灘羊肉中特征脂肪酸含量的高光譜檢測(cè)及可視化

郭建宏，王彩霞，王松磊，李亞蕾

（寧夏大學(xué)食品與葡萄酒學(xué)院 銀川 750021）

我國(guó)是世界第一大羊肉生產(chǎn)國(guó)，也是第一大羊肉消費(fèi)國(guó)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2015年我國(guó)羊肉人均需求量為3.23 kg/人，現(xiàn)以年均1.39%的速度增長(zhǎng)，2020年我國(guó)羊肉消費(fèi)需求總量將增加到502 萬(wàn)t[1]。隨著城鄉(xiāng)居民消費(fèi)水平的提高和消費(fèi)觀(guān)念的改變，人們對(duì)肉品已由量的需求轉(zhuǎn)向質(zhì)的要求。寧夏灘羊是我國(guó)特有的綿羊品種，主要分布于賀蘭山東麓平坦的山前荒原及河?xùn)|丘陵引黃灌區(qū)，甘草、沙蔥、苦豆子等多種中草藥植被及獨(dú)特?zé)o污染的氣候條件，賦予了灘羊肉質(zhì)細(xì)嫩，脂肪分布均勻，腥膻味小的優(yōu)良品質(zhì)。

長(zhǎng)期以來(lái)，風(fēng)味是肉的重要品質(zhì)，也是影響消費(fèi)的重要因素，主要由一些風(fēng)味前體物質(zhì)經(jīng)復(fù)雜的化學(xué)反應(yīng)轉(zhuǎn)化而來(lái)。肉風(fēng)味的前體物質(zhì)包括水溶性化合物和脂溶性化合物，且脂溶性風(fēng)味前體物是熟肉揮發(fā)性風(fēng)味物質(zhì)的主要來(lái)源，也是不同物種之間肉的特征風(fēng)味物質(zhì)的主要來(lái)源[2]。研究表明，不同地區(qū)羊肉中脂肪酸種類(lèi)與結(jié)構(gòu)差異明顯[3-4]。如李?lèi)?ài)華等[5]對(duì)不同年齡寧夏灘羊肌肉中的脂肪酸組成進(jìn)行了研究，硬脂酸（C18：0）的含量從羔羊的14.16%遞增到成年羊的20.10%，同時(shí)成年羊的膻味也在增加，表明羊肉中的硬脂酸（C18：0）含量與其膻味呈正相關(guān)，這與Crouse 等[6]的研究結(jié)果一致。李文博等[7]對(duì)蘇尼特羊肉中主要脂肪酸與特征揮發(fā)性風(fēng)味物質(zhì)做相關(guān)性分析，肉中揮發(fā)性風(fēng)味物質(zhì)與脂肪酸含量呈顯著相關(guān)性（P＜0.05）。此外，文志勇等[8]研究了脂肪酸氧化生成揮發(fā)性的醛、酮、醇等香味物質(zhì)，油酸被認(rèn)為是最豐富的風(fēng)味前體物質(zhì)。除此之外油酸（C18：1）還具有降低血液膽固醇及低密度脂蛋白的作用[9-10]?？焖贉?zhǔn)確地檢測(cè)羊肉中的脂肪酸組成及含量，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

脂肪酸組成及含量檢測(cè)主要以理化檢測(cè)為主，如氣相色譜法、高效液相色譜法、氣-質(zhì)譜聯(lián)用法和液-質(zhì)譜聯(lián)用法等[11]。方法準(zhǔn)確率高，然而，檢測(cè)過(guò)程中對(duì)樣本有一定的破壞性且耗費(fèi)大量的試劑，同時(shí)對(duì)操作人員有較高的專(zhuān)業(yè)素質(zhì)要求，難以滿(mǎn)足快速無(wú)損檢測(cè)的要求[12]。高光譜成像技術(shù)融合圖像與光譜兩種信息，結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法可實(shí)現(xiàn)組分含量的快速無(wú)損檢測(cè)。文韜等[13]應(yīng)用高光譜技術(shù)，采用SG-SPA-MLR 法構(gòu)建的模型對(duì)不同霉變時(shí)期的稻谷脂肪酸含量均具有較強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力，相關(guān)系數(shù)Rp和均方根誤差RMSEP 分別為0.9366，12.3550 mg/100 g。Cheng 等[14]基于可見(jiàn)/近紅外高光譜成像系統(tǒng)預(yù)測(cè)不同品類(lèi)魚(yú)片在不同儲(chǔ)藏周期中的DHA 和EPA 含量，結(jié)果表明：采用PN-GA 方法提取特征波長(zhǎng)建立回歸預(yù)測(cè)模型是可行的。Portarena 等[15]基于拉曼光譜技術(shù)建立了橄欖油中油酸、棕櫚酸和亞油酸含量的PLSR 預(yù)測(cè)模型。Tao 等[16]利用“二階導(dǎo)數(shù)+S-G 平滑”預(yù)處理反射光譜建立PLSR 預(yù)測(cè)模型，可以快速、無(wú)損地測(cè)定魚(yú)片中多不飽和脂肪酸含量。

