刘纪伟 张婉婷 丁焱薇 任秋涵 Firew Tafesse Mamo 周曰春 胡秋辉 丁超 刘强

摘要：采用可见/近红外高光谱成像技术，并结合主成分分析（principal component analysis， PCA），利用偏最小二乘回归PLSR算法，构建稻谷储藏过程中典型霉菌（黄曲霉、黑曲霉与杂色曲霉）污染的无损检测方法。结果表明：稻谷分别接种3种霉菌后，黄曲霉菌繁殖速率最快，对比霉变过程下稻谷在400～1 000 nm波段信号发现，光谱反射率随霉变时间延长关联下降，其中黑曲霉对应的光谱信号变化幅度最为明显；结合PCA结果，不同霉变阶段性下稻谷光谱信号存在差异；霉变稻谷中黄曲霉、黑曲霉与杂色曲霉含量预测模型的相关系数分别为0.77、0.76和0.81，均方根误差分别为1.15、1.19和0.95 lg（CFU/g），能够做到对3种霉菌的准确预测。该结果可以为稻谷霉变的无损预测提供技术支持和理论依据。

关键词：高光谱；稻谷；霉变；无损检测；预测模型

中图分类号：TS210.7 文献标识码：A DOI：10.16465/j.gste.cn431252ts.20210521

基金项目：国家重点研发计划课题 （2019YFC1605301）；江苏省高校优势学科建设工程资助项目（PAPD）；江苏省创新训练省级一般项目（202010327046Y）。

我国是稻谷生产大国，稻谷年产量占全国粮食总量的31%[1]。新鲜稻谷本身营养较为丰富，在储藏的过程中，极易受到霉菌的污染而霉变，稻谷霉变后食用品质大大降低[2]。感染产毒霉菌的稻谷还会产生一些对人体健康有害的真菌毒素，造成极大的健康隐患[3-4]。因此，研究能够快速检测出稻谷储藏过程中的霉菌污染，并对稻谷霉变程度进行有效判别的快速检测技术，在延长稻谷储藏期、保证稻谷产品质量和食用品质方面显得尤为重要。……