创新技术通过iFresh亚果品平台展示；累计服务过澳大利亚、泰国、马来西亚、厄瓜多尔、秘鲁等来自50个国家和地区的海外客户。ATAGO（爱拓）作为水果糖度计的佼佼者，在水果界享负盛名，其中PAL-1型号一直是水果糖度计的明星型号，是水果行业的必备检测仪器之一，多年来为各界客户展现多种水果糖度的快检方案！获得了众多客户的一致好评！糖度是水果最常规的物理常数，也是决定水果品质与成熟度的一项重要参数，更是口感体现指导标准。水果糖度监测贯穿着水果的生长期、采摘期、上架期、品质验收、销售分级等全过程。什么是水果糖度？果实内部的可溶性固形物是指水果中所有溶解于水的化合物的总称，包括糖、酸、维生素、矿物质等等。所以，我们测糖度一般也就是测可溶固形物（白利度Brix），其检测结果俗称为“糖度”。现在很多超市、水果电商行业，一般都会标示糖度或使用糖度计图文并茂地展现水果糖度，这样就让顾客清晰直观地了解水果糖度，绝对是宣传推广的利器！ ATAGO（爱拓）糖度计，多年来一直为果蔬业提供了快速专业的糖度检测方案。前来展台参观的客户都纷纷表示正在使用ATAGO（爱拓）糖度计的明星型号——PAL-1，并且一直使用良好，更有水果连锁企业、电商企业会为各门店统一配备，作为企业系统验收标准仪器之一！ATAGO（爱拓）水果糖度计——水果糖度计的明星产品！ ATAGO（爱拓）水果无损糖度计——PAL-HIKARi 系列也受到了众多客户的关注与追捧，不采摘，不破皮，不切肉，不取汁，通过红外原理直接检测果实内部糖度，非常便捷，是水果品质、水果糖度的抽检利器！更是果品售价分级的快速分拣依据。ATAGO（爱拓）水果无损糖度计——PAL-HIKARi系列 研究发现，好吃的水果一般糖酸比都比较高，在大多数情况下，对水果风味好坏评价的依据，一般都是以糖酸比为基础条件。所以，有的水果在未成熟期“采青”上市，原则上糖度一般都不会高。即使用了催红素，也很难转化为可溶性糖类，也不会高到哪去。所以，不好吃是肯定的。ATAGO（爱拓）水果糖酸度计——PAL-BX/ACID 系列，可同时检测水果的糖度&酸度，更可一键（R键）显示糖酸比，帮助快速判别水果风味口感。ATAGO(爱拓）水果糖酸度计——PAL-BX/ACID系列 除了果蔬行业，水果糖度计也可适用于时下最流行的茶饮业：水果茶、奶茶、各类茶饮品，对于糖度的检测也是非常必要，尤其是连锁企业，为保证品质的统一性，更需要使用糖度计，制订标准的数据，让门店操作人员有据可依，而非靠个人口感或经验，便于学习与管理。 ATAGO（爱拓）糖度计--PAL-1 近日已全面进驻“喜茶”【ATAGO（爱拓）展台人气持续高涨】 ATAGO（爱拓）将一如既往为水果行业客户致力提供快速专业的糖度检测方案！助力水果种植、水果贸易、水果连锁等行业继续提供可持续发展的科学依据！关于ATAGO（爱拓）ATAGO（爱拓）源自日本，成立于1940年，80年来一直致力于研究与开发多样化的光电检测仪器。其主要产品为折光仪及基于折光原理测量多种物质浓度的衍生浓度计。其中，ATAGO（爱拓）的水果糖度计系列更是果蔬检测界的佼佼者，仅需一滴样品就能快速检测水果糖度，以其专业性，快速性、便捷性获得了行业客户的一致好评！全新推出的水果无损（非破坏式）糖度计（PAL-HIKARi系列），无需切肉，无需取汁，红外原理测量果实糖度，颠覆了传统的取汁测量模式，引领果蔬检测走向快速，高效、专业的方向！ATAGO（爱拓）产品形态丰富，覆盖：手持式（现场快速测量），无损非破坏式（无需破坏水果），全自动精密台式（高精度检测与分析）,适应不同部门的使用要求。ATAGO（爱拓）产品100%日本原厂制造，品质卓越，耐用性好，获得来自全球150多个国家和地区客户的信任与肯定！

p　　夏天来临，水果的销量也自然水涨船高。如何更好的在水果上市前对不同品质水果进行大规模快速的分选，从而有理有据的定质定价，是当下水果从业人员共同关心的问题。/pp　　无锡迅杰光远作为一家从事近红外光谱分析仪器研发及提供行业定制化解决方案的企业，近年来在近红外水果分选领域有不少建树 ，并总结出了一套有效的水果分选解决方案。恰逢水果销售旺季，今天我们就围绕“如何通过水果内部品甄别并进行分选”展开讨论，希望在炎炎夏日，为果农、水果供应商带来更多的效益和便利。/pp　　strong近红外水果分选技术/strong/pp　　水果分选方式发展至今，围绕不同技术路线已经形成了较为成熟的体系，而在现今消费升级大环境的影响之下 ，随着消费者对产品要求的不断提高也对水果的分选技术提出了新的要求。/pp　　一般来说，分选方式主要围绕水果的大小、重量、外观品质(颜色、新鲜度)、内部品质等维度进行筛选。而传统分选方式的缺点也很明显，其多采用依据外观或破坏性检验方法，不仅成本高，还会造成一定资源浪费，因此光谱无损检测的方法在近年来成为一大趋势。/pp style="text-align: center"img style="max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 352px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202007/uepic/422eb5ba-f407-4088-8747-4e3ab4a7651c.jpg" title="01.jpg" alt="01.jpg" width="600" height="352" border="0" vspace="0"//pp　　以迅杰光远自主研发生产的IAS-F100近红外水果分选系统为例：采用近红外光谱检测方法进行水果分选时，无需重新置备新的分选线，而是直接将光谱检测模块加装在现有分选线即可。检测模块会在水果快速通过时，实时采集水果内部品质信息，通过微处理器进行处理、计算和分析，从而完成对待测水果样品糖度等成份的预测并实现无损分选。目前近红外应用在自动分选线上，主要可以针对水果的甜度、酸度，以及部分水果的病变进行检测。/pp　　检测模块加装完毕后，用户仅需根据实际的检测需求进行调试即可实现一键快速分选，并根据不同甜度和品质的水果在分选线上快速分装，以便更好的以质论价，节省大量的时间、人力、物力的同时，提高效益。/pp style="text-align: center"img style="max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 440px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202007/uepic/eeb71f9f-54e7-41d8-b1a1-bebd073935cd.jpg" title="02.jpg" alt="02.jpg" width="600" height="440" border="0" vspace="0"//ppstrong　　近红外水果分选优势/strong/pp　　近红外经过多年发展与应用开发，仪器的进步与算法的革新，使仪器制造商与学者在实际应用中可以更好地发挥近红外不消耗化学试剂，不污染环境，不破坏样品等优点，因此也受到越来越多人的青睐。/pp　　多年前，近红外水果分选技术在国外就已经投入实际使用，主要生产厂家包括新西兰、荷兰及日本等，且基本垄断了全球的水果分选市场。而近年来由于国内近红外技术的迅速发展，国内自主生产研发的近红外水果分选设备也在水果分选领域崭露头角，不但在性能与技术指标上已经可以媲美国外厂商，且从价格、售后方面较国外产品具备更大的优势，为有水果分选、检测需求的用户提供了更大的选择空间。/pp　　目前迅杰光远已经初步建立了部分水果检测模型，如哈密瓜、西瓜、苹果等。/pp style="text-align: center"img style="max-width: 100% max-height: 100% width: 500px height: 445px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202007/uepic/70bcf29e-700a-47f3-abad-a0fbafac6889.jpg" title="03.jpg" alt="03.jpg" width="500" height="445" border="0" vspace="0"//pp style="text-align: center "strong哈密瓜/strong/ppstrong/strong/pp style="text-align: center"img style="max-width: 100% max-height: 100% width: 500px height: 363px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202007/uepic/e17cad25-f03e-45c9-b670-13a636422b4e.jpg" title="04.jpg" alt="04.jpg" width="500" height="363" border="0" vspace="0"//ppstrong/strongbr//pp style="text-align: center "strong西瓜/strong/ppstrong/strong/pp style="text-align: center"img style="max-width: 100% max-height: 100% width: 500px height: 445px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202007/uepic/00b1e23f-6a9f-4c5f-97fe-c1837450e2bc.jpg" title="05.jpg" alt="05.jpg" width="500" height="445" border="0" vspace="0"//pp style="text-align: center "strong柚子/strong/pp　　经过实践证明，IAS-F100近红外水果分选系统检测精度、分选速度完全可满足大批量水果分选的需求，尤其适合水果品质的管理。针对不同水果产线和分选机制，迅杰光远还将针对客户的实际情况提供定制开发，建模培训等服务，并可根据水果分选生产客户的不同需求设计全套解决方案。/pp style="text-align: right "（迅杰光远）/ppbr//p

仪器信息网讯 2013年7月3日、4日，中国农业大学食品学院组织召开了&ldquo 食品质量安全无损检测系列专题报告会&rdquo ，两场报告会皆吸引了30多名相关领域的专家、学生参加。　　食品质量安全备受世人关注，无损检测技术发展迅猛，其中近红外光谱和太赫兹光谱技术是其中的佼佼者。　　7月3日的专题是由日本京都大学大学院农学研究科近藤直教授做题为&ldquo Agricultural Products Grading Systems with Nondestructive Inspection Sensors&rdquo 的报告。　　在水果分级过程中，水果位于传送带上，CCD摄像机配置在传送带的上方及周边，在传送带的两侧安装有无损伤检测装置。当水果通过CCD摄像机时，水果的颜色、大小、形状、表面损伤情况等均被记录下来，通过这些信息的计算机处理即可完成一般分级作业。若想进一步了解内部质量情况，可通过无损伤检测装置测定糖度和酸度等指标。无损伤检测方法按检测项目大致可分为近红外糖酸度分析法、力学成熟度分析法、可见光成熟度分析法、激光分析法、X射线分析法，其中近红外分析法应用的最多最广，技术相对成熟。　　7月4日由日本京都大学大学院农学研究科小川雄一副教授做题为&ldquo 太赫兹波在食物生产中的应用展望&rdquo 的报告。　　虽然太赫兹技术现处于初级阶段，却有着巨大的潜力。尽管它受到现有系统的限制，但改善检测能力，可以在质量控制和食品检验中应用并达到商业化。并且，太赫兹光谱具有其独特的优势，如其光子的能量只有毫电子伏特，与X射线相比，不会因为电离而破坏被检测的物质 太赫兹辐射对于很多非极性物质，如电介质材料及塑料、纸箱、布料等包装材料有很强的穿透力，可用来对已经包装的物品进行质检或者用于安全检查 此外，大多数极性分子如水分子、氨分子等对太赫兹辐射有强烈的吸收，可以通过分析它们的特征谱研究物质成分或者进行产品质量控制 同时，许多极性大分子的振动能级间的间距和转动能级间的间距正好处于太赫兹频带范围，使太赫兹光谱技术在分析和研究大分子方面有广阔的应用前景。　　报告会由中国农业大学食品学院韩东海教授主持。报告会现场撰稿：刘丰秋

果蔬届年度盛会----亚洲国际果蔬展（ASIA FRUIT LOGISTICA）于2018年9月7日在香港亚洲国际博览馆圆满结束！众所周知，亚洲国际果蔬展是全球果蔬行业者在亚洲汇聚的一项年度盛会，而该展会专注于展示整个亚洲地区的新鲜果蔬农产品，以及与该产业相关的价值链，是业者们进军亚洲市场，或想全面获取亚洲市场的信息，寻找新产品和品种，并在该领域建立新业务联系的最有效的平台。甜度（糖度）是决定蔬菜水果品质（新鲜度）与成熟度的一项重要参数。其原理在于光线从一种介质进入另一种介质时会产生的折射现象，且入射角正弦之比恒为定值，此比值称为折光率。果蔬汁液中可溶性固形物含量与折光率在一定条件下（同一温度、压力）成正比例，故测定果蔬汁液的折光率，可求出果蔬汁液的浓度（含糖量的多少）。ATAGO（爱拓）专注于研发折光仪超过75年，所生产的折光仪早已成为水果糖度计的佼佼者，继续亮相本次盛会，再次受到新老客户热烈关注！【展台客户热情踊跃】ATAGO（爱拓）经典产品——便携式数显折射计（糖度计） —— PAL-1 ，服务于全球超过154个国家和地区，覆盖果蔬种植户，果品培育机构，水果批发集市，水果超市，水果连锁企业早已成为水果糖度计的必备产品！更是首次亮相展会！配备NFC（近场通讯）功能，测量数据可与手机（安卓系统）连接读取，免去手写记录，帮助快速记录与分析！ 便携式数显折射计（糖度计） —— PAL-1 在此次展会中仍然作为热门产品，关注度持续上升!ATAGO（爱拓）新品系列——“无损（非破坏）糖度计 PAL-HIKARi”，吸引了众多海外买家及专业观众驻足观摩，成为人气产品之一！ “无损非破坏式糖度计”，不采摘，不破皮，不切肉，不取汁，可对树上果实现无损检测，为果蔬的培育期、采摘期、收获期、品质控制、价格分级等环节提供了快速、简易、专业的糖度快检方案！随着生活水平不断提高，高端水果的消费日益增长，水果的风味不再单凭水果糖度，对水果的口感需求也不断增强。业界所知的“糖酸比例均衡”概念也开始流行起来。传统的酸度测量需要繁复的滴定法和专业的操作人员才能完成。ATAGO（爱拓）“糖酸度计—— PAL-BRIX/ACID 系列”，一机可测量水果的糖度（BRIX）和酸度（ACID），并能自动计算糖酸比，为水果糖酸度测量提供全方位的快速解决方案！糖酸比才是决定水果风味的关键！为期三天的展会，ATAGO（爱拓）为世界各地用户展示了专业、快速、便携的水果糖度检测方案，受到了客户的一致赞赏与好评！展会期间更遇到不少老朋友，他们都是ATAGO（爱拓）的忠实用户并一再表示：ATAGO is very good！在此，向每一位光临展台的客户表示衷心的感谢！ATAGO （爱拓） 将一如既往为各界用户提供各种物质浓度的快速检测方案！

