近紅外光譜分析技術(shù)在肉品品質(zhì)檢測中的應(yīng)用*

熊成，董慶利，曾靜，胡孟晗

(上海理工大學(xué)醫(yī)療器械與食品學(xué)院，上海，200093)

近紅外光譜分析技術(shù)在肉品品質(zhì)檢測中的應(yīng)用*

熊成，董慶利，曾靜，胡孟晗

(上海理工大學(xué)醫(yī)療器械與食品學(xué)院，上海，200093)

系統(tǒng)介紹了近紅外光譜(NIRS)分析技術(shù)檢測原理，NIRS分析技術(shù)在肉類化學(xué)成分含量、物理特性、感官特性及品質(zhì)分級檢測中的應(yīng)用，研究了幾種影響檢測結(jié)果準(zhǔn)確性的因素，并分析了這一領(lǐng)域發(fā)展趨勢。

近紅外光譜(NIRS)技術(shù)，肉類，品質(zhì)

NIRS分析技術(shù)作為一種綠色檢測技術(shù)，其以分析速度快、效率高、成本低、非破壞性和易于實(shí)現(xiàn)在線分析等優(yōu)點(diǎn)，已經(jīng)在農(nóng)業(yè)、食品、醫(yī)藥、能源等行業(yè)得到了廣泛的應(yīng)用［1］。將NIRS分析技術(shù)應(yīng)用于肉品品質(zhì)在線檢測，以實(shí)現(xiàn)過程控制，為消費(fèi)者提供良好的品質(zhì)保證和明確的消費(fèi)信息，正是廣大食品研究者關(guān)注的熱點(diǎn)。

目前，國外已有大量的相關(guān)報(bào)道，而我國相對較少。在這些報(bào)道中，以牛肉為研究對象的有:趙杰文等［2］、Prieto 等［3］主要進(jìn)行了牛肉品質(zhì)分級研究;同時(shí) Prieto 等［4］、Yancey 等［5］還針對于化學(xué)成分含量、物理特性和感官特性等方面做了詳細(xì)報(bào)道。在豬肉品質(zhì)檢測方面:Brφndum等［6］采用4種光譜(光導(dǎo)纖維探測技術(shù)——FOP，可見光近紅外光譜——VISNIRS技術(shù)，熒光可視技術(shù)及低頻核磁共振——LFNMR)預(yù)測豬肉的持水性及幾種化學(xué)成分含量，比較了實(shí)驗(yàn)中因采用光譜的波數(shù)范圍不同而產(chǎn)生的實(shí)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性差異。對于光譜范圍而言，Savenije等［7］采用的是 VIS－NIRS;Prevolnik 等［8］采用了幾種不同范圍的光譜;而 Fernández－Cabanás 等［9］僅采用NIRS并對該實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了光譜的最優(yōu)化研究。值得注意的是，Prevolnik等［10］不僅研究了NIRS技術(shù)應(yīng)用于肉品品質(zhì)檢測的可行性，還分析了應(yīng)用不同的化學(xué)計(jì)量學(xué)方法建模所帶來的準(zhǔn)確性差異。NIRS技術(shù)在禽肉品質(zhì)檢測方面有:Viljoen等［11］應(yīng)用近紅外光譜技術(shù)檢測鴕鳥肉的化學(xué)成分含量;Tejerina等［12］使用NIRS技術(shù)檢測雞肉的物理－化學(xué)特性。除了進(jìn)行在以上單一品種的檢測外，也有學(xué)者將其用于不同種類動物肌肉的分類鑒定，如:Cozzolino等［13］利用VISNIRS技術(shù)鑒別肉類品種(牛肉、羊肉、豬肉和禽肉)。

