基于最優光譜信息的冷鮮雞肉TBA值快速檢測

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(1.河南科技學院食品學院,河南新鄉 453003;2.河南科技學院博士后研發基地,河南新鄉 453003;3.河南科技學院生命科技學院,河南新鄉 456003;4.河南工業大學糧油食品學院,河南鄭州450001)

隨著生活質量的改善,人們更加注重健康飲食。雞肉以高蛋白質、低脂肪、低膽固醇、易被人體消化吸收等優點,成為消費者青睞的肉品之一,全球的雞肉產量和銷量逐年上升,已經成為第二大肉類消費品[1-3]。其中,冷鮮雞肉因質地柔滑細嫩,深受消費者的喜愛[4]。然而,冷鮮雞肉水分含量高,營養豐富,在冷藏過程中和氧氣接觸易發生氧化,引起色澤、嫩度、營養成分的變化,并且會產生大量自由基、過氧化物甚至有害醛酮等有毒化合物,給消費者的身體健康帶來安全隱患[5]。2-硫代巴比妥酸值(TBA)常被用于判斷肉品的氧化程度,是衡量肉類品質優劣的重要指標,可以為評價貨架期提供重要的參考依據[6-8]。

高光譜成像技術(HSI)作為一種非破壞性、測定速度快、高準確度的光電檢測技術,它克服了傳統理化檢測的效率低、具有破壞性、不利于快速檢測等弊端,近年來在食品的分析和檢測方面的研究發展迅速[9-10]。HSI技術響應范圍廣、光譜波段短且窄,有極高的光譜分辨率,檢測重現性高,操作簡便,能同時反映食品內、外部信息,可用于實現在線實時監控分析,是現代肉品檢測領域潛在的重要手段[11]。目前,HSI技術在預測雞肉品種[12]、色澤[13]、嫩度[14]、pH[15]、膽固醇[16]、揮發性鹽基氮[17]和菌落總數[18-19]等方面已有研究報道,且預測效果良好,但關于冷鮮雞肉TBA的快速預測研究較少。本文基于HSI技術的優勢,旨在通過挖掘900～1700 nm范圍的光譜信息,構建快速預測雞肉TBA值的數學模型,為建立一種方便快捷評估雞肉脂質氧化程度的方法提供數據支撐。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

冷鮮雞胸肉 由河南眾品食業股份有限公司提供;2-硫代巴比妥酸 國藥集團;三氯乙酸 上海山浦;無菌蒸餾水 實驗室自制。

HSI-eNIR-XC130型推掃式高光譜成像系統 臺灣五鈴光電科技有限公司;HERAEUS X1R型臺式高速冷凍離心機 美國賽默飛世爾科技公司;722N型可見分光光度計 上海青華科技儀器有限公司;Scientz-04型拍打式均質機 寧波新芝生物科技股份有限公司;BCD-368WPC型美菱冰箱 中國美菱公司。

1.2 實驗方法

1.2.1 樣品預處理 新鮮雞胸肉裝于無菌袋中,置于冷藏箱中運送至肉品質量與安全控制實驗室。在無菌操作室中去皮、除膜后,人工分割雞胸肉為3.0 cm(長)×3.0 cm(寬)×1.0 cm(高)的立方體肉塊,共獲得470個試驗樣品,然后分裝、編號,置于0～4 ℃冷藏室連續儲存14 d,每天取出34個樣品獲取光譜信息并測定TBA值。

1.2.2 光譜信息獲取 試驗開始前30 min,從冷藏室中隨機取出待測樣品,放置至室溫,同時將高光譜成像系統打開預熱30 min,待其穩定后將樣品置于系統載物臺上,掃描獲取雞肉樣品的高光譜圖像。具體參數為:曝光時間4.00 ms,掃描速度6.54 mm/s,波長范圍900～1700 nm,掃描5次。為降低室內照明和系統暗電流對光譜信息采集過程中的影響,需同時采集黑白圖像對原始圖像進行黑白校正處理,具體校正方法參考Cheng等[20]研究。圖像校正結束后,確定圖像中的感興趣區域,利用系統自帶軟件HSI Analyzer提取感興趣區內每個像素點的光譜信息,并做平均,作為該樣品的光譜信息值。

