质标所在菠萝水心病无损检测研究方面取得新进展
水心病近年严重危害菠萝产业，探究一种菠萝水心病的无损检测方法对保证上市果品、指导采后处理、促进产业提升具有重要意义。在前期对柚、橙、荔枝、生鱼片、茶叶等岭南特色农产品品质无损检测技术与装备多年研究基础上，质标所无损检测研究室针对产业问题在菠萝水心病无损检测研究方面取得新进展。于2021年12月在农业工程领域权威期刊《农业工程学报》第37卷21期在线发表研究论文“基于可见/近红外光谱的菠萝水心病无损检测”，2022年2月27日被《农业工程学报》选入“论文精选”，质标所徐赛副研究员为第一作者，院长陆华忠教授为通讯作者。研究成果已自主研发形成样机装备在广东湛江徐闻友好农场进行应用与示范。
该研究采用自行搭建的菠萝可见/近红外光谱无损智能检测平台，考虑实际应用成本与效果，搭载覆盖不同波段（400～1100、900～1700和400～1700 nm）的检测器对菠萝样本进行采样，随后人工标定水心病发生程度。研究结果表明，3种不同光谱波段对菠萝水心程度检测的较优方法均为：采用全波段进行多项式平滑（Savitzky Golay，SG）处理，再进行标准正态变量校正（Standard Normal Variate，SNV），最后结合概率神经网络（Probabilistic Neural Network，PNN）建模识别。其中，400～1100 nm所建模型对菠萝水心病训练集的回判正确率为98.51%，对验证集的检测正确率为91.18%；900～1700 nm所建模型对菠萝水心病训练集的回判正确率为100%，对验证集的检测正确率为62%；400～ 1700 nm所建模型对菠萝水心病训练集的回判正确率为100%，对验证集的检测正确率为91.18%。主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）和偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression，PLSR）分析结果均显示，采用400～ 1700 nm能轻微提升400～1100 nm的检测效果。综合考虑实际应用成本与效果，实际应用建议采用400～1100 nm光谱结合SG + SNV + PNN对菠萝水心病进行识别。研究结果证明可见/近红外光谱技术可为菠萝水心病无损、快速、智能检测提供有效的解决方案，为相关领域提供参考。
目前，质标所无损检测研究室已将研究成果自主研发形成无损检测样机装备，在广东湛江徐闻友好农场进行应用与示范，促进技术的落地，帮助解决产业问题。
该研究受到广东省乡村振兴战略专项（403-2018-XMZC-0002-90）、广东省自然科学基金（2021A1515010834）和国家自然科学基金（31901404）等项目的资助。