基于近紅外光譜的金鯧魚(yú)新鮮度快速檢測(cè)技術(shù)

方瑤　謝天鏵　郭渭　白雪冰　李振波　李鑫星

摘要： 揮發(fā)性鹽基氮（Total volatile basic nitrogen，TVB-N）是動(dòng)物性食品的新鮮度指標(biāo)。傳統(tǒng)的TVB-N檢測(cè)技術(shù)工序繁雜，對(duì)魚(yú)肉具有不可逆的破壞性。本研究擬用近紅外光譜技術(shù)進(jìn)行金鯧魚(yú)肉質(zhì)新鮮度的檢測(cè)，采用一階微分（1st Der）、二階微分（2nd Der）、多元散射校正（Multiplicative scatter correction ， MSC）、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換（Standard normal variate transform，SNV）對(duì)金鯧魚(yú)魚(yú)肉的近紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，通過(guò)比較預(yù)測(cè)結(jié)果，確定多元散射校正為最優(yōu)預(yù)處理方法。分別采用偏最小二乘法（PLS）和主成分回歸法（PCR）建立金鯧魚(yú)魚(yú)肉TVB-N的預(yù)測(cè)模型，最終確立了基于MSC和PLS的最佳模型，其中預(yù)測(cè)集均方根誤差（RMSEP）為1.845 4，決定系數(shù)（R2）為0.884 1。由研究結(jié)果看出，基于近紅外光譜建立的金鯧魚(yú)肉質(zhì)預(yù)測(cè)模型具有較高的精度，可為快速檢測(cè)金鯧魚(yú)的肉質(zhì)新鮮度提供理論依據(jù)。

關(guān)鍵詞： 近紅外光譜;新鮮度;金鯧魚(yú);揮發(fā)性鹽基氮;偏最小二乘法;多元散射校正

中圖分類(lèi)號(hào)： O657.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1000-4440（2021）01-0213-06

Rapid detection technology of pomfret freshness based on near infrared spectroscopy

FANG Yao1， XIE Tian-hua2， GUO Wei1， BAI Xue-bing1， LI Zhen-bo1， LI Xin-xing1

（1.College of Information and Electrical Engineering， China Agricutural University， Beijing 100083， China;2.College of Engineering， China Agricultural University， Beijing 100083， China）

Abstract： The total volatile basic nitrogen （TVB-N） is the freshness index of animal food. The traditional TVB-N detection technology is complicated and has irreversible damage to fish. In this study， near-infrared spectroscopy was used to detect the meat freshness of pomfret. The first order differential （1st Der）， second order differential （2nd Der）， standard normal variate transform（SNV）， multiplicative scatter correction （MSC） were used to preprocess the near infrared spectrum data. The MSC was determined as the optimal pretreatment method by comparing the predicted results. Partial least squares（PLS） and principal component regression（PCR） were used to establish the TVB-N prediction model. The best model was the prediction model based on MSC and PLS. RMSEP of the model was 1.845 4， and R2 was 0.884 1. The results show that the prediction model of pomfret meat freshness based on near-infrared spectroscopy has high accuracy， which provides theoretical basis for rapid detection of pomfret meat freshness.

Key words： near infrared spectroscopy;freshness;pomfret;total volatile basic nitrogen;partial least squares;multiplicative scatter correction

金鯧魚(yú)產(chǎn)于沿海地區(qū)，其肉質(zhì)鮮美、營(yíng)養(yǎng)價(jià)值高[1]，但是在捕獲、運(yùn)輸、加工、消費(fèi)過(guò)程中，由于金鯧魚(yú)內(nèi)源酶降解、微生物分解等作用，使其肉質(zhì)新鮮度下降[2]，導(dǎo)致其商品價(jià)值降低，甚至?xí)l(fā)食品安全問(wèn)題?？梢?jiàn)，對(duì)金鯧魚(yú)進(jìn)行肉質(zhì)新鮮度的檢測(cè)十分必要。

