基于最優(yōu)光譜信息的冷鮮雞肉TBA值快速檢測

,2,*,2

(1.河南科技學院食品學院,河南新鄉(xiāng) 453003;2.河南科技學院博士后研發(fā)基地,河南新鄉(xiāng) 453003;3.河南科技學院生命科技學院,河南新鄉(xiāng) 456003;4.河南工業(yè)大學糧油食品學院,河南鄭州450001)

隨著生活質(zhì)量的改善,人們更加注重健康飲食。雞肉以高蛋白質(zhì)、低脂肪、低膽固醇、易被人體消化吸收等優(yōu)點,成為消費者青睞的肉品之一,全球的雞肉產(chǎn)量和銷量逐年上升,已經(jīng)成為第二大肉類消費品[1-3]。其中,冷鮮雞肉因質(zhì)地柔滑細嫩,深受消費者的喜愛[4]。然而,冷鮮雞肉水分含量高,營養(yǎng)豐富,在冷藏過程中和氧氣接觸易發(fā)生氧化,引起色澤、嫩度、營養(yǎng)成分的變化,并且會產(chǎn)生大量自由基、過氧化物甚至有害醛酮等有毒化合物,給消費者的身體健康帶來安全隱患[5]。2-硫代巴比妥酸值(TBA)常被用于判斷肉品的氧化程度,是衡量肉類品質(zhì)優(yōu)劣的重要指標,可以為評價貨架期提供重要的參考依據(jù)[6-8]。

高光譜成像技術(shù)(HSI)作為一種非破壞性、測定速度快、高準確度的光電檢測技術(shù),它克服了傳統(tǒng)理化檢測的效率低、具有破壞性、不利于快速檢測等弊端,近年來在食品的分析和檢測方面的研究發(fā)展迅速[9-10]。HSI技術(shù)響應范圍廣、光譜波段短且窄,有極高的光譜分辨率,檢測重現(xiàn)性高,操作簡便,能同時反映食品內(nèi)、外部信息,可用于實現(xiàn)在線實時監(jiān)控分析,是現(xiàn)代肉品檢測領域潛在的重要手段[11]。目前,HSI技術(shù)在預測雞肉品種[12]、色澤[13]、嫩度[14]、pH[15]、膽固醇[16]、揮發(fā)性鹽基氮[17]和菌落總數(shù)[18-19]等方面已有研究報道,且預測效果良好,但關于冷鮮雞肉TBA的快速預測研究較少。本文基于HSI技術(shù)的優(yōu)勢,旨在通過挖掘900～1700 nm范圍的光譜信息,構(gòu)建快速預測雞肉TBA值的數(shù)學模型,為建立一種方便快捷評估雞肉脂質(zhì)氧化程度的方法提供數(shù)據(jù)支撐。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

冷鮮雞胸肉 由河南眾品食業(yè)股份有限公司提供;2-硫代巴比妥酸 國藥集團;三氯乙酸 上海山浦;無菌蒸餾水 實驗室自制。

HSI-eNIR-XC130型推掃式高光譜成像系統(tǒng) 臺灣五鈴光電科技有限公司;HERAEUS X1R型臺式高速冷凍離心機 美國賽默飛世爾科技公司;722N型可見分光光度計 上海青華科技儀器有限公司;Scientz-04型拍打式均質(zhì)機 寧波新芝生物科技股份有限公司;BCD-368WPC型美菱冰箱 中國美菱公司。

1.2 實驗方法

1.2.1 樣品預處理 新鮮雞胸肉裝于無菌袋中,置于冷藏箱中運送至肉品質(zhì)量與安全控制實驗室。在無菌操作室中去皮、除膜后,人工分割雞胸肉為3.0 cm(長)×3.0 cm(寬)×1.0 cm(高)的立方體肉塊,共獲得470個試驗樣品,然后分裝、編號,置于0～4 ℃冷藏室連續(xù)儲存14 d,每天取出34個樣品獲取光譜信息并測定TBA值。

1.2.2 光譜信息獲取 試驗開始前30 min,從冷藏室中隨機取出待測樣品,放置至室溫,同時將高光譜成像系統(tǒng)打開預熱30 min,待其穩(wěn)定后將樣品置于系統(tǒng)載物臺上,掃描獲取雞肉樣品的高光譜圖像。具體參數(shù)為:曝光時間4.00 ms,掃描速度6.54 mm/s,波長范圍900～1700 nm,掃描5次。為降低室內(nèi)照明和系統(tǒng)暗電流對光譜信息采集過程中的影響,需同時采集黑白圖像對原始圖像進行黑白校正處理,具體校正方法參考Cheng等[20]研究。圖像校正結(jié)束后,確定圖像中的感興趣區(qū)域,利用系統(tǒng)自帶軟件HSI Analyzer提取感興趣區(qū)內(nèi)每個像素點的光譜信息,并做平均,作為該樣品的光譜信息值。