1.2.3 TBA值測定 光譜信息采集完畢后,參照Xiong等[8]的方法采用分光光度計法測定肉樣的TBA值。具體步驟為:(a)樣品處理和浸提：取樣品5 g破碎后放置在無菌均質袋中,加入蒸餾水20 mL,均質機拍打3 min,拍擊速度6～9次/s,將得到的樣品溶液倒入燒杯中,加入20%三氯乙酸(TCA)水溶液25 mL,玻璃棒攪拌均勻,室溫下靜置1 h;(b)離心：取上清液50 mL,轉速2000 r/min、4 ℃條件下離心10 min;(c)過濾：取上清液,過濾,蒸餾水稀釋定容至50 mL容量瓶中;(d)水浴與冷卻：取5 mL上述溶液與5 mL 0.02 mol/L的TBA水溶液,混合均勻,95 ℃水浴20 min后,0 ℃冷水中冷卻5 min;(e)測定吸光度值：在532 nm處測定吸光值,蒸餾水為空白對照。為提高準確度,取兩次的平均值作為最終測定值。TBA值計算公式如(1)所示:

TBA值(mg/100 g)=A532×7.8

式(1)

1.2.4 光譜信息預處理 為提高模型的預測精度和穩定性,降低系統噪音和外界環境的影響,本文采用移動平均值平滑(Moving Average Smoothing,MAS)、S-G卷積平滑(Savitzky-Golay Smoothing,SGS)、中值濾波平滑(Median Filter Smoothing,MFS)、高斯濾波平滑(Gaussian Filter Smoothing,GFS)、歸一化(Normalization)、多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction,MSC)、基線校正(Baseline Correction,BC)和標準正態變量校正(Standard Normal Variable,SNV)8種方法預處理原始光譜信息[21-23]。MAS對選取點進行平均,去除數據變化劇烈的點以實現譜線平滑。SGS可有效消除基線漂移、傾斜等噪聲,提高光譜信噪比。MFS適用于保護圖像邊緣信息,是經典的平滑噪聲的方法。GFS對于抑制服從正態分布的噪聲非常有效,常用于消除高斯噪聲,可以除去密集噪聲點對光譜信息的影響。歸一化可以消除數據量綱的影響,使數據指標之間具有可比性。MSC可以縮小由于漫反射造成的光譜數據差異,增強與有效成分所對應的光譜信息。

BC可有效估計基線因為系統內外部的影響而產生的波動,抑制基線漂移的現象,并改善信號質量。SNV主要用來消除用于樣品表面分布不均勻、顆粒散射和光程變化而產生的散射效應的影響。

1.2.5 模型構建及評價 本文以測得的肉樣TBA參考值為因變量,以光譜波長信息為自變量,輸入The Unscrambler 9.7軟件運行偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)算法,構建預測TBA值的PLS模型。偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)是一種從應用領域提出的適用范圍廣、分析效果好、準確度高的多元數據分析方法。PLS能在自變量存在嚴重多重相關的條件下,最大程度的減少設備中的噪聲干擾,有效的解決樣品的數量多、變量間的多重相關性的問題,從中篩選整理出多個相互之間彼此獨立的主成分,得到多個自變量和多個因變量之間的關系,進行回歸建模。PLS模型性能通過相關系數(r)和均方根誤差(RMSE)進行評估,具體有:校正集相關系數(rC)、校正集均方根誤差(Root Mean Square Error of Calibration,RMSEC)、交叉驗證集相關系數(rCV)、交叉驗證集均方根誤差(RMSECV)、預測集相關系數(rP)、預測集均方根誤差(Root Mean Square Error of Prediction,RMSEP)等。一般而言,精度高、穩定性好的PLS模型不僅相關系數接近于1、RMSEC和RMSEP值接近0,而且RMSEC、RMSEP兩者之間的差值較小[24-25]。如果RMSEC、RMSEP之間差異較大,則說明模型中潛變量和噪音干擾較多,模型的預測性能較差[26]。