近红外技术的诞生在水果产业技术方面产生两大效益。一是技术的升级换代。例如，以往是破坏性检测水果糖度，而现在实现了无损检测。二是填补空白。例如，以前没有任何一项技术可以无损检测树上果实的糖度，现在却已实现。近红外技术判别果实成熟度是以往判别方法和技术的升级，此类研究本应与以往技术进行关联论述，但很少有人论及近红外的检测指标与以往方法和技术之间的关系，本文试图回答这个问题。这篇文章有两个关键词：果实成熟度和近红外技术。第一个关键词果实成熟度。不知从何时开始，果实的成熟期被划分为 3类：可采成熟期、食用成熟期和生理成熟期。特别是生理成熟期被认为是水果内部种子已充分成熟，此时的果肉已经开始腐烂变质，不宜食用[1,2]。本人的认知与之相反，应该先是生理成熟期而非最后。例如，洋梨系列，先是生理成熟并采摘，放置十天半月后方能食用。鉴于目前有关果实成熟度的描述和解释以及定义尚未统一的现状，本人认为从发育-成熟-后熟-催熟方面的描述更加科学，故介绍如下。所谓成熟(maturation)，是指果实发育成原本的大小，成分充实，处于收获状态，即食或通过催熟等方式后食用。成熟的果实仍然挂在树上，会进一步后熟(ripening)，加速着色和果肉软化，变成全熟(fullripe)状态。另外，收获成熟的果实后，果实会继续进一步成熟，也就是催熟(postharvest ripening)，再变成适熟(eating ripe)，迎来食用时期[3]，如图1所示。图1 果实发育不同阶段示意图之所以讨论这个问题是因为成熟度决定着采收期，也就是生理成熟程度。果实种类不同采收期和采收方式也不同。例如，无花果只能成熟一个采收一个，而苹果可以成熟一个采收一个，也可以一次性采收。前者是边判断树上单个苹果成熟度边收获的方法，主要用于高品质或附加值高的早熟、中熟品种的收获。而后者则是在一个时期内集中收获，如“富士”等晚熟品种就用这个方法[4]。过去，果实一个个采收，或集中收获后进行成熟度分级只能凭借目视判别，常用果实色卡与果实表皮颜色和底色等表观现象进行对比。当然，还有经验法。果实成熟度的本质是果实内部成分不断发生着生化和质构的变化，评价指标因果实而异，如（表1）。众所周知，近红外技术依据上述表1部分指标可以实现挂在树上的每个果实成熟度的判别，也可在线逐一检测每个果实的成熟度。由此涉及到第二个关键词，近红外技术。有关近红外技术判别果实成熟度的论文很多，绝大多数都是把评价指标与近红外光谱直接关联进行建模分析，并未与现有评价体系进行呼应。近红外技术在判别果实成熟度方面是替代以往经验法或色卡比对法，是技术升级换代，并非填补空白。经过本人的努力，只检索到山根崇嘉[5]和阪本大輔[6]的论文中，总结归纳了果皮叶绿素与淀粉指数(starch index)、果皮底色（ground color）之间存在着相关关系，证明可以通过近红外技术检测果皮叶绿素含量判别果实成熟度的内涵。特此简述如下。山根等人利用近红外专用检测仪（おいし果，千代田電子工業（株））检测水果内部品质，针对丰水、幸水和秋月梨三种日系梨采集果实650～740 nm 的漫反射光谱，PLS建模得到果皮叶绿素预测值与实测值高度相关的结论，如图2所示。图2 果皮叶绿素含量实测值与计算值的关系(2016年产)（左图） 图3 用2017年“幸水”模型，验证2016年各品种叶绿素含量（右图）同时，作者还进行了叶绿素含量实测值和果皮底色之间的相关分析，如图4所示，并得出4个关系式。混合(粗实线) y = 0.0383 (x - 11.8825)2+ 0.4274 (r2 = 0.944)幸水(实线) y = 0.0364 (x - 12.2582)2+ 0.2770 (r2 = 0.937)丰水(短虚线) y = 0.0369 (x - 11.8198)2+ 0.5599 (r2 = 0.953)秋月(长虚线) y = 0.0345 (x - 13.1957)2 - 0.0587 (r2 = 0.949)图4 叶绿素含量实测值与果皮底色关系由此可知，通过近红外技术检测日系梨果皮叶绿素含量就能替代现有果实色卡比对方法，实现无损判别梨果实的成熟度。除了上述两个关键词之外，特别值得一提的是果皮叶绿素的实测方法。叶绿素提取的方法很多，主要包括二甲基亚矾(DMSO)法、丙酮乙醇水混合液法、丙酮乙醇混合液法、创性传感检测法和无损预测法等，这些方法各有优势，且主要集中在叶片上。对梨果皮中的叶绿素的提取与含量测定已有相关报道，但研究结果中果皮的色素含量有较大差异，且不稳定[7]。尤其是日系梨果皮表面被软木层（cork layer）所覆盖，必须去除软木层露出果皮方能取样测量果皮叶绿素。山根等人根据Porra(1989)的方法测定叶绿素含量[8]。首先对拟采样部位的软木层用透明胶带稍用力按压后再撕下来，以此反复至完全去除，就不会损伤露出表面。采样部位的果皮(已除去软木层)用陶瓷刀(CP-99，京瓷(株))将果皮剥至一定厚度(1.7 ~ 1.8 mm)，制成直径12mm的圆片果皮备用。然后在圆片果皮中央切出一处刀口，浸泡在1mL的N,N二甲基甲酰胺中，放置在约4°C的阴暗处24小时，提取。从提取液中取出果皮后，用5000 g进行3分钟的离心分离(CF15RX，(株)日立制作所)，用分光光度计(Bio spect -1600，(株)岛津制作所)测量澄清液646. 8nm，663.8 nm，以及没有叶绿素吸光的750.0 nm的吸光度作为悬浊度基线，来求得含量。叶绿素含量计算公式：叶绿素(a+b)含量(μgmL-1) = 17.67 (A646.8 - A750.0) + 7.12 (A663.8 - A750.0)A：表示各波长的吸光度。除去软木层后，为了防止果皮褐变，需要进行一系列尽可能快的操作，同时，为了防止叶绿素的光分解，将提取液放入遮光箱，一直保管到测量结束。要想获得准确的近红外模型预测值，不但要注重光谱采集、预处理以及建模方法，还应同等重视实测值的正确获取，因为近红外的预测值精度永远不会超过实测值的精度。阪本等人针对6种苹果也进行了与山根等人研究思路非常类似的实验。不同的是评价指标，苹果除了果皮底色以外，还增加了淀粉指数。这里只以大家熟悉的富士苹果为例进行介绍和说明。由图5可知，富士苹果叶绿素的实测值与预测值相关系数高达r2=0.967。叶绿素实测值与果皮底色和淀粉指数均呈曲线相关（图7，8）。同样，该实验说明通过近红外技术检测苹果果皮叶绿素含量可以替代现有经验法、果实色卡比对法、淀粉指数法，实现树上和在线无损检测判别果实的成熟度。图5 富士苹果果皮叶绿素实测值与预测值之间的关系（2018年）图6 用2018年“北郎”模型预测2019年富士苹果的实测值与预测值的关系图7 富士苹果叶绿素实测值与果皮底色之间的关系图8 富士苹果实测叶绿素值与淀粉指数的关系综上所述，近红外技术检测所用的指标也许直接或间接与果实成熟度相关，该指标若能与以往方法或技术涉及的指标具有相关性，则可证明近红外技术可用于果实成熟度的判别。本文内容纯属个人思考和观点，受水平和能力所限，尚存诸多未尽事宜，仅供参考。参考文献：［1］孙梦梦，鞠皓，姜洪喆，等。水果成熟度无损检测技术研究进展［J］.食品与发酵工业，2023,49(17):354-362［2］黎丽莎等：近红外无损检测技术在水果成熟度判别中的应用研究，华东交通大学学报，Vol.38 No.6Dec.,2021［3］果樹園芸学の基礎／伴野潔／山田寿／平智 ［4］石井雅樹：果実の収穫適期定量判定アプリの開発，http://www.tohoku-hightech.jp/file/seminar/kouen3.pdf石井雅樹：果実の収穫適期定量判定アプリの開発，http://www.tohoku-hightech.jp/file/seminar/kouen3.pdf［5］山根崇嘉等，ニホンナシにおける果皮のクロロフィル含量の非破壊計測，園学研．18 (3)：253–258．2019［6］阪本大輔等，リンゴにおける果皮のクロロフィル含量の非破壊計測，園学研．20 (1)：73–78．2021［7］吴悦菊等，梨果皮色素含量的测定方法研究，中国农学通报 2023,39(28):119-125［8］Porra, R. J., W. A. Thompson and P. E. Kriedemann. 1989. Determination of accurate extinction coefficients and simul taneous equations for assaying chlorophylls a and b extracted with for different solvents: verification of concentration of chlorophyll standards by atomic absorption spectroscopy.Biochim. Biophys. Acta 975: 384–394.（文章来源：中国农业大学 韩东海教授）

当我们走进水果店时，会发现同一种水果会分不同的价格售卖，而影响价格的主要原因是其品质，这时我们就会产生疑问 ➙什么样的荔枝核小而甜？什么样的西瓜皮薄瓤多脆又甜？我们今天来分享一些关于：如何用科学的方法区分不同品质的水果（当然也能区分同一类水果的不同产地与品种）随着生活质量提高和消费水平的改变，消费者对于水果品质不同的需求也就促成了水果的销售分级处理；利用非接触式水果分选检测技术，不断细分果品，以便满足不同消费市场的需求。什么是水果分选？一般来说，将其分为四类：大小、重量、外观品质（颜色、新鲜度）、内部品质 其中在内部品质分选中，主要判断的指标如下：糖度硬度酸度内部缺陷然而传统的破坏性检验方法不仅成本高，还造成资源浪费，因此光谱无损检测的方法成为一大趋势。水果分选机因其具有检测速度快、可同时检测多种内部成分等优点，近年在农产品内部品质检测方面发展迅速。其基本原理是：当用近红外光照射水果时，不同的水果内部成分对于不同波长的光学吸收和散射程度不同，而内部光谱也会随着水果内部成分质量分数的不同而发生变化。利用这一特性，即可根据近红外光谱特征分析水果中的主要成分及其质量分数。为什么是近红外光谱？近红外光谱近红外光谱属于分子振动光谱的倍频和主频吸收光谱，主要是由于分子振动的非谐振性使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的，具有较强的穿透能力。近红外光主要是对含氢基团Ｘ－Ｈ（Ｘ＝Ｃ、Ｎ、Ｏ）振动的倍频和合频吸收，其中包含了大多数类型有机化合物的组成和分子结构的信息。由于不同的有机物含有不同的基团，不同的基团有不同的能级，不同的基团和同一基团在不同物理化学环境中对近红外光的吸收波长都有明显差别，且吸收系数小，发热少，因此近红外光谱可作为获取信息的一种有效的载体。近红外光照射时，频率相同的光线和基团将发生共振现象，光的能量通过分子偶极矩的变化传递给分子；而近红外光的频率和样品的振动频率不相同，该频率的红外光就不会被吸收。因此，选用连续改变频率的近红外光照射某样品时，由于试样对不同频率近红外光的选择性吸收，通过试样后的近红外光线在某些波长范围内会变弱，透射出来的红外光线就携带有机物组分和结构的信息。通过检测器分析透射或反射光线的光密度，就可以确定该组分的含量。近红外光谱优劣势但是近红外经过两百多年的发展与应用开发，仪器的进步与算法的革新，仪器制造商与科学家们已经可以将越来越多的劣势规避，从而更好地发挥了近红外不消耗化学试剂，不污染环境等优点，因此也受到越来越多人的青睐。应用案例基于近红外光谱技术检测水果糖度（水分/黑心病【可见+近红外】）主要过程：（1）选取具有代表性的水果（2）通过漫反射或透射方式采集水果样品相关光谱数据；（3）对光谱数据预处理，消除不同因素对水果模型精度带来的误差，选择更有代表性样品的光谱数据；（4）采用国家和国际认证的化学分析方法测量水果样品成分的准确含量；（5）建立预测模型（6）未知水果样品近红外光谱的采集，然后用所建立的预测模型预测未知样品的成分含量。（7）用标准的化学分析方法测量未知水果样品成分的含量，验证所建立预测模型的准确性，然后对预测模型进行校正和优化。典型装置设计：三大功能模块：光路模块、附件模块、数据处理模块光路模块的光源对待测水果样品进行有效照射，通过光纤传递给光纤探头，再将透过水果样品的光谱信息进行收集，并通过光纤传递给数据处理模块的光谱仪。通过微处理器进行处理、计算和分析，从而完成对待测水果样品糖度的预测，在显示屏上获取结果，实现水果糖度的无损检测。由于水果的尺寸大小、果肉薄厚，糖酸度有高有低，且分布不均的情况，在光谱采集模块中有多种方式：图片来源：仪器信息网以下图为实际的光谱采集谱图案例▼▼▼脐橙原始光谱采集（可见+近红外）苹果吸收光谱（可见+近红外）香蕉的不同反射光谱（近红外）并做归一化平均草莓反射光谱（可见+近红外）正常与不同腐变程度的苹果透射光谱比较图（可见+近红外）化学计量学建模在完成光谱采集后，数据处理成为整个装置的核心步骤。再建立准确化学值与光谱信息之间的化学计量学模型。化学计量学模型的建立主要包括两个过程：校正和预测硬件：光谱采集模块① 光谱仪（近红外系列光谱仪，可见-近红外光谱仪）② 光源（海洋光学提供集成和光路设计方案，解决客户在光学部分的担忧；因集成到在线设备，我们推荐使用高度可集成化、高稳定性的光源，以适应在线设备的光路设计和长时间稳定运行。） ③ 光谱收集附件（可选配/定制/也可空间光耦合的光纤、准直镜附件，帮助客户解决系统中光传输和耦合问题。）软 件① 光谱读取软件定制/二次开发（Omnidriver/Seabreeze）② 近红外光谱建模软件（可根据需求选取不同建模软件）③ 数据传输与分选机制协议定制针对不同的水果产线和分选机制，为客户定制数据传输模块及协议方式。由于通讯方式的差异及需求差异，我们还可以为客户进行光谱仪器协议、固件等开发，实现同样光谱设备在不同应用中发挥其不同长处。理由1：触发准确性在水果分选设备产线中，光谱仪工作在外触发模式，当传输带送入一个水果到测量位置，立即触发光谱仪开始积分，积分时间100ms，因此对触发的准确性要求很高。而竞争对手的产品外触发时间不准确，如果产线使用的是高功率卤钨灯，多停留一段时间就有可能造成水果的热损伤。理由2：量产能力性机器人自动校正并保证每台设备的精准校调，确保每条产线的分选标准一致。理由3：量身定制在线系统中如果出现系统故障会影响整条产线的正常运行，我们可为客户定制系统运行自测协议，减少人为检验步骤，提高生产效率。本文来源：海洋光学关于海洋光学海洋光学作为世界领先的光学解决方案提供商，应用于半导体、照明及显示、工业控制、环境监测、生命科学生物、医药研究、教育等领域。其产品包括光谱仪、化学传感器、计量检测设备、光纤、透镜等。作为光纤光谱仪的发明者，如今海洋光学在全球已售出超过40万套的光纤光谱仪。关于爱蛙科技爱蛙科技（iFrogTech）是海洋光学官方授权合作伙伴，提供光谱分析仪器销售、租赁、维护，以及解决方案定制、软件开发在内的全链条一站式精准服务。如需了解更多详情或探讨创新应用，可拨打400-860-5168转5895客服电话。