1.2.3 TBA值測定 光譜信息采集完畢后,參照Xiong等[8]的方法采用分光光度計法測定肉樣的TBA值。具體步驟為:(a)樣品處理和浸提：取樣品5 g破碎后放置在無菌均質(zhì)袋中,加入蒸餾水20 mL,均質(zhì)機拍打3 min,拍擊速度6～9次/s,將得到的樣品溶液倒入燒杯中,加入20%三氯乙酸(TCA)水溶液25 mL,玻璃棒攪拌均勻,室溫下靜置1 h;(b)離心：取上清液50 mL,轉(zhuǎn)速2000 r/min、4 ℃條件下離心10 min;(c)過濾：取上清液,過濾,蒸餾水稀釋定容至50 mL容量瓶中;(d)水浴與冷卻：取5 mL上述溶液與5 mL 0.02 mol/L的TBA水溶液,混合均勻,95 ℃水浴20 min后,0 ℃冷水中冷卻5 min;(e)測定吸光度值：在532 nm處測定吸光值,蒸餾水為空白對照。為提高準確度,取兩次的平均值作為最終測定值。TBA值計算公式如(1)所示:

TBA值(mg/100 g)=A532×7.8

式(1)

1.2.4 光譜信息預處理 為提高模型的預測精度和穩(wěn)定性,降低系統(tǒng)噪音和外界環(huán)境的影響,本文采用移動平均值平滑(Moving Average Smoothing,MAS)、S-G卷積平滑(Savitzky-Golay Smoothing,SGS)、中值濾波平滑(Median Filter Smoothing,MFS)、高斯濾波平滑(Gaussian Filter Smoothing,GFS)、歸一化(Normalization)、多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction,MSC)、基線校正(Baseline Correction,BC)和標準正態(tài)變量校正(Standard Normal Variable,SNV)8種方法預處理原始光譜信息[21-23]。MAS對選取點進行平均,去除數(shù)據(jù)變化劇烈的點以實現(xiàn)譜線平滑。SGS可有效消除基線漂移、傾斜等噪聲,提高光譜信噪比。MFS適用于保護圖像邊緣信息,是經(jīng)典的平滑噪聲的方法。GFS對于抑制服從正態(tài)分布的噪聲非常有效,常用于消除高斯噪聲,可以除去密集噪聲點對光譜信息的影響。歸一化可以消除數(shù)據(jù)量綱的影響,使數(shù)據(jù)指標之間具有可比性。MSC可以縮小由于漫反射造成的光譜數(shù)據(jù)差異,增強與有效成分所對應的光譜信息。

BC可有效估計基線因為系統(tǒng)內(nèi)外部的影響而產(chǎn)生的波動,抑制基線漂移的現(xiàn)象,并改善信號質(zhì)量。SNV主要用來消除用于樣品表面分布不均勻、顆粒散射和光程變化而產(chǎn)生的散射效應的影響。

1.2.5 模型構(gòu)建及評價 本文以測得的肉樣TBA參考值為因變量,以光譜波長信息為自變量,輸入The Unscrambler 9.7軟件運行偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)算法,構(gòu)建預測TBA值的PLS模型。偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)是一種從應用領域提出的適用范圍廣、分析效果好、準確度高的多元數(shù)據(jù)分析方法。PLS能在自變量存在嚴重多重相關的條件下,最大程度的減少設備中的噪聲干擾,有效的解決樣品的數(shù)量多、變量間的多重相關性的問題,從中篩選整理出多個相互之間彼此獨立的主成分,得到多個自變量和多個因變量之間的關系,進行回歸建模。PLS模型性能通過相關系數(shù)(r)和均方根誤差(RMSE)進行評估,具體有:校正集相關系數(shù)(rC)、校正集均方根誤差(Root Mean Square Error of Calibration,RMSEC)、交叉驗證集相關系數(shù)(rCV)、交叉驗證集均方根誤差(RMSECV)、預測集相關系數(shù)(rP)、預測集均方根誤差(Root Mean Square Error of Prediction,RMSEP)等。一般而言,精度高、穩(wěn)定性好的PLS模型不僅相關系數(shù)接近于1、RMSEC和RMSEP值接近0,而且RMSEC、RMSEP兩者之間的差值較小[24-25]。如果RMSEC、RMSEP之間差異較大,則說明模型中潛變量和噪音干擾較多,模型的預測性能較差[26]。

