基于多光譜對不同冷凍處理牛肉的快速無損檢測

余俊杰 郝廣 劉長虹

摘要 [目的]探討不同冷凍處理方式對牛肉的水分、顏色和食用物理特性的影響，以及多光譜成像系統結合化學計量方法對不同冷凍處理牛肉鑒別的可行性。[方法]通過獲取冷凍牛肉樣本的光譜信息，提取感興趣區(qū)域，將原始光譜數據使用主成分分析（PCA）和支持向量機（SVM）進行建模分析，同時用傳統方法檢測牛肉的水分、顏色和質構參數。[結果]不同冷凍牛肉的平均光譜有明顯差異，建模集和預測集的準確率分別達到86.67%和83.33%。冷凍處理后的牛肉相比于對照組，自由水含量增加，結合水含量、蒸煮損失和解凍汁液流失降低。[結論]多光譜成像系統結合化學計量學方法能夠實現對不同冷凍處理牛肉的快速無損檢測。

關鍵詞 牛肉；不同冷凍處理；多光譜成像；快速無損檢測

中圖分類號 TS251.5.+2 文獻標識碼 A 文章編號 0517-6611（2018）23-0161-05

Abstract [Objective] The research aimed to explore the effects of different freezing treatments on the moisture， color and edible physical properties of beefs， and the feasibility of using multispectral imaging system combined with chemometric methods to identify beefs with different freezing treatments. [Method] After obtaining the spectral information of the frozen beef samples， the regions of interest were extracted. The original spectral data were analyzed using principal component analysis （PCA） and support vector machine （SVM）. Simultaneously the beef moisture， color and texture parameters were detected using traditional methods. [Result]There were significant differences in the average spectra of different frozen beefs， and the accuracy of the modeling set and the prediction set reached 86.67% and 83.33%， respectively. Compared with the control group， the free water content of the frozen beef was increased； the combined water content， cooking loss， and loss of thawing sap were reduced. [Conclusion] The multispectral imaging system combined with chemometrics can realize rapid and nondestructive detection of beefs with different freezing treatments.

Key words Beef；Different freezing treatments；Multispectral imaging；Rapid and nondestructive detection

牛肉因其營養(yǎng)豐富、食用價值高而備受國內外歡迎。水是肉類的主要成分，約占肉類總重量的75%，肉類保持水分的能力，被定義為系水力（WHC），是工業(yè)和消費者關注的一個重要質量參數[1]。對肉類行業(yè)來說，新鮮肉類的保水力影響其技術質量，即加工產量，而對于消費者來說，低的保水力對新鮮肉類的零售減少有不利的影響，并影響肉類最終產品的感官質量。肉類中的顏色與肌肉中的肌紅蛋白水平有關，并受到冷凍儲存的影響。雖然肌紅蛋白是負責肉類顏色的主要蛋白質，但其他蛋白如血紅蛋白也可能影響顏色[2]。冷凍儲存期間的溫度波動會導致不同的物理變化，如血紅蛋白環(huán)境的變化從而導致顏色變化[3]。肉的質量也受到肉的冷凍率和條件的影響。汁液損失會導致硫胺和葉酸的損失，影響肉類的外觀。解凍后，肉類通常不會恢復到冷凍前的充氧水平，這種缺氧使肉變暗，當肉凍得更久的時候，顏色會變得更暗[4]。液體的流失通常會降低食品的質量和結合能力，這些都是降低其經濟價值的因素。

研究者廣泛研究了冷凍速率、貯藏和解凍方式對肉樣品質的影響[5-7]。牛肉凍融后流失掉很多可溶性蛋白，Ngapo等[5]采用6種凍結率、2種貯藏時間和3種解凍率的組合研究肉的凍結，以降低在解凍過程中失去的蛋白質。在解凍過程中產生的流失量與凍融速率有關，也與凍肉中冰晶的大小和位置有關[7]，也有研究表明冷凍速率增大能減少汁液損失[8-9]。

