近红外光谱技术在葡萄及其制品品质检测中的应用研究进展

葡萄具有丰富的营养价值、药用价值和经济价值,是世界上种植面积最大的水果之一。根据人们的消费需求及产品的贮运要求,葡萄被加工成葡萄干、葡萄汁、葡萄酒、葡萄籽油等常见葡萄制品。基于食品质量安全的关注以及高品质果蔬农产品的需求,如何快速有效地评价葡萄及其制品的质量已成为当务之急。随着无损检测技术及装备的快速发展,近红外光谱（NIR）技术因其快速、无损、精确、经济及便于在线分析的优点,也逐渐被应用在果蔬等农产品质量品质检测领域。近年来,国内外学者利用NIR技术在不损坏被检测葡萄及其制品的前提下,结合化学计量法、主成分聚类分析（PCA）、偏最小二乘判别分析（PLS-DA）、主成分回归（PCR）、偏最小二乘回归（PLSR）、支持向量机（SVM）及神经网络（NN）等数据处理方法探究了糖、酒精、酸等一般成分及色素、单宁、芳香物质等特有成分含量与有效光谱信息的关联性,以此建立了葡萄及其制品主要品质指标的定性鉴别与定量分析模型,为便携式近红外葡萄品质检测设备的研制和在线葡萄汁、葡萄酒酿制过程监测系统的开发提供了一定技术支持。文章系统概述了近十年来国内外NIR技术在葡萄、葡萄酒、葡萄汁及葡萄副产物检测中的应用现状,旨在为葡萄及其制品在后续分类鉴定与品质评价研究方面提供参考。研究表明NIR技术通过定量定性分析可实现葡萄复杂理化成分的多组分检测和分类鉴别,在测定葡萄理化特性与内部品质方面的研究已经有了一定的进展,且在葡萄酒、葡萄汁的品质过程监测和定性鉴别方面的研究应用逐渐增多,并逐步应用于葡萄皮中多酚、花青素等葡萄副产物分析,以及葡萄藤、葡萄叶营养生长状况监测等其他方面,进一步证实了NIR技术正成为检测葡萄及其制品品质的一种有效工具,为进一步提高葡萄及其制品品质价值以及实现葡萄果园的实时、高效生产管理提供了技术支持,应用前景极为广泛。如何深入挖掘葡萄及葡萄制品不同类检测数据所反映信息的内在关联性,结合视觉、味觉、嗅觉等多源信息融合技术建立预测精确度更高、更稳健的模型去全面评价葡萄生产、果园管理、成熟期收获及产后加工全过程,实现对葡萄及其制品生产全过程质量控制和在线监测将成为今后的发展趋势。