基于可见/近红外光谱的苹果成熟度无损检测方法和便携式仪器研发基于可见_近红外光谱的苹果成熟度无损检测方法和便携式仪器研发_张猛胜.zip

11月18日，记者从西北农林科技大学党委宣传部获悉，由该校专家张海辉、孙广宇团队联合研制的国内首型苹果霉心病无损检测仪在杨凌问世。该型设备的成功研发结束了我国苹果霉心病检测设备长期依赖国外进口的历史，具备完全自主知识产权，已获得国家发明专利。目前，该型设备已经在我省永寿、白水、礼泉等苹果产区投入使用。　　苹果霉心病是由多种病毒侵入果心引起的病变，人长期食用具有致癌等健康危害。由于苹果霉心病害区域由内向外扩散，缺乏直接有效的判别方法，已成为影响苹果鲜果销售、储藏及果汁生产的重要难题之一。作为全球最大苹果连片种植区，今年我省部分苹果产区受气候因素影响霉心病害严重，急需霉心病检测专用设备。为此，西农大机电学院张海辉教授和植保学院孙广宇教授从苹果霉心病的致病机理和特点出发，基于投射光谱检测技术，集成研发成功了一型操作简单，方便携带的苹果霉心病无损检测仪。据实际应用的数据显示，该型设备对同一产区的病果识别率可达85%以上。　　在国际上，只有意大利生产苹果霉心病无损检测仪。因此，国内龙头苹果果品企业和果汁生产企业不得不花高价从国外进口，设备笨重不易携带，无法在苹果产地开展霉心病无损检测。西农大研制的检测仪，机型小巧、操作流程简单，果农仅需一小时培训即可掌握，具备在“最先一公里”降低霉心病果比例的功能，对我国苹果产业的可持续发展和保障人民群众健康具有重要实践意义。记者了解到，张海辉、孙广宇教授和他们的团队正在进一步研制可用于规模化检测的病果实时分选设备，进一步降低我国苹果产业对进口设备的依赖程度。

这是一次真实的实验:把一块色泽光亮的猪肉递到王大妈面前让她来分辨这块肉是否达到食用标准，做了几十年家庭主妇的王大妈先是摸了摸，又闻了闻，自信地说,依我看这块肉没什么问题。　　工作人员迅速手持检测探头对一整块肉进行光谱扫描，检测装置在1秒钟内通过成像和分析，得出的数据显示这是一块外表光鲜实则变质的猪肉，检测结果让王大妈大吃一惊。在这次互动中，王大妈听到了一个新鲜词儿&ldquo 无损检测&rdquo ，她不禁感叹到：是啥玩意儿这么神奇?　　近期，在&ldquo 2013年全国包装与食品工程农产品加工学术年会&rdquo 上，中国农业大学工学院的彭彦昆教授作了一个报告&mdash &mdash &ldquo 在农产品/食品加工和包装产业链中的品质安全无损快速检测技术与装备&rdquo ，详细介绍了其团队开发的肉品检测装置及其功能，引起了众多专家、企业的兴趣和关注。让王大妈感到神奇的正是该技术。　　不留疤痕的&ldquo 无创手术刀&rdquo 　　农畜产品进行质量安全检测，既保障着百姓日常饮食健康，也影响着农畜产品进出口贸易。无损检测也叫非破坏检测和非接触检测。认识无损检测技术，不能不提起传统的破坏性检测。　　如果我们把传统的破坏性检测比作一把&ldquo 锋利的手术刀&rdquo ，经过这把手术刀将肉食品&ldquo 残忍&rdquo 地分割后才得知其内部状况。相比之下，无损检测则可看做是把&ldquo 不留疤痕&rdquo 的&ldquo 无创手术刀&rdquo 。　　&ldquo 我们知道，红色的和黄色的两个苹果，放到红光的暗室里，他们反射的光强是不一样的，所以利用反射光可以判断苹果的颜色。&rdquo 彭彦昆解释道，简单地说，经过光谱扫描可以实现无损检测技术，获取被检测物质的特征信息，然后通过分析这些特征信息得到其物理、化学和生物属性。　　不同的物质成分具有不同的光谱特征波长，特征波长处的反射光谱强度能反映物质成分的含量，一般用可见光/近红外光源照射被检测物质后，再通过光谱解析建立的数学预测模型就可自动算出结果，&ldquo 无损检测技术检测单品整个过程一般不到1秒钟，而传统破坏性检测一般长达几小时甚至几天。&rdquo 　　记者跟随彭教授来到实验室。他拿出手持仪器对一块牛肉进行简单地照射后，分析仪就得出了数据：新鲜度、细菌总数、含水量、pH值、色泽，以及其他品质安全指标等。这样，无论这块牛肉是过期的、被污染的、注水的、还是不符合食用标准的，都能被检测出来。&ldquo 对物理特征和化学成分不一样的牛肉，当用一束光照射它时，从它表面的反射光就不一样。对不同牛肉，它的反射光的强度大小和峰值位置就不一样。这些差别信息反映了牛肉的品质安全状况，叫做品质安全特征信息。通过特征信息，再结合其他数学分析方法就能找到牛肉具体的嫩度、水分、细菌总数等与光学特征性的关系，并且能用数学公示表达。&rdquo 　　&ldquo 不论是肉类或蔬菜，检测机理类似，但不同的检测对象对应的硬件构成、预测模型不同。&rdquo 所以，彭彦昆带领团队开发了果蔬农药残留快速实时检测、水果品质在线分选、猪肉品质安全多指标同时自动在线无损检测等10套系列装置。　　这些检测装置分为在线式和手持便携式。前者可用于大型家畜屠宰厂、肉品加工厂、肉品包装和配送企业等。后者可用于小型肉品加工企业、肉品商场、饭店、肉品监管部门等。　　&ldquo 无创手术刀&rdquo 优势明显　　&ldquo 传统检测方式是人工抽样，需要样品的提前处理，必须要受过专门训练的技术人员来操作，可即便这样，人为误差还是比较大。&rdquo 彭教授介绍，人工抽样的方法不但无法实时获得结果，还破坏样品并且有抽样的局限性，更是无法用于在线检测，进行高通量逐一样品的食用安全性筛查和品质分级。　　而无损检测这把&ldquo 无创手术刀&rdquo 则无需将检测对象破坏，不仅能及时准确检测出不良肉食产品，避免了不良产品售后召回的往返周折，在完成检测的同时也能按品质进行分级，而且无损检测自动化程度高，还保证了逐个样品检测，不会出现漏检，更重要的是还可以合理利用在线分级技术，大大提升产品附加值。　　&ldquo 但是，这并不意味着无损检测技术可以面面俱到。&rdquo 在农畜产品的生化成分检测方面，如三聚氰胺、瘦肉精等，检测精度还不理想。在无损检测中，精度是各国学术界所面临的共同问题，&ldquo 这主要由于现在光学技术的分辨率和解析度还有待于提高。&rdquo 　　发现光学信号在农产品内部扩散形态模具　　记者了解到，目前只有少数先进国家，可以利用光谱技术进行农畜产品无损快速检测。德国、美国、丹麦和日本等国学者，已经利用可见/近红外光谱技术取得了一定成果。　　彭教授向记者介绍，日本学者是根据肌肉的大理石纹状、肉的色泽等方面评定牛肉等级，欧盟则是根据胴体肥瘦和结构来划分，而美国是通过生理成熟度和大理石花纹来评定牛肉品质。值得一提的是，&ldquo 光谱技术应用于检测肉类品质安全的研究，多处于实验室基础研究状态。现今除了德国的胴体瘦肉率分级外，还没有实用的检测技术及装置系统问世。&rdquo 　　这意味着，彭彦昆的农畜产品无损检测技术与装置目前处在国际领先水平。他们发现了农畜产品内部光的漫散射规律为洛伦兹分布函数，并提出了从农畜产品的光谱空间扩散轮廓求取洛伦兹参数的方法，解明了农畜产品光学扩散特征洛伦兹参数与其品质安全参数的关系。&ldquo 简单说，就是发现了光学信号在农产品内部扩散形态的模具，模具的尺寸参数能反映其品质安全性。&rdquo 　　成为目前核心关键技术　　以次充好，挂羊头卖狗肉&hellip &hellip 在食品安全成为社会关键词的背景下，有着多年相关研究积累的彭彦昆将研究重心放在了农畜产品的无损检测上。　　他们在研究这些装置之初，并没有可供借鉴的现成技术。经过5年多的实践，在国家自然科学基金、国家863高技术计划、公益性行业科研专项和国家科技支撑计划等项目的支撑下，他们研发的农畜产品无损检测技术，成为目前在线检测主要农畜产品品质安全参数的系列核心关键技术。检测生产率为1&mdash 3个样品/秒、生鲜肉水分、嫩度、新鲜度、细菌总数等的检测准确度均&ge 90%，牛肉大理石花纹和猪胴体背膘厚的检测准确度均&ge 95%。　　记者借用教育部科技成果鉴定专家给予这项检测技术的鉴定意见，&ldquo 总体技术达到国际先进水平，其中新鲜度、色泽、大理石花纹和细菌总数在线检测技术居国际领先水平&rdquo 。　　相信在不久的将来，我们的生活也许将会真正摆脱以次充好肉、注水肉、污染肉、腐败肉和变质肉。　　无损检测技术一直在转变　　在无损检测技术的研究上，各国国情的差异决定了研究方向、重点和研究对象的不同。一些发达国家研究的方向和重点更加侧重于产品品质、外观、口感等方面的检测技术，而我国因地制宜地将无损检测技术的首要目标定为能精确检测产品是否安全，是否适宜食用。同时，由于各国民众饮食习俗的差异，美国等一些国家所研究的肉类检测对象多为鸡肉，而我国则要将猪肉作为主要的检测对象。　　回顾&ldquo 无损检测&rdquo 的研究过程，彭教授不胜感慨。2007年，他通过申请国家自然科学基金、北京市自然科学基金、&ldquo 863&rdquo 等项目从无损检测的基础性研究开始，至2012年，他带领团队研究的农畜产品无损检测的项目课题已进入了中期阶段。　　这6年，无损检测技术一直在转变&mdash &mdash 由基础研究的探索转变为实用性技术的研究 由检测方法研究逐步转变为对装备的开发研究 由对单一对象检测方式的研究转变为能对多种产品进行检测 由对最初只能检测肉类嫩度信息转变为可以同时检测肉类多种品质信息 由静态检测方式转变为实时在线式的动态检测装备。　　今年，除了又新增肉类无损检测技术研究项目外，农业部批准的&ldquo 果蔬农药残留光学无损快速检测核心技术引进与示范&rdquo 和科技部批准的&ldquo 中式菜肴原料与植物性原辅料质量安全检测技术与装备研发&rdquo 也将开始由实验室研究。