多光譜成像（MSI）是一種新興的技術，它將光譜學和影像學結合在一個系統中，同時從一個物體上同時獲取空間和光譜信息。MSI系統捕捉到的三維圖像是由幾個特征相關的單波段圖像組成的，這些包含大量信息的三維數據可以用來分析和確定樣本中細微的和/或微妙的物理和化學特征。與高光譜成像相比，較少的處理時間使MSI滿足了用于在線高通量篩選的工業(yè)生產線的速度要求，以評估肉類的質量、營養(yǎng)、安全性和真實性。近年來，MSI技術作為一種快速無損的分析方法已被廣泛應用到魚[10]、肉[11-13]、水果[14]、蔬菜[15-16]等領域。

在肉制品加工和貯藏過程中，肉的化學成分和物理狀態(tài)均發(fā)生較大的變化。筆者探究多光譜技術結合最佳優(yōu)化化學計量方法鑒別不同冷凍處理牛肉的可行性，并結合水分、顏色和質構參數對不同冷凍處理牛肉進行綜合評價。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

1.1.1 牛肉樣本。

為保證所有樣本均來自同一頭牛，從麥德龍買來一整塊新鮮牛后腿肉，在15 min之內運回實驗室，立即剔去脂肪和筋腱，然后分成兩大塊，第一塊放置在4 ℃冰箱冷藏24 h，用于后續(xù)試驗，第二塊切成40個7 cm×4 cm×2 cm 大小、約40 g的長方體樣本，采集光譜信息。

1.1.2 多光譜成像系統。

多光譜成像儀（Videometer A/S，Hrsholm，Denmark）主要由相機、光譜棱鏡、LED 光源、涂有啞光油漆鈦的積分球式外殼和樣品載物臺等部件組成，如圖1所示。該系統可采集19個波段的光譜圖像信息（每個圖像的分辨率為2 056×2 056），波長范圍從可見光到近紅外（405、435、450、470、505、525、570、590、630、645、660、700、780、850、870、890、910、940、970 nm）。在圖像采集之前，系統要提前預熱至少30 min，然后分別使用白板、黑板和幾何板進行校準[10]。測試樣本放在球形曲面中間位置，這個球體的內部涂上了一層無光的鈦漆，涂層與球體的曲率確保了投射光的均勻反射。在球體的邊緣，分布著LED光源。多光譜具有采集圖像速度快、分辨率高，可同時獲取可見光和近紅外的光譜信息和空間信息，以及操作簡單等優(yōu)點。

1.2 試驗方法

1.2.1 冷凍方法。

將切好的40個牛肉樣本隨機分成4組，每組10個，進行4種不同冷凍處理：4 ℃冷藏（對照組）、-4 ℃冷凍、-20 ℃冷凍、液氮處理10 min后-20 ℃冷凍。其中，4 ℃對照組在冰箱放置24 h后，拿出來進行光譜采集，進行水分、顏色、韌性、彈性以及硬度指標檢測，其他3種冷凍處理均要在冰箱放置3 d后取出，參照Xie等[17]的方法，在4 ℃環(huán)境下解凍24 h，之后與對照組一樣進行光譜采集和其他指標的檢測。第一塊牛肉在放置24 h后取出，將表層切除厚約5 cm（防止與第二塊肉樣不同，造成試驗誤差），重復上述第二塊牛肉的操作步驟。共80個牛肉樣本，每種處理牛肉中隨機選取6個作為預測組，剩下的56個樣本全部為建模組。

1.2.2 光譜采集和預處理。

解凍后的樣本放在干凈的培養(yǎng)皿中，用多光譜測量儀獲取上述牛肉樣本和背景信息。獲取的光譜圖像首先用VideometerLab 軟件進行去噪處理，然后采用典型判別分析（CDA）[18]和閾值設定完成背景剔除和圖像分割，在該研究中，分割的主要目的是將牛肉作為感興趣區(qū)域（ROI）從背景或其他不需要的區(qū)域提取出來，經過反射率動態(tài)定標板將牛肉圖像信息的灰度值轉換成反射率值。

