综述：基于深度学习的近红外光谱和高光谱成像技术在食品品质属性回归分析中的应用研究

这篇综述系统探讨了深度学习结合近红外光谱（NIR）和高光谱成像（HSI）在食品品质评估中的前沿进展，重点解析了其在非破坏性检测水分、抗氧化物质（如维生素C）、酚类化合物（TP/TF）及膜脂过氧化指标（MDA/H2O2）中的应用潜力，为食品工业智能化提供了理论支撑和技术路径。

　　

Abstract

柠檬（Citrus limon）作为非跃变型果实，采后成熟缓慢且易发生品质劣变。研究通过乙烯（ETH）与茉莉酸甲酯（MeJA）协同处理，发现其既能加速果皮脱绿（第6天显色），又抑制了ETH单独使用导致的高呼吸速率（降低23.5%）和失重率（减少18.7%），同时维持可溶性固形物（SS）、可滴定酸（TA）和抗坏血酸（AA）含量。

Introduction

柠檬富含维生素C和多酚类物质，但采后面临成熟不均与营养流失的双重挑战。ETH虽可促进成熟，但易引发过度氧化（如H₂O₂积累）；MeJA则通过激活LOX途径和抗氧化系统（SOD活性提升2.1倍）延缓衰老。两者协同可形成动态平衡。

Materials and reagents

实验选用云南西双版纳绿熟柠檬，经NaClO消毒后分组处理：CK（对照）、ETH（10 μL/L）、MeJA（10 μmol/L）及复合处理（ETH+MeJA），于20℃下贮藏监测。

Effects on peel color

ETH+MeJA组在第8天即呈现典型柠檬黄（色差ΔE>8），显著优于单一处理（ΔE≈5）。该组合通过上调苯丙氨酸解氨酶（PAL）活性（提高67.3%）促进类黄酮积累，改善商品外观。

Conclusion

协同处理通过多重机制发挥作用：

1. 1.

   激素调控：提升内源JA（增加42.8%）和ABA水平，激活苯丙烷代谢（TP/TF含量分别增加35.2%/28.6%）；

2. 2.

   抗氧化防御：增强SOD、CAT、POD活性（最高提升2.3倍），降低MDA（减少31.4%）和O₂^?·水平；

3. 3.

   品质维持：SS/TA比值稳定在8.2±0.3，AA保留率达87.5%。

该研究为采后柠檬"促熟-保品质"协同调控提供了新策略，符合绿色低残留保鲜技术发展趋势。