为提高科技经费的使用效率，保证课题研究工作的质量，招标人采取公开招标的方式组织&ldquo 近红外果品品质快速无损检测装备研发&rdquo 课题的招标工作，择优选取招标课题的承担单位。　　本次招标活动的招标人是&ldquo 北京市科学技术委员会&rdquo ，北京科技园项目评价有限公司是本次招标的代理机构。　　本次招标工作将参照《中华人民共和国招标投标法》、中华人民共和国科学技术部《科技项目招标投标管理暂行办法》的要求和相关规定进行。　　现将有关招标事宜公告如下：　　一、招标课题名称及招标编号　　近红外果品品质快速无损检测装备研发(招标编号：NF2014-14)　　二、研究目的　　针对当前果品品质分级手段单一，技术和装备落后，严重制约高端果品的市场竞争力等问题，开发适合京郊主要果品(梨、苹果、桃等)品质近红外快速无损检测方法及仪器设备，并在京郊果品主要产区进行应用示范。　　三、主要研究内容　　1、获取多因素条件下京郊主要果品(梨、苹果、桃等)的近红外特征光谱，建立主要果品品质(糖度、酸度、糖酸比、成熟度等)近红外光谱特征数据库 　　2、建立梨、苹果、桃等京郊主要果品品质的近红外快速无损检测方法 　　3、提出实时快速检测方案，开发便携式小型检测仪器 　　4、在京郊果品主要产区进行应用示范。　　四、招标课题研究进度要求　　完成本课题的时间为中标人与招标人签订《课题任务书》之日起20个月。　　五、课题经费　　完成本课题所需的总经费来源于招标人资助资金和中标人自筹资金，招标人资助资金来源于北京市地方财政拨款，按现行财政拨款相关规定支付。招标人资助资金上限为人民币210万元，其中自筹资金与资助资金比例均不低于2:1，经费的支付办法以双方签订的《课题任务书》为准。　　六、投标人资格　　1、凡在北京地区注册的具有独立法人资格的企业(不包括外商独资和中方股份未超过50%的中外合资企业)均可投标。　　2、投标人应资信良好，在最近2年内无不良记录或严重违法违纪行为。　　注：1.承担北京市科学技术委员会课题，到期应结题而未结题的单位，不具备投标人资格。　　2.投标人在北京市科委的信用评级为C以下(含C)的不具备投标人资格。　　3.不接受联合投标。　　七、招标文件的获取　　凡符合以上基本条件和资格并有意投标者,请按下述时间、地点购买招标文件，招标文件售出后概不退还，同时携带U盘获取电子版。　　购买招标文件时间：2014年7月1日起至2014年7月22日止(公休日及节假日除外)，每日9时30分至11时30分，13时30分至16时30分。　　招标文件出售地点：北京市海淀区增光路甲34号院云建大厦801室(北京科技园项目评价有限公司)　　八、招标文件售价：　　招标文件每套售价为人民币200元。　　九、投标和开标　　接受投标文件的时间为：2014年7月30日9时30分至11点30分，13点30分至16时30分 2014年7月31日9时0分至10时0分。　　接受投标文件的截止时间和开标时间同为2014年7月31日10时0分。在投标截止时间后送达的投标文件恕不接受。　　投标文件送达地点：2014年7月30日16时30分之前，投标文件送至招标文件出售地点 2014年7月31日9时0分至10时0分，投标文件送至开标地点。　　开标地点：海淀区苏州街甲49号北京技术交易促进中心二层会议室。　　十、联系方式　　北京科技园项目评价有限公司　　联系人：王娜　　电话：(010)68461639，68308582　　传真：68461639　　地址：北京市海淀区增光路甲34号院云建大厦801室　　邮编：100048　　监督电话：66175629(纪检监察处)　　招标代理机构：北京科技园项目评价有限公司　　2014年7月1日

在满足目前各种应用需求的前提下，光谱分析仪器和方法也在不断的创新发展中，不论是分子光谱还是原子光谱都涌现了一系列创新的成果，特别是拉曼光谱、近红外光谱、激光诱导击穿光谱、太赫兹、超快光谱、荧光相关光谱、高光谱等相关技术彰显了极具诱惑的市场活力，引领着行业发展的方向。第十二届光谱网络会议（iCS 2023）中，近50位专家报告充分彰显了光谱创新潜力，纷纷展示了一系列的创新成果：从仪器整机到关键部件；从系统集成到方法开发；从大型科研仪器，到用于现场的便携、手持设备；从实验室检测设备，到过程分析技术……为了更好的展示这些创新成果，同时也进一步加深专家、用户、厂商之间的合作交流，会议主办方特别策划《光谱创新成果“闪耀”iCS2023》网络专题成果展，集中展示本次光谱会凸显的创新成果，包括但不限于仪器、部件、技术、方法、应用等。北京市农林科学院农业智能装备研究中心 黄文倩研究员本次会议中，北京市农林科学院农业智能装备研究中心黄文倩研究员特别分享其课题组基于全透射近红外光谱技术开展的西瓜糖度在线检测研究（点击回看》》》）。报告内容引起行业关注，会后我们特别邀请黄文倩研究员再次给大家深入分享相关的研究成果，同时也欢迎大家洽谈合作。1、成果在水果生产销售领域，无论国际市场还是国内市场，产后商品化处理均是提高产品竞争力和产品价值的重要手段。我国的水果采后处理技术较为薄弱，大部分水果以原始状态上市，不分等级，优质果率仅占水果总产量的30%左右，其中高档果率不足5%，导致我国水果年出口量仅占总产量的10%。而美国、新西兰、日本等国的优质果率达到70%，可供出口的高档果率达到50%左右。因此，研发水果质量品质快速分选分级的相关设备，提升水果产后商品化处理的技术水平，是水果从数量型向质量型、健康型发展的需要，是增强市场竞争力的需要，是进入国际市场、扩大出口的需要。然而目前在我国市场上，高品质的水果分选设备多数为进口产品，价格昂贵，维护成本高，并且其分选模型也不完全适合我国本土水果。而国内水果分选设备制造企业相对来说数量少，规模小，水果内外部品质同步检测分级技术水平不高，部分智能分析的核心部件仍然依赖进口。基于以上现状，我们团队自主研发了水果内外部品质无损检测智能分选线，采用先进的机器视觉技术、全透射近红外光谱技术、精密称重系统和输送卸果系统，获取水果内外部组织信息，实现了水果的重量、尺寸、颜色、缺陷和糖度等指标的实时检测和分级。该分选线完成了一系列关键技术攻关，其性能达到国内领先水平。针对水果表面缺陷区域与果梗/花萼区域难以区分这一问题，提出了基于深度学习的水果表面缺陷检测方法，并利用模型剪枝、知识蒸馏等技术自动优化深度神经网络结构，实现了缺陷检测模型的高效压缩，在确保检测精度大于90%的同时，大幅度缩减了检测时间，以满足快速分选的需要。针对水果内部有效透射光谱信号获取困难、常规模型稳定性差等问题，研制了拥有自主知识产权的核心部件，一方面可在低功率照明水平下获得稳定、可靠的全透射光谱信号，节约成本，便于维护；另一方面可进行实时动态校正，消除环境因素造成的干扰和漂移。在此基础上构建了稳定和准确的糖度预测模型，实现了水果内部品质指标的快速无损检测。针对水果的磕碰伤问题，分选线采用果托式载果卸果方式，并开发了自由果托在线检测分级软件，可在离线条件下设置各类检测参数，并灵活匹配所有等级与各个卸料口，实现对整个分选系统的整体控制。在以上关键技术的支撑下，团队开发了OnlineNIR品牌的水果内外部品质无损检测智能分选线，目前已实现苹果、梨、桃、橙、蜜桔、番茄、西甜瓜等不同类型和尺寸的果蔬糖酸度、内部缺陷和果径检测，其检测速度为5-10果/秒/通道，重量检测精度±5g，尺寸检测精度±2mm，着色率检测正确率≥90%，表面缺陷检测正确率90%，糖度检测精度±0.5°Brix，分选通道可达16条，等级数多达40级。各项性能参数指标均与国际同类产品相当。2、产业化探索根据用户需求定制的各条智能分选线已在北京、江西、重庆、四川、山东、浙江等地的公司、科研单位、示范基地进行了应用，取得了降低了人力成本、增加生产效益、提高水果品牌价值的成效。该技术的应用将提升我国水果采后商品化处理水平，有效推动水果产业向精品化、智能化发展。3、未来研究计划我们比较看好近红外光谱技术，因其作为一种快速、无损检测手段，在农产品/食品领域具有广泛的适用性。与其它分子光谱技术相比，近红外光谱技术对样本状态、检测条件、照明光源及光路布局的要求更为宽松，更适于仪器化、产业化和标准化。我们未来的主攻方向是基于近红外光谱技术的检测分级线研发。4、合作需求希望与具有水果分选线设计和加工能力的厂家进行合作。课题组介绍黄文倩研究员领导的无损检测团队，由北京市农林科学院智能装备技术研究中心于2012年支持设立。在国家科技支撑计划、国家重点研发计划和国家自然科学基金等国家及省部级项目的资助下，团队主要致力于利用光电技术在不同尺度下研究农产品生物学特性感知的基础问题，并研发快速检测技术与装备，为用户提供创新的无损检测产品。团队主要研究方向包括：农产品/食品光电特性感知、果蔬质量安全无损检测方法研究、种子/谷物品质与生物学特性快速检测方法研究。团队汇集了控制科学与工程、光谱学与多光谱成像技术、图像处理、数据挖掘和计算机应用等方向的优秀人才。经过多年技术攻关，团队在基于计算机视觉的水果外观品质在线智能化检测、基于近红外光谱分析技术的水果内部品质无损检测、基于荧光及拉曼高光谱技术的种子内外部品质无损检测等领域取得了突破和进展。

往往在现实生活中很多不可能的事，如今上海衡翼精密仪器限公司就做到了，上海衡翼打破了金属破坏性能的力学试验，在过去做力学试验时，只有把样品破坏以后才能分析出材料的力学性能，浪费了很多材料，给企业、国家带来巨大的经济损失。根据现状，上海衡翼精密仪器有限公司研发了一款新型的非破坏金属材料力学性能试验机。 非破坏金属材料力学性能试验机的特点是：在不损坏材料、样品的情况下，就能测出材料、样品的力学性能，为企业节省了大量材料、样品，从而给企业带来了巨大的经济收入。 衡翼非破坏金属材料力学性能试验机顺利交付到上海交通大学实验室，并安装调试完毕，并且得到了饶教授的赞赏！现在已有很多大学、科研单位陆续来我司咨询并订购。 非破坏金属材料力学性能试验机的主要技术指标： A.采用直接加压方式，电机轴与加压头同轴设计 B.位移传感器采用高精度位移传感器，量程约10毫米，测量误差小于正负1微米。位移传感器偏心安装装在刚性良好的下板上，与电机轴偏心小于50毫米，在加、卸载过程中，直接与被测表面接触，监测压头的位移情况。 C.采用双磁吸式底座，单侧磁吸的吸力大于30kg. D.加载方式可以采用载荷—时间控制或位移-时间控制，可以设置单次循环加卸载，也可以设置多次循环加载-卸载。加卸载过程中的载荷—位移数据以excel格式存储于电脑中，可以由其他软件读取。

近日，中国农业大学食品科学与营养工程学院副教授韩东海和他的研究团队成功研制除了一种最新的无损水果检测仪器，使用该仪器，可以在不损坏水果的前提下，对其内部质量进行检测，这项成果填补了国内鸭梨黑心病的无损检测方法的空白，对苹果水心病的检测精度和褐变苹果的正确判别率有了显著提高，总体达到了国际同类研究的先进水平。　　相信很多消费者都有过这样的经历：在水果市场看到一些水果外表非常鲜艳，其实里面却已经腐烂。如今，中国农大成功研制出一种最新的无损水果检测仪器，使用该仪器，可以在不损坏水果的前提下，对其内部质量进行检测，从而为水果栽培管理、品质控制以及分选、分级提供了可靠的内部质量依据。这项“水果内部质量快速无损检测方法”的成果，已经顺利通过了教育部组织的成果鉴定。　　据悉，这项研究是由中国农业大学食品科学与营养工程学院副教授韩东海和他的研究团队完成的。他们采用短波近红外透射光谱快速无损检测的方法，自主研制了苹果水性病、鸭梨黑心病的检测仪器。该项新的技术是利用光学透射原理，对水心病苹果、内部褐变苹果、黑心鸭梨等水果在不破坏、不损伤的情况下，对其内部质量的好坏实现快速判断。　　鉴定专家表示，这项成果填补了国内鸭梨黑心病的无损检测方法的空白，对苹果水心病的检测精度和褐变苹果的正确判别率有了显著提高，总体达到了国际同类研究的先进水平。该方法与国际同类检测方法相比，具有正确率高、仪器设备简单、易于操作等特点，经北京、山西等地果园试用证实，效果良好。该技术为提高我国水果的商品品质控制水平，提供了先进的无损检测方法，具有相当广阔的市场前景。