1.2.6 最優波長選擇與模型優化 本文獲取的全波段光譜(900～1700 nm)中含有486個波長,數據信息量大,同時包含冗余信息,不僅影響運算速度更會對干擾模型性能。因此需要采用合適的方法篩選最優波長,減少無用信息的計算量,以提高所建模型預測效率和精度。本文采用PLS-β系數法[27],逐步回歸法(Stepwise)[13]和連續投影算法(Successive Projections Algorithm,SPA)[7]3種方法篩選最優波長,并以最優波長作為輸入變量,對全波段PLS模型(FW-PLS)進行優化,建立基于最優波長PLS模型(OW-PLS),同樣以r和RMSE評價模型性能。PLS-β系數法在The Unscrambler 9.7軟件中進行,Stepwise法和SPA法在MATLAB 2016a軟件中進行,PLS模型構建在The Unscrambler 9.7軟件中完成。

1.3 數據處理

模型構建及PLS-β系數法篩選最優波長在軟件The Unscrambler 9.7(挪威CAMO公司)中完成;Stepwise和SPA法篩選最優波長在軟件MATLAB(美國Mathworks公司)中完成。

2 結果與分析

2.1 雞肉TBA值測定結果

本文共測得470個雞肉樣品的TBA值,參照He等[21]研究方法,將測量值從小到大依次排列并按照3∶1的比例分為校正集和預測集,結果見表1。

表1 校正集和預測集的肉樣TBA值測量結果統計Table 1 Results of measured chicken TBA values in calibration set and prediction set

2.2 雞肉樣品的光譜特征

使用HSI-eNIR-XC130型推掃式高光譜成像系統軟件HSI Analyzer提取的470個雞肉樣品的平均反射光譜特征如圖1所示。圖1a至圖1i分別為:原始光譜、MAS預處理光譜、SGS預處理光譜、MFS預處理光譜、GFS預處理光譜、歸一化預處理光譜、MSC預處理光譜、BC預處理光譜、SNV預處理光譜。

圖1 冷鮮雞肉樣品的平均反射光譜特征Fig.1 Average spectral reflectance signatures of fresh chilled chicken samples 注:a:原始光譜;b:MAS預處理光譜;c:SGS預處理光譜;d:MFS預處理光譜;e:GFS預處理光譜;f:歸一化預處理光譜;g:MSC預處理光譜;h:BC預處理光譜;i:SNV預處理光譜。

從圖1可得,在900～1700 nm波長范圍內,每個樣品的光譜曲線走勢趨于一致,但呈高低分布,這主要源于不同儲藏期雞肉的水分流失、組織結構發生改變,化學成分含量也發生了變化,導致肉樣的光譜吸收發生了變化。對比原始光譜圖和不同的預處理光譜圖,光譜曲線就整體變化趨勢而言基本一致。較強的吸收峰出現在980 nm(O-H的倍頻吸收帶)和1200 nm(O-H的合頻吸收帶)處,較弱的吸收峰出現在1400 nm(O-H的倍頻吸收帶)處[20]。通過化學計量學方法挖掘光譜信息,可以揭示測定的TBA值和光譜信息之間的定量關系。

2.3 基于全波段光譜的FW-PLS模型預測TBA值結果

基于486個全波段信息構建FW-PLS模型,預測肉樣TBA值,結果如表2所示。

表2 FW-PLS模型預測雞肉TBA值結果Table 2 Results of FW-PLS models for predicting TBA values in chicken