1.2.3 主成分和支持向量機算法。

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一種實現幾個線性組合替代絕大多數原變量信息的多元統計方法，具有降維、數據壓縮和信息分離的能力[19]。用于計算各主成分的貢獻率和累積分數，分析多變量之間的相關性?？偟膩碚f，最初的幾個主成分可以解釋大部分的數據差異[20]。PCA作為一種常見的非監(jiān)督識別方法，最先應用于可視化數據的初始化，并從觀測結果中識別出異常值。在該研究中，PCA降低了從牛肉樣本中提取的數據矩陣維度，以消除眾多信息中相互重疊和不相關部分的信息，提取多光譜記錄的主要信息。利用光譜數據，PCA可以提供區(qū)分樣品的非常重要的信息，它通過識別不同牛肉樣品之間潛在的光譜異常值來評估變量之間的相似性，將數據轉化為得分，最終解釋樣本之間的差異。

1.2.8 質構檢測。

該研究利用TA-XT Plus物性測試儀對不同冷凍處理后的牛肉的食品物理特性進行檢測。參照文獻[24]中的方法，將每個不同冷凍處理后的剩余牛肉樣本（4 cm×2 cm×1 cm）置于（80±1）℃的恒溫水浴鍋煮1 h，之后取出在4 ℃冰箱放置24 h，然后置于TA-XT Plus 物性測試儀的承重臺中心，沿與肌纖維垂直方向進行硬度、彈性、韌性的檢測，測定參數如下：

測前速度10.00 mm/s；

測試速度2.00 mm/s；

測后速度10.00 mm/s；

下壓距離10.00 mm；

探頭類型為HOP/BSK型探頭。

1.3 數據統計與分析

所有數據均使用商業(yè)軟件Matlab（R2013a，The MathWorks，Inc.，USA）和Origin 8.5（OriginLab，USA）進行分析。

2 結果與分析

2.1 水分變化

從4種不同處理方法對牛肉中自由水、結合水、干物質、蒸煮損失和解凍汁液流失的影響（表1）可以看出，冷凍處理以后的牛肉樣本相比于對照組的樣本，自由水含量明顯增高，而結合水的百分含量相對降低。說明冷凍處理對牛肉的水分存在狀態(tài)會有影響，繼而會影響水分活度大小以及肉的儲藏時間和品質[25]。-20 ℃的冷凍處理方法相比于-4 ℃的方法，前者對牛肉中自由水、結合水和解凍汁液流失含量的影響小于后者，原因是在沒有達到破壞性冷凍溫度前，冷凍速率越高的冷凍處理方式對肉的物性影響會越小[26]。從表中還可以發(fā)現，4組處理方式中，液氮結合的冷凍處理方式相比于沒有結合液氮的冷凍處理方式，前者對牛肉中自由水和結合水含量的影響大于后者，而蒸煮損失則小于后者，原因可能是液氮處理時溫度過低，造成了對肉和細胞的破壞，導致更多結合水損失和流出，自由水的含量增加[27]；還有可能是液氮處理溫度和后續(xù)冷凍儲藏溫度兩者差異太大，造成牛肉肌肉中冰晶尺寸變大，導致解凍后更多結合水損失和流出，自由水的含量增加[26]。牛肉的干物質在不同冷凍處理方法中并沒有明顯差別，不同冷凍處理方法會對牛肉中的水分含量有影響，但是不會對牛肉中的干物質有影響。試驗結果表明，冷凍處理后的牛肉相比于對照組的自由水含量增加，結合水含量、蒸煮損失和解凍汁液流失降低，在不破壞細胞結構的前提下，冷凍速率越高對牛肉的物理性質影響越小。一般情況下，自由水含量與食品中水分活度（AW）的高低呈正相關性[28]。AW又與食品質量與安全有密切聯系。因此，牛肉中水分對牛肉的各種化學反應和品質有影響。

2.3 質構分析

從不同冷凍處理方法對牛肉食用物理特性影響的結果（表3）可以看出，肉的彈性沒有顯著差異，原因是每塊肉在檢測物性時的下切距離都是10 mm左右，因此沒有明顯區(qū)別。牛肉的韌性和硬度在不同冷凍處理過程中也沒有呈現顯著規(guī)律，原因是肉類的物性參數與肉類的品種有關，物性檢測是一個相對比較復雜并且不是很精準的過程，因為檢測過程中的很多因素都會影響物性參數的大小，比如肉類的年齡、肌肉纖維的直徑尺寸、肌肉中的化學成分和含量，甚至屠宰過程和方式也會影響物性參數[17]。該試驗中牛肉的不同部位含有的結締組織和筋腱含量不同，即使剔除了牛肉樣本表面的可見結締組織和筋腱，但是肌肉組織內部的筋腱對物性檢測還是會帶來很大影響和差異，因此導致檢測的韌性和硬度的結果沒有呈現一定規(guī)律，這一結果與Xie等[17]的研究結論一致。

