余克强， 孟 浩， 曹晓峰， 赵艳茹

1. 西北农林科技大学机械与电子工程学院， 陕西 杨凌 712100 2. 农业农村部农业物联网重点实验室， 陕西 杨凌 712100 3. 陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室， 陕西 杨凌 712100

引 言

猕猴桃， 又名奇异果， 是我国主要水果产物之一。 因猕猴桃果肉富含维生素等营养物质， 拥有“水果之王”、 “VC之王”的美称， 受到很多消费者的青睐。 然而， 猕猴桃的外部特征(颜色、 大小、 形状、 表面缺陷等)和内部品质(糖度、 酸度、 果肉色泽、 VC等)是新品种培育和果实分级销售的重要参考指标。 其中， 果肉色泽在猕猴桃不同品种、 成熟和贮藏等过程中都存在很大差异， 果肉色泽已成为评价猕猴桃品质的重要指标[1-2]。

通常猕猴桃果肉色泽测量的方法是有损检测方法， 在实际生产应用中无法实现全样本测量， 且费时费力， 无法满足新品种培育和消费市场等对色泽高通量检测需求。 因此寻求一种准确、 快速检测猕猴桃果肉色泽方法对猕猴桃育种、 栽培和采后贮藏销售等具有重要意义、 近红外光谱技术是一种通过获取待测物漫反射、 透射和透漫反射信息反应样本组成成分和分子结构等的无损检测技术， 凭借其高效、 成本低以及多组分检测等的特点， 广泛应用于食品、 制药、 化工、 农业等领域。 在水果品质检测方面， Kusumiyati等[3]运用手持式的近红外光谱仪结合偏最小二乘回归(partial least square regression， PLSR)对植株上生长和采后的番茄硬度、 颜色参数(L*，a*，b*， 色彩角h°和色度C*)和番茄红素进行检测， 结果较好。……