NIR1700 近红外光谱仪 ｜ 水果快速分选
复享 NIR1700近红外光谱仪能快速鉴别有机物成分，实现农产品快选，例如水果、五谷杂粮等等。
背景
近年来，随着农业科技的发展和人民生活水平的提高，国内外水果品种越来越多，人们对水果的品质也有了更高的要求。为了提高水果的加工质量和出品等级，需要对水果进行严格的质量分级和大小分级。
一般来说，水果的分选主要四类：
1、大小的分选，此分选大多使用机械方法分类，少数使用视觉传感非接触式分类；
2、重量分选，此分选主要通过电子称量的方法进行分类；
3、外观品质分选，此方法主要通过光电式色泽分选和计算机处理分选，通过计算水果的颜色和灰度等数据对水果的外观一致性进行分类；
4、内部品质分选，此类分选主要判断水果的糖度、酸度。
以往，内部品质分选主要依靠破坏性检验方法，例如使用甜度计，近年来，通过光谱进行无损检测逐渐成为主流趋势。针对这一趋势，近红外傅里叶光谱仪已经不适用这种水果的品质分选，新型的微型光纤光谱仪凭借体积小、便携、快速、稳定性好的特点在工业在线光谱分析中获得了推广和普及，尤其适合水果的品质管理环节。
图1，近红外水果在线分选现场
基本原理
近红外（NIR），谱区介于可见光（VIS）和中红外（MIR）之间，波长范围为 780–2500 nm，其频率为 13000 – 4000 cm-1，该谱区覆盖了含氢基团（O-H、N-H、C-H）振动的倍频与合频特征信息。含氢基团振动模型的倍频和合频会导致吸收重叠，致使NIR光谱对农产品而言，一般有较宽的波峰。
通常一张NIR光谱上的各个波峰同时有几种组分的信息，运用近红外光谱分析农产的质量时，需通过获取农产品（如谷物、水果等）反射的NIR光谱数据与成分含量已知的样品的光谱数据进行对比建立数据模型。
测试方法
NIR应用于农产品检测时，可采用漫反射或漫透射方式 (见下图)。
在检测过程中，漫透射方式需求大功率的光源，测量过程中，被测水果会在短时间内被加热；此外，漫透射方式对于被测水果的要求被测水果大小规格较为一致。漫反射方式对于光源功率要求不像漫透射方式中那么高，对于被测水果大小也没有很严格的限制，但受测量面积的限制。
图2，近红外水果检测方法--漫透射(图左)、漫反射（图右）
实验搭建
基于近红外光谱仪（NIR1700）、30积分球（IS-30-6-R）、大功率卤素灯（iDH2000H-HP）搭建的漫反射光谱测量系统，分别对表面完好以及表面有损伤的水蜜桃进行光谱测量。
表面完好（good）以及表面有损伤（bad）的水蜜桃，分别在980nm、1160nm以及1450nm附近有较宽的吸收峰，而且，容易看出表面完好的水蜜桃，在1450nm位置的吸收峰要明显大于表面有损伤的水蜜桃。对测得光谱进行数据处理后，曲线基本重合，在1140nm（对应实际光谱1160nm）以及1390nm（对应实际光谱1450nm）附近的光谱变化，有很直观的区别。
图3，水蜜桃漫反射测量结果
图4，水蜜桃漫反射测量结果 -- 数据处理后
结论
分析表皮完好的水蜜桃水分要远高于表面受损的水蜜桃（1450nm附近为水的吸收峰）。利用这点，可以使用近红外光谱测量系统，测量水果或农作物的鲜度以及是否受损。对于糖分以及淀粉的测定，则需要测量光谱的同时，利用化学方式测量糖分及淀粉作为参照，运用化学计量学方法建立测量模型，最终实现水果品质测量。
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