想象一下在草莓的旺季，你到食品超市去挑选草莓。 面对无数打的草莓纸箱，你要怎样找到最好的一箱呢？
潜意识下，你可能先从卖相对草莓进行挑选，熟的草莓也许可能会更甜，当然一些深红色的看上去湿软软的草莓所含维生素C也许没有正常草莓的含量高。但是这些猜测准确么？
现在我们可以使用光谱技术来解决这些问题。在我们运用可见和近红外化学计量学分析之前我们首先利用标准实验室仪器对一些关键参数进行测量从而确定哪一些特征我们可以用光谱的方法进行预测。我们把从商品超市的和佛罗里达当地农场购买的浆果类进行了一系列的相关质量和营养参数分析，包括糖分，酸度，维生素C和硬度的测量。
光谱技术和水果
水果的营养价值很大程度取决于生长的环境条件，储存的时间，采摘时间点和消费者享用时间点水果的成熟度。无论水果来自那里，什么时间采摘，光谱技术都能够对水果的营养成分和质量提供一个大概的分析。可见光波段反映水果的颜色，并从颜色信息里获得其他物质的信息，比如：叶绿素（绿色），类胡萝卜素（橙色），黄酮醇（黄色）以及花青素（红色）。这些物质的比例能反映出水果的成熟度和存储时间。近红外波段能灵敏地反映出水分含量（和硬度有关）和糖分这些参数。
糖度是对水果的成熟度和风味的重要指标。用偏光仪对果糖、蔗糖和葡萄糖的综合进行测量，以浓缩果汁中“可溶解固体成分”（SSC）的总和记录，并以糖度Brix（°Bx）表示。排在糖度或者SSC计算总和后，酸度是用来定义草莓口感和香味的第二重要因素。糖度和酸度单个参数并不能定义草莓的特质，只有这俩者的比例才能够用来评测一个草莓的口感和香味。
硬度作为另外一个用来评估水果成熟度和质量的标准，它反映了草莓的复杂的结构特点受很多因素的影响，例如品种，成熟季节，气候和生长环境及其他因素。糟糕的口感会影响消费者对草莓的重复购买，比如运输和加工的过程中不恰当的储存方式（高于草莓保存的建议温度）会导致草莓的软化。
尽管所有的这些参数能在实验室里找到适当的仪器进行测量，但是测量的过程是非常耗时，并且成本非常高，并且对浆果类水果也会有损坏。而其实很多消费者会愿意付更多的钱来购买保证成熟、健康和美味的水果。光谱技术作为了一种非侵入式，不受场地限制的方法对整个供应链做出有效的判断从而使消费者受益。
实验方法
我们从当地市场和本地佛罗里达州农场购买不同成熟度的草莓，并对其进行研究。本地农场提供的草莓更多的是从不成熟的到成熟的样品，而从市场购买的草莓都是成熟的样品。
同时使用 Flame-S-VIS-NIR（350-1000 nm）与 Flame-NIR（950-1650 nm）对样品进行测量，使用HL-2000系列钨卤灯作为光源和自定义探头。光经过探头光纤到达样品，漫射光再经过探头到达光谱仪。
如上图中所示，我们对每个草莓进行11 个不同部位收集光谱数据。在测量每个新的草莓之前，都需要重新进行暗光谱扣除。
收集了光谱数据后，每个草莓分析称重，然后使用各种实验室仪器测试。HI902C 自动滴定系统由汉娜仪器提供维生素 C（抗坏血酸）和总酸（柠檬酸）含量，而糖（糖度/SSC）测定用同一家公司的 HI96801 数字折射仪。而硬度，比如需要多少的力度或者能量能将草莓破坏，我们使用的是TMS-Pro物质结构测试系统。
实验室测试结果
首先使用实验室仪器获取数据。维生素 C 值的总值与典型报告值的每 100 克的浆果含50-60 毫克维生素 C含量相当，但我们发现从本地农场购买的草莓维生素 C 含量要明显高于市场购买来的。
糖度（Brix）值也都在预期的范围︰ 5 个未熟，8个半熟和 10 个熟透。不同农场的草莓糖度和穿透力（硬度）上非常类似，而不同超市来源的差异却非常明显，同等条件下农场草莓的糖度和硬度要明显高于超市的产品，酸度也是如此，其中很大的可能因素是因为我们选取了更多的未成熟农场果实。农场的样本中更多未成熟样品，或许可以解释为什么农场草莓中维生素 C、 糖类和硬度都具有较高的值。
接下来我们看看是否可以通过数学分析这些参数之间的关系找到他们的相关性。甜的草莓就会软些吗？ 它们是更酸还是更甜？ 维生素 C 含量随着甜度越高而含量越高吗？我们发现草莓总酸度与硬度很相关︰ 硬度大的草莓 （不成熟）更酸，而成熟的草莓酸度和硬度都相对比较低。
维生素 C 还与酸度有关，这表明在成熟过程中酸度不断减少，维生素也随之降低。糖度和硬度或酸度没有明显相关性，但是，糖度和维生素 C之间却存在很细微的相关性。成熟的草莓看起来似乎不比未成熟的草莓糖度值高，因此糖度不能作为成熟度的指标。
光谱的结果
化学计量学利用可见光和近红外漫反射光谱提供快速、无损的检测，可以替代有破坏性实验对水果进行分析。我们采用主成分分析 （PCA）— 数学模型的过程中标识谱（主成分），可以分析不同的草莓谱之间的差异。数学上来说，主成分包含在了定义的所有波长多维空间的范围内。而草莓表面反射光谱研究可以结合主成分和对应的光谱进行分析，比如类胡萝卜素（橙色），和花色苷（红色）和叶绿素 a和b（600-700 毫微米）的光谱组合。主成分使我们能够获得多维数据集和重要维度，然后从无意义的噪音中分离出有意义的信息。
我们致力开发出的糖度模型却出现预测力不足（不够准确）的结果，这可能是由于果汁自然的粘稠度和变异性影响了测量。草莓本身的成熟不均匀可能也会产生影响，水果的成熟一般开始于中间（类似于地球的赤道），然后向周围蔓延。水果糖度值和成熟度之间相关性的缺乏，导致糖度值并不能真正地反映并判定草莓的成熟度。相同地，维生素C的光谱模型一开始并不成功，可能是由于含量比重较小的原因。
然而，对于酸度分析而言，化学计量学却是可行的，指示光谱能很好地与酸度参数、模型匹配。众所周知，酸度随着草莓的成熟而降低，这可以作为草莓成熟的光谱指标。
硬度也表明可以用光谱预测，实测值与模型关联值吻合。日常中我们知道，当草莓成熟时果肉会软化。事实上，草莓在嘴里的咀嚼感才是吃的重要部分，太硬或太软的口感都不被消费者接受，即使他们的营养价值相当。
结论
所以我们的研究真的能帮助我们选择更好的草莓吗？尽管深红色草莓可能看起来更”时机成熟”，暗示有更好的营养和口感？答案很明确：不一定。硬度高的浆果含有更高的维生素 C，好消息是，光谱技术看起来更像能预测水果的硬度和酸度的有前景的技术。
光谱技术在食品中的不断运用，更多的即时地提供了产品质量和健康的、准确的信息，从而使种植者和卖家快速地获得产品的质量标准并有效地增加他们的收入。