2.4 光譜分析

從不同冷凍方法處理的牛肉在405～970 nm的反射光譜圖（圖2）可以看出，冷凍牛肉與對照組牛肉相比，光譜有明顯差異，且冷凍后牛肉的光譜反射曲線幾乎整體上低于對照組；在630～700和850～970 nm，呈現出處理溫度越低，反射值越低，其主要原因是凍融牛肉的自由水含量比對照組牛肉高（表1），表現為凍融牛肉的表面比對照組更濕潤。有研究證明，水分中的O-H鍵在440、570和970 nm有吸收[32-33]，因此凍融牛肉的吸收光譜曲線會高于對照組，反之，其反射光譜曲線會低于對照組。此外，這種差異也可能是樣品表面顏色造成的。有研究發(fā)現，肌紅蛋白在542 nm有吸收峰[34]。這些差異可采用多變量分類模型進行定性分類。

2.5 主成分分析

PCA的主要目的是獲得定性的視覺分化，并減少光譜數據的維數。圖3顯示了4種牛肉處理方式的三維主成分得分圖。從結果來看，PC1、PC2和PC3的得分分別為80.52%、14.35%和3.90%，能夠解釋98.77%的光譜差異，表明不同冷凍處理的牛肉存在一定差異，且有可能達到對其的鑒別。圖3中不同樣品之間也出現了重疊，這意味著即使在三維空間，可能有一些樣品不能與其他樣品完全區(qū)分開。因此，研究進一步采用支持向量機完成定量分析。

2.6 分類模型建立及性能評價

在模型中，將4 ℃冷藏（對照組）、-4 ℃冷凍、-20 ℃冷凍和-20 ℃結合液氮處理分別賦值為1、2、3和4。表4 清晰地顯示了采用SVM鑒別不同冷凍處理牛肉的結果，圖4反映了SVM模型對不同冷凍處理牛肉樣本建模集的鑒別結果，結合表4和圖4可以明顯看出，在建模集中有8個樣本被錯判，其中對照組有3個被錯判為-4 ℃組，-4 ℃組有2個被錯判到對照組，1個被錯判到-20 ℃組，1個-20 ℃組的樣本被錯判到-4 ℃組，1個-20 ℃結合液氮組的樣本被錯判到-20 ℃組，建模集的鑒別準確率為86.67%。在預測集中，定量分析的錯判率為16.67%，對照組和-20 ℃組分別有1個被錯判到-4 ℃組，-4 ℃組有2個錯判到對照組，鑒別率達到了83.33%。試驗表明，多光譜與SVM模型相結合獲得了足夠的信息來鑒別不同冷凍處理的牛肉樣本。

從表4可看出，-4 ℃組發(fā)生錯判的樣本數最多，-20 ℃結合液氮錯判樣本數則最少，表明溫度跨度越大，模型的鑒別效果越好。利用全光譜結合SVM模型對不同冷凍處理牛肉的鑒別分別在建模集和預測集上獲得了86.67%和83.33%的準確度。結果表明，不同冷凍處理牛肉樣本之間存在顯著差異，并可根據牛肉表面獲得的光譜進行分類。

3 總結

不同冷凍方法處理對肉類品質的影響是社會和消費者都很關注的問題。該研究通過3種不同冷凍處理方法與對照組比較，試驗結果表明，冷凍處理后的牛肉相比于對照組的自由水含量增加，結合水含量、蒸煮損失和解凍汁液流失降低，在不破壞細胞結構的前提下，冷凍速率越高，對牛肉的物理性質影響越小。同時說明，多光譜成像技術結合傳統化學計量學方法能夠實現對不同冷凍方法處理牛肉的檢測和鑒別，建模集和預測集的準確率分別達到了86.67%和83.33%。在不同處理組中，-4 ℃處理組最容易發(fā)生錯判，-20 ℃結合液氮組錯判樣本數最少，表明冷凍速率越大，模型的鑒別效果越好。

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