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    紅外光譜技術(shù)在乳制品檢測方面的應(yīng)用進展

    2018-01-25 20:52:00魏艷敏
    中國乳業(yè) 2018年7期
    關(guān)鍵詞:乳制品牛奶紅外

    文/魏艷敏 王 淼

    (黑龍江立高儀器設(shè)備有限公司)

    乳制品營養(yǎng)豐富,是消費量日益增長的食品之一,而乳制品質(zhì)量安全問題也越來越受到人們的關(guān)注。目前對乳制品的質(zhì)量安全監(jiān)控主要依據(jù)國家標(biāo)準(zhǔn)的方法,存在檢測速度慢、需要大量試劑、操作比較繁瑣等缺點。紅外光譜技術(shù)具有操作簡單,靈敏度高,檢測速度快,重復(fù)性好,試樣用量少,儀器結(jié)構(gòu)簡單等優(yōu)點[1],已被廣泛應(yīng)用到乳制品檢測領(lǐng)域。紅外光譜技術(shù)的原理是通過紅外光譜掃描,將檢測的圖譜與標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)圖譜比較,再根據(jù)朗伯—比爾定律進行定量分析[2]。紅外光譜技術(shù)可檢測的樣品種類繁多,氣態(tài)、液態(tài)和固態(tài)樣品都可檢測。當(dāng)不同波長的紅外光照射有機物分子時,不同物質(zhì)分子對不同波長的紅外光有特征性的吸收,即當(dāng)紅外光照射物質(zhì)分子時,分子中的官能團或化學(xué)鍵會產(chǎn)生振動吸收,不同官能團、化學(xué)鍵吸收頻率不同,因此可得到分子中化學(xué)鍵或官能團的位置和信息[3]。根據(jù)波長,紅外光譜可分為近紅外光譜、中紅外光譜和遠紅外光譜,近紅外光譜和中紅外光譜常被用于檢測物質(zhì)的成分和含量。近紅外光譜是含氫官能團振動吸收變化的結(jié)果,條帶信號較弱,適合無需前處理的高吸收或強散射樣品分析;中紅外光譜是特定官能團振動引起的吸收條帶,適合于有機物結(jié)構(gòu)的鑒定,條帶密度與官能團數(shù)量成比例,適合于定量分析[4,5]。紅外光譜技術(shù)可以應(yīng)用到乳制品生產(chǎn)的各個環(huán)節(jié),可對原料乳、半成品乳及乳制品進行質(zhì)量監(jiān)控和分析。本文介紹了近年來國內(nèi)外利用紅外光譜技術(shù)在檢測牛乳成分、摻雜使假、奶牛健康、蛋白質(zhì)凝集結(jié)構(gòu)等方面的應(yīng)用進展,為全面評估紅外光譜技術(shù)在乳制品從源頭到終端的應(yīng)用價值,為今后的乳制品安全檢測技術(shù)和研究發(fā)展提供參考依據(jù)。

    1 紅外光譜定量分析模型

    近紅外光譜的定量分析必須借助化學(xué)計量學(xué)方法,如逐步線性回歸、偏最小二乘、主成分分析、多元線性回歸、連續(xù)投影算法、無信息變量消除算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等[6]。數(shù)據(jù)預(yù)處理方法主要有括散射校正和求導(dǎo)。偏最小二乘法是目前應(yīng)用比較廣泛的一種光譜分析數(shù)學(xué)方法,根據(jù)輸出的變量使原始數(shù)據(jù)壓縮,從而使所建模型有較高的預(yù)測精度。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有快速、處理能力強、自學(xué)習(xí)自組織能力強的優(yōu)點,與其它化學(xué)計量法相比具有無可比擬的優(yōu)勢。目前BP(反向傳播)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是應(yīng)用最廣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一,采用誤差反向傳播算法,調(diào)整處理單元間的權(quán)重值。

    2 紅外光譜技術(shù)在牛奶成分檢測方面的應(yīng)用

    牛奶的主要成分有蛋白質(zhì)、脂肪、乳糖、維生素、礦物質(zhì)元素等。牛奶成分分析是乳制品加工的關(guān)鍵,快速、準(zhǔn)確、操作簡便的成分檢測方法是乳制品加工的重要環(huán)節(jié)。Tsenkova R等[7]利用近紅外光譜技術(shù)測定生鮮乳中蛋白質(zhì)、脂肪、乳糖等主要成分的含量。李慶波等[8]采用偏最小二乘法并結(jié)合不同光譜預(yù)處理方法構(gòu)建了定量分析模型,對牛奶的主要成分進行定量檢測。劉波平等[9]基于近紅外光譜技術(shù),利用PLS-BP模型對樣品中蛋白質(zhì)、脂肪、乳糖以及總固形物進行快速檢測。Dra?ková M等[10]利用傅里葉近紅外預(yù)測羊乳中脂肪、蛋白質(zhì)、乳糖、冰點等指標(biāo)。鄭麗敏等[11]利用傅里葉變換近紅外光譜快速檢測了新疆驢奶中脂肪、蛋白質(zhì)、灰分含量。Tsenkova R等[12]利用中紅外和遠紅外光譜對未經(jīng)均質(zhì)的牛乳進行了成分分析,結(jié)果較準(zhǔn)確。匡靜云等[13]利用紅外光譜,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立定量模型,快速檢測原料乳中蛋白質(zhì)和脂肪含量。穆同娜等[14]專家采用主成分分析方法,利用嬰兒配方乳粉的近紅外光譜數(shù)據(jù)與必需脂肪酸的含量數(shù)據(jù)建立了校正模型,檢測結(jié)果與化學(xué)法相比無顯著差異。中紅外光譜可對牛奶中乳鐵蛋白含量進行比較準(zhǔn)確地預(yù)測,乳鐵蛋白含量與體細胞數(shù)呈正相關(guān),與產(chǎn)奶量呈負相關(guān)。中紅外光譜結(jié)合原子吸收技術(shù)可以測定牛奶中微量元素,如Ca、K、Mg、Na、P等的含量。

