基于高光譜信息的生鮮雞肉離心損失率快速預(yù)測(cè)模型構(gòu)建

何鴻舉,2,王洋洋,王 魏,蔣圣啟,朱亞?wèn)|,馬漢軍,2,陳復(fù)生2,3,王玉玲4,朱明明,趙圣明,潘潤(rùn)淑

(1.河南科技學(xué)院食品學(xué)院,河南新鄉(xiāng) 453003; 2.河南科技學(xué)院博士后研發(fā)基地,河南新鄉(xiāng) 453003; 3.河南工業(yè)大學(xué)糧油食品學(xué)院,河南鄭州 450001; 4.河南科技學(xué)院生命科技學(xué)院,河南新鄉(xiāng) 453003)

全球經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇,肉制品需求回暖,肉雞生產(chǎn)持續(xù)增加,2018年世界肉雞生產(chǎn)量達(dá)到9000萬(wàn)噸以上,僅中國(guó)產(chǎn)量就高達(dá)1170萬(wàn)噸,肉雞的消費(fèi)和生產(chǎn)同步增長(zhǎng)[1]。作為僅次于豬肉的第二大肉類(lèi)消費(fèi)品,雞肉含有豐富的蛋白質(zhì)和較少的脂肪,易被消化吸收,有預(yù)防心血管疾病的功效[2],同時(shí)雞肉也是維生素和磷、鐵、鈉等礦物質(zhì)的良好來(lái)源,具有強(qiáng)身健體、調(diào)節(jié)血脂等多種保健功能[3],在人們飲食生活中占據(jù)重要的地位。

雞肉質(zhì)量與安全與人們的身體健康息息相關(guān),同時(shí)也影響著肉品行業(yè)的發(fā)展。嫩度、持水力、pH、新鮮度、風(fēng)味等是評(píng)價(jià)雞肉品質(zhì)的重要指標(biāo)[4]。其中持水力是指雞肉受到外力擠壓時(shí),維持水分或者抵抗水分流失的能力[5]。離心損失率是反映持水力大小的重要參數(shù),直接影響雞肉的色澤、彈性、口感等食用品質(zhì)[6]。目前常用來(lái)測(cè)量持水力的方法主要是理化檢測(cè),存在耗費(fèi)時(shí)間長(zhǎng)、檢測(cè)成本較高、樣品預(yù)處理較復(fù)雜且具有破壞性等問(wèn)題[7-8],極大地影響了檢測(cè)進(jìn)度和檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展。

高光譜成像技術(shù)(Hyperspectral Imaging,HSI)是一種新興的光電檢測(cè)技術(shù),根據(jù)光源對(duì)不同特性食品的波長(zhǎng)反射率、離散度的不同,通過(guò)分析光譜數(shù)據(jù)的差異達(dá)到定量和定性檢測(cè)的目的,能夠同時(shí)反映樣品的物理和化學(xué)特性等內(nèi)部信息和外觀品質(zhì)信息,具有分辨率高、檢測(cè)速度快、非破壞性、連續(xù)多波段的特質(zhì)[9-10],是肉品品質(zhì)檢測(cè)的潛在有效手段之一。蔣圣啟等[11]利用900～1700 nm范圍的HSI技術(shù)快速無(wú)接觸評(píng)估冷鮮雞肉色澤及嫩度,模型預(yù)測(cè)效果良好,邢素霞等[12]在920～2500 nm范圍內(nèi)探討了HSI技術(shù)預(yù)測(cè)雞肉揮發(fā)性鹽基氮(Total Volatile Basic Nitrogen,TVB-N)含量和菌落總數(shù)(Total Viable Count,TVC)的可行性,模型決定系數(shù)(R2)均在0.90以上,預(yù)測(cè)性能穩(wěn)定;在400～1100 nm范圍,Xiong等[13]利用HSI研究了對(duì)雞肉中羥基脯氨酸的快速無(wú)損檢測(cè),也取得了滿意的預(yù)測(cè)效果。本文旨在通過(guò)化學(xué)計(jì)量學(xué)算法挖掘900～1700 nm高光譜信息,構(gòu)建模型預(yù)測(cè)生鮮雞肉的離心損失率,為建立一種快速無(wú)損評(píng)價(jià)雞肉持水性提供方法借鑒和數(shù)據(jù)支撐。