關(guān)于應(yīng)用光譜技術(shù)對(duì)脂肪酸含量無(wú)損檢測(cè)的應(yīng)用研究?jī)?nèi)容極為豐富，而大多數(shù)研究都僅對(duì)脂肪酸含量建立預(yù)測(cè)模型，未實(shí)現(xiàn)脂肪酸含量的可視化表達(dá)，且將可見(jiàn)/近紅外高光譜技術(shù)應(yīng)用于羊肉脂肪酸含量的檢測(cè)較少。本文就脂肪酸檢測(cè)方法研究中的弱點(diǎn)問(wèn)題，以寧夏灘羊肉中油酸和硬脂酸含量為研究對(duì)象，通過(guò)高光譜成像技術(shù)建立油酸和硬脂酸含量預(yù)測(cè)模型；通過(guò)建立的最優(yōu)預(yù)測(cè)模型將脂肪酸含量定量反演到樣本圖像上，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)脂肪酸含量在羊肉樣本高光譜圖像上的可視化表達(dá)。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

羊肉，寧夏鹽池縣鑫海食品有限公司；正己烷（色譜純）、甲醇、濃硫酸、氫氧化鉀（均為分析純），國(guó)藥集團(tuán)化學(xué)試劑有限公司。

1.2 儀器與設(shè)備

AL204 電子天平，梅特勒-托利多儀器有限公司；Eppen-dorf 移液槍?zhuān)绹?guó)Agilent 公司；GC-2010 Plus 氣相色譜儀、HP-5 MS 色譜柱、FID 檢測(cè)器，日本島津公司；可見(jiàn)/近紅外高光譜成像系統(tǒng)，美國(guó)Headwall Photonics 公司。

1.3 試驗(yàn)方法

1.3.1 羊肉樣本采集 選取新鮮屠宰10月齡50只健康灘羊后腿、前腿和背部（外脊）3 個(gè)部位最長(zhǎng)肌組織，用包裝袋包裝放入保溫箱運(yùn)至實(shí)驗(yàn)室，貯藏于4 ℃冰箱備用。光譜掃描前剔除多余油脂和筋膜，整形切塊（大小約為40 mm×30 mm×10 mm）并標(biāo)號(hào)。共獲得139 個(gè)灘羊肉樣品，其中，羊后腿肉、前腿肉和背最長(zhǎng)肌各46，42，51 個(gè)。室溫放置2 h，待肉樣中心溫度到達(dá)室溫后，用濾紙吸干樣品表面水分，進(jìn)行光譜掃描。

1.3.2 高光譜信息采集 由于儀器中暗電流的存在以及光源強(qiáng)度在各個(gè)波段的不均勻分布，導(dǎo)致樣品部分信息失真，因此圖像采集后需要進(jìn)行黑白校正。校正方程如式（1）。

式中，RO——原始圖像；RW——全白的標(biāo)定圖像；RB——全黑的標(biāo)定圖像；R——校正后的光譜圖像。

經(jīng)多次預(yù)試驗(yàn)，樣本采集參數(shù)設(shè)定為：曝光時(shí)間30 ms；曝光物距360 mm；掃描線(xiàn)實(shí)際長(zhǎng)度60 mm；電控位移臺(tái)掃描速度200 μm/s。

1.3.3 脂肪酸含量的測(cè)定 根據(jù)Floch 的方法[17-18]。稱(chēng)取0.5 g 樣品研磨粉碎于耐熱玻璃管中，向管中加入含有0.1%丁羥基甲苯（BHT）的0.2 mL C11：0的甲醇溶液作為內(nèi)標(biāo)，再向管中加入0.7 mL 10 mol/L 的KOH 溶液和5.3 mL 的甲醇。將管在55℃條件下水浴1.5 h，且每隔20 min 振蕩5 s。然后在冷水浴條件下降至室溫，向管內(nèi)加入0.58 mL 24 mol/L 的H2SO4，反復(fù)倒置混勻，然后在55 ℃條件下水浴1.5 h，且每隔20 min 振蕩5 s。之后將管在冷水浴條件下降至室溫，向管內(nèi)加入3 mL 正己烷，然后漩渦混勻5 min，在3 000 r/min 條件下離心5 min。取上層液體進(jìn)行氣相分析。