1 NIRS分析技術(shù)的基本原理

近紅外光譜的波長為780～2 526 nm.。該光區(qū)的吸收譜帶主要是由低能電子躍遷、含氫原子基團(tuán)(O—H、N—H、C—H等)伸縮振動的倍頻吸收譜帶及伸縮振動和搖擺振動的合頻吸收譜帶構(gòu)成。因?yàn)椴煌幕瘜W(xué)成分對應(yīng)著不同的基團(tuán)頻率，從而產(chǎn)生特征吸收峰(能代表基團(tuán)存在并有較高強(qiáng)度的吸收譜帶稱為基團(tuán)頻率，其所在的波長位置又稱為特征吸收峰)的位置也不相同;相同的化學(xué)成分，因其含量不同所反映出來的特征吸收峰的強(qiáng)度也不相同，所以NIRS技術(shù)可用于物質(zhì)的定量和定性分析。如基于O—H伸縮振動的第一泛音吸收譜帶出現(xiàn)在7 100cm－1，可以測定各種試樣中的水分、有機(jī)酸、醇等的含量［15］。

近紅外光譜檢測技術(shù)利用化學(xué)計(jì)量學(xué)方法建立合理的定標(biāo)分析模型，通過擬合待測樣品的近紅外光譜，實(shí)現(xiàn)物質(zhì)的定量和定性分析。這些常用的化學(xué)計(jì)量學(xué)方法如表1。

2 NIRS分析技術(shù)在檢測肉類各種屬性中的應(yīng)用

2.1 化學(xué)成分檢測

檢測化學(xué)成分含量是在食品領(lǐng)域應(yīng)用NIRS技術(shù)的最初目的，這些化學(xué)成分主要包括粗蛋白(crude protein，CP)、肌內(nèi)脂肪(intramuscular fat，IMF)、水分/干物質(zhì)(moisture/dry matter，M/DM)、灰分(ash)。

Savenije等［7］研究了 VIS－NIRS 技術(shù)檢測豬肉肌內(nèi)脂肪含量的可行性，結(jié)果表明該方法能較好地檢測豬肉中的IMF含量，3組定標(biāo)模型(Calibration)的定標(biāo)相關(guān)系數(shù)(RC)分別是 0.70、0.86和0.83，而 3 組驗(yàn)證集的預(yù)測相關(guān)系數(shù)(Rp)分別是(0.69、0.76、0.63)。Tφgersen 等［15］以半凍結(jié)碎牛肉為研究對象，采用交叉驗(yàn)證法建立各成分的定標(biāo)模型，得到的均方根誤差(RMSECV)分別是 IMF0.48%～1.11%、M0.43% ～0.97%、CP0.41% ～0.47%。Viljoen等［11］分析了基于PLS(R)方法的NIRS技術(shù)檢測鴕鳥肉化學(xué)成分的作用，得到的RC和定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)誤差(SEC)分別是Ash(0.72%、0.29%)、CP(0.98、0.55%)、IMF(0.99、0.29%);RP和預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)誤差(SEP)Ash(0.71、0.23%)、CP(0.97、0.64%)、IMF(0.99、0.18%)。這個(gè)結(jié)果與 Tejerina 等［12］使用NIRS技術(shù)檢測雞肉的各種化學(xué)成分含量的結(jié)果是一致的:IMF和CP的定標(biāo)模型預(yù)測效果較好，而Ash的定標(biāo)模型預(yù)測效果相對較差，后者定標(biāo)決定系數(shù)(RC

2)和SEC分別是 IMF(0.961、0.30%)、CP(0.95、0.640%)、Ash(0.899、0.030%)。以上研究表明，使用 NIRS檢測肉類的 IMF、CP、水分是可行的，但是不能有效檢測Ash含量，有學(xué)者認(rèn)為這可能是由于礦物質(zhì)不能吸收近紅外光譜而引起的，因此檢測Ash含量需要采用其他的檢測方法。

表1 應(yīng)用于近紅外光譜技術(shù)的化學(xué)計(jì)量學(xué)方法

2.2 物理特性的檢測

肉類的物理特性主要包括持水性－WHC(EZ－滴水損失、托盤滴水損失、離心損失亨調(diào)損失－CL)，嫩度(WBF)，肉品顏色(L*、a*、b*)，肌原纖維節(jié)長度(SL)，pH 值。