GB 2722-1981《鮮肉衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)》中以揮發(fā)性鹽基氮（TVB-N）[3]作為評(píng)價(jià)魚(yú)肉、羊肉等肉質(zhì)新鮮度的重要指標(biāo)。目前，魚(yú)類(lèi)肉質(zhì)新鮮度的檢測(cè)方法有人工感官評(píng)定法和理化檢測(cè)法。人工感官評(píng)定法較為主觀且不易量化，存在誤判的可能性，會(huì)導(dǎo)致新鮮度品質(zhì)評(píng)價(jià)失誤[4]。傳統(tǒng)的理化檢測(cè)方法對(duì)肉質(zhì)具有不可逆的破壞性，且存在耗時(shí)長(zhǎng)、費(fèi)用高、專(zhuān)業(yè)性強(qiáng)等問(wèn)題，不適于快速無(wú)損檢測(cè)。近年來(lái)，隨著光譜技術(shù)的發(fā)展，光譜無(wú)損檢測(cè)逐漸成為一種非接觸檢測(cè)技術(shù)[5]。近紅外光譜（NIR）[6-8]是一種介于可見(jiàn)光波段和中紅外光波段間的電磁波，可反映含氫基團(tuán)的倍頻信息和合頻信息。動(dòng)物肉中含有豐富的有機(jī)化合物，且不同有機(jī)化合物的氫基團(tuán)含量有差異，當(dāng)肉質(zhì)在自身內(nèi)源酶降解[9]或微生物分解作用下發(fā)生腐敗時(shí)，其內(nèi)部蛋白質(zhì)等有機(jī)化合物含量會(huì)發(fā)生變化，使其所含氫基團(tuán)的倍頻信息和合頻信息隨之發(fā)生改變。由此可見(jiàn)，通過(guò)建立基于近紅外光譜的TVB-N定量模型，可以評(píng)價(jià)肉質(zhì)的新鮮度。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者使用近紅外光譜實(shí)現(xiàn)了肉質(zhì)品質(zhì)的檢測(cè)[10-12]。楊勇等[13]建立了近紅外光譜和TVB-N值與pH值的變化模型，實(shí)現(xiàn)了鵝肉新鮮度的近紅外檢測(cè)。鄭曉春等[14]采用近紅外光譜建立了牛肉品質(zhì)檢測(cè)系統(tǒng)。彭彥昆等[15]通過(guò)近紅外光譜結(jié)合多點(diǎn)檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)了豬肉水分含量的測(cè)定與劃分。然而，目前很少有學(xué)者將近紅外光譜用于魚(yú)肉的新鮮度檢測(cè)中。

為了采用近紅外光譜法建立金鯧魚(yú)肉質(zhì)新鮮度的檢測(cè)模型，本研究以揮發(fā)性鹽基氮作為金鯧魚(yú)肉質(zhì)的評(píng)價(jià)指標(biāo)，采集8 d內(nèi)不同腐敗程度的金鯧魚(yú)魚(yú)肉的近紅外光譜信息，并用凱氏定氮法測(cè)定魚(yú)肉中揮發(fā)性鹽基氮含量。此外，本研究用不同預(yù)處理方法對(duì)金鯧魚(yú)魚(yú)肉的近紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并確定最佳預(yù)處理方法;分別采用偏最小二乘法（PLS）和主成分回歸法（PCR）建立金鯧魚(yú)TVB-N含量的預(yù)測(cè)模型，以確定最佳建模方法。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)材料

同一批次的金鯧魚(yú)購(gòu)于青島當(dāng)?shù)睾ｕr市場(chǎng)，從捕撈到運(yùn)輸歷時(shí)2 d，運(yùn)輸時(shí)金鯧魚(yú)保持冰鮮狀態(tài)。金鯧魚(yú)魚(yú)體規(guī)格為500～1 000 g，共20尾。在潔凈的工作臺(tái)上處理魚(yú)肉，室溫為15 ℃。取金鯧魚(yú)背部魚(yú)肉，去除魚(yú)刺、魚(yú)皮后用絞肉機(jī)粉碎，制成魚(yú)糜并分裝于保鮮袋中，于4 ℃恒溫生化培養(yǎng)箱中保存。每天取10個(gè)魚(yú)糜樣品，采集近紅外光譜數(shù)據(jù)，同時(shí)測(cè)定揮發(fā)性鹽基氮含量，共測(cè)定80個(gè)樣品，歷時(shí)8 d。

1.2 儀器與設(shè)備

近紅外光譜數(shù)據(jù)使用美國(guó)UNITY公司生產(chǎn)的SpectreStar XT2600近紅外光譜儀采集。揮發(fā)性鹽基氮含量的測(cè)定使用FOSS公司生產(chǎn)的KjeltecTM 8400凱氏定氮儀。離心機(jī)型號(hào)為L(zhǎng)SC-50H，轉(zhuǎn)速為0～4 000 r/min。