氣相色譜條件為：HP-5 MS 色譜柱（30 m×0.25 mm，0.25 μm），進(jìn)樣后于70 ℃保持1 min，然后以5 ℃/min 上升到210 ℃，保留96 min；進(jìn)樣溫度：250 ℃；檢測(cè)器溫度：200 ℃。

1.4 數(shù)據(jù)處理

1.4.1 感興趣區(qū)域選取及全波段光譜特征分析利用ENVI 4.8 軟件提取圖像的感興趣區(qū)域（ROI），如圖1所示。通過(guò)背景與樣本之間的光譜響應(yīng)差異確定掩膜波段，選擇第83 個(gè)波段（λ=795 nm）作為樣本從整個(gè)圖像分割的最優(yōu)波段，設(shè)置掩膜閾值為0.1，得到二值化圖像，然后將其應(yīng)用于高光譜圖像獲取掩膜圖像。選取樣本像素作為每幅圖像的ROL，計(jì)算其平均光譜，獲得原始光譜值，并對(duì)羊肉樣本全波段光譜特征和不同部位光譜差異進(jìn)行分析。然后采用理化值共生距離法（SPXY）劃分校正和預(yù)測(cè)樣本集，設(shè)定樣本容量的3/4 作為校正集，1/4 作為預(yù)測(cè)集。

圖1 感興趣區(qū)域選取Fig.1 Region of interest selection

1.4.2 預(yù)處理方法選擇 在光譜掃描過(guò)程，待測(cè)樣本的狀態(tài)、儀器響應(yīng)以及周?chē)h(huán)境引起的光散射等會(huì)導(dǎo)致光譜的基線(xiàn)平移和偏移，影響建模效果的準(zhǔn)確性。卷積平滑（Savitzky-Golay，S-G）可消除儀器噪音的影響；標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換（SNV）、基線(xiàn)校準(zhǔn)（Baseline）、矢量歸一化（Normalize）、趨勢(shì)算法（De-trending）及多元散射校正（MSC）5 種方法可消除樣品表面光散射所導(dǎo)致的基線(xiàn)漂移現(xiàn)象。對(duì)原始光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理，可以提高光譜分辨率，提高模型穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。

1.4.3 特征波長(zhǎng)提取及建模分析 原始光譜數(shù)據(jù)量龐大、冗余信息量多，需對(duì)全波段數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理。試驗(yàn)采用連續(xù)投影算法（Successive projection algorithm，SPA）、無(wú)信息變量消除算法（Uninformative variable elimination，UVE）和變量組合集群分析法（Variable combination cluster analysis，VCPA）對(duì)樣本光譜數(shù)據(jù)提取特征波長(zhǎng)，降低模型運(yùn)算量，提高模型穩(wěn)定性和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。使用The Unscrambler X 10.4 軟件對(duì)特征波長(zhǎng)光譜數(shù)據(jù)建立偏最小二乘回歸（PLSR）、主成分回歸（PCR）和多元線(xiàn)性回歸（MLR）預(yù)測(cè)模型。選用校正集相關(guān)系數(shù)（Rc）、預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)（Rp）以及校正均方根誤差（Root mean square error of calibration，RMSEC）、預(yù)測(cè)均方根誤差（Root mean square error of prediction，RMSEP）對(duì)模型性能進(jìn)行評(píng)估。其中，Rc、Rp越高，RMSEC、RMSEP 值越低，模型的校正和預(yù)測(cè)性能越好[19]。

1.4.4 脂肪酸含量的可視化表達(dá) 高光譜成像技術(shù)完美結(jié)合了光譜與圖像信息，圖像上的每個(gè)像素點(diǎn)都包含一條光譜曲線(xiàn)，對(duì)樣本指標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)的同時(shí)，還能結(jié)合預(yù)測(cè)模型參數(shù)將檢測(cè)指標(biāo)定量反演到樣本圖像上，從而實(shí)現(xiàn)待測(cè)指標(biāo)的可視化表達(dá)。