2.2.1 持水性

Prevolnik等［7］采用 NIRS技術(shù)檢測豬肉的持水性，預(yù)測效果并不明顯(交差決定系數(shù)RCV2≤0.62)。同樣，在預(yù)測豬肉的持水性時(shí)Savenije等［7］得到的檢測均值也較低(SEC=1.19、交叉驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn)誤差SECV=1.31、R=0.67、SEP=1.32、RP=0.58)。與以上 2種結(jié)果相一致，Prieto等［4］在預(yù)測牛肉持水性以及Tejerina等［12］在研究雞肉的持水性時(shí)，預(yù)測的準(zhǔn)確性仍然較低，前者 SEC=1.49、RC2=0.759;后者預(yù)測決定系數(shù)RP2=0.35、SECV=2.35、偏差比率 RPD=1.14。為了進(jìn)一步研究NIRS技術(shù)預(yù)測肉類WHC的可行性，Brφndum等［6］比較了4種光譜學(xué)方法檢測豬肉WHC的效果，結(jié)果表明:LF－NMR檢測效果最好(R=0.75)，但總體水平較低。Prevolnik 等［10］采用CP－ANN和BP－ANN兩種方法建立豬肉滴水損失的定標(biāo)模型，然而2種模型的預(yù)測結(jié)果均不理想(RC2=0.53、RP2=0.37，RC2=0.44、RP2=0.38)。以上研究說明，NIRS技術(shù)不能直接預(yù)測肉類的WHC，有學(xué)者認(rèn)為導(dǎo)致預(yù)測效果不佳的原因是:在肌肉成熟期間，pH值降低導(dǎo)致蛋白質(zhì)和水分子之間產(chǎn)生靜電排斥，形成了一個(gè)持水性較好的封閉系統(tǒng);在測量亨調(diào)損失時(shí)，熔化的脂肪包裹著結(jié)締組織，形成柵欄一樣的防護(hù)網(wǎng)，阻止汁液流失，降低了該特性的變異(CV)范圍，從而影響定標(biāo)模型的線性關(guān)系［4］。

2.2.2 嫩度

在國外的研究中肉品的嫩度主要以沃布剪切力(WBSF)表示(或歐文斯剪切——MORS)，肉品的嫩度會隨著其成熟度的變化而發(fā)生顯著變化，一般在肉品成熟 24h后測定嫩度。Andrés等［17］研究發(fā)現(xiàn)，NIRS基本可以用于牛肉嫩度的檢測，他們得到RP2=0.64、RPD=1.46，這個(gè)結(jié)論與 Byrne 等［18］、Park等［19］、Rφdbotten 等［20］所獲得的研究結(jié)果一致，這些的實(shí)驗(yàn)結(jié)果分別是RP2=0.68、0.63、0.67。然而同樣以牛肉為研究對象，Prieto 等［4］、Yancey 等［5］在檢測牛肉的嫩度時(shí)，研究結(jié)果并不理想，前者 RC2=0.28、SEC=0.56、SECV=0.60，后者 RC=0.47、RP=0.40、SEC=0.69、SEP=0.71。值得注意的是，后者在文中指出:增大定標(biāo)模型的變異系數(shù)(CV)是提高檢測準(zhǔn)確性的前提條件。綜合以上研究成果我們可以看出，NIRS技術(shù)用于肉品嫩度的檢測的相關(guān)系數(shù)還有待提高，在現(xiàn)有的研究基礎(chǔ)上，需要進(jìn)一步改進(jìn)實(shí)驗(yàn)方法。在加熱測定WBSF時(shí)，有些實(shí)驗(yàn)以加熱時(shí)間為準(zhǔn)，有些以樣品中心溫度為準(zhǔn)，有些用水浴加熱，而也有采用烘烤的方法進(jìn)行加熱，不同的方法得到的實(shí)驗(yàn)結(jié)果也不同，因此需要對實(shí)驗(yàn)方法進(jìn)行最優(yōu)化。