1 材料與方法

1.1 材料與設(shè)備

冷鮮雞胸肉 由河南眾品食業(yè)股份有限公司提供。

HSI-eNIR-400-1700高光譜成像系統(tǒng) 上海五嶺光電科技有限公司;XY1000C電子天平 常州市幸運(yùn)電子設(shè)備有限公司;HERAEUS X1R臺(tái)式高速冷凍離心機(jī) 美國(guó)賽默飛科技公司;冰箱 青島海爾集團(tuán)。

1.2 實(shí)驗(yàn)方法

1.2.1 樣品準(zhǔn)備 將新鮮的雞胸肉裝于無(wú)菌袋中,并置于帶蓋冰盒內(nèi),運(yùn)至肉品質(zhì)量與安全控制實(shí)驗(yàn)室。在超凈操作臺(tái)中,將雞胸肉分割成切成3 cm×3 cm×1 cm(長(zhǎng)度×寬度×高度)的立方小塊,共獲得144個(gè)雞肉樣品。將樣品置于一次性保鮮盒里,分裝、編號(hào),置于0～4 ℃的冷藏溫度下,待測(cè)。

1.2.2 光譜數(shù)據(jù)的采集 試驗(yàn)前先將高光譜系統(tǒng)打開(kāi)預(yù)熱30 min,使光源趨于穩(wěn)定,防止出現(xiàn)基線漂移等造成誤差[14],同時(shí)將待測(cè)雞肉樣品從冰箱中取出放至室溫。然后打開(kāi)高光譜Spectral Image-NIR軟件進(jìn)行掃描,采集雞肉樣品的高光譜圖像,系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)為:曝光時(shí)間4.66 ms,掃描速度6.54 mm/s,掃描波長(zhǎng)范圍900～1700 mm。為降低光源強(qiáng)度分布不均和暗電流對(duì)試驗(yàn)結(jié)果的影響,需同時(shí)采集黑白圖像進(jìn)行圖像校正[15],通過(guò)系統(tǒng)自帶軟件HSI Analyzer進(jìn)行,具體校正方法參考Wang等[16]研究。圖像校正結(jié)束后,采用系統(tǒng)自帶軟件HSI Analyzer提取圖像感興趣區(qū)內(nèi)的每個(gè)像素點(diǎn)的光譜信息,并得出平均值。

1.2.3 離心損失率的測(cè)定 光譜信息獲取后,立即測(cè)定肉樣的離心損失率[17]。具體操作為:稱重樣品,記錄數(shù)值m1,置于離心管中,在轉(zhuǎn)速8000 r/min、4 ℃的條件下離心15 min,取出,再次稱重,記錄數(shù)值m2,根據(jù)前后記錄重量差值,按如下公式計(jì)算離心損失率。

離心損失率(%)=(m1-m2)×100/m1

1.2.4 光譜信息預(yù)處理 光譜采集過(guò)程中,容易受到光程、電噪音、測(cè)量條件、光散射、基線漂移、樣品厚度分布不均勻等因素影響,需要結(jié)合化學(xué)計(jì)量法對(duì)原始光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。本文采用基線校正、高斯濾波平滑、多元散射校正、移動(dòng)平均值平滑、中值濾波平滑5種方法對(duì)原始光譜進(jìn)行預(yù)處理。