利用Matlab 軟件將掩膜圖像信息轉(zhuǎn)化為三維數(shù)據(jù)矩陣，進(jìn)一步獲取特征波長(zhǎng)矩陣；建立預(yù)測(cè)模型讀取與待測(cè)指標(biāo)之間具有高相關(guān)性的各個(gè)特征波長(zhǎng)對(duì)應(yīng)的權(quán)重系數(shù)bn，并將權(quán)重系數(shù)與樣本圖像上每個(gè)像素點(diǎn)的反射率值相乘，得到每個(gè)像素點(diǎn)的賦值即為樣本待測(cè)物含量值；最后根據(jù)賦值大小對(duì)像素點(diǎn)進(jìn)行顯色處理。不同區(qū)域顏色差異與深淺代表不同含量，紅色表示含量較高，藍(lán)色表示含量較低，顏色隨含量的降低從紅色向藍(lán)色漸變?？梢暬鞒倘鐖D2所示。

圖2 可視化流程Fig.2 Visualization process

2 結(jié)果與分析

2.1 脂肪酸含量統(tǒng)計(jì)分析

羊肉樣本不同部位油酸、硬脂酸含量比較分析結(jié)果如圖3所示。不同部位中，油酸和硬脂酸的含量都是背最長(zhǎng)?。厩巴热猓竞笸热?，這可能是因?yàn)楸巢康倪\(yùn)動(dòng)量相對(duì)于腿部較少，導(dǎo)致脂肪含量沉積較多，且糖酵解活性也較高，會(huì)產(chǎn)生較多的ATP 用于脂肪酸的從頭合成[20]。由圖3可知，油酸含量在后腿肉與背最長(zhǎng)肌中有顯著差異；硬脂酸含量在羊肉不同部位中均無(wú)顯著差異；而在羊肉樣本中，油酸與硬脂酸含量差異極顯著。

圖3 不同部位羊肉樣本脂肪酸含量分析Fig.3 Analysis of fatty acid content in mutton samples from different parts

2.2 全波段光譜特征分析

在可見(jiàn)/近紅外光譜中，電磁輻射與樣本之間發(fā)生相互作用時(shí)，樣本中不同的化合物在特定波段具有典型的反射特征。圖4a 是羊肉樣本原始光譜反射率曲線(xiàn)，可以看出所有光譜曲線(xiàn)走勢(shì)相似；430，490，560 nm 波長(zhǎng)處的反射帶主要與呼吸色素血紅蛋白有關(guān)；波長(zhǎng)755 nm 附近反射帶可能與水分的O-H 鍵有關(guān)；920 nm 波長(zhǎng)處的反射帶與C-H 第3 次拉伸泛音有關(guān)，是肉類(lèi)樣本中脂肪和脂肪酸的特征分子；而970 nm 波長(zhǎng)處的反射帶與水O-H 的第二泛音相關(guān)[21]。圖4b 為不同部位羊肉樣本光譜曲線(xiàn)，3 個(gè)部位光譜反射率曲線(xiàn)區(qū)分較明顯，其中后腿反射率曲線(xiàn)最高，而背最長(zhǎng)肌反射率曲線(xiàn)最低。

圖4 樣本原始光譜曲線(xiàn)和不同部位光譜曲線(xiàn)Fig.4 Sample original spectral curve and different parts spectral curve

采用SPXY 法對(duì)油酸和硬脂酸數(shù)據(jù)進(jìn)行樣本集劃分。由表1可見(jiàn)，油酸含量的最大值為5.145 g·（100 g）-1，比硬脂酸含量的最大值足足高了3.521 g·（100 g）-1，而二者的最小值僅差了0.094 g·（100 g）-1。同時(shí)，校正集樣本含量選擇范圍較好的涵蓋了預(yù)測(cè)集樣本，說(shuō)明樣本集的劃分是合理的。