由表2可知,本文中全波段486個波長,經過不同預處理后構建的FW-PLS模型預測肉樣中TBA值效果良好且預測性能相似,模型潛變量個數在13～18之間,r(rC,rCV,rP)均在0.900以上,RMSE(RMSEC,RMSECV,RMSEP)在0.050～0.070 mg/100 g之間,ΔE值在0.002～0.005 mg/100 g之間。其中,GFS預處理構建的GFS-FW-PLS模型r最大(rC=0.952,rCV=0.937,rP=0.945),RMSE最小(RMSEC=0.050 mg/100 g,RMSECV=0.057 mg/100 g,RMSEP=0.053 mg/100 g),ΔE值(0.003)接近最小,其預測TBA值效果更好,性能更佳。后續最優波長篩選及模型優化僅采用GFS光譜。

2.4 最優波長篩選結果

本文采用PLS-β、Stepwise和SPA三種不同的算法從GFS預處理全波段光譜中篩選出最優波長,結果如表3所示。三種方法篩選出最優波長的個數均不相同,數量在26～31之間,光譜波長減少量在94%～95%。

表3 最優波長篩選結果Table 3 Results of optimal wavelengths selected from GFS spectra

2.5 基于最優光譜的OW-PLS模型預測TBA值結果

基于最優波長重新運行PLS算法,構建簡化的OW-PLS模型預測肉樣中TBA值,結果如表4所示。三種方法從GFS光譜篩選的最優波長構建的OW-PLS模型預測TBA值效果良好,且性能相似。三種OW-PLS模型的r均在0.900以上,RMSE在0.040～0.070之間,ΔE值均為0.004。綜合比較,基于PLS-β法篩選的31個最優波長構建的GFS-P-OW-PLS模型r更大,RMSE更小,預測效果更好。GFS-P-OW-PLS模型和全波段GFS-FW-PLS模型相比,預測效果也幾乎一致,說明篩選的最優波長簡化全波段模型效果良好。

表4 OW-PLS模型預測雞肉TBA值結果Table 4 Results of OW-PLS models for predicting TBA values in chicken

當輸入變量波長數小于樣品數量時,還可以使用多元線性回歸(Multiple Linear Regression,MLR)法構建模型。以PLS-β法篩選的31個最優波長為輸入變量,重新運算構建MLR模型,結果如表5所示。和GFS-P-OW-PLS模型相比,GFS-P-OW-MLR模型r略小,RMSE略大,預測性能略遜于GFS-P-OW-PLS模型。

表5 OW-MLR模型預測雞肉TBA值結果Table 5 Results of OW-MLR models for predicting TBA values in chicken

此外,本文GFS-P-OW-PLS模型和GFS-P-OW-MLR模型預測雞肉TBA值的精度均高于Xiong等[8]在328～1115 nm波段使用SPA方法篩選最優波長構建的O-PLS模型(rP=0.801,RMSEP=0.157 mg/100 g)。說明900～1700 nm范圍的光譜信息更適合于預測雞肉TBA值。同時,選擇合適的預處理方式(GFS)結合最優波長的篩選方法(PLS-β),可使模型具有更好的穩定性和精確度。

3 結論

本文利用HSI系統獲取900～1700 nm波段的光譜信息,并結合不同的預處理方式和最優波長的篩選方法構建快速無接觸評估雞肉TBA值的預測模型?；?種不同的預處理(MAS、SGCS、MFS、GFS、N、MSC、BC、SNV)光譜信息,構建全波段PW-PLS模型預測雞肉TBA值,其中GFS預測效果更好。采用PLS-β、Stepwise和SPA三種算法篩選最優波長建立簡化的OW-PLS模型和OW-MLR模型,結果顯示基于PLS-β法從GFS光譜中篩選的31個最優波長構建的GFS-P-OW-PLS模型預測TBA值效果最好(rC=0.952、RMSEC=0.049 mg/100 g,rP=0.945、RMSEP=0.053 mg/100 g)。故基于近紅外光譜信息結合PLS-β算法建立TBA值預測模型可實現冷鮮雞肉脂質氧化程度的快速評估。