1.3 近紅外光譜數(shù)據(jù)的采集

將魚(yú)糜樣品裝入測(cè)量皿中，輕輕按壓樣品使其完全覆蓋玻璃表面，按壓后魚(yú)糜樣品的厚度約為2～3 cm。近紅外光譜儀的分辨率為1 nm，掃描范圍為680～2 600 nm，掃描溫度為4 ℃，環(huán)境溫度為15 ℃。每個(gè)樣品連續(xù)測(cè)量3次，獲得3份近紅外光譜數(shù)據(jù)，取其平均值。測(cè)量近紅外光譜數(shù)據(jù)后，迅速測(cè)量揮發(fā)性鹽基氮含量，以保證測(cè)量的近紅外光譜數(shù)據(jù)和揮發(fā)性鹽基氮含量對(duì)應(yīng)的魚(yú)肉新鮮度一致。

1.4 揮發(fā)性鹽基氮含量的測(cè)定

魚(yú)肉中揮發(fā)性鹽基氮含量的測(cè)定采用凱氏定氮法，具體參照GB 5009.228-2016《食品安全國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)食品中揮發(fā)性鹽基氮的測(cè)定》[16]。取（10.00±0.10） g魚(yú)糜樣品至50 ml離心管中，再添加0.6 mol/L高氯酸溶液至總體積為25 ml， 充分混合。然后加0.6 mol/L高氯酸溶液并定容至40 ml。使用型號(hào)為L(zhǎng)SC-50H離心機(jī)，于4 000 r/min離心10 min后過(guò)濾混合液。取20 ml上清液于消化管中，測(cè)定TVB-N含量。每個(gè)樣品均測(cè)量3次，取3次測(cè)量的均值。TVB-N含量按以下公式計(jì)算：

X=[（V-V′）×0.14]/m×F

式中：X為樣品中的TVB-N含量（mg/g），V為樣品消耗的0.010 0 mol/L標(biāo)準(zhǔn)酸體積（ml），V′為空白對(duì)照消耗的0.010 0 mol/L標(biāo)準(zhǔn)酸體積（ml），m為樣品質(zhì)量（g），F(xiàn)為樣品稀釋系數(shù)，0.14表示1 ml HCl標(biāo)準(zhǔn)溶液中的TVB-N量（mg）。

2 結(jié)果與分析

2.1 金鯧魚(yú)魚(yú)肉樣品中TVB-N含量

從表1可以看出，試驗(yàn)期間表征金鯧魚(yú)肉質(zhì)新鮮度的TVB-N含量升高趨勢(shì)明顯。在貯藏1 d時(shí)，金鯧魚(yú)魚(yú)肉的平均TVB-N含量為0.166 7 mg/g。隨著貯藏時(shí)間的增加，金鯧魚(yú)肉質(zhì)的腐敗程度加重，當(dāng)貯藏時(shí)間為8 d時(shí)，平均揮發(fā)性鹽基氮含量達(dá)到0.318 7 mg/g。在貯藏過(guò)程中，金鯧魚(yú)魚(yú)肉的平均揮發(fā)性鹽基氮含量增加速率變快，表明隨著時(shí)間的增加，金鯧魚(yú)肉質(zhì)的腐敗速度加快，這是由于在魚(yú)肉腐敗的過(guò)程中，微生物的生長(zhǎng)速率、內(nèi)源酶的降解速率隨著貯藏時(shí)間的增加而不斷上升[17]。由表1還可以看出，隨著揮發(fā)性鹽基氮含量上升，部分貯藏時(shí)間內(nèi)金鯧魚(yú)魚(yú)肉樣品中揮發(fā)性鹽基氮含量的標(biāo)準(zhǔn)差呈上升趨勢(shì)，可能由于不同魚(yú)個(gè)體之間存在差異，隨著貯藏時(shí)間的增加，環(huán)境等因素使不同魚(yú)個(gè)體之間的差異逐漸拉大，最終造成不同魚(yú)肉的腐敗程度存在差異。

2.2 原始紅外光譜預(yù)處理

如圖1所示，金鯧魚(yú)魚(yú)肉樣品的近紅外光譜原始曲線(xiàn)的變化趨勢(shì)基本保持一致。但是，由于金鯧魚(yú)魚(yú)肉內(nèi)部含氫基團(tuán)含量的變化，使得整體光譜曲線(xiàn)的吸光度存在差異。從圖1的金鯧魚(yú)魚(yú)肉近紅外光譜原始曲線(xiàn)中可以看到3個(gè)吸收峰，分別在1 500 nm、2 000 nm和2 500 nm附近。