表1 樣本集劃分結(jié)果Table 1 Sample set partition statistical results

2.3 光譜預(yù)處理

圖5為原始光譜和不同預(yù)處理方法利用PLSR 建模對(duì)比結(jié)果。由圖5a 油酸含量預(yù)測(cè)模型可以看出，光譜經(jīng)Baseline 和De-trending 法預(yù)處理后模型的校正集相關(guān)系數(shù)略有下降，其中經(jīng)Baseline 法預(yù)處理后模型的預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)僅有0.7807，可能是因?yàn)樵诨€(xiàn)校準(zhǔn)過(guò)程中剔除了少量有效信息，從而影響了模型準(zhǔn)確度；而經(jīng)S-G、SNV、Normalize 和MSC 法預(yù)處理的光譜PLSR 模型校正集相關(guān)系數(shù)均大于原始光譜，其中MSC 法預(yù)處理的模型預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)最為理想，Rp=0.8805，且均方根誤差小于原始光譜，RMSEP=0.2564 g·（100 g）-1，說(shuō)明MSC 法可有效消除樣本表面的散射效應(yīng)。因此，選擇經(jīng)MSC 法預(yù)處理的光譜進(jìn)行后期油酸數(shù)據(jù)的處理。綜合模型相關(guān)系數(shù)與均方根誤差，對(duì)經(jīng)6 種方法預(yù)處理后的硬脂酸含量模型對(duì)比分析，結(jié)果如圖5b 所示。只有SNV 法預(yù)處理的光譜所建PLSR 模型校正集和預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)均高于原始光譜，且均方根誤差均低于原始光譜，說(shuō)明SNV 法很好的消除了樣本表面散射和光路變化對(duì)近紅外反射光譜的影響。因此選擇SNV 法為樣本硬脂酸的最佳光譜預(yù)處理方法。

圖5 不同預(yù)處理方法的PLSR 模型統(tǒng)計(jì)分析Fig.5 PLSR model statistical results of different pretreatment methods

2.4 提取特征波長(zhǎng)

利用UVE、SPA 和VCPA 算法對(duì)經(jīng)最優(yōu)預(yù)處理的光譜數(shù)據(jù)提取特征波長(zhǎng)。3 種方法選取油酸和硬脂酸特征波長(zhǎng)信息如圖6所示。

在采用UVE 選取特征波長(zhǎng)時(shí)，根據(jù)PLSR 模型中RMSECV 最小值確定最佳主成分?jǐn)?shù)（油酸為11，硬脂酸為12），豎線(xiàn)兩側(cè)分別有125 個(gè)波長(zhǎng)變量，兩條水平虛線(xiàn)為變量選擇閾值（油酸為7.117，硬脂酸為6.012），如圖6a～6b 所示。采用SPA 算法進(jìn)行特征波長(zhǎng)篩選時(shí)，需計(jì)算在各個(gè)波長(zhǎng)數(shù)下的RMSEC 值，并將RMSEC 最小值對(duì)應(yīng)的波長(zhǎng)數(shù)確定為特征波長(zhǎng)數(shù)，如圖6c～6d 所示。首先設(shè)置波長(zhǎng)變量范圍為5～30，在油酸數(shù)據(jù)中，當(dāng)特征波長(zhǎng)個(gè)數(shù)在20 之前時(shí)，RMSE 呈明顯下降趨勢(shì)，此時(shí)，RMSE=0.2504，之后隨著波長(zhǎng)數(shù)的增加，RMSE 值變化平穩(wěn)，因此，確定油酸的特征波長(zhǎng)個(gè)數(shù)為20。同理可得SPA 法提取的硬脂酸數(shù)據(jù)的特征波長(zhǎng)個(gè)數(shù)為16，RMSE=0.0942。此外，在VCPA 算法中采用5 折交叉驗(yàn)證，設(shè)置采樣次數(shù)1 000，迭代次數(shù)50 次，優(yōu)秀子集占變量子集的比率為0.1。

圖6e～6f 為不同算法提取的特征波長(zhǎng)統(tǒng)計(jì)結(jié)果。從圖6e 可以看出，油酸數(shù)據(jù)提取的特征波長(zhǎng)主要集中在430，560，920 nm 波段附近范圍內(nèi)；同樣在圖6f 中，硬脂酸數(shù)據(jù)提取的特征波長(zhǎng)在430，640，755，920 nm 波段區(qū)域較為集中。此外，整體來(lái)看，選取的特征波段與可見(jiàn)/近紅外吸收機(jī)理基本吻合，且采用UVE 法選取的特征波長(zhǎng)數(shù)目居多且較為集中，SPA 法次之，VCPA 法選取的特征波長(zhǎng)數(shù)目較少。

圖6 特征波長(zhǎng)提取信息Fig.6 Characteristic wavelengths extract information

2.5 建模分析

分別建立油酸和硬脂酸經(jīng)UVE、SPA、VCPA法提取特征波長(zhǎng)光譜數(shù)據(jù)的PLSR、PCR 和MLR預(yù)測(cè)模型。