1.2.5 模型構(gòu)建及評(píng)價(jià) 本文采用偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)算法構(gòu)建光譜信息與樣品離心損失率之間的定量關(guān)系。PLS融合了多元線性回歸(Multiple Linear Regression,MLR)和主成分回歸法(Principal Component Regression,PCR)的雙重功能,是目前建模效率高、預(yù)測(cè)能力強(qiáng)的一種多元數(shù)據(jù)分析方法[18]。PLS模型性能評(píng)價(jià)參數(shù)為:校正相關(guān)系數(shù)(rC)、校正均方根誤差(Root Mean Square Error of Calibration,RMSEC)、交叉驗(yàn)證相關(guān)系數(shù)(rCV)、交叉驗(yàn)證均方根誤差(Root Mean Square Error of Cross Validation,RMSECV)、預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)(rP)、預(yù)測(cè)均方根誤差(Root Mean Square Error of Prediction,RMSEP)、魯棒性(ΔE)、剩余預(yù)測(cè)偏差(Residual Predictive Deviation,RPD)。相關(guān)系數(shù)越接近1、均方根誤差越接近0、ΔE越小、RPD值越大,說(shuō)明模型的精度越高,預(yù)測(cè)效果越好[19-20]。

1.2.6 波長(zhǎng)篩選與模型優(yōu)化 高光譜具有光譜分辨率高、應(yīng)用范圍廣、能夠同時(shí)檢測(cè)樣品內(nèi)外部信息的優(yōu)點(diǎn),但也存在數(shù)據(jù)冗余性強(qiáng)、波長(zhǎng)范圍廣、信息運(yùn)算量大等不足之處,因此最優(yōu)波長(zhǎng)的選擇至關(guān)重要,直接影響模型的檢測(cè)效率和準(zhǔn)確性[21]。本文采用回歸系數(shù)法(Regression Coefficient,RC)[22]、連續(xù)投影算法(Successive Projections Algorithm,SPA)[23]和逐步回歸法(Stepwise)[24]篩選最優(yōu)波長(zhǎng),用以優(yōu)化全波段PLS模型。

1.3 數(shù)據(jù)處理

模型構(gòu)建和RC法篩選最優(yōu)波長(zhǎng)在The Unscrambler 9.7軟件(挪威CAMO公司)中完成。SPA法和Stepwise法篩選最優(yōu)波長(zhǎng)在MATLAB R2006a軟件(美國(guó)Mathworks公司)中完成。

2 結(jié)果與分析

2.1 肉樣離心損失率測(cè)量結(jié)果

將144個(gè)雞肉樣品的離心損失率測(cè)量值,按照從小到大排序,每四個(gè)測(cè)量值中隨機(jī)取一個(gè)值劃入預(yù)測(cè)集,其余的三個(gè)測(cè)量值劃入校正集。統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。

表1 校正集和預(yù)測(cè)集樣品離心損失率測(cè)量結(jié)果統(tǒng)計(jì)Table 1 Statistics of centrifugal loss rate values ofsamples in calibration set and prediction set

2.2 雞肉樣品的光譜特征

所有樣品的原始光譜經(jīng)5種預(yù)處理后,特征如圖1所示。在900～1700 nm波長(zhǎng)范圍內(nèi),盡管預(yù)處理方式不同、光譜曲線高低位置不同,但是光譜曲線總體趨勢(shì)一致。這與肉樣的化學(xué)成分含量不同有關(guān)。在光譜曲線中發(fā)現(xiàn),在980和1200 nm處有明顯的吸收峰,這分別源于肉樣組分中O-H鍵和C-H鍵吸收[25]。此外,在1450 nm處有很弱的吸收峰,這也源于O-H鍵的倍頻吸收[26]。

圖1 雞肉的平均光譜特征Fig.1 Average spectral characteristics of chicken注:(a)原始光譜;(b)BC光譜;(c)GFS光譜;(d)MSC光譜;(e)MAS光譜;(f)MFS光譜。

2.3 基于全波段光譜信息預(yù)測(cè)離心損失率結(jié)果

本試驗(yàn)900～1700 nm波長(zhǎng)范圍內(nèi)共有486個(gè)波長(zhǎng),基于全波段光譜信息構(gòu)建PLS模型預(yù)測(cè)肉樣中的離心損失率,結(jié)果如表2所示。