1.2.6 最優(yōu)波長選擇與模型優(yōu)化 本文獲取的全波段光譜(900～1700 nm)中含有486個波長,數(shù)據(jù)信息量大,同時包含冗余信息,不僅影響運算速度更會對干擾模型性能。因此需要采用合適的方法篩選最優(yōu)波長,減少無用信息的計算量,以提高所建模型預測效率和精度。本文采用PLS-β系數(shù)法[27],逐步回歸法(Stepwise)[13]和連續(xù)投影算法(Successive Projections Algorithm,SPA)[7]3種方法篩選最優(yōu)波長,并以最優(yōu)波長作為輸入變量,對全波段PLS模型(FW-PLS)進行優(yōu)化,建立基于最優(yōu)波長PLS模型(OW-PLS),同樣以r和RMSE評價模型性能。PLS-β系數(shù)法在The Unscrambler 9.7軟件中進行,Stepwise法和SPA法在MATLAB 2016a軟件中進行,PLS模型構(gòu)建在The Unscrambler 9.7軟件中完成。

1.3 數(shù)據(jù)處理

模型構(gòu)建及PLS-β系數(shù)法篩選最優(yōu)波長在軟件The Unscrambler 9.7(挪威CAMO公司)中完成;Stepwise和SPA法篩選最優(yōu)波長在軟件MATLAB(美國Mathworks公司)中完成。

2 結(jié)果與分析

2.1 雞肉TBA值測定結(jié)果

本文共測得470個雞肉樣品的TBA值,參照He等[21]研究方法,將測量值從小到大依次排列并按照3∶1的比例分為校正集和預測集,結(jié)果見表1。

表1 校正集和預測集的肉樣TBA值測量結(jié)果統(tǒng)計Table 1 Results of measured chicken TBA values in calibration set and prediction set

2.2 雞肉樣品的光譜特征

使用HSI-eNIR-XC130型推掃式高光譜成像系統(tǒng)軟件HSI Analyzer提取的470個雞肉樣品的平均反射光譜特征如圖1所示。圖1a至圖1i分別為:原始光譜、MAS預處理光譜、SGS預處理光譜、MFS預處理光譜、GFS預處理光譜、歸一化預處理光譜、MSC預處理光譜、BC預處理光譜、SNV預處理光譜。

圖1 冷鮮雞肉樣品的平均反射光譜特征Fig.1 Average spectral reflectance signatures of fresh chilled chicken samples 注:a:原始光譜;b:MAS預處理光譜;c:SGS預處理光譜;d:MFS預處理光譜;e:GFS預處理光譜;f:歸一化預處理光譜;g:MSC預處理光譜;h:BC預處理光譜;i:SNV預處理光譜。

從圖1可得,在900～1700 nm波長范圍內(nèi),每個樣品的光譜曲線走勢趨于一致,但呈高低分布,這主要源于不同儲藏期雞肉的水分流失、組織結(jié)構(gòu)發(fā)生改變,化學成分含量也發(fā)生了變化,導致肉樣的光譜吸收發(fā)生了變化。對比原始光譜圖和不同的預處理光譜圖,光譜曲線就整體變化趨勢而言基本一致。較強的吸收峰出現(xiàn)在980 nm(O-H的倍頻吸收帶)和1200 nm(O-H的合頻吸收帶)處,較弱的吸收峰出現(xiàn)在1400 nm(O-H的倍頻吸收帶)處[20]。通過化學計量學方法挖掘光譜信息,可以揭示測定的TBA值和光譜信息之間的定量關系。

2.3 基于全波段光譜的FW-PLS模型預測TBA值結(jié)果

基于486個全波段信息構(gòu)建FW-PLS模型,預測肉樣TBA值,結(jié)果如表2所示。

表2 FW-PLS模型預測雞肉TBA值結(jié)果Table 2 Results of FW-PLS models for predicting TBA values in chicken

