在储存期间对香果的冷却损伤进行比较分析:物理化学和微观结构变化,以及早期基于光学的非破坏性识别
Hui Ma1, Lingmeng Hu1, Jingyuan Zhao1
1College of Food Science and Technology, Nanjing Agricultural University, Nanjing 210095, China.
Foods (Basel, Switzerland)
|April 26, 2025
概括
超光谱成像可以在明显症状出现之前检测香的早期冷却损伤,为收获后储存的质量控制提供了一种新方法. 这项技术有助于了解冷损伤机制,并提高水果的市场性.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 食品科学 食品科学 食品科学
- 生物物理学的生物物理.
背景情况:
- 冷却损伤 (CI) 在收获后储存期间显著降低了香的质量和市场价值.
- 了解CI的潜在机制对于制定有效的缓解策略至关重要.
研究的目的:
- 用各种分析技术研究香冷却损伤的机制.
- 开发和验证基于高光谱成像 (HSI) 的方法,用于早期和非破坏性检测CI.
主要方法:
- 使用了物理化学分析,微结构检查和高光谱显微镜成像 (HMI).
- 机器学习模型 (PLS-DA,RF) 被训练使用光谱数据处理的第一个导数 (1-st) 转换.
- HSI捕获了400-1000纳米范围的光谱变化,以确定CI受影响的组织.
主要成果:
- 在7°C的冷却压力诱导了色,改变了水分分布,延迟了软化,并导致细胞损伤 (膜不稳定,溶解,腔形成).
- HSI成功地识别了与CI相关的光谱特征,从而实现了组织聚类.
- 机器学习模型实现了CI分类的高精度 (99%校准,98.5%预测).
- 早期CI是在治疗后2天被检测出来的,使用优化HSI和PLS-DA的100%准确度.
结论:
- 物理化学和微观结构的变化是香CI的关键指标.
- 超光谱成像为收获后香中早期CI检测提供了强大的,非破坏性的工具.
- 这种HSI方法为整个供应链的水果质量监测提供了一个新的解决方案.
