《Journal of Food Engineering》：Cross-domain prediction of pickled cucumber hardness and springiness using VNIR-HSI and CORAL
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高光谱成像（HSI）和机器学习可以预测腌制黄瓜的硬度和弹性。
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通过硬度和弹性可以预测感
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高光谱成像（HSI）和机器学习可以预测腌制黄瓜的硬度和弹性。
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通过硬度和弹性可以预测感官上的脆度（Rp2 = 0.879）。
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SG和CARS提高了模型准确性：硬度的Rp2为0.870，弹性的Rp2为0.917。
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Soft Diagonal CORAL增强了模型跨域预测的鲁棒性。
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经过迁移后，硬度和弹性的Rp2分别达到了0.810和0.827。
引言
腌制黄瓜是一种中国传统腌制的蔬菜，因其独特的风味和口感而广受欢迎（Hou et al., 2013）。它们通常通过加入15–20%的NaCl进行腌制超过六个月，然后进行脱盐和调味。尽管盐分可以抑制腐败并有助于风味的形成（Gao et al., 2023），但过量摄入钠会对健康造成风险，世界卫生组织（WHO）建议成人每日钠摄入量应低于2克（WHO, 2025）。因此，脱盐是非常必要的，但往往会损失感官上的脆度这一关键品质。在工业生产中，脱盐过程仍然主要依赖于经验控制，缺乏标准化标准，导致产品质量波动。过度脱盐会不可逆地损害脆度，而脱盐不足则无法有效降低盐分含量。因此，在脱盐过程中精确控制产品质量至关重要。目前，脆度主要通过破坏性的机械测试和感官评估来确定（Hou et al., 2026）。机械测试虽然准确但耗时且具有破坏性；而感官评估虽然直接反映了消费者的感知，但具有主观性，依赖于训练有素的评估人员，并不适合快速在线检测。缺乏快速、无损和标准化的方法阻碍了工业中的数字化和智能化过程控制。
高光谱成像（HSI）通过整合光谱和空间信息，为快速、无损的质量评估提供了一种有前景的方法（Hou et al., 2026）。通过获取三维超立方体数据，HSI能够表征生物材料的化学成分和结构特性。先前的研究已应用HSI来确定水果和蔬菜中的水分含量（Bai et al., 2024）、可溶性固形物含量（Zhou et al., 2023）、硬度（Zhao et al., 2023）和内部缺陷（Li et al., 2026），证明了其在快速无损评估方面的潜力。然而，关于腌制蔬菜在脱盐过程中的质量评估，尤其是脆度评估的研究仍然有限。一个主要的实际问题是，由于批次差异、环境变化或仪器差异导致模型在跨域应用时性能下降（Cheng et al., 2022; Pu et al., 2018）。为了解决这个问题，人们提出了模型迁移方法，包括直接标准化（DS）（Wang et al., 2023）、分段直接标准化（PDS）（Fan et al., 2024）、CORAL（Tao et al., 2025）、动态正交投影（DOP）（Bai et al., 2022）和迁移成分分析（TCA）（Zhao et al., 2025）。其中，CORAL能够在源域和目标域之间对特征分布进行对齐，无需复杂的校准，使其适用于工业脱盐中的跨域HSI应用。
为此，本研究结合了可见近红外高光谱成像（VNIR-HSI）和基于CORAL的迁移学习技术来预测腌制黄瓜的机械性能，这些性能与感官上的脆度密切相关。首先，量化了感官脆度与机械测量之间的关联；然后建立了硬度和弹性的HSI模型，并利用CORAL将其跨域迁移。这项工作为快速、无损地评估腌制黄瓜的与脆度相关的机械性能提供了基础，可能有助于改善工业脱盐过程中的质量控制。
小节片段
测试样本的准备
本研究使用了40个商业化的腌制黄瓜产品，这些产品是在线购买的，并在凉爽干燥的条件下储存。只有形状规则、表面无缺陷且厚度在5.0 ± 0.5毫米范围内的样本被选为源域样本（详细样本信息见表S1）。对于目标域样本，首先用清水冲洗以去除表面盐分，然后将它们切成5.0 ± 0.5毫米厚的圆片，在25 ± 1°C的去离子水中脱盐120分钟；共...
消费者偏好分析
为了调查消费者对腌制黄瓜质量属性的偏好，2025年5月进行了一项消费者调查。共收集了487份有效问卷。分析结果见图S1。样本中女性占64.68%（315人），男性占35.32%（172人）。年龄分布以18–25岁群体为主（59.96%，292人），其次是26–35岁群体（21.77%，106人）...
结论
本研究结合了VNIR-HSI和迁移学习技术，快速评估了腌制黄瓜在脱盐过程中的脆度。通过量化感官脆度与仪器参数之间的关系，建立了一个脆度预测模型（Rp2 = 0.879），从而可以通过硬度和弹性间接评估脆度。在测试的源域模型中，CARS-SVR在硬度和弹性方面的表现最好，其Rp2为0.870，RMSEP为0.991 N...
CRediT作者贡献声明
余泽宇：撰写初稿、方法论设计、数据分析。 孙海兰：数据收集、概念设计。 梁净怡：方法论设计、数据分析。 钱伊荣：数据收集、概念设计。 陈晓：撰写审核、资金申请。 赵丽艳：撰写审核、监督、资金申请。
未引用文献
Li et al., 2025; Zhang et al., 2026.
伦理声明
所有参与者或其法定代表均已书面同意参与本研究并发表文章。参与者的隐私权得到保护。
本研究遵循所在地区的相关法律、监管框架和指南进行。本研究已获得南京农业大学和技术伦理委员会的批准（批准编号：2025-019）。
声明
虽然该研究机构没有正式的审查委员会或文档编制流程，但我们严格遵循伦理准则，所有程序的实施均以保护参与者的权利和隐私为首要原则：所有参与者都充分了解了研究目的、程序和潜在风险；所有参与者均自愿提供了书面或口头的同意，并明确被告知...
利益冲突声明
? 作者声明他们没有已知的可能影响本文研究结果的财务利益或个人关系。
致谢
本项工作得到了中国国家重点研发计划（2024YFD2101502）的支持。
余泽宇 | 孙海兰 | 梁净怡 | 钱伊荣 | 陈晓 | 赵丽艳