2.2.3 肉色

肉色(L*、a*、b*)是顧客在購買產(chǎn)品時(shí)最重要的評價(jià)指標(biāo)之一。Savenije等［6］研究發(fā)現(xiàn)，VIS－NIRS能較好地檢測豬肉的肉色，L*、a*、b*的分析均值結(jié)果分別是 RC=0.87、0.82、0.76;RP=0.84、0.69、0.74。同樣，Prieto 等［4］在使用 VIS－NIRS 檢測牛肉的顏色時(shí)，得到的結(jié)果分別是L*、b*(RP2=0.86、0.91，SECV=0.96、0.69，RPD=2.47、2.48)。這個(gè)結(jié)果與Andrés等［16］用 VIS－NIRS 檢測宰后牛肉 24h 的肉色的結(jié)果相一致，肌肉切口0min和60 min時(shí)L*(RP2=0.85、0.85，SECV=1.16、1.36)，另外 Leroy 等［21］在檢測牛肉肉色的L*時(shí)，得到的結(jié)果也較好(RP2=0.83)。然而，Liu 等［22］研究 VIS 的檢測結(jié)果發(fā)現(xiàn)，與L*相關(guān)的化學(xué)成分(水、IMF)的特征吸收峰出現(xiàn)在NIRS區(qū)域，因此檢測效果不佳。另一方面，Andrés等［16］得出 a*、b*(RP2＜0.60、RPD ＞0.90)，Leroy［20］和 Liu［21］卻成功檢測了 a*、b*(RP2=0.90、0.78)。分析以上研究結(jié)果我們可以看出:a*、b*的特征吸收峰與VIS密切相關(guān)，而L*的特征吸收峰存在于NIRS范圍。所以在檢測肉色時(shí)，為了提高檢測效果，不同的指標(biāo)需要不同范圍的光譜來建立相應(yīng)的定標(biāo)模型。

2.2.4 pH 值

有學(xué)者還研究了NIRS用于pH值測定的可行性，生豬屠宰后，pH值有著顯著的變化(7.0→5.0)，一些新產(chǎn)生的酸類物質(zhì)都含有O—H，這種化學(xué)鍵在近紅外譜區(qū)具有明顯的特征吸收峰。Andrés等［15］使用NIRS預(yù)測宰后24 h牛肉的pH值，并獲得了成功(光譜二階導(dǎo)數(shù) R2=0.97、RPD=3.17)。然而，Andrés等［23］在另一篇以羊肉為研究對象的報(bào)道中指出:NIRS用于pH值測定的可行性較低(R2＜0.4)，但是檢測的時(shí)間不同，得到的相關(guān)系數(shù)也不同。同樣Prevolnik等［24］在其文章中表明 NIRS預(yù)測肉類 pH也未取得成功。

2.3 感官評價(jià)

感官特性包括風(fēng)味(flavour)、口感(texture)、咀嚼性(chewiness)、多汁性(juiciness)、異味(abnormalflavour)等。Prieto等［4］以牛肉的多汁性、風(fēng)味和異味為檢測目標(biāo)，分析表明該檢測可行性較低(RC2=0.21、0.59、0.22，SEC=0.3、0.34、0.35，SECV=0.41、0.42、0.37)。這個(gè)結(jié)果與 Andrés 等［22］預(yù)測羊肉的感官特性的結(jié)果相似，多汁性、風(fēng)味、異味(RC2=0.380、0.343、0.130，SECV=0.440、0.465、0.436)。然而，Yancey 等［5］得到了較好的結(jié)果(R2=0.79)。感官評價(jià)受到多種因素的影響，預(yù)測結(jié)果很不穩(wěn)定，除了受評價(jià)人員的主觀因素影響外，還需要優(yōu)化其他的檢測步驟，如感官評價(jià)時(shí)的環(huán)境等。

2.4 肉類品質(zhì)分級

大量研究表明，NIRS技術(shù)是一種有效的肉品品質(zhì)分級工具，正確分級的樣品占80%～100%。趙杰文等［2］研究了牛肉嫩度(老牛肉、小牛肉、中等嫩度牛肉)的分級，通過建立MLR模型得到的結(jié)果是(R=0.806)，正確分級率為84.21%。另一項(xiàng)基于模式識別判別分析法建模的研究得出了更好的結(jié)果(100%)［3］。同樣，Cozzolino 等［13］得到的實(shí)驗(yàn)結(jié)果也較好，PCR 模型(R=0.94～0.97，SEP=0.34～0.39)，PLS 模型(R=0.95～0.97，SEP=0.28～0.42)。以上研究表明，NIRS技術(shù)在品質(zhì)差別較大的肉類分級中作用表現(xiàn)顯著，但是基于化學(xué)成分含量較小差別的肉品分級的研究報(bào)道較少。