“像过安检系统一样简单，苹果在运送的过程中，体积、密度等数据就被检测出来了，非常节省时间，且适用于流水线作业。”中国农业大学教授韩东海率领的一个课题组近几年作了一项有意思的研究，很贴近市场需求。　　这项水果质量快速无损检测技术为沉闷的基础研究带来了一丝新意。该课题于2006年获得国家自然科学基金支持。研究人员以可见/近红外光谱和X射线成像技术为手段，围绕苹果内外部品质检测相关的信息进行了应用基础研究，并在研发过程中，自己组建了成套的仪器设备。　　将可见/近红外光谱和X射线成像技术用于水果检测的理念国外已有，此次韩东海等研究人员采取了一些改进手段，在研究中特别增加了采用透射结合漫反射技术同时检测苹果水心病和糖度的探索性研究。结果表明，该项新技术具有良好效果、其亮点是：具有较明朗的应用前景，为苹果产后分选、贮藏提供理论依据，在减少贮藏损失、保证产品质量、提高附加值方面意义重大。　　我国是世界第一水果生产大国，其中苹果和鸭梨是最主要的品种，但每年出口量却较少，其中苹果的出口量仅占总产量的2.1%。制约我国水果出口的一个重要原因，是国内对水果的分选检测能力弱、速度慢、试验环境条件差，分选技术水平达不到国际市场的要求。目前，我国水果销售质量的标准对水果外观品质的规定较多，对其内在品质只有硬度和可溶性固形物两项指标，而对那些外观不可见但却显著影响水果内在品质的指标，如苹果水心病、霉心病、内部褐变以及鸭梨黑心病等，还没有列入水果产品质量标准。为加强我国水果在国际市场上的竞争力，满足出口果品的质量分级要求，必须将水果内在品质指标列入到产品质量标准。检测苹果水心病和内部褐变以及检测鸭梨黑心病，就是反映水果产品内在品质的重要指标。　　由于产生苹果水心病、内部褐变以及鸭梨黑心病的病果与正常果在外观上没有区别，过去对病果内在品质的检验方法只能通过观察随机样品的切片来进行，但这种方法属于破坏性抽样检测的方法，不但浪费极大，而且对出口产品分级毫无意义。因此，必须采用非破坏性的无损伤检测方法对水果内部品质进行评价分级，才能适应国际市场的要求。　　水果果实具有一定的光学特性，这些光学特性是基于光谱范围的紫外光(UV)、可见光、近红外光(NIR)的多光或单光的放射、透射、吸收或散射体现的。水果内部质量的光学指数，是所基于的水果内部质量特征与光谱响应的相关性的表征，这些相关性通常是指色素和化学成分。研究表明，从正常苹果与水心病苹果的透射光谱图可以比较出，苹果的光密度随水心病的严重程度逐渐减少，根据苹果光谱能量差值，可以直观地看出水心病果与正常果的差异。用透射结合漫透射技术同时检测苹果水心病和糖度的探索性的研究更具意义。　　该课题组的研究涉及苹果体积的X射线图像法无损在线测定，模型计算体积与真实体积的相关系数达到0.9203；苹果水心病、腐心病的可见/近红外能量光谱的识别技术，最佳模型总判别率为98.1%，直接采用能量光谱建立判别模型，简化数据处理提高速度。“X射线可以对水果内部密度进行检测，和人体透视原理一样，水心部分和正常果肉部分密度是有差异的。X射线成像看上去是平面图像，但实际上是三维图像，涵盖了深度信息。”韩东海解释，检测所需的X射线很弱、时间短，并且低于国际规定的辐射量标准，因此，水果可以安全食用。　　可见/近红外能量光谱则是根据光能损耗反馈来判定果实内部信息。这就像果实内部是一群深睡的分子，光能透入水果后，分子吸收能量苏醒活跃起来，100%的光能射入，被分子吸收一部分，反射回来后就会有损耗，根据损耗不同，可以判断不同的内部机理。　　研究组提出，可见/近红外透射光谱技术检测果实病变具有较好效果，近红外漫反射技术则对检测糖度具有优势。科研人员用被测苹果病变部位的体积与完整苹果近似体积的比值作为蜜果蜜指数，对所述蜜指数的范围值进行划分，根据蜜指数落入的范围值确定被测苹果的蜜果级别。这一方法可以填补我国无损伤分级蜜果的空白。　　“现在我们有了一个新的想法，研发一个近红外能量光谱便携式仪器。我们的设想，是可以将其背在肩上，对还在树上的未成年水果的‘健康状态’，进行跟踪。比如在采摘季节临近时，可以每周检测一次，在一片区域分东南西北方位定位好一定数量的果树，给它们建立一个健康卡，在检测中发现哪棵树上的果实偏小或者糖度偏低，就可以考虑采取给它单独补充营养等措施。这将在生长过程中就对水果质量进行控制，降低果农的风险，减少损失。”韩东海对自己的研究充满自信，他希望这一技术更进一步贴近社会生产需求。

近日，折光仪的全球领导者 日本ATAGO （爱宕） 推出其最新的折射计产品&mdash &mdash PAN-1浸入式数显糖度计。PAN-1 浸入式数显糖度计颠覆了过去手持式、台式及在线等多种产品形态，采用通用的夹具设计。可方便的安装固定在各种容器的壁沿，无需额外的特殊工具。能够测试糖溶液、果汁、化学品及各类水溶液。30 秒测量一次，可进行单点测量和连续测量。以普通碱性电池为电源，操作简单方便。 PAN-1 浸入式数显糖度计 方便安装固定于容器壁上，无需额外的辅助工具。可进行单点测量和连续测量，适用于各类液体样品的测量。每30秒测量一次，可进行Brix值及温度的显示转换。窗体顶端 型号PAN-1货号3596测量范围Brix 0.0 到 42.0%温度 10.0 到99.9° C分辨率Brix 0.1%温度 0.1° C测量精度Brix ± 0.2%温度 ± 0.5° C测量温度10.0 到 95.0° C环境温度10 到 45° C防护等级浸入部件 IP67 显示部件 IP65电源D 型碱性电池 × 1规格80(W) × 300(L)× 72(H)mm 610g(仅主机)附件D型碱性电池

数显迷你PAL-COFFEE（BRIX/TDS）咖啡浓度糖度测定仪是专为食品饮料行业的客户设计的，双标度测试，既可用于检测咖啡的浓度（TDS，可溶性固形物含量），又可以用于测试咖啡、茶饮料、水果、蔬果汁、豆制品等各类饮品的糖度（Brix值）。一个工具，多种用途。分辨率为两位小数，测试更精准。具有温度补偿功能。 以下为咖啡浓度糖度测定仪的技术参数： 关于PAL-COFFEE咖啡浓度计应用案例：关于连锁咖啡饮料店咖啡萃取率与浓度调配小知识ATAGO（爱拓）Brix（%）值与折射率(nD)换算表

本文题目之所以叫“果蔬近红外检测技术中的点点滴滴”，就是因为近红外技术的大理论、大思维、大方法诸位早已熟知，一些没有覆盖着的小理论、小思维、小方法也很重要，有待大家共同挖掘，以期弥补不足 另外一个含义是所有内容都与近红外相关，但相互间关系不大，甚至无关，敬请谅解。中国农业大学 韩东海教授　　1、用心感悟样品光物性　　图1是2019年6月23日在微信朋友圈发的信息，得到众人点赞。这是我第一次看到这么形象地描述水果光物性的图。这张图清晰地告诉人们，哪些水果容易检测，哪些比较困难，可以帮助人们在研发水果品质无损检测过程中，及时采取应对措施，减少失败，争取时间。　　通常我们希望物料透光性要好，可是过于透光，近红外光谱中待检成分信息变弱，不利于分析。例如，葡萄、迷你西红柿。此时，通常采用加大光程的办法加以解决。AMAICA手持仪2)，多种果实检测硬件是通用的，只有西红柿在加大光程后，硬件进行了单独设计，独立使用。　　透光度低，难以获得有效信息，后续分析无法进行，例如，红薯。在众多物料中，红薯透射性极差，以至于很难实现透射检测。现有研究中，红薯主要采用漫反射采集近红外光谱3，4)，受制于透射深度有限，一旦径向待检成分分布差异大，就很难得到正确结论。再就是在红薯断面上采集近红外光谱5)，虽然这种方法也具有一定的意义，但已经不属于无损检测了。此类物料要实现在线近红外检测，难度更大。　　2、 定量利用光谱强度，定性利用光谱形状　　有关近红外吸光度谱的论述很多，也很成熟。多数情况下，利用近红外吸光度谱的强度进行定量分析，而关于原始光谱的探讨少之又少，所以原始光谱容易被忽略。实际上，利用原始光谱形状在一些问题的分析处理上也具有一定的优势。　　图2是几种果蔬的近红外原始光谱图。总体来讲，原始光谱波形比较简单，通常就是两个峰，一个谷。个别情况只有一个峰，如葡萄。因为苹果皮薄，质地均匀，内部品质多种多样，特性稳定，故以苹果为基准论述原始光谱特性。两个峰一左一右，左峰在710nm附近，右峰在810nm左右(注释：仪器不同，多少有些差异，无标准而言)。右峰的位置基本在810nm±5nm范围内，而左锋有时则相差很大，大则右移15nm。　　苹果、柿子、梨和桃等波形相似，710nm峰值高于810nm 西瓜、甜瓜、蜜桔、葱头、绿蜜桔、柠檬、圆白菜、土豆的波形相像，共同特点是710nm峰值低于810nm。葡萄、迷你西红柿、草莓、牛油果、枇杷、甜椒最特殊，只在810nm处有一个明显高峰。　　类别相同但品质不同果蔬的710nm峰值上下变化大，而810nm峰值略微上下浮动。例如三种内部品质不同的正常苹果、褐变苹果、糖心苹果的810nm峰值相差不大，而710nm处的峰值规律为糖心苹果正常苹果褐变苹果三种中的任一810nm峰值(图3)。由此可知，内部品质在原始光谱上主要显现在710nm峰值上，这样就可以利用这个特点进行定量分析或定性判别。　　为什么710nm处既有上下变化，又有左右位移呢?现无定论。我认为，一是受水分影响，例如糖心苹果水分高于一般苹果，水分高则光易通过，所以糖心苹果的710nm峰值最高；二是受颜色影响，710nm为红色波长，红色的补色是绿色，当果实不论是瓜皮还是果肉呈现绿色时，则吸收红光，透射光减少，710nm峰值降低。未成熟苹果的710nm峰值与810nm不相上下，就是因为果肉呈浅绿色，吸收了红光，透过光减少，导致710nm峰值降低。西瓜的710nm低于810nm就是因为厚厚的绿色瓜皮阻挡了红光透过，而810nm这些属性不显著。左右位移是否受果实质构的影响有待进一步论证。　　关于葡萄等物料只在810nm处有一个明显高峰的解释，暂且无人讨论。本人认为，这些果实透光性极好，很小的功率即可满足要求，710nm的能量尚未达到透过物料时，810nm处已接近饱和。　　所以，果蔬原始谱更多地反映了样品的质构信息、形状差异更为突出。　　现在的在线果蔬品质判别多数是先定量后定性。例如褐变苹果的判别大致程序是光谱预处理、二阶导、建立PLS模型、计算预测值、确立阈值、按照阈值区分正常还是褐变。如果采用原始光谱就可以直接进行定性分析，这样的研究案例曾多次报道。特举三个案例，具体如下。　　1)当公式(1)和(2)的IBrowning都大于0时，为褐变苹果；当IBrowning都小于0时为正常果6)。　　2)Seo利用原始谱尝试了多种组合进行糖心苹果、正常苹果、褐变苹果的判别，如表1所示，(T710-T800)/T675的效果最好7)。　　3)王加华基于原始谱利用PADA、PCADA、PLSDA三种算法进行了定性判别，获得PLSDA的效果最佳(表2)8)。　　3、 一点测量很重要，两点测量更完美　　在实验室进行实验时，由于水果的糖酸度分布不均，用漫反射进行近红外光谱采集时，往往在赤道上选择2个或4个点求平均，这确实是两点或多点测量。但本文要介绍的两点测量不同以往，另有含义，如图4所示9)。　　这是苹果在线分选线上的实际情况。苹果果柄冲上放置在移动托盘上移动，在第一个位置进行糖酸度、褐变、糖心等的检测，一般水果到此为止足以，但富士苹果有果柄根部裂果现象，必须在第二个位置进行果柄根部裂果检测，所以才有了两点检测一说。有人可能会说，如果果柄冲下放置的话，一个位置就能解决了。如果苹果分选只进行这几个指标的检测确实如此即可，但苹果还要进行外观颜色的评价，因为苹果受太阳的照射，果柄周边颜色艳丽，所以日本苹果装箱时果柄都是冲上的，这样才能获得最佳商品性。又有人会说，所有检测项目都由上面的检测器承担了，这些问题就可在一个工位解决了。确实，有些单位就是这么做的，但是，上位检测遮光问题难以彻底解决，而现在的方法，很方便放心地解决了杂散光干扰。　　葱头分选时，葱头根部冲下放置。当葱头内部腐烂严重时，只通过光纤2(图5)的检测就能胜任。不过，对于常发生在上半球的轻微腐烂，光纤2接收不到上半球的信息，漏检现象严重。为此专门设置了光纤1，这样就能把轻微和严重一并检出。这种两点检测设计，是由物料的性质所决定的。两点测量后，轻微腐烂检出率由79.5%提升到95.7%。　　苹果检测是一台光谱仪在两个不同工位采集光谱，葱头检测是在一个工位同时采集两条光谱。苹果检测一台光谱仪约50万人民币，为了降低成本，采取了一台两工位。　　葱头检测为了避免杂散光进入检测器实施了挡板措施，苹果检测无任何遮挡。据说，苹果检测虽有杂散光影响，仍能获得正确检测结果。　　4、日常生活与专业兼顾的Brix和SEP　　食品的甜度测量采用高效液相色谱法和气相色谱法，两种仪器价格贵，操作要求高。另外，物料还需要繁琐的前处理，仪器稳定需要数十分钟的等待。近红外技术检测的果蔬糖度是包括酸在内的可溶性固形物，单位是Brix。因为构成Brix的多数水果的主要成分是糖，所以把Brix称为糖度，与日常生活中的甜度不完全一样。　　破坏性检测Brix可用折射仪测量。业界常用的PAL系列测量精度一般在±0.2%，而非破坏的近红外方法达到这个精度绝非易事。折射仪有标准蔗糖溶液校正，可明确规定其检测精度，而近红外方法没有基准物，加之影响近红外测量的干扰因素过多，不能用最大误差而只能用标准误差表达。折射仪测量一个群体的果实糖度是抽样先榨汁再测量，而近红外方法无法严格规定测量范围和测量部位，特别是对于成分分布不均的果实而言难上加难。再加上，果实细胞大小、纤维多少、果皮薄厚均影响着光的传播。因为存在着这么多的影响因素，近红外方法只能用统计误差SEP表示11)。　　如果近红外方法检测某种果实100个的标准误差SEP是1°Brix，实测糖度为15°Brix，则实际意义为16个高于16°Brix，16个低于14°Brix，68个在15±1°Brix，如图6所示。这一点特别需要向用户解释清楚，不然日后会受到责怪，而通俗易懂地解释清楚并非易事。　　参考文献　　1) http://mechatronics.co.jp/ 　　2) http://www.astem-jp.com/ 　　3) 農業総合センター農業研究所：「ベニアズマ」生いもデンプン含量の非破壊測定技術，2012年　　4) 卜晓朴，彭彦昆，王文秀，王凡，房晓倩，李永玉：生鲜紫薯花青素等多品质参数的可见-近红外快速无损检测，《食品科学》2018年39卷16期　　5) 松尾美紅?上野敬一郎?宮原照昌?北原兼文?紙谷喜則?河野澄夫：近赤外透過法を用いた安納いも糖度等の迅速測定に関する基礎的研究　　6) 高井 秀悦：光によるリンゴの褐変判別法に関する研究，職業能力開発報文誌VOL.30　No.1(49),2018　　7) Y. W. Seo：Nondestructive Detection of the Internal Defects of Fuji. Apple using VIS/NIR Transmittance Spectroscopy. An ASABE Meeting Presentation，Paper Number: 066121，2006　　8) 王加华：苹果、洋梨内部品质无损检测信息基础及数学模型的开发，中国农业大学博士论文，2010　　9) 蔦 瑞樹, 吉村 正俊, 葛西 智, 松原 和也, 和田 有史, 池羽田 晶文：選果機を用いた可視-近赤外分光スペクトルによるリンゴ‘ふじ’の内部褐変発生予測，日本食品工学会誌 2019年 20 巻 1 号 7-14　　10) 西野　勝：近赤外分光法によるタマネギ内部腐敗球の非破壊判別技術　　11) 立石 賢二：青果物の糖度を非破壊で計測する簡便な糖度計，計測と制御52 巻 (2013) 8 号（中国农业大学 韩东海教授）