由表2可知,本文中全波段486個波長,經(jīng)過不同預處理后構(gòu)建的FW-PLS模型預測肉樣中TBA值效果良好且預測性能相似,模型潛變量個數(shù)在13～18之間,r(rC,rCV,rP)均在0.900以上,RMSE(RMSEC,RMSECV,RMSEP)在0.050～0.070 mg/100 g之間,ΔE值在0.002～0.005 mg/100 g之間。其中,GFS預處理構(gòu)建的GFS-FW-PLS模型r最大(rC=0.952,rCV=0.937,rP=0.945),RMSE最小(RMSEC=0.050 mg/100 g,RMSECV=0.057 mg/100 g,RMSEP=0.053 mg/100 g),ΔE值(0.003)接近最小,其預測TBA值效果更好,性能更佳。后續(xù)最優(yōu)波長篩選及模型優(yōu)化僅采用GFS光譜。

2.4 最優(yōu)波長篩選結(jié)果

本文采用PLS-β、Stepwise和SPA三種不同的算法從GFS預處理全波段光譜中篩選出最優(yōu)波長,結(jié)果如表3所示。三種方法篩選出最優(yōu)波長的個數(shù)均不相同,數(shù)量在26～31之間,光譜波長減少量在94%～95%。

表3 最優(yōu)波長篩選結(jié)果Table 3 Results of optimal wavelengths selected from GFS spectra

2.5 基于最優(yōu)光譜的OW-PLS模型預測TBA值結(jié)果

基于最優(yōu)波長重新運行PLS算法,構(gòu)建簡化的OW-PLS模型預測肉樣中TBA值,結(jié)果如表4所示。三種方法從GFS光譜篩選的最優(yōu)波長構(gòu)建的OW-PLS模型預測TBA值效果良好,且性能相似。三種OW-PLS模型的r均在0.900以上,RMSE在0.040～0.070之間,ΔE值均為0.004。綜合比較,基于PLS-β法篩選的31個最優(yōu)波長構(gòu)建的GFS-P-OW-PLS模型r更大,RMSE更小,預測效果更好。GFS-P-OW-PLS模型和全波段GFS-FW-PLS模型相比,預測效果也幾乎一致,說明篩選的最優(yōu)波長簡化全波段模型效果良好。

表4 OW-PLS模型預測雞肉TBA值結(jié)果Table 4 Results of OW-PLS models for predicting TBA values in chicken

當輸入變量波長數(shù)小于樣品數(shù)量時,還可以使用多元線性回歸(Multiple Linear Regression,MLR)法構(gòu)建模型。以PLS-β法篩選的31個最優(yōu)波長為輸入變量,重新運算構(gòu)建MLR模型,結(jié)果如表5所示。和GFS-P-OW-PLS模型相比,GFS-P-OW-MLR模型r略小,RMSE略大,預測性能略遜于GFS-P-OW-PLS模型。

表5 OW-MLR模型預測雞肉TBA值結(jié)果Table 5 Results of OW-MLR models for predicting TBA values in chicken

此外,本文GFS-P-OW-PLS模型和GFS-P-OW-MLR模型預測雞肉TBA值的精度均高于Xiong等[8]在328～1115 nm波段使用SPA方法篩選最優(yōu)波長構(gòu)建的O-PLS模型(rP=0.801,RMSEP=0.157 mg/100 g)。說明900～1700 nm范圍的光譜信息更適合于預測雞肉TBA值。同時,選擇合適的預處理方式(GFS)結(jié)合最優(yōu)波長的篩選方法(PLS-β),可使模型具有更好的穩(wěn)定性和精確度。

3 結(jié)論

本文利用HSI系統(tǒng)獲取900～1700 nm波段的光譜信息,并結(jié)合不同的預處理方式和最優(yōu)波長的篩選方法構(gòu)建快速無接觸評估雞肉TBA值的預測模型?；?種不同的預處理(MAS、SGCS、MFS、GFS、N、MSC、BC、SNV)光譜信息,構(gòu)建全波段PW-PLS模型預測雞肉TBA值,其中GFS預測效果更好。采用PLS-β、Stepwise和SPA三種算法篩選最優(yōu)波長建立簡化的OW-PLS模型和OW-MLR模型,結(jié)果顯示基于PLS-β法從GFS光譜中篩選的31個最優(yōu)波長構(gòu)建的GFS-P-OW-PLS模型預測TBA值效果最好(rC=0.952、RMSEC=0.049 mg/100 g,rP=0.945、RMSEP=0.053 mg/100 g)。故基于近紅外光譜信息結(jié)合PLS-β算法建立TBA值預測模型可實現(xiàn)冷鮮雞肉脂質(zhì)氧化程度的快速評估。