3 影響NIRS技術(shù)檢測準(zhǔn)確性的因素

3.1 樣品溫度對光譜的影響

NIRS檢測技術(shù)要求每一個(gè)樣品在完成光譜采集之前，盡可能保持溫度一致，樣品溫度變化會引起光譜發(fā)生明顯變化。Iwamoto等［25］發(fā)現(xiàn)水溫從30℃上升到60℃時(shí)，1 400～1 500 nm附近的光譜帶會像短波方向發(fā)生偏移，他們在1 442 nm處發(fā)現(xiàn)了一個(gè)明顯的等消光點(diǎn)。這種現(xiàn)象可能是由于水溫升高，破壞了水分子之間原有的氫鍵平衡。Tφgersen等［15］在研究冷凍牛肉的品質(zhì)時(shí)，發(fā)現(xiàn)樣品的溫度對NIRS有明顯的影響。如圖1所示，樣品溫度的上升，使得譜線向左漂移。因此，進(jìn)行樣品光譜采集時(shí)要保持所有樣品溫度一致。

3.2 波長范圍的選擇

在NIRS檢測中，選用不同的波數(shù)范圍，檢測的準(zhǔn)確性不同，有些特征吸收峰并不完全在NIRS區(qū)，如a*的特征吸收峰在VIS區(qū)。Prevolnik等［8］在研究豬肉的持水性時(shí)，采用3種波長范圍的光譜(400～1 100 nm，1 100～2 500 nm，400～2 500 nm)建模，結(jié)果表明，第一種光譜預(yù)測效果最好。有學(xué)者在VISNIRS范圍內(nèi)遴選特殊的波數(shù)建立模型，得到的準(zhǔn)確性也不同。探究一定條件下，同一官能團(tuán)產(chǎn)生特征吸收峰的波數(shù)并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，以及不同官能團(tuán)吸收光譜出現(xiàn)等消光點(diǎn)的規(guī)律將有助于提高NIRS技術(shù)檢測的可靠性和實(shí)用性。

圖1 不同溫度的平均吸收光譜

4 結(jié)論與展望

近紅外光譜技術(shù)在檢測肉類化學(xué)成分和肉類品質(zhì)分級方面有著重要的作用，同時(shí)在預(yù)測肉類物理特性方面也表現(xiàn)出一定的可行性，因此可以將該技術(shù)用于一些有害、危險(xiǎn)環(huán)境中代替人工檢測。但是NIRS在檢測性能上存在一定的局限性，尤其是在進(jìn)行肉類的感官評價(jià)時(shí)，可行性較差，主要是因?yàn)闄z測樣品的不均一性和感官評價(jià)人員的主觀性影響。因此，提高檢測方法的可行性，增大分析模型的檢測范圍和穩(wěn)定性，以及實(shí)現(xiàn)檢測方法的標(biāo)準(zhǔn)化將有利于提高NIRS檢測效果和擴(kuò)大其應(yīng)用范圍，隨著相關(guān)技術(shù)的不斷發(fā)展，NIRS技術(shù)將會在肉品工業(yè)中得到更為廣泛的應(yīng)用。

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Application of Near Infrared Reflectance Spectroscopy to Predict Meat Products Quality

Xiong Cheng，Dong Qing－li，Zen Jin，Hu Men－h(huán)an
(School of Medical Instrument and Food Engineering University of Shanmghai for Science ＆ Technology，Shanghai 200093，China)

This review focused on the principle of near infrared reflectance spectroscopy(NIRS)and the application of NIRS to analyze the chemical composition，physical parameters，sensory attributes and quality classification.Moreover，some factors of affecting the accuracy of determination were discussed in this paper.Finally，the trend in the development of NIRS research was also analyzed.

NIRS，meat，quality

碩士研究生(董慶利副教授為通訊作者)。

*上海市研究生創(chuàng)新基金項(xiàng)目(JWCXS1002);國家自然科學(xué)基金(30800864)資助

2010－06－30，改回日期:2010－09－30