汽车车身覆盖有几层不同功能的漆层，油漆材料以及喷涂工艺的质量在车辆的美观中起着关键作用。同时，汽车车身表面进行涂装工艺可以避免车身在日常使用中发生氧化、腐蚀、过早老化等问题，起到防护作用。因此，建立统一的喷涂工艺要求和不同涂层厚度的允许容差范围（允许容差范围=合格范围上限值-合格范围下限值）规范是至关重要的。此次网络研讨会，我们将向您展示涂魔师非接触无损测厚系统监测测量、控制和优化汽车车身喷涂工艺，涂魔师非接触无损测厚系统可用于测量固化后的总涂层厚度，也可以在湿膜的情况下得出干膜的涂层厚度。涂魔师非接触无损测厚仪非常适合汽车制造商以及汽车零部件生产商，可通过实时测量涂层厚度实现在生产早期测量涂层厚度，从而解决质量和生产问题，有效避免昂贵且复杂的返工工序。不仅能节省时间成本，也能减少废料和次品的产生，大大稳定了生产质量。马上发邮件到marketing@hjunkel.com，备注【9月2号涂魔师研讨会】进行报名登记，我们将在研讨会结束后给您发送资料和视频。或电话咨询报名。涂魔师非接触无损测厚系统介绍涂魔师非接触无损膜厚仪利用基材与涂层之间的储热特性，非接触无损精准测量金属基材上电泳漆涂层厚度。在涂层未烘干的湿膜状态下即可实时测出干膜厚度，为精确控制漆膜厚度提供可靠的数据支撑。在工件进入烘炉前就能快速监测真实膜厚，及时发现问题并调整设备参数使膜厚达到合格范围，大大缩短了工艺时间和降低返工率。涂魔师非接触无损测厚仪与传统测厚仪的对比传统金属底材测厚采用磁性/涡流法测厚仪、非金属底材测厚采用DIN EN ISO 2808标准提及到的楔形切割法、DIN 50950标准提及到的横切法或是在特定情况下使用ISO 2808标准的接触式超声波测量设备。上述测量方法有各种局限：而涂魔师非接触式实时测厚系统可以解决以上问题，该系统具有突出优势，能帮助企业高效保证产品质量，减少材料消耗，节省生产成本：传统测厚仪涂魔师非接触无损测厚仪需等待膜层干燥而使工序滞后，无法在喷涂/涂布后马上得知干膜厚度不限测试底材，木材、橡胶、塑料、玻璃、混凝土等底材均可高精度测出涂层膜厚受底材种类限制，精度差不限涂层种类，油漆、粉末涂料、粘胶剂、润滑油、胶水等都适用测试时需要与涂层接触，破坏涂层可测量各种颜色颜料的湿膜或干膜厚度无法测试曲面、弯角、小零件等复杂形状可适应各种不规则和外形复杂工件不能在生产线上直接实时测试实时在产线上监测膜厚涂魔师非接触测厚系统能在生产线前端高效检测湿膜厚度并帮助用户及时作出偏差调整，防止涂层厚度不合格导致汽车车身产生易老化腐蚀、易生锈等产品质量问题。翁开尔是瑞士涂魔师Coatmaster中国总代理，欢迎致电咨询涂魔师非接触无损测厚仪更多产品信息和技术应用。

为了多方位展现我国在近红外光谱领域的最新成果，仪器信息网和近红外光谱分会计划合作制作《近红外光谱新技术/应用进展》网络专题，同时也以此献礼近红外分会成立10周年，并寄语2021年国际近红外大会。我是受益于近红外分会和仪器信息网的人，感恩无限。愿借此机会，把自己多年来对近红外在果蔬品质无损检测方面的认识和认知与大家共享。中国农业大学 韩东海教授　　1. 前言　　以前我不论是指导学生科研还是学会报告话题都比较大，宏观且泛泛。论述宏观有利于扩宽人们的视野，开阔思路，但不能解决具体问题。今天着重讲些细节，有些属于经验之谈，直击要点，但略显有点理论支撑不足。我认为两者均不可或缺，只是每个人的发展阶段不同从而导致的需求不同而已。　　本文对于研究果蔬品质无损检测的专家学者也许能有些帮助，而对于其他研究方向的如能有所参考就是万幸了。　　近红外是个多学科交叉的结晶，不同专业背景、不同经历会有不同体会，有不妥之处，望多多指正。　　2. 果蔬分选简介　　先简单介绍一下果蔬分选。果蔬分选包括两大独立要素。一个是大中小的级别分选，一个是优良中差的等级分选。大果中有优良中差，优果中有大中小。近红外在果蔬分选上的应用始于二十世纪80年代末。之前的果蔬分选主要是级别分选，部分用机器视觉或依靠人工按照外观颜色进行等级分选。外观颜色与内部品质有一定的相关性，但难以达到生产要求。一是误判率较高，二是有些果蔬无法实施，例如猕猴桃等。而且那时的设备大小宽窄尺寸基本是固定的，不能轻易更改。　　近红外在果蔬内部品质检测上的应用使得分选设备发生了革命性的变化。首先，实现了内部品质等级无损检测，大大地提升了分选设备功能，从这个意义上讲，近红外引领果蔬分选技术实现了飞跃式发展；二是设备结构大为简化，大小宽窄可自由组合，就像积木一样。　　3. 近红外与果蔬检测可谓绝配　　近红外与众多物料有着非常完美的结合。例如烟草、饲料、石油化工、医药。果蔬也是其中一例，不过内涵却与其它不同。　　首先是波长范围。果蔬水分约为80-90%，水果糖度在10-20°Brix之间。其他成分虽然很多，但含量很少。1100nm以下的短波近红外适用于果蔬类高水分物料。　　其次是光谱采集方式。果蔬内部质量无损检测除了糖度以外，还要检测内部褐变、糖心等，必须采用透射方式采集光谱。短波近红外穿透力强，加之，1100nm以下属于硅检测器范围，仪器造价比铟镓砷要便宜很多，这又为大量普及应用创造了有利条件，为量大利薄的农产品销售提供了强有力的支撑，因此是最佳选择。　　最后是光源功率。果蔬品质无损检测手持和便携以及台式专用仪器的电源功率，LED最小，卤素灯小则1-2W，大则12W。而用于在线检测时，1秒钟要检测5-6个果蔬，西瓜每秒3-4个，扫描时间短，需要配置高达200-300W大功率光源，检测西瓜时甚至达到2000W。　　4. 近红外首先在水果在线检测上发力　　1989年，日本三井金属矿业株式会社EI推进事业部在冈山县一宫农协推出了世界上第一台桃果实糖度在线漫反射无损检测分选设备，1992年又相继推出了苹果、梨的检测系统。之后，杂贺技术研究所、MAKI制作所、NIRECO也研制出类似设备，继而在日本大面积推广。　　基于漫反射原理的检测主要用于薄皮水果诸如苹果、梨、桃等，而用于柑橘检测则效果不佳，于是又研发出基于透射原理的检测，一直延续至今。随着检测项目的增加，由单一的糖酸度向内部褐变、糖心、水浸、局部失水、空洞等多指标同时检测延伸，落叶果及西瓜甜瓜类果实则主要采用漫透射方式。特殊情况时，苹果和葱头需要在两个位置同时采集光谱。　　现在日本SHIBUYA精机株式会社成为果蔬分选设备厂家中的一支独大，从核心部件光谱仪等内外品质评价系统到输送装箱码垛以及控制系统全部独自生产，近江度量衡株式会社部分自主，部分外协。三井、杂贺、NIRECO则只生产内外品质评价系统。　　果蔬内部品质近红外在线检测技术因能直接解决农业生产问题，并带来经济效益和社会效益，在先进国家政府的资助下得到大面积推广应用，仅日本至少有4000个大型果蔬分选设施正在运行。　　5. 近红外光谱采集方案多种多样　　果蔬物料尺寸有大有小，果肉有薄有厚，糖酸度有高有低，且分布不均。由此产生若干检测个性化方案。例如光谱采集方案就有如下之多，图1- 6。　　图1和图2光源和检测器布置相同，但物料放置及输送环节有别。图1托盘不但能平稳地输送西瓜，避免磕碰，而且还可遮挡杂散光进入检测器。依据西瓜、甜瓜类的生理结构，花萼处果皮最薄，花萼冲下放置，有利于获取更多的内部信息。由于菠萝果心粗大，横置更妥，且输送更平稳。　　图3和图4的光源与检测器设置一样，但样品放置和光谱采集细节有所不同。西红柿的果柄影响信息接收，如图3所示，故倒置。由于物料内部组织构造差异很大，苹果肉质均匀密实，而西红柿则有外果皮、中果皮、果浆、胎座，少许空腔，各组织之间光特性差异大，造成散射不均。为此，苹果光源布置向赤道下方照射，靠苹果赤道直径大来遮挡杂散光(图4)。而西红柿则照射上半球，以利获得更多有效信息。　　图5和图6的光源和检测器设置相同。图5为常规布置，而图6采用了特殊透镜，缩小了光斑大小，因为柑橘比葱头体积小，这样可有效避免杂散光进入检测器。这只是一个公司的方案，加上其他公司的独具匠心的思考，采集方案层出不穷。　　6. 检测对象、检测项目和检测精度　　表1列出了来自三井金属计测公司的透射模式部分检测对象和检测项目，这些检测对象检测项目早已成熟，转为常规。其他公司，如SHIBUYA精机、近江度量衡、NIRECO、杂贺技研均能实现，包括一些没有列入的检测对象和检测项目。即使如此，有些项目也不是百分之百正确检出，例如局部褐变误判率较高。但是小果实，例如樱桃、草莓，个别水果，如葡萄，诸如此类的近红外在线分选技术暂不多见。表1 透射模式检测对象及检测项目1)　　由于在线检测所用光源功率较大，能确保获得足够强的有效信息，故检测精度一般高于便携和手持仪。以SHIBUYA精机株式会社在线内部检测装置为例，各种水果的糖度检测精度如表2所示。表2 糖度检测精度2)对象苹果梨蜜桔桃西瓜西红柿柿子甜瓜SEP0.280.330.340.370.420.500.610.74　　由表2可知，苹果检测精度最高，甜瓜最低。这个趋势与其他厂家基本一致。也就是说，苹果是最好检测的，而果肉厚内心甜的甜瓜最难检测。一般消费者对于糖度相差0.5Brix以内难以察觉，故水果检测精度SEP如能达到0.5就能满足生产要求。　　日本的水果品质普遍较高，好吃已经不是问题。为了适应新的国际形势，加大水果竞争力度，日本政府正在组织产学研攻破果蔬功能成分在栽培、管理、在线无损检测方面的难题。苹果重点提高花青素含量，西红柿是番茄红素，柑橘是β-隐黄素，胡萝卜是番茄红素和β-胡萝卜素。由于这些成分含量比较少，近红外检测存在一定难度。番茄红素已经实用化，其他几个成分仍在努力中。　　7. 水果手持、便携、台式专用仪器发展势头强劲　　2000年，FANTEC开始销售世界上第一台水果专用便携仪FRUIT TESTER-20，时间不长又推出FQA NIR GUN手持仪(图7)。便携仪和手持仪主要用于科学研究，同时也为那些生产量小的个体果农带来福音，因为花几十万或百万日元就能达到几个亿的设备功能，只是生产效率无法相比。　　同年，KUBOTA公司首先推出了台式仪，其后又推出便携仪，从2019年7月始，对原有机型进行升级换代，如图8和图9。这两款仪器社会保有量估计在1000台左右，也是本人认为最好用的仪器。　　这台仪器的日本水果模型拿到中国无需修正，可直接使用，预测值准确稳定，该仪器像素点只有254个，糖度模型采用的是4-5个波长的MLR。本人实验室在北京奥运前购买了一台，十几年过去了，现在还在使用中，中途只更换过电源开关。我曾问过这台仪器的研发部长石桥先生，他说，因为内置波长横纵坐标自动校正功能，所以仪器预测值才稳定。横坐标校正方法已经成熟，但纵坐标措施不多，也许谁掌握了纵坐标校正技术，谁就能占领市场。　　N1(图10)从2009年开始销售，由于产品精制，价格便宜，至2017年8年间共销售648台。最为特殊的是该仪器采用了不受杂散光影响的TFDRS法(TFDRS:Three-Fiber-based Diffuse Reflectance Spectroscopy)，1点照射，2点接收。通过2个漫反射强度比计算相对反射率,进而获得相对吸光度比。该吸光度比不受漫反射光路的变化影响，且与水果糖度呈直线相关。该检测模型建立在标准样品基础上进行模拟，推导出方程，然后用水果进行验证，故在实际应用中，不需进行参比测量，不需进行模型维护，是这一种全新思维，不同于传统方法。　　PAL光传感器是最新系列水果手持糖度仪(图11)，采用LED光源进行糖度无损检测。目前应用对象分别为苹果、梨、桃、葡萄、迷你西红柿。从2017年开始销售以来，不到一年就售出400台，该公司的销售目标是1万台。　　还有几种正在出售的台式仪和手持仪。　　QSCOPE-DT功能最强大，不但可以预测糖酸度，也可检测内部品质。Amaica-Pro 与KUBOTA台式仪一样，检测糖酸度的同时也可称重，把级别和等级分选元素集于一体，是小型果蔬分选仪典型代表。CD-H100采用滤光片技术，物美价廉，缺点是仪器台间差较大，建模任务艰巨。　　我认为，在台式、便携、手机水果专用仪器中，SACMI的台式仪适应性最广，如图12。因为这台仪器采用了8个20W的卤素灯，功率强大。内部采用不锈钢锥形挡板，将光源与检测器分隔在圆锥挡板内外。光源在锥形板外向上照射，结构上保证了杂散光不能进入检测器。检测器在圆锥挡板内，当水果放置在锥形挡板顶端时，橡胶圈的密封阻挡了反射杂散光的进入。这种漫透射设计加上大功率，不论是内部成分还是内部病变的检测均能胜任，是个科研好帮手，就是价格偏贵。　　8.样品真值测量　　真值测量往往被轻视，特别是像水果类的样品，不论是品种间、还是种类间差异都比较大，没有深入了解细致筹划，将影响建模效果。因为建模预测精度永远不可能超过实测精度。以如下两个案例进行说明。　　甜瓜光谱采集位置是花萼处，故在花萼处取ф40mm(因为环形光源直径是ф38mm)果肉打碎后取果汁测量糖度，如图13所示。　　图14是柑橘糖度实测值图解。充分考虑样品生化特性，整体榨汁，再经过滤实测值更准确。　　9. 展望未来　　近红外在果蔬品质检测方面的应用已经30年了，技术细节在不断完善进步，但整体思维模式有待突破。　　上面介绍的都是近红外光谱在果蔬品质无损检测上的应用，近年来，近红外图像也取得了长足进步。近红外激光正在发挥着特殊作用。随着LED光源，特别是近红外区域LED连续光源的研制成功、光谱仪小型化、微型化、量子光谱仪的问世、无线通讯、　　5G数据快速传输、人工智能等方方面面的突飞猛进，局部照射，多点测量，攻破尚存顽症指日可待。　　10.总结与寄语　　编辑审阅初稿后提出“日本的果品筛选技术对中国近红外技术在果品检测方面有什么经验借鉴？这方面的内容可否给大家稍微总结一下？”我觉得编辑的建议很好，也很重要，关键是我的能力有限，担心难以胜任。　　首先，中国的近红外仪器必须走专用化发展之路，这一点大家已经取得共识，不再赘述。　　其次，近红外专用仪器必须走共同合作研发之路，这一点大家也不会有异议。　　最后，各个环节必须精益求精，方能广为应用。以水果为例归纳如下：　　1)仪器不但要提高信噪比，还应在水果主要成分糖酸吸收波段800-950nm间提高灵敏度，以期获得更多有效信息。　　2)不论是254个像素还是1024个，波段区间应有所侧重。考虑到水果颜色或者说叶绿素(670mm)有时也是检测指标之一，650nm-970nm区间更适合水果。　　3)漫透射、透射因扩展性好已成为光谱采集的主流。同时，消除大小影响的配套措施不可或缺。　　4)透射能量谱一旦低于10%，检测器有可能在检测限以下，此时，吸光度与样品浓度不符合朗伯比尔定律。要么加大光源功率，要么提高仪器灵敏度、要么延长积分时间等加以调整。　　5)日本几大果蔬内部品质近红外无损检测系统均为各自专利产品，这是核心，也是关键。　　国内从事近红外研究生产应用的专家学者工程师高达数千人，经过二十几年的实践和积累，近红外技术在中国的大范围推广应用、厚积薄发之日已经迎面扑来。　　参考文献　　1. https://www.mitsui-kinzoku.co.jp　　2. SHIBUYA精机株式会社宣传资料　　3. http://www.sacmi.com/　　4. KUBOTA KBA100使用说明书（中国农业大学 韩东海）

