肉類(lèi)電子鼻識(shí)別模型的建立

賈洪鋒盧 一何江紅朱麗敏

（1.四川烹飪高等專(zhuān)科學(xué)校食品科學(xué)系，四川 成都 610100；2.法國(guó)阿爾法莫斯亞太辦事處，上海 200336）

肉類(lèi)電子鼻識(shí)別模型的建立

賈洪鋒1盧 一1何江紅1朱麗敏2

（1.四川烹飪高等專(zhuān)科學(xué)校食品科學(xué)系，四川 成都 610100；2.法國(guó)阿爾法莫斯亞太辦事處，上海 200336）

采用電子鼻對(duì)牦牛肉、牛肉和鴨肉樣品進(jìn)行檢測(cè)，同時(shí)對(duì)經(jīng)熱處理的牦牛肉和牛肉樣品進(jìn)行分析。通過(guò)對(duì)所獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析（principal component analysis，PCA）和判別因子分析（discriminant factor analysis，DFA），建立用于識(shí)別不同肉類(lèi)的DFA模型，并對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證，DFA模型對(duì)于未知樣品的識(shí)別率達(dá)到100%，能夠有效的區(qū)分和識(shí)別牦牛肉、牛肉和鴨肉樣品。電子鼻分析的結(jié)果顯示，熱處理對(duì)牦牛肉的揮發(fā)性物質(zhì)影響較大，而對(duì)牛肉的影響較小。

電子鼻；主成分分析；判別因子分析；肉類(lèi)

傳統(tǒng)的肉類(lèi)評(píng)價(jià)方法有感官分析、理化分析和組織學(xué)特性分析等。感官分析方法受個(gè)人的主觀感覺(jué)和經(jīng)驗(yàn)影響較大，結(jié)果缺乏客觀性和一致性。理化或組織學(xué)的方法如剪切力、彈性、顏色、肌纖維的直徑、密度、肌肉風(fēng)味物質(zhì)的含量等雖然在一定程度上能反映肉的品質(zhì)，但均不能滿足現(xiàn)代肉品生產(chǎn)和消費(fèi)者對(duì)肉品品質(zhì)評(píng)價(jià)提出的要求。近年來(lái)，隨著物流渠道和冷鏈技術(shù)的發(fā)展及完善，使得分割肉、冷卻肉逐漸成為市場(chǎng)的主導(dǎo)產(chǎn)品，相應(yīng)的也需要發(fā)展肉品品質(zhì)評(píng)價(jià)新技術(shù)以滿足肉類(lèi)產(chǎn)品的檢測(cè)需求［1］。

電子鼻是一種基于傳感器技術(shù)的，能對(duì)氣味進(jìn)行識(shí)別的智能系統(tǒng)，具有類(lèi)似鼻子的功能。由于電子鼻能快速的反映出樣品的整體質(zhì)量信息、樣品前處理簡(jiǎn)單，因此在食品，尤其是肉類(lèi)的評(píng)價(jià)中應(yīng)用較為廣泛［2－5］，可用于質(zhì)量控制、加工過(guò)程監(jiān)測(cè)、新鮮度評(píng)價(jià)和貨架期預(yù)測(cè)等。

本試驗(yàn)采用電子鼻技術(shù)對(duì)不同的肉類(lèi)進(jìn)行分析和識(shí)別，旨在建立一種快速、簡(jiǎn)便的電子鼻分析方法。

1 材料和方法

1.1 材料

牦牛肉、牛肉和鴨肉：成都市售。

1.2 儀器

電子鼻（傳感器由18各金屬氧化物傳感器組成）：FOX 4000，法國(guó)Alpha MOS公司；

軟件：Alpha SOFTV12，法國(guó)Alpha MOS公司；

電 子 天 平 （最 小 稱(chēng) 量 0.1mg）：SHIMADZU，AUW220D，日本島津公司。

1.3 方法

1.3.1 樣品準(zhǔn)備和檢測(cè)參數(shù) 樣品經(jīng)搗碎后，精確稱(chēng)取3g（準(zhǔn)確至0.01g）于10mL頂空瓶中，加蓋密封待檢。樣品的檢測(cè)參數(shù)為：載氣（合成干燥空氣）流速150mL/min，頂空產(chǎn)生時(shí)間600s，頂空產(chǎn)生溫度40°C，進(jìn)樣體積2mL，數(shù)據(jù)采集時(shí)間120s，延滯時(shí)間600s。

1.3.2 樣品的熱處理 將樣品切成6cm×6cm，厚0.2cm的薄片，放入100℃水中加熱10s，撈出待檢。

1.3.3數(shù)據(jù)分析方法 采用主成分分析和判別因子分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 牦牛肉、牛肉和鴨肉對(duì)比分析

2.1.1 主成分分析 電子鼻共有18根傳感器，檢測(cè)每一個(gè)樣品時(shí)，數(shù)據(jù)采集時(shí)間為120s。圖1為樣品的傳感器信號(hào)強(qiáng)度圖，圖中橫坐標(biāo)為數(shù)據(jù)采集時(shí)間，縱坐標(biāo)為傳感器響應(yīng)強(qiáng)度，每條曲線代表一個(gè)傳感器在120s內(nèi)的響應(yīng)值變化。

圖1 牛肉樣品的傳感器信號(hào)強(qiáng)度圖Figure 1 Sensor intensity of beef

圖2為不同肉類(lèi)樣品的PCA圖。圖中橫、縱坐標(biāo)分別表示在PCA轉(zhuǎn)換中得到的第一主成分和第二主成分的貢獻(xiàn)率（或權(quán)重），貢獻(xiàn)率越大，說(shuō)明主成分可以較好地反映原來(lái)多指標(biāo)的信息［6］。一般情況下，總貢獻(xiàn)率超過(guò)70%～85%的方法即可使用［7］。在圖2中，第一主成分和第二主成分的總貢獻(xiàn)率達(dá)到了99.9%，足以收集特征性信息。