受儀器特性及環(huán)境干擾等因素影響，原始光譜包含較大噪聲，所以本試驗(yàn)盡量控制金鯧魚(yú)魚(yú)肉近紅外光譜數(shù)據(jù)采集過(guò)程中環(huán)境變量的一致性，如溫度、濕度、光照條件等。即使在去除了外界干擾的情況下，金鯧魚(yú)魚(yú)肉的原始近紅外光譜也會(huì)不可避免地受到基線(xiàn)漂移、隨機(jī)噪聲等信息的干擾，會(huì)使模型出現(xiàn)誤差，最終導(dǎo)致模型的預(yù)測(cè)精度下降。由此可見(jiàn)，對(duì)原始光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理十分必要。本研究分別使用4種不同預(yù)處理方法[一階微分（1st Der），二階微分（2nd Der），多元散射校正（Multiplicative scatter correction ， MSC），標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換（Standard normal variate transform，SNV）]對(duì)金鯧魚(yú)魚(yú)肉近紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。經(jīng)過(guò)預(yù)處理的光譜既有效消除了噪聲的影響，又保留了原始光譜的有效信息。圖2、圖3分別為經(jīng)1st Der、MSC處理后的光譜曲線(xiàn)，可見(jiàn)用不同方法預(yù)處理后的光譜曲線(xiàn)間差異明顯。

為了比較不同預(yù)處理方法的效果，以RMSEP、R2作為指標(biāo)來(lái)選擇最佳預(yù)處理方法。基于不同預(yù)處理方法的金鯧魚(yú)魚(yú)肉近紅外光譜預(yù)處理結(jié)果見(jiàn)表2，近紅外光譜預(yù)處理方法[18-20]的適用范圍和處理結(jié)果見(jiàn)表3。從表2可以看出，未經(jīng)預(yù)處理的近紅外光譜預(yù)測(cè)集決定系數(shù)為0.439 2，而用不同方法預(yù)處理后的近紅外光譜預(yù)測(cè)集的決定系數(shù)均大于0.439 2，說(shuō)明預(yù)處理可使模型更加準(zhǔn)確。研究結(jié)果還表明，不同預(yù)處理方法對(duì)建立模型有不同的影響，用一階微分和多元散射校正處理的結(jié)果明顯優(yōu)于用二階微分和標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換處理的結(jié)果。一階微分校正預(yù)測(cè)處理后的預(yù)測(cè)集的R2和多元散射校正預(yù)測(cè)處理后的預(yù)測(cè)集的R2相差0.185 8，多元散射校正的RMSEP遠(yuǎn)小于一階微分，二者的差值為1.223 5，說(shuō)明多元散射校正預(yù)處理的效果在4種方法中最佳。這是由于在多元散射校正預(yù)處理過(guò)程中，將近紅外光譜數(shù)據(jù)減去其線(xiàn)性平移量后除以回歸系數(shù)，使預(yù)處理后的光譜不僅能夠消除基線(xiàn)漂移的影響，還能有效消除散射的影響，達(dá)到了提高光譜信噪比的目的。

2.3 金鯧魚(yú)魚(yú)肉新鮮度檢測(cè)模型的建立和分析

將80個(gè)金鯧魚(yú)樣品數(shù)據(jù)劃分為校正集和預(yù)測(cè)集（其中校正集包含60個(gè)樣品，預(yù)測(cè)集包含20個(gè)樣品），建立金鯧魚(yú)魚(yú)肉新鮮度檢測(cè)模型。現(xiàn)階段常用的建模方法主要有偏最小二乘法（PLS）、主成分回歸法（PCR）、多元線(xiàn)性回歸法（MLR）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法（ANN）等，不同建模方法的適用范圍不同。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而本研究?jī)H有80個(gè)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量不能夠滿(mǎn)足人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的要求，因此本研究數(shù)據(jù)不適于建立依靠大量神經(jīng)元之間相互連接而形成的運(yùn)算模型。每個(gè)數(shù)據(jù)含有1 920個(gè)維度，若直接使用多元線(xiàn)性回歸建模會(huì)導(dǎo)致模型的生成速度過(guò)慢。由于PLS、PCR都是適用于預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)量較大變量的建模方法，因此本研究采用PLS、PCR，對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理的近紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，得到金鯧魚(yú)魚(yú)肉新鮮度的近紅外光譜預(yù)測(cè)模型，最終的建模效果見(jiàn)表4。