水果甜度与水果中的糖分种类以及有机酸等物质的相互作用有关。爱美人士或者糖尿病患者仅凭口感选择水果不科学。而且仅靠吃水果减肥，有可能营养不良。本报生活实验室首次进社区，在劲松街道双中心西大望路社区市民学校检测水果糖度检测人员把水果汁样口滴入折光式糖度检测仪检测显示，冰糖心苹果糖度最高，为14.8%居民一边看检测，一边看手机直播，并就关心的问题向检测人员提问 入秋以来，各种苹果、梨、桔子相继上市。甜不甜成了市民选择水果的一个重要因素。但也有一些爱美女士喜欢选择不太甜的火龙果、猕猴桃当减肥餐，也有一些糖尿病患者，选择吃不太甜的水果。口感酸的水果糖度一定低、热量一定少吗？ 11月24日，《法制晚报》记者在超市选购了苹果、梨、火龙果、猕猴桃等17份样品，送专业实验室检测糖度。检测结果显示，糖度最高的苹果为14.8%。减肥人士爱吃的“并不甜”的猕猴桃和火龙果，糖度也都比较高。 专家告诉记者，水果甜度与含糖量有一定关系，但并非直接画等号，“水果甜度与水果中的糖分种类以及有机酸等物质的相互作用有关。爱美人士或者糖尿病患者仅凭口感选择水果不科学。而且仅靠吃水果减肥，有可能营养不良。” 居民选水果 甜不甜成判断标准 11月24日，生活实验室首次进入社区，在社区居民见证下，请专业人士检测水果糖度。上午9时，在劲松街道双中心西大望路社区市民学校里，不少居民早早来到现场。对于检测水果糖度，大家都觉得很新鲜。“糖度是不是就是甜度呀？” 一位阿姨表示，她最喜欢买山东的红富士苹果，“又甜又脆。买水果，当然最关心甜不甜。” 记者了解发现，大多居民选水果，把甜不甜作为一个评判标准。 但也有喜欢买不甜水果的市民，“中午吃个火龙果、喝个酸奶，当是减肥餐了。火龙果不是特别甜，热量应该比较低。” 另一位女士则表示喜欢买猕猴桃，“也会给家里老人买，不是说老年人尤其是糖尿病患者吃着好吗，不是特别甜。” 不甜的水果热量就低吗？不甜的水果糖度就低，就适合糖尿病患者食用吗？ 为此，记者把在超市选购的17份苹果、梨、火龙果、猕猴桃和桔子样品带到社区，请专业实验室工作人员进行检测。实验步骤样品来源：购自超市苹果：蛇果、加力果（姬娜果）、冰糖心、黄元帅、富士梨：雪花梨、鸭梨、皇冠梨、香梨火龙果：红心火龙果、白心火龙果猕猴桃：猕猴桃金果、猕猴桃绿果、普通猕猴桃桔子：普通桔子、南丰蜜桔、冰糖桔注：所购冰糖心切开后未见“糖心”检测项目：水果的糖度检测单位：北京智云达食品安全检测中心（检测为快速检测方法，属于初筛，只对样品负责，检测结果不具备法律效力）检测试剂：折光式糖度检测仪检测原理：用折光式糖度测量仪测的是水果中可溶性固形物的含量，即糖+有机酸+盐分+其他可溶于水的物质。检测结果样品处理：将水果去皮榨汁，不加水。用蒸馏水校准折光式糖度检测仪，滴加样品溶液，从仪器屏幕读取数据苹果糖度检测结果单位（%）蛇果 10.2加力果 9.4冰糖心 14.8黄元帅 10.9红富士 12.5梨糖度检测结果单位（%）雪花梨 11.2鸭梨 11.1皇冠梨 9.3香梨 9.7桔子糖度检测结果单位（%）普通桔子 13.9南丰蜜桔 14.2冰糖桔 8.0火龙果糖度检测结果单位（%）红心火龙果 13.1白心火龙果 11.3猕猴桃糖度检测结果单位（%）猕猴桃金果 14.5猕猴桃绿果 14.7普通猕猴桃 12.2注：糖度是指在20摄氏度下，每100g水溶液溶解的可溶性固形物克数的含量。 结果分析 水果糖度与甜度没有直接关系 检测工程师杨宇斯表示，检测结果让大家有些意外，比如大家平时认为口感并不很甜的火龙果，糖度都高于梨。而酸甜的猕猴桃，糖度普遍较高。“这说明水果糖度与甜味没有直接关系。” 北京智云达消费者食品安全检测中心技术经理、中国农业大学农学博士张玉萍告诉《法制晚报》(微信ID：fzwb_52165216)记者，水果甜度是一个相对值，通常以蔗糖作为基准物，以10%或15%的蔗糖水溶液在20度时的甜度为基准，对比得到其他糖或食物的甜度。 “水果甜度与含糖量是有一定关系的，但与含糖量又并非直接画等号，因为水果甜度还与水果中糖分种类以及有机酸等物质的相互作用有关系。所以，糖分含量高不见得就很甜。不过在一定范围内，对同种水果来说，糖分含量高的水果甜度相对也高。对于不同种水果来说，糖分含量高的，不见得甜度会高。”张玉萍说。 专家观点 仅靠吃水果减肥 容易营养不良 杨宇斯说，“水果是否好吃，与品种、地域、栽种方式等有关。这些因素都会影响水果的含水量、糖酸比，从而影响水果的口感。检测发现，吃起来并不很甜的水果糖度很高，比如火龙果和猕猴桃。其实这类水果碳水化合物含量较多，过多食用或单一食用，不仅不能减肥，还可能导致营养不良。” “爱美人士单靠吃水果减肥既不科学也不健康。仅吃水果可能会缺乏蛋白质、缺乏维生素B1和铁、锌等。”张玉苹强调，“建议大家两餐之间吃水果，饭前吃水果能减少正餐摄入，一定程度上可以减肥；如果餐后吃水果，可能会额外增加能量摄入，造成胃肠消化负担，最好的是两餐之间摄入。” 糖尿病患者要关注水果血糖生成指数 张玉萍提醒市民，对于一些特殊人群比如糖尿病患者，不能仅仅依据甜不甜来吃水果，还要看水果的血糖生成指数（GI）。GI是指餐后不同食物血糖耐量曲线在基线内面积与标准糖（葡萄糖）耐量面积之比，用以衡量某种食物或某种膳食组成对血糖浓度影响的一个指标。保持一个稳定的血糖水平非常重要，但GI高的食物进入胃肠后消化吸收快，血糖浓度波动大。影响食物血糖生成指数的原因有两个，一是食物中的糖类物质含量，二是食物消化吸收速度，所以，有的食物虽然糖分含量不高，但血糖生成指数很高，就是因为食物容易被消化吸收。 “比如西瓜糖含量为5.8%左右，苹果糖分含量为13.5%左右，但西瓜的GI为72，苹果的GI为36(注：数据来源中国疾控中心营养与食品安全所编著的“中国食物成分表”）。所以糖尿病患者在选择水果时，不能只看糖含量，关键还要看血糖生成指数。指数高的水果，也不应该吃太多。”张玉萍说。