識(shí)別指數(shù)（differentiation index，DI）是區(qū)分樣品程度的表征，在80到100之間表明有效的區(qū)分，值越大，區(qū)分越好。圖2中不同的樣品聚類(lèi)在不同的區(qū)域，DI值為89，表明電子鼻能夠有效的區(qū)分牦牛肉、牛肉和鴨肉樣品。

圖2 不同肉類(lèi)樣品的PCA圖Figure 2 PCA of different meat samples

2.1.2 DFA分析及模型的驗(yàn)證 在DFA圖（圖3）中，相同樣品的聚類(lèi)和不同樣品的區(qū)分與PCA圖相比更加明顯，說(shuō)明DFA分析比PCA分析對(duì)不同肉類(lèi)的區(qū)分和識(shí)別更為有效。因此可以采用DFA分析建立肉類(lèi)識(shí)別模型，并選擇6個(gè)未知樣品進(jìn)行模型的驗(yàn)證，驗(yàn)證結(jié)果見(jiàn)圖3和表1。DFA模型對(duì)6個(gè)不同樣品的識(shí)別值大于94.9，能對(duì)樣品進(jìn)行有效的識(shí)別，識(shí)別正確率達(dá)到100%。

圖3 不同肉類(lèi)樣品的DFA圖Figure 3 DFA of different meat samples

表1 DFA模型驗(yàn)證結(jié)果Table 1 The verification results of DFA model

2.2 熱處理樣品的電子鼻分析

在圖4（a）中，1號(hào)和1′號(hào)樣品能夠區(qū)分開(kāi)，而2號(hào)和2′號(hào)樣品不能區(qū)分開(kāi)。

圖4 熱處理樣品的PCA和DFA圖Figure 4 PCA of different samples with heat treatment

在圖4（b）中，1號(hào)和1′號(hào)樣品，2號(hào)和2′號(hào)樣品均能區(qū)分開(kāi)，且樣品的聚類(lèi)和區(qū)分更加明顯。說(shuō)明熱處理對(duì)牦牛肉和豬肉樣品有一定的影響，并且熱處理對(duì)牦牛肉的影響更大。同時(shí)DFA對(duì)于樣品的區(qū)分比PCA更有效。

3 結(jié)論

（1）通過(guò)PCA和DFA分析，證明電子鼻能夠區(qū)分牦牛肉、牛肉和鴨肉，并且DFA的區(qū)分效果比PCA更好。

（2）采用DFA分析建立了肉類(lèi)識(shí)別模型，該模型對(duì)6個(gè)不同未知樣品的識(shí)別值大于94.9，識(shí)別正確率達(dá)到100%。

（3）通過(guò)電子鼻分析，說(shuō)明熱處理對(duì)牦牛肉和豬肉樣品有一定的影響，并且熱處理對(duì)牦牛肉的影響更大。

1 黃麗娟.肉品品質(zhì)的電子舌評(píng)價(jià)研究［D］.杭州：浙江工商大學(xué)，2008.

2 孫鐘雷.電子鼻技術(shù)在豬肉新鮮度識(shí)別中的應(yīng)用［J］.肉類(lèi)研究，2008（2）：50～53.

3 柴春祥，杜利農(nóng)，范建偉，等.電子鼻檢測(cè)豬肉新鮮度的研究［J］.食品科學(xué)，2008，29（9）：444～447.

4 石志標(biāo)，佟月英，陳東輝，等.牛肉新鮮度的電子鼻檢測(cè)技術(shù)［J］.農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2009，40（11）：184～188.

5 柴春祥，施婉君，蔡悅，等.電子鼻檢測(cè)雞肉新鮮度的研究［J］.食品科學(xué)，2009，30（2）：170～173.

6 張曉敏，朱麗敏，張捷，等.采用電子鼻評(píng)價(jià)肉制品中的香精質(zhì)量［J］.農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2008，24（9）：175～178.

7 田懷香，孫宗宇.電子鼻在金華火腿香精識(shí)別中的應(yīng)用［J］.中國(guó)調(diào)味品，2008（11）：61～64.

Prediction model of meat based on electric nose

JIA Hong－feng1LU Yi1HE Jiang－h(huán)ong1ZHU Li－min2

（1.Department of Food Science，Sichuan Higher Institute of Cuisine，Chengdu，Sichuan610100，China；2.Alpha M.O.S.，Toulouse，F(xiàn)rance31400Asia Pacific，Shanghai200336，China）

Samples of Yak Meat，beef，duck meat and samples with heat treatment were analyzed using electronic nose.The raw data were analyzed by using principal component analysis and discriminant factor analysis.A DFA prediction model was established to identify different meat samples，the recognition rate was 100%.This model could discriminate Yak Meat，beef and duck meat.The electric nose analysis showed that heat treatment could greatly influence the volatile substance in Yak meat.

electronic nose；PCA；DFA；meat

10.3969/j.issn.1003－5788.2011.03.030

食品加工四川省高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目（編號(hào)：10S01）；四川省科技廳科技支撐項(xiàng)目（編號(hào)：09NZ0054）

賈洪鋒（1981－），男，四川烹飪高等專(zhuān)科學(xué)校講師，碩士。E－mail：jiahongfeng＿cq＠163.com

2011－03－12