由表4可以看出，通過(guò)PLS獲得的RMSEP略小于通過(guò)PCR得到的RMSEP且兩者間相差不大，其值均為1.800 0左右，說(shuō)明PLS、PCR這2種建模方法建立的模型的預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)值均較為接近。通過(guò)PLS建立的模型的R2大于通過(guò)PCR建立的模型，說(shuō)明通過(guò)PLS建立的模型的預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間具有更強(qiáng)的線(xiàn)性回歸關(guān)系。PLS法提取的主成分因子數(shù)為9個(gè)，PCR法提取的主成分因子數(shù)為23個(gè)，可見(jiàn)PLS在提取的主成分因子數(shù)比PCR少的情況下能夠得到更精確的預(yù)測(cè)結(jié)果，效率更高，更適用于建立快速檢測(cè)模型。PLS相對(duì)較優(yōu)的原因可能是PCR通過(guò)創(chuàng)建組件來(lái)解釋預(yù)測(cè)變量中觀察到的變異性，而不考慮響應(yīng)變量，PLS則將響應(yīng)變量考慮在內(nèi)，且PLS算法含有典型的相關(guān)分析，兼具M(jìn)LR的優(yōu)點(diǎn)，因此往往能夠使模型用更少的組件來(lái)適應(yīng)響應(yīng)變量以達(dá)到更精確的預(yù)測(cè)值。綜合分析可知，基于PLS的金鯧魚(yú)新鮮度的預(yù)測(cè)模型優(yōu)于基于PCR的預(yù)測(cè)模型。

2.4 金鯧魚(yú)魚(yú)肉新鮮度檢測(cè)模型可靠性驗(yàn)證

選取多元散射校正法進(jìn)行金鯧魚(yú)魚(yú)肉近紅外光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理，用偏最小二乘法建立金鯧魚(yú)魚(yú)肉新鮮度的近紅外光譜預(yù)測(cè)模型。用最小二乘法擬合預(yù)測(cè)值與真實(shí)值間的回歸曲線(xiàn)，訓(xùn)練集與預(yù)測(cè)集的最終擬合結(jié)果見(jiàn)圖4。結(jié)果表明，基于MSC和PLS的金鯧魚(yú)魚(yú)肉新鮮度的近紅外光譜預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練集、預(yù)測(cè)集的決定系數(shù)（R2）分別為0.936 1、0.884 7，說(shuō)明金鯧魚(yú)魚(yú)肉新鮮度的預(yù)測(cè)值和真實(shí)值之間具有顯著的相關(guān)性，該模型的可靠性較高。

3 結(jié)論

本研究采用TVB-N含量作為評(píng)價(jià)金鯧魚(yú)魚(yú)肉新鮮度的指標(biāo)，采集金鯧魚(yú)魚(yú)肉的近紅外光譜數(shù)據(jù)，并將原始金鯧魚(yú)魚(yú)肉的近紅外光譜數(shù)據(jù)作為模型輸入，建立金鯧魚(yú)魚(yú)肉新鮮度的定量評(píng)價(jià)模型。采用多元散射校正（MSC）預(yù)處理采集的金鯧魚(yú)魚(yú)肉近紅外光譜數(shù)據(jù)，提高了魚(yú)肉光譜數(shù)據(jù)的信噪比。使用PLS建立了金鯧魚(yú)魚(yú)肉新鮮度和NIR的預(yù)測(cè)模型，模型提取的主因子數(shù)為9，預(yù)測(cè)集的RMSEP為1.845 4，R2為0.884 1。本研究結(jié)果表明，基于MSC和PLS的金鯧魚(yú)魚(yú)肉新鮮度預(yù)測(cè)模型具有較高的預(yù)測(cè)精度，適合快速無(wú)損檢測(cè)金鯧魚(yú)魚(yú)肉的新鮮度。

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（責(zé)任編輯：徐 艷）

收稿日期：2020-05-29

基金項(xiàng)目：“十三五”國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目（2018YFD0701003）;北京市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目

作者簡(jiǎn)介：方 瑤（1999-），女，安徽合肥人，本科生，研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)信息化技術(shù)。（E-mail）cau_fangyao@foxmail.com

通訊作者：李鑫星，（E-mail）lxxcau@cau.edu.cn