    3 紅外光譜技術(shù)在乳制品質(zhì)量安全監(jiān)控方面的應(yīng)用

    3.1 牛奶新鮮度的檢測

    新鮮的牛奶是加工高質(zhì)量乳制品的關(guān)鍵。牛奶長時間放置會導(dǎo)致微生物滋生,酸度升高,pH值降低;乳房炎會導(dǎo)致牛奶中體細胞數(shù)增加。牛奶的pH值、滴定酸度以及體細胞數(shù)等代表牛乳新鮮度的指標(biāo)可通過近紅外光譜建立的模型進行檢測。Al-Qadiri H M等[15]用近紅外光譜技術(shù)檢測不同溫度下保存不同時間的巴氏奶中菌落總數(shù),預(yù)測模型可較準(zhǔn)確地測定菌落總數(shù),表明紅外光譜可對乳制品進行快速和無損檢測。Nicolaou N等[16]采用傅里葉變換近紅外光譜技術(shù)對牛奶樣品的腐敗微生物進行了快速定量檢測。Wang Y等[17]采用傅里葉變換近紅外光譜儀區(qū)分不同保藏時段的原料奶新鮮度,通過多元線性回歸MLR、最小二乘回歸PLS、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN建立預(yù)測模型,結(jié)果表明,該模型對酸度和pH值的預(yù)測相關(guān)系數(shù)均達到了0.85以上,可用于原料奶新鮮度的評價。

    3.2 摻雜使假的檢測

    原料奶中摻入水、化學(xué)物質(zhì)及其它低成本物質(zhì)是目前原料奶收購環(huán)節(jié)中很難監(jiān)控的問題。檢驗摻雜使假的方法主要是化學(xué)檢驗法,需要大量試劑,耗時耗力,且針對性強,對于未知物無法檢驗。近年來,采用紅外光譜技術(shù)對原料奶的摻雜使假問題進行檢測取得了很好的效果。張鑫等[18]利用化學(xué)計量方法編寫計算機程序,同時建立模型,通過不同光譜預(yù)處理法和建模法的對比,確定最佳近紅外光譜判別模型,建立了摻假原料奶近紅外光譜識別平臺,可較好地識別摻假原料奶。陳巧燕[19]建立了快速鑒別摻假奶的紅外光譜分析法,利用紅外光譜結(jié)合主成分分析法建立定標(biāo)識別模型,并進行模型驗證,結(jié)果表明,紅外光譜法可以對摻假奶進行快速鑒別。王曉雨等[20]研究了一種可以快速檢測摻假原料奶的紅外光譜方法,運用紅外光譜技術(shù)和主成分分析法建立定標(biāo)模型,對摻假奶進行檢測。古方青等[21]將近紅外光譜分析法與化學(xué)計量學(xué)法結(jié)合,檢測出原料奶中摻雜的植脂末和大豆分離蛋白,并且發(fā)現(xiàn)通過平滑處理結(jié)合多元散射校正進行光譜預(yù)處理,用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模效果最佳。

    4 紅外光譜技術(shù)在其它方面的應(yīng)用

    近紅外光譜結(jié)合化學(xué)計量法能夠區(qū)分不同放牧、舍飼飼養(yǎng)系統(tǒng)的綿羊奶[22]。傅氏轉(zhuǎn)換紅外線光譜分析儀結(jié)合偏最小二乘法辨別分析模型能夠判定日糧中是否含有新鮮牧草,區(qū)分有機牧場和傳統(tǒng)牧場樣品的正確率達到80%以上[23]。中紅外光譜技術(shù)能夠根據(jù)奶牛的基礎(chǔ)日糧干草和玉米青貯區(qū)分原料奶,但不能辨別奶牛品種和牧場海拔之間的差異[24]。近紅外光譜結(jié)合多元變量統(tǒng)計分析軟件SIMCA分析雙重體細胞數(shù)(SCC)閾值,可將奶??煞譃榻】?、過渡和乳房炎3 種[25]。Kawamura S等[26]建立了近紅外傳感系統(tǒng),在線監(jiān)測原料奶質(zhì)量,在擠奶時的特定波段內(nèi)獲取原料奶數(shù)據(jù),通過脂肪、蛋白質(zhì)、乳糖、體細胞數(shù)、乳尿素氮的檢測模型判斷奶牛健康狀況。

    5 小結(jié)

    紅外光譜由于諸多優(yōu)點而備受關(guān)注,在乳制品檢測方面應(yīng)用比較廣泛。但是由于建立檢測模型需要大量具有代表性的樣品,并且理想樣品很難獲得,因此在檢測結(jié)果上與化學(xué)檢驗法還有一定差距。隨著紅外光譜技術(shù)研究不斷深入,模型不斷升級,配套化學(xué)計量軟件功能不斷優(yōu)化,檢測技術(shù)方面問題會逐步解決。未來,開發(fā)能夠在線監(jiān)測樣品質(zhì)量的紅外光譜檢測儀器,以及檢測原料奶及乳制品成分的便攜式紅外光譜儀是發(fā)展趨勢。

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