由表2可知,6種FW-PLS模型的相關(guān)系數(shù)(rC、rCV、rP)相近,在0.93～0.97之間,均方根誤差(RMSEC、RMSECV、RMSEP)也相近,在1.13%～1.67%之間,RPD值均大于2.50,整體預(yù)測(cè)效果良好。其中,基于RAW光譜構(gòu)建的RAW-PLS模型和基于BC光譜構(gòu)建的BC-PLS模型相關(guān)系數(shù)相同,均方根誤差和ΔE值均較小,RPD值均較大且接近3,預(yù)測(cè)肉樣離心損失率效果更好。由此得出,基于900～1700 nm光譜信息構(gòu)建PLS模型預(yù)測(cè)雞肉離心損失率是可行的。后續(xù)最優(yōu)波長(zhǎng)篩選以模型構(gòu)建效果更好的RAW光譜和BC光譜為基礎(chǔ)進(jìn)行。

表2 基于全波段光譜信息的PLS模型預(yù)測(cè)肉樣離心損失率結(jié)果Table 2 Results of PLS models for predicting centrifugal loss rate of chicken samples

2.4 最優(yōu)波長(zhǎng)篩選結(jié)果

本試驗(yàn)通過(guò)RC法、SPA法和Stepwise法從全波段486個(gè)光譜波長(zhǎng)中篩選出對(duì)模型有最大貢獻(xiàn)的最優(yōu)波長(zhǎng),以提高模型運(yùn)算效率和檢測(cè)精度,結(jié)果如表3所示。三種方法篩選出的最優(yōu)波長(zhǎng)數(shù),最少為16個(gè),最多為24個(gè),波長(zhǎng)減少量均在95%以上。

表3 最優(yōu)波長(zhǎng)選擇結(jié)果Table 3 Results of optimal wavelength selection

表5 基于最優(yōu)波長(zhǎng)的MLR模型預(yù)測(cè)肉樣離心損失率結(jié)果Table 5 Results of predicting centrifugal loss rate of chicken samples by MLR models with optimal wavelengths

2.5 基于最優(yōu)光譜波長(zhǎng)預(yù)測(cè)離心損失率結(jié)果

基于3種方法篩選出的最優(yōu)波長(zhǎng),分別優(yōu)化PLS模型,預(yù)測(cè)肉樣離心損失率結(jié)果如表4所示。

表4 基于最優(yōu)波長(zhǎng)的PLS模型預(yù)測(cè)肉樣離心損失率結(jié)果Table 4 Results of predicting centrifugal loss rate of chicken samples by PLS models with optimal wavelengths

由表4可得,在RAW光譜中,與RC法和SPA法相比,基于Stepwise法篩選的16個(gè)最優(yōu)波長(zhǎng)構(gòu)建的RAW-S-PLS模型,波長(zhǎng)數(shù)量和潛變量最少,魯棒性最好(ΔE=0.18,最小),同時(shí)RPD最大(2.68),預(yù)測(cè)肉樣離心損失率效果最好。RAW-S-PLS模型和RAW-PLS模型相比較,盡管波長(zhǎng)數(shù)量減少了97%(16/486),但是預(yù)測(cè)效果接近,魯棒性還略有提升。在BC光譜中,盡管基于Stepwise法篩選的23個(gè)最優(yōu)波長(zhǎng)構(gòu)建的BC-S-PLS模型,波長(zhǎng)數(shù)量和潛變量較多,但其相關(guān)系數(shù)最大,魯棒性較好,RPD也最大(2.78),預(yù)測(cè)肉樣離心損失率效果最好。BC-S-PLS模型和BC-PLS模型相比較,雖然波長(zhǎng)數(shù)量也減少了95%(23/486),但其預(yù)測(cè)效果相似,魯棒性也略有提升。

總體而言,基于Stepwise法篩選的最優(yōu)波長(zhǎng)構(gòu)建的RAW-S-PLS模型和BC-S-PLS模型幾乎保持了全波段PLS模型的預(yù)測(cè)性能,表現(xiàn)出良好的預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性。RAW-S-PLS模型和BC-S-PLS模型相比較,預(yù)測(cè)肉樣離心損失率效果相似,但RAW-S-PLS模型使用了更少的波長(zhǎng)數(shù)量,且具有更好的魯棒性。

