基于拉曼高光譜成像的乳粉真?zhèn)畏嵌ㄏ蚝Y查新方法研究

宗 婧，卜漢萍，陳 達，陳曉宇，鮑 蕾*

(1.天津大學(xué) 精密儀器與光電子工程學(xué)院，天津 300072；2.雀巢研發(fā)(中國)有限公司 雀巢食品安全研究院，北京 100016；3.中國民航大學(xué) 飛機防火及應(yīng)急研究所，天津 300300)

乳粉作為一種大宗高頻的食品原料，在全球經(jīng)濟中占有重要地位[1]。然而由于經(jīng)濟利益驅(qū)使，乳粉的摻假行為在相當(dāng)程度上較為猖獗，嚴(yán)重危害人民群眾特別是嬰幼兒的生命健康[2]。當(dāng)前我國食品安全標(biāo)準(zhǔn)檢測方法僅針對有限量標(biāo)準(zhǔn)的物質(zhì)制定，雖然檢測目標(biāo)涵蓋千余種化學(xué)物質(zhì)，但僅僅是現(xiàn)有化學(xué)物質(zhì)的極小部分。因此，對乳粉真?zhèn)螁栴}進行科學(xué)評估成為目前重要而急迫的任務(wù)。

常用的乳粉摻假檢測方法主要為高效液相色譜法[3]、氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用法[3]、液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜法[4]、基質(zhì)輔助激光解吸電離飛行時間質(zhì)譜(MALDI-TOF MS)[5]等色譜和質(zhì)譜技術(shù)，通過構(gòu)建大數(shù)據(jù)庫的方式，盡可能地覆蓋奶粉中的未知物。這些方法雖然檢測靈敏度高，但樣品前處理繁瑣，費時費力且費用較高，難以實現(xiàn)對乳粉的大批量快速篩查。此外，受限于我國當(dāng)前的人力物力條件，這類高端儀器的篩查技術(shù)難以普及。因此，迫切需要發(fā)展新型、高效的乳粉非定向篩查技術(shù)。

在各類檢測技術(shù)中，拉曼光譜技術(shù)具有簡單、無損、通量高等優(yōu)點，可同時檢測有機和無機組分，在食品安全非定向篩查領(lǐng)域具備良好的應(yīng)用潛力[6-8]。在拉曼光譜的非定向篩查中，往往依賴主成分分析(PCA)、簇類獨立軟模型(SIMCA)等數(shù)據(jù)降維方法進行定性分析[1,7-8]，但這些方法僅能針對已知類別畫出合理分界線。然而，在食品未知摻雜物的拉曼光譜信號中，摻雜物的存在極可能導(dǎo)致信號產(chǎn)生畸變，而傳統(tǒng)的PCA方法和SVM方法無法克服畸變信號對模型的影響，從而導(dǎo)致建模失敗。此外，傳統(tǒng)的拉曼光譜技術(shù)只單純使用光譜儀采集樣品單點數(shù)據(jù)或多個數(shù)據(jù)取平均值，而忽略了乳粉樣本的非均勻異質(zhì)特征和取樣代表性[9]，極有可能淹沒低濃度摻雜物的光譜特征，從而導(dǎo)致其檢測靈敏度降低，造成對乳粉樣本的誤判錯判。針對以上問題，近年來發(fā)展的拉曼高光譜成像技術(shù)可有效改善樣本取樣的代表性，結(jié)合新型的化學(xué)計量學(xué)方法，具備良好的非定向篩查應(yīng)用潛力。

在實際應(yīng)用中，拉曼高光譜成像有機結(jié)合了拉曼光譜技術(shù)和二維成像平臺，在大面積掃描樣品的同時，準(zhǔn)確捕獲微區(qū)部分的精細信息[10]，進而以圖譜合一的方式準(zhǔn)確記錄食品關(guān)鍵組分的空間拓撲結(jié)構(gòu)。然而，拉曼高光譜成像技術(shù)在食品領(lǐng)域的應(yīng)用尚處于起步階段，如檢測牛肉肌肉內(nèi)脂肪分布的特征[11]，定量檢測面粉中過氧化苯甲酰添加劑[12]，檢測辣椒粉中的摻假物[13]等，這些研究均針對特定的食品組分或摻雜組分進行分析，尚未發(fā)揮其非定向篩查功能。對于拉曼和近紅外等光譜成像技術(shù)的定性分析，大部分僅參考待測摻雜物的純物質(zhì)光譜，找出典型摻雜物的特征譜峰位置，并結(jié)合該位置強度信息畫出單波長強度圖，根據(jù)相應(yīng)的閾值判據(jù)，畫出二值成像圖[14-18]。除此之外，文獻還報道了光譜角測量(SAM)、光譜相關(guān)性測量(SCM)和歐式距離測量(EDM)等光譜相似性分析方法，由此比較被測物每個像素點的光譜與純摻雜物的光譜相似度，通過設(shè)置有效閾值的方式達到定性分析食品中摻雜物的目的[11,19]。然而，在乳粉真?zhèn)舞b別的實踐過程中，由于各類摻雜物質(zhì)種類繁多，不法商販極有可能添加新型摻假物來規(guī)避檢查[6]，定向篩查方法難以全面覆蓋未知摻雜物信息，傳統(tǒng)的拉曼高光譜成像技術(shù)難以滿足相關(guān)要求，發(fā)展新型、高效的拉曼高光譜成像迫在眉睫。