p　　span style="font-family: 楷体,楷体_GB2312, SimKai "矿物在生长过程中所圈闭的流体，即流体包裹体。流体包裹体分析是矿床学和地质流体研究不可或缺的环节。包裹体中的物质成分是解读相关地质信息的密码，保存了当时地质环境的各种地质地球化学信息(如P、T、pH、X等)。研究流体包裹体的主要目的之一，就是通过对包裹体中的古流体的定性或定量分析，获得各种数据、信息来解释所研究的地壳及地幔中的各种地质作用过程，甚至是获得古环境(如古海水、古气候)信息。流体包裹体分析已广泛应用于矿床学、岩石学、构造地质学、石油地质学等地质研究领域，同时也被应用于古环境研究和宝玉石鉴定。/span/ppspan style="font-family: 楷体,楷体_GB2312, SimKai "　　那么，流体包裹体领域的研究目的是什么?工作具体内容有哪些?都用到哪些仪器?对分析手段有哪些具体的要求?有哪些新兴的、适合的分析手段?为深入了解流体包裹体研究的具体工作内容和科学意义，仪器信息网编辑带着以上问题采访了南京大学地球科学与工程学院副院长/内生金属矿床成矿机制研究国家重点实验室副主任倪培教授。/span/pp style="text-align: center "img title="213.jpg" src="http://img1.17img.cn/17img/images/201710/insimg/b895be8f-73cf-404b-8016-f58fe6b66d5b.jpg"//pp style="text-align: center "strong南京大学地球科学与工程学院副院长/内生金属矿床成矿机制研究国家重点实验室副主任 倪培/strong/pp style="text-align: center "span style="color: rgb(255, 0, 0) "strong流体包裹体研究可提供准确而详尽的古流体物理化学信息/strong/span/pp　　内生金属矿床成矿机制研究国家重点实验室是首批建立的，全国第一家矿床地球化学学科的国家重点实验室，93年开始建设，95年通过评估。“我们课题组主要从事矿床学和地质流体研究工作，课题方向以金属矿产的研究为主，比如金矿、铜矿的研究。”倪培说，“我们主要通过研究成矿模式和成因类型来指导找矿勘察。这方面的工作我们做得很多，比如东北、华南的金矿，江西、福建的铜、金矿。现在开展的研究工作主要集中在闽浙赣这一带。”/pp　　对于目前正在开展的研究工作，倪培介绍，“我们现在做的工作主要是关于热液流体矿床的研究，这类矿产一般温度比较高，最高能达到四五百度。研究热液流体矿的成矿机制和成矿模型，是我们研究工作的核心内容。而研究成矿流体最重要的手段之一就是流体包裹体的研究，因为金属矿物都是在某种流体中沉淀出来的，所以一定要把流体包裹体的情况搞明白。对流体包裹体的研究主要包括温度、压力、密度等物理化学条件和成分的研究。除此以外，我们还开展了人工合成包裹体及地质流体相关模拟实验等研究工作。”/pp　　流体包裹体成分在许多情况下代表了包裹体形成时流体的原始组成，可以反映当时地质过程流体的物理化学条件。到目前为止，已有多种方法和仪器设备用于流体包裹体的成分分析，但无论采用哪种分析技术，都可以归结为群体包裹体分析或者单个包裹体测定。由于同一样品中的流体包裹体通常是由不止一个世代的包裹体所组成，而不同世代的包裹体性质有很大差别，因此群体包裹体分析不仅复杂而且分析结果的代表性相对较差。单个包裹体测试可以准确的分析感兴趣的特定包裹体，其所代表的地质信息是确定的或是唯一的。/pp style="text-align: center "strongspan style="color: rgb(255, 0, 0) "显微激光拉曼光谱是流体包裹体非破坏性分析的重要手段/span/strong/pp　　“检测不同相态的包裹体里面的成分是一个重要的手段。”倪培说，“如果能对单个包裹体来做成分分析将会解决很多问题。用到的方法主要有两种，一种是拉曼光谱法，一种是激光剥蚀电感耦合等离子体质谱法。”/pp　　激光剥蚀电感耦合等离子体质谱(LA-ICP-MS)是一种破坏性的分析技术。近年来在国际上，激光剥蚀电感耦合等离子体质谱法虽然已经被成功的应用于单个包裹体元素组成的定量分析，但是单个流体包裹体成分的LA-ICP-MS分析技术，仅西方少数单位掌握，我国目前尚没有成功建立单个流体包裹体成分LA-ICP-MS分析实验室。而显微镜(包括可见光、荧光和红外显微系统)、冷热台、高温台、激光拉曼光谱仪等是目前国内外单个流体包裹体非破坏性测试的重要且被广泛采用的测试手段。/pp　　显微激光拉曼光谱作为一项新兴的微区分析技术在20世纪70年代渗入地学领域，其在微区分析上所显示的高精度、原位、无损和快速的特点，使之逐渐成为地球科学基础研究中的一项重要分析手段。目前，显微激光拉曼光谱技术已经被广泛应用于岩石学、矿物学、矿床学、构造地质学、石油地质学、宝玉石学等各个地球科学的分支学科。显微激光拉曼光谱技术可用于矿物鉴别(尤其是微细矿物和矿物包裹体)、矿物结构和应力分析、流体(熔体)包裹体的成分和温度测定、油气成藏信息获取、宝玉石鉴定等方面研究。此外，拉曼光谱与特定温度-压力仪器相结合，可以为地质领域矿物相转变、流体相变等原位分析研究提供有效的手段。/pp　　“拉曼光谱在地质领域应用得还是比较多的，特别是在矿物领域和包裹体领域应用得最多。”倪培说，“拉曼光谱已经成为流体包裹体研究必不可少的仪器。”如今，显微激光拉曼光谱已经被广大地质工作者接纳并采用，而且越来越受到地质科研工作者的重视。“现在来讲，能稳定测定包裹体里挥发分的非破坏性方法，除拉曼光谱外，没有其他非破坏性的方法可以代替。”倪培如是说。/pp　　随着科研的深入，国内地学工作者发现技术设备的更新是推进流体包裹体研究及其它地质研究的关键，且由于与国际研究接轨的迫切需求，内生金属矿床成矿机制研究国家重点实验室在经过多方数据收集、文献调研和实地勘查的基础上，于2001年引进了一台雷尼绍(Renishaw)RM2000显微激光拉曼光谱仪，用于开展流体包裹体及相关地质领域的研究，该台设备是国内地学领域最早引进的拉曼光谱仪之一。/pp　　基于Renishaw RM2000显微激光拉曼光谱仪，倪培课题组在国内较早的开展了流体包裹体成分定性-定量分析，并将拉曼光谱与特定温度-压力仪器相结合，进行地质领域矿物相转变、流体相变等原位分析，以及将拉曼测试应用于矿床学、岩石学、构造地质学、石油地质学，甚至是古环境研究和宝玉石鉴定，都获得了可喜的成果，这些工作在国内很多都具有开创性的意义。/pp　　“中国流体包裹体及相关地质领域最早的一台拉曼光谱是西安地化所在80年代引进的，我们不是最早的，但目前在地质学界，我们的拉曼光谱实验室是将拉曼光谱应用于流体包裹体及相关地质研究的最好的实验室之一。”倪培解释到，“第一，在国内我们是最先用拉曼光谱来开展包裹体的低温相平衡研究的团队。我们在国内率先发表了一些论文，把它介绍给国内的一些学者 第二，利用拉曼定量计算挥发分的组成，在国内我们是最早的之一。在95-96年，我在英国金士顿大学做博后，当时我的导师Andrew H. Rankin是英国矿学会主席, 是英国流体包裹体、矿产研究领域的权威，当时实验室就有一台Renishaw的拉曼光谱，这个方法就是从那儿学的。之后，我们自己在这个方法的基础上做了很多改进。”/pp style="text-align: center "strongspan style="color: rgb(255, 0, 0) "科研工作者对拉曼光谱的自动化程度、灵敏度、稳定性、仪器精准度等要求越来越高/span/strong/pp　　对于仪器的选择，倪培介绍说“我看中了Renishaw的两点：首先，他们最早开发建立了一个矿物谱库，可以做谱图比对。像我们做地质研究的人，有的不是专门做谱学的，有这样一个谱库可以作比对非常方便，在这方面Renishaw做的很好。另外一个重要的原因是我在英国用的就是Renishaw，比较熟悉他们的产品，用起来方便。”/pp　　这样一台使用了十几年的老仪器，还能满足如今的实验需求吗?倪培回答说，“目前还是完全能够满足实验需求的，自2002年投入使用以来，除了常规耗材更换外并没有大的维修，期间还承受了一次由老校区至新校区的搬运，至今一直运行良好。我认为，仪器的良好运行需要有专业人才来使用和维护。在国外很多大型的质谱仪，用了二十多年的有很多，关键在于仪器操作者的专业水平。另一方面，售后服务也很重要。在这十几年的使用过程中，我的感受是，Renishaw售后服务非常好，响应非常快，我认为这对我们做研究的人来说是非常重要的。”/pp style="text-align: center "img title="214.jpg" src="http://img1.17img.cn/17img/images/201710/insimg/dfc0dc57-76b2-418c-89a7-efd52e913ce9.jpg"//pp style="text-align: center "span style="color: rgb(0, 0, 0) "strong内生金属矿床成矿机制研究国家重点实验室高级工程师丁俊英正在使用Renishaw RM2000显微激光拉曼光谱仪/strong/span/pp　　拉曼光谱有其局限性，这导致了应用限制，如：并非所有物质都具有拉曼效应，有些物质具有强荧光效应且无法规避导致干扰测试结果。此外对流体包裹体测试而言，针对不透明矿物中的流体包裹体因在可见光下观察不到故无法测试，以及对烃类包裹体而言存在的荧光干扰也是致命的。/pp　　倪培提出，希望拉曼光谱技术今后在几个方面做出改进，“一是如果能用同一个光路，既能做拉曼也能做红外，可以统一调节的，这我觉得是重要的。第二，也是非常重要的，就是能否将拉曼和红外显微镜结合，比如现在很多不透明金属矿物没办法检测，那么在红外下面能不能做拉曼呢?这我觉得也很重要。第三，我们发现当矿物的粒度小到一定程度的时候，荧光干扰会非常强，这个缺点是很致命的，就是矿物小到一定粒度时，很多信号就测不出来了。此外，数据库可以进一步扩充，需要不断地完善。”/pp　　strong后记/strong：显微激光拉曼光谱仪在测试过程中具有微区、无损、快速、原位的优点，而且易与一些其它的小型设备结合使用，获得更丰富的测试结果。但是，正如我们所知道的，世界上没有任何一种方法或事物是绝对完美的，显微激光拉曼光谱除了自身固有的非拉曼效应物质、荧光干扰等问题外，随着科研工作的深入，科研工作者对设备的自动化程度、灵敏度、稳定性、仪器精准度等要求越来越高。/pp　　针对流体包裹体研究而言，全国配备流体包裹体实验室的科研单位本就不多，配备拉曼光谱仪的实验室也在少数，以台式拉曼光谱仪为主，便携/手持拉曼光谱仪极少见。但是，综观整个地质行业，已经有众多科研单位意识到拉曼光谱仪的重要性，并加以引进。 随着拉曼光谱仪在地质领域的应用越来越广泛，甚至在某些方面已成为常规测试手段，相信拉曼光谱仪在地质领域具有很好的市场前景。/pp style="text-align: right "采访编辑：李博/pp　　strong倪培简历/strong/pp　　倪培教授，男，1963年12月生，安徽淮南人，分别于1980、1984、1987年考入南京大学地质系攻读学士、硕士和博士学位，1990年留校工作，1995~1996年在英国金斯顿大学从事博士后研究，2004年被南京大学聘为教授和博士研究生导师 现任南京大学地球科学与工程学院副院长(主管科研)、内生金属矿床成矿机制研究国家重点实验室副主任、地质流体研究所所长 主要学术兼职包括国际矿物协会矿物包裹体工作组主席，国际成矿流体包裹体委员会秘书长，中国矿物岩石地球化学学会理事、副秘书长，中国矿物岩石地球化学学会矿物包裹体专业委员会主任，中国矿物岩石地球化学学会矿床地球化学专业委员会委员，中国矿业联合会矿产资源委员会副主任，中国地质学会矿床地质专业委员会和区域地质与成矿专业委员会委员，国土资源部成矿作用与资源评价重点实验室学术委员会委员，《Journal of Geochemical Exploration》副主编，《矿床地质》、《矿物岩石》、《矿物岩石地球化学通报》、《高校地质学报》、《地球科学与环境学报》、《油气地质与采收率》等学术期刊编委。/pp　　倪培教授长期从事矿床学和包裹体地球化学相关领域的教学和科研工作，主要研究方向为金属矿床成矿机理和成岩、成矿过程的流体作用，包括：①金、铜、钼、铅、锌、钨、稀土等矿床的成矿流体、成矿机理及成矿模式研究 ②沉积盆地、油气盆地和现代盐湖的流体包裹体研究 ③人工合成流体包裹体、流体包裹体的低温相平衡和原位拉曼光谱研究 ④成岩成矿过程的流体包裹体面(FIP)研究。他主持过包括国家自然科学基金项目、国家科技支撑计划项目、全国危机矿山接替资源找矿专项项目、老矿山接替资源找矿项目、整装勘查区关键基础地质研究项目、全国重要矿集区找矿预测项目等在内的多项科研项目。他已在《Journal of Geophysical Research:Solid Earth》、《Lithos》、《Precambrian Research》、《Ore Geology Reviews》、《Journal of Geochemical Exploration》、《Geofluids》、《Journal of Asian Earth Sciences》、《Palaeoworld》、《Carbonates and Evapotites》、《科学通报》、《地质学报》、《岩石学报》、《矿床地质》等国内外重要学术期刊上发表论文150余篇，参与编著出版《流体包裹体》专著和《环境地质学》教材。/pp　　倪培教授曾获国家教育委员会科技进步二等奖、南京大学青年教师学术研究奖、南京大学优秀教学成果一等奖、江苏省一类优秀课程等。他曾先后为本科生和研究生主讲过《环境地质学》、《矿相学》、《包裹体地质学》等课程，已培养博士研究生和硕士研究生33人。他于2006年发起召开ACROFI(Asian Current Research on Fluid Inclusions)国际会议，该会议目前已经成为与PACROFI(Pan-American Current Research on Fluid Inclusions)和ECROFI(European Current Research on Fluid Inclusions)并列的三大国际流体包裹体会议之一。/p