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为解决马铃薯作物品质检测难题，研究人员开展近红外光谱（NIRS）技术检测其品质的研究，发现该技术潜力大，意义重大。
马铃薯，作为全球重要的粮食、食品加工及工业原料，在人们的生活中扮演着至关重要的角色。从餐桌上的薯条、薯片，到工业生产中的淀粉、酒精，马铃薯的身影无处不在。然而，在马铃薯的生产和加工过程中，如何快速、准确且无损地检测其品质，一直是困扰行业发展的难题。传统的检测方法，如化学分析，不仅耗时费力，还会对样品造成破坏，无法满足现代高效、快速的检测需求。在此背景下，近红外光谱（NIRS）技术应运而生，为马铃薯作物品质检测带来了新的希望。
山西师范大学食品科学学院的研究人员针对这一问题，开展了近红外光谱技术在马铃薯作物品质检测方面的研究。研究发现，近红外光谱技术在检测马铃薯作物内部品质（如淀粉、蛋白质、糖类、可溶性固体等含量）和外部品质（如外观、形态、病虫害等情况）方面具有巨大潜力，这一成果对提升马铃薯产业的发展具有重要意义，该研究成果发表在《Chemical and Biological Technologies in Agriculture》上。
研究人员主要运用了近红外光谱技术和化学计量学方法。近红外光谱技术是一种分子吸收技术，利用近红外光与物质相互作用时的吸收、反射和透射特性，来分析物质的组成和结构。化学计量学则用于处理光谱数据，通过一系列数据处理和建模方法，从复杂的光谱信息中提取有用信息，建立准确的预测模型。在研究过程中，研究人员采集了大量马铃薯样本的光谱数据，并对样本的各项品质指标进行测定，为后续模型的建立提供数据支持。
在内部品质检测方面：
- 蛋白质：近红外技术可依据蛋白质中 N - H 基团的光谱吸收特征评估其含量。研究人员通过近红外高光谱成像技术，在特定波长范围内对甘薯蛋白质进行快速评估，利用偏最小二乘法（PLS）算法建立模型，取得了不错的预测效果，但仍需进一步探究最佳的光谱预处理方法和光谱范围。
- 糖类：糖类对马铃薯加工过程影响重大，近红外技术可快速检测其含量。研究人员运用多种光谱预处理技术和建模方法，如间隔偏最小二乘法、逐步回归结合相关系数法等，建立模型预测糖类含量，不同方法在一定程度上提高了模型性能。
- 淀粉：淀粉的组成和特性是评估马铃薯制品品质的关键指标。研究人员利用近红外光谱结合化学计量学技术，开发了多种预测淀粉含量的模型，如使用竞争自适应重加权采样（CARS）算法选择波长建立模型，取得了较好的预测效果，但对抗性淀粉的预测研究仍较少。
- 水分含量：水分含量影响马铃薯的储存能力。研究人员通过近红外光谱技术，针对不同薯类建立预测模型评估水分含量，虽然当前研究存在不足，但该技术在这一领域仍有很大的发展潜力。
- 可溶性物质：可溶性固体影响马铃薯的风味和品质。研究人员利用近红外技术，通过特定算法选择波长建立模型，能够预测马铃薯中可溶性固体的含量，实现对其品质的快速无损评估。
- 花青素：花青素是紫色马铃薯中的重要抗氧化成分。研究人员利用近红外光谱技术，结合标准正态变量法预处理光谱数据和遗传算法 - 偏最小二乘法（GA - PLS）选择特征波长，建立模型预测花青素含量，为紫色马铃薯的品质评估提供了有效方法。
在外部品质检测方面，近红外光谱技术主要用于预测马铃薯的水分、淀粉等含量以及识别病虫害。研究人员运用可见 - 近红外（Vis - NIR）光谱结合机器学习和化学计量学，对马铃薯晚疫病、黄萎病、黑心病等多种病害进行检测，建立了多种预测模型和判别模型，取得了较高的识别准确率，为马铃薯病虫害的早期检测和防治提供了有力支持。
研究结论表明，近红外光谱技术在马铃薯作物品质检测方面具有显著优势，如操作简单、检测快速、灵敏度高且无损样品等。然而，该技术也存在一些局限性，如检测准确性有待提高，特别是在痕量物质的定量分析方面；深度学习算法在光谱分析中的应用还处于早期阶段；微型近红外光谱仪和光谱成像仪的性能有待提升，成本较高；模型的实际应用能力受限，需要建立更完善的光谱数据库等。
尽管面临挑战，但近红外光谱技术的发展前景广阔。随着化学计量学方法的不断优化、便携式近红外光谱仪的研发以及质量指标数据库的建立，该技术有望实现对马铃薯作物品质的快速、精准检测和分类，为马铃薯产业的发展提供强有力的技术支撑，推动整个产业的升级和发展，在保障食品安全、提高农产品质量等方面发挥重要作用。