本文擬發(fā)展一種基于穩(wěn)健建模驅(qū)動的拉曼高光譜成像技術(shù)(RMD-RHIM)，以實現(xiàn)乳粉真?zhèn)蔚姆嵌ㄏ蚝Y查。在RMD-RHIM方法中，以蛋白質(zhì)這一典型指標(biāo)的穩(wěn)健建模為切入點，將拉曼高光譜摻雜像素點映射為畸變像素點，構(gòu)建可視化的二值圖像，進而以非定向的方式精確識別奇異樣本。結(jié)果表明，RMD-RHIM方法對絕大部分未知摻雜物均具有很好的識別率，為乳粉真實性的非定向篩查提供了一種新手段，并可拓展到其它食品樣本的非定向篩查。

圖1 便攜式拉曼高光譜成像系統(tǒng)示意圖Fig.1 Schematic diagram of the portable Raman hyperspectral imaging system

1 實驗部分

1.1 實驗裝置

實驗采用自行搭建的拉曼高光譜成像裝置(圖1)，由二維位移平臺(BIOS-105T-304GS型，SIGMA KOKI，日本)、便攜式拉曼光譜儀(課題組自主研發(fā))和自行編寫的集成控制軟件組成。便攜式拉曼光譜儀使用激發(fā)光源波長為785 nm，功率為100 mW的二極管激光器；CCD檢測器為64×1 024像素陣列；波數(shù)范圍為200～2 200 cm-1。在實驗過程中，將采集區(qū)域設(shè)置為30 mm×30 mm，將二維位移平臺步長設(shè)置為0.6 mm，單點積分時間為600 ms，以50×50的分辨率采集2 500個點拉曼光譜數(shù)據(jù)。因此，每個乳粉樣品高光譜數(shù)據(jù)為50×50×1 024的數(shù)據(jù)立方體。

光譜數(shù)據(jù)處理采用Matlab R2016a軟件進行計算。airPLS和mIRPLS的算法參考文獻[20-21]，通過相關(guān)算法的有機結(jié)合，巧妙地將未知摻雜物的篩查問題轉(zhuǎn)化為奇異樣本識別問題。

1.2 樣品制備

建模樣品：采用50個不同品牌、不同批次的市售脫脂奶粉構(gòu)建正常光譜數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)庫，其蛋白質(zhì)濃度均采用國標(biāo)方法[22]進行測試。

驗證樣本：使用4組驗證樣品：①15個正常市售脫脂乳粉(陰性樣本)；②30個含有隨機摻雜組分的乳粉(陽性樣本)；③尿素單摻雜樣品15個，按照15個濃度梯度，以0.1%、0.2%、0.3%、0.4%、0.5%、0.7%、1.0%、1.5%、2.0%、2.5%、3.0%、3.5%、4.0%、4.5%、5.0%(質(zhì)量分?jǐn)?shù))混合摻入脫脂乳粉中；④三聚氰胺單摻雜樣品15個，濃度梯度同③。

摻雜樣品③和④的制備：實驗試劑為尿素(99%，生物技術(shù)級，麥克林)和三聚氰胺(99%，麥克林)。每個樣品20 g，按0.1%、0.2%、0.3%、0.4%、0.5%、0.7%、1.0%、1.5%、2.0%、2.5%、3.0%、3.5%、4.0%、4.5%、5.0%(質(zhì)量分?jǐn)?shù))加入摻雜物質(zhì)和脫脂乳粉，使用上海滬西XW-80A渦流混合儀振動5 min混勻，以確保奶粉中摻假顆粒的均勻性。