2.6 基于最優(yōu)光譜波長(zhǎng)的MLR模型預(yù)測(cè)離心損失率結(jié)果

當(dāng)波長(zhǎng)數(shù)量少于樣品數(shù)量時(shí),也可以使用多元線性回歸(MLR)算法構(gòu)建模型預(yù)測(cè)肉樣離心損失率。結(jié)果如表5所示。

由表5可得,不管是RAW光譜還是BC光譜,均是基于Stepwise法篩選的最優(yōu)波長(zhǎng)構(gòu)建的MLR模型預(yù)測(cè)效果較好,也表現(xiàn)出了和全波段PLS模型相似的預(yù)測(cè)性能。RAW-S-MLR模型和RAW-S-PLS模型相比,RAW-S-PLS模型魯棒性更好,RPD值也略大,整體預(yù)測(cè)效果略好。BC-S-MLR模型與BC-S-PLS模型相比,BC-S-MLR模型魯棒性更好,RPD值更大(3.48),相關(guān)系數(shù)也略大,整體預(yù)測(cè)效果更好。

預(yù)測(cè)效果均較好的RAW-S-PLS模型和BC-S-MLR模型相比較,BC-S-MLR模型使用了23個(gè)波長(zhǎng),多于RAW-S-PLS模型,其相關(guān)系數(shù)、RPD值、魯棒性等均略高于RAW-S-PLS模型,均方根誤差也均略低于RAW-S-PLS模型。但基于實(shí)際運(yùn)算效率考慮,RAW-S-PLS模型使用了原始光譜,波長(zhǎng)數(shù)量也較少(16個(gè)),預(yù)測(cè)性能也表現(xiàn)良好,綜合評(píng)價(jià)比較,RAW-S-PLS模型預(yù)測(cè)肉樣離心損失率效率更高。因此,可基于原始光譜中的16個(gè)最優(yōu)波長(zhǎng)構(gòu)建PLS模型預(yù)測(cè)雞肉離心損失率。預(yù)測(cè)結(jié)果如圖2所示。

圖2 基于RAW-S-PLS模型預(yù)測(cè)肉樣離心損失率結(jié)果Fig.2 Results of predicting centrifugal loss rate ofchicken samples by RAW-S-PLS model注:(a)校正集和交叉驗(yàn)證集;(b)驗(yàn)證集。

3 結(jié)論

研究基于900～1700 nm波長(zhǎng)范圍內(nèi)的高光譜信息構(gòu)建模型快速預(yù)測(cè)生鮮雞肉的離心損失率。經(jīng)5種不同方法(BC、GFS、MSC、MAS、MFS)預(yù)處理肉樣光譜信息后,分別建立全波段PLS模型預(yù)測(cè)肉樣離心損失率。其中基于原始光譜和BC光譜構(gòu)建的RAW-PLS模型和BC-PLS模型預(yù)測(cè)效果更好。采用RC、Stepwise、SPA 3種方法從原始光譜和BC光譜中篩選最優(yōu)波長(zhǎng),予以優(yōu)化全波段PLS模型。經(jīng)評(píng)價(jià)比較,基于Stepwise法從原始光譜中篩選的16個(gè)最優(yōu)波長(zhǎng)(900.6、915.4、1024.0、1089.8、1111.2、1155.6、1165.5、1288.9、1305.4、1433.9、1442.1、1486.7、1493.3、1541.1、1690.1和1693.4 nm)建立的RAW-S-PLS模型預(yù)測(cè)效果更佳(rC=0.94,RMSEC=1.43%;rP=0.94,RMSEP=1.60%)。結(jié)果表明,基于PLS算法挖掘高光譜信息構(gòu)建模型可潛在實(shí)現(xiàn)對(duì)雞肉離心損失率的快速無(wú)損檢測(cè)。