1.3 RMD-RHIM原理與方法

乳粉是一種非均質(zhì)復(fù)雜體系，其摻雜區(qū)域會破壞乳粉原有的關(guān)鍵組分特征分布，進而導(dǎo)致其拉曼高光譜信號產(chǎn)生畸變，破壞后續(xù)的多元建模過程。因此，本研究提出一種基于穩(wěn)健建模驅(qū)動的拉曼高光譜成像技術(shù)(RMD-RHIM)，借助穩(wěn)健建模的奇異樣本識別能力，準(zhǔn)確找出畸變數(shù)據(jù)，將乳品摻雜區(qū)域映射為高光譜畸變像素點，在未知摻雜物種類的情況下，高效實現(xiàn)乳粉摻雜的非定向篩查[23-24]。該技術(shù)首先采用真實脫脂奶粉樣品數(shù)據(jù)構(gòu)建正常光譜標(biāo)準(zhǔn)庫，同時采集單一的待測樣品數(shù)據(jù)，共同組成動態(tài)的訓(xùn)練集樣本。在此基礎(chǔ)上，使用airPLS算法去除熒光干擾，拉平基線。然后，通過mIRPLS穩(wěn)健建模算法，找出待測樣品中的畸變像素點，并標(biāo)記為“摻雜區(qū)域”，畫出包含樣品定位信息的二值圖，從而得到待測樣品的摻雜二值圖像。具體流程如圖2所示。

圖2 基于穩(wěn)健建模驅(qū)動的拉曼高光譜成像方法流程圖Fig.2 Flowchart of the robust model driven Raman hyperspectral imaging method(RMD-RHIM)

1.3.1 光譜預(yù)處理脫脂乳粉是有機樣品，其原始拉曼光譜具有強烈的熒光背景，嚴(yán)重影響后續(xù)模型的建立，需提前扣除，且高光譜數(shù)據(jù)量大，需要相關(guān)預(yù)處理算法具有快的處理速度。本研究采用自適應(yīng)迭代重加權(quán)懲罰最小二乘算法(airPLS)[20]，通過連續(xù)多次調(diào)用加權(quán)懲罰最小二乘算法，擬合出熒光背景的平滑曲線，并將其扣除。由于airPLS算法運用稀疏矩陣技術(shù)，其運算速度僅與信號的長度呈線性關(guān)系，處理速度快。因此，適用于本研究中拉曼高光譜數(shù)據(jù)的基線校正。

1.3.2 穩(wěn)健建模算法本研究采用的穩(wěn)健建模算法是改進的迭代重加權(quán)PLS(Modified iterative reweighted PLS,mIRPLS)算法[21]，該算法通過檢測刪除了光譜變量中多個畸變點，構(gòu)造出可靠的PLS模型。在mIRPLS中，使用了自適應(yīng)的調(diào)整參數(shù)，當(dāng)?shù)趇個樣本(1≤i≤n)的預(yù)測誤差超過訓(xùn)練集樣本濃度[-3σi，3σi]的范圍，則視其為一個畸變點。其中，n是建模集樣品的總數(shù)，σi是使用留一法n-1個樣本的標(biāo)準(zhǔn)偏差，ri是第i個樣本(1≤i≤n)的預(yù)測誤差。其數(shù)學(xué)表達式為：

本研究將Φi=0的像素點標(biāo)記為“摻假”，將Φi≠0的點標(biāo)記為“正?！?。

2 結(jié)果與討論

2.1 光譜信號預(yù)處理

脫脂乳粉中蛋白質(zhì)的熒光背景嚴(yán)重干擾模型建立，因此，采用airPLS算法對原始拉曼光譜進行預(yù)處理，以克服熒光背景干擾，光譜預(yù)處理結(jié)果見圖3。正常脫脂乳粉的原始拉曼光譜出現(xiàn)了明顯的基線漂移(實線)，使用airPLS算法后(虛線)，其基線平整，熒光背景被有效扣除，表明airPLS能有效克服拉曼光譜中熒光背景的干擾，為后續(xù)穩(wěn)健建模分析奠定了良好的基礎(chǔ)。

2.2 基于mIRPLS穩(wěn)健建模驅(qū)動的可視化非定向篩查

圖3 使用airPLS進行光譜預(yù)處理前后對比圖Fig.3 Comparison of Raman spectra before and after airPLS

RMD-RHIM方法最重要的步驟是穩(wěn)健模型的建立。本方法將50個建模樣本的高光譜數(shù)據(jù)與待測樣本高光譜數(shù)據(jù)輸入mIRPLS穩(wěn)健建模方法中建立模型。通過mIRPLS的畸變點檢測功能，挑選出摻雜奶粉中畸變的拉曼高光譜像素點，標(biāo)記為“摻雜”，其他像素點標(biāo)記為“正常”，并最終轉(zhuǎn)化為可視化的二值圖像。

正常脫脂乳粉(陰性樣本)、含有1.90%水解乳清(相當(dāng)于5%蛋白質(zhì)摻雜)的脫脂乳粉和含有0.91%三聚氰胺(相當(dāng)于10%蛋白質(zhì)摻雜)的脫脂乳粉的RMD-RHIM非定向篩查結(jié)果見圖4。其中A1、B1和C1分別為三者的2 500個像素點的拉曼光譜數(shù)據(jù)，由圖可見脫脂乳粉的熒光背景較強，需先使用airPLS方法去除基線背景，以顯著提升后續(xù)穩(wěn)健建模的可靠性。A2、B2和C2為經(jīng)RMD-RHIM方法檢測出的畸變點(深紅色)并結(jié)合二維位移平臺的定位信息畫出的摻假成像二值圖，其像素點的采樣間隔為0.6 mm(30 mm范圍內(nèi)有50個像素點)，以白色表示正常脫脂乳粉，紅色表示摻假的畸變像素點。由圖可見，當(dāng)樣品為正常脫脂乳粉(A2)時，摻假成像二值圖為全白色，代表并無任何摻假物質(zhì)的存在。而當(dāng)樣品為摻假樣品時，二值圖用深紅色像素點表示出此為摻假樣品，且顯示出摻假物的分布情況(B2、C2)。由此可見，RMD-RHIM能以可視化的方式實現(xiàn)乳粉真?zhèn)蔚姆嵌ㄏ蚝Y查。

圖4中B2和C2的摻雜像素點分布較為均勻，符合正常的乳粉摻雜分布模式，側(cè)面證明了此成像方法的有效性。此外，B2為含有1.90%水解乳清的陽性樣品，C2為含有0.91%三聚氰胺的陽性樣品，單從摻雜物質(zhì)的質(zhì)量分?jǐn)?shù)來看，B2的摻雜像素點應(yīng)多于C2，但結(jié)果卻恰恰相反。其原因在于，本研究使用的拉曼光譜儀的激光器的光斑遠大于摻雜物質(zhì)的顆粒，因此一個像素點并不代表一個摻雜顆粒。這可以由像素點的拉曼光譜圖B1和C1證明，其光譜并非純的摻雜物質(zhì)信號，而是在純?nèi)榉劾庾V的基礎(chǔ)上，疊加摻雜物光譜。乳清蛋白摻雜物不具有明顯的特征峰，如圖B1所示。反觀圖C1，部分像素點光譜的674.3 cm-1波數(shù)具有很尖銳的譜峰，這是三聚氰胺作為一種富氮類化合物所具有的明顯特征尖峰，其相對純?nèi)榉酃庾V畸變明顯。因此三聚氰胺顆粒即使占激光光斑面積的很小一部分，該像素點所采集的拉曼光譜也會發(fā)生明顯畸變，進而被RMD-RHIM方法標(biāo)記為摻雜像素點。因此出現(xiàn)了如B2和C2這種摻雜像素點個數(shù)與摻雜物質(zhì)濃度不成比例的現(xiàn)象。由此可見，RMD-RHIM方法對含有尖銳譜峰的摻雜物更加靈敏。

2.3 RMD-RHIM方法效果評價

采用本方法對15個正常脫脂乳粉(陰性樣本)的第1組驗證樣本和含有60個摻假樣品(陽性樣本)的第2、3、4組進行驗證，計算方法的識別率，其計算公式如下：

識別率(Classification rate)=正確分類數(shù)量(Correct classification numbers)/樣品總數(shù)(Numbers)

RMD-RHIM方法評價結(jié)果見表1。陰性樣本的正確識別率為93.3%，陽性樣本的正確識別率為98.3%，表明非定向篩查的準(zhǔn)確識別率可滿足實際工業(yè)需求。為進一步驗證RMD-RHIM方法的檢測靈敏度，分別采用含有0.1%～5.0%(質(zhì)量分?jǐn)?shù))的尿素和三聚氰胺的摻假脫脂乳粉樣品進行驗證(Set 3、4)。發(fā)現(xiàn)其對尿素和三聚氰胺的檢測靈敏度均達到0.1%，正確識別率為100%，完全滿足乳粉真?zhèn)巫R別的需求。

表1 基于RMD-RHIM方法非定向篩查模型預(yù)測結(jié)果評價Table 1 Evaluation of prediction results of RMD-RHIM method

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3 結(jié) 論

本文提出了一種穩(wěn)健建模驅(qū)動的拉曼高光譜成像方法，該方法借助拉曼高光譜成像技術(shù)，將乳粉中未知摻雜物的識別問題轉(zhuǎn)化為拉曼高光譜信號的畸變處理問題；借助穩(wěn)健建模方法，將畸變信號轉(zhuǎn)化為奇異樣本識別問題，進而巧妙地克服了定向篩查無法遍歷所有摻雜物的問題。實驗結(jié)果表明，RMD-RHIM能較準(zhǔn)確地識別乳粉的陰性和陽性樣本，以可視化的方式實現(xiàn)乳粉真?zhèn)蔚姆嵌ㄏ蚝Y查，并為其他食品體系的非定向篩查提供了一種新思路。