由圖7a 油酸含量預(yù)測(cè)模型可知，相對(duì)于UVE和SPA 法，VCPA 法提取特征波長(zhǎng)所建模型效果較差，原因可能是VCPA 法提取的特征波長(zhǎng)數(shù)量少，僅占總波長(zhǎng)的4.8%，導(dǎo)致有效信息獲取較少，不利于提高模型預(yù)測(cè)能力。對(duì)比UVE 和SPA 法提取特征波長(zhǎng)建立的回歸預(yù)測(cè)模型，發(fā)現(xiàn)UVE 法提取特征波長(zhǎng)建立的3 種模型其Rc和Rp均比SPA法高，相關(guān)系數(shù)均可達(dá)到0.86，其中，MLR 模型的校正和預(yù)測(cè)性能最好，其Rc=0.9099，RMSEC=0.3557 g/100g，Rp=0.8759，RMSEP=0.2467 g/100 g。此外，與2.3 節(jié)基于全波段建立的PLSR 模型相比，雖然全波段建模比采用UVE 法提取特征波長(zhǎng)的校正集與預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)高了0.0159 和0.0046，但其數(shù)據(jù)量大，增加了計(jì)算負(fù)擔(dān)，而特征波長(zhǎng)的數(shù)據(jù)量少，可以很好的提升模型運(yùn)算速度。因此，確定UVE-MLR 為油酸含量的最優(yōu)預(yù)測(cè)模型。

圖7b 為硬脂酸含量預(yù)測(cè)模型結(jié)果。同理，VCPA 法提取特征波長(zhǎng)包含的有效信息較少，導(dǎo)致模型預(yù)測(cè)效果差。在采用其它兩種方法提取特征波長(zhǎng)建模中，顯然都以MLR 模型效果最優(yōu)，其中，SPA 法提取特征波長(zhǎng)建立的模型校正集和預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)較UVE 更優(yōu)，Rc=0.8691，Rp=0.8446。所以，確定SPA 法為硬脂酸的最佳特征波長(zhǎng)提取方法，并且建立多元線(xiàn)性回歸模型。

圖7 特征波長(zhǎng)建模分析Fig.7 Characteristic wavelength modeling analysis

表2 特征波長(zhǎng)建模結(jié)果Table 2 Characteristic wavelength modeling results

2.6 油酸和硬脂酸含量的可視化表達(dá)

由2.5 節(jié)可知，油酸和硬脂酸含量的最優(yōu)預(yù)測(cè)模型分別為UVE-MLR 和SPA-MLR，利用最優(yōu)預(yù)測(cè)模型得知每個(gè)像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的油酸和硬脂酸含量值，并將其反演到羊肉樣本圖像上，從而獲得油酸和硬脂酸含量的可視化分布圖。在羊肉樣本油酸和硬脂酸含量分布圖中，羊肉樣本背景為深藍(lán)色，含量顯示為零，顏色越紅表示含量越高。

圖8為脂肪酸含量可視化分布圖（a 為油酸，b 為硬脂酸）。從圖中可以看出油酸含量分布比硬脂酸含量分布廣且顏色更深，說(shuō)明灘羊肉樣本中油酸含量比硬脂酸高，這和脂肪酸測(cè)定結(jié)果吻合；二者的主要分布位置基本重疊，且呈不均勻狀態(tài)分布，在樣品肌間脂肪多的地方顏色更紅，說(shuō)明在肌間脂肪中脂肪酸含量高。因此，通過(guò)可視化表達(dá)可直觀(guān)反映羊肉樣本中脂肪酸含量的分布情況，為羊肉品質(zhì)檢測(cè)提供更清晰直觀(guān)的形式。

圖8 脂肪酸含量可視化分布圖Fig.8 Visual distribution diagram of fatty acid content

3 結(jié)論

利用可見(jiàn)/近紅外高光譜技術(shù)對(duì)灘羊肉中風(fēng)味前體特征脂肪酸含量進(jìn)行預(yù)測(cè)和可視化表達(dá)。結(jié)果表明：羊肉樣本光譜數(shù)據(jù)經(jīng)6 種方法預(yù)處理后建模分析，油酸和硬脂酸分別以MSC 和SNV法預(yù)處理的光譜數(shù)據(jù)建模效果更好；利用UVE、SPA 和VCPA 算法提取特征波長(zhǎng)，油酸提取了25，20，6 個(gè)特征波長(zhǎng)，硬脂酸提取了21，16，9 個(gè)特征波長(zhǎng)；對(duì)3 種方法提取的特征波長(zhǎng)分別建立PLSR、PCR 和MLR 回歸預(yù)測(cè)模型。結(jié)果表明：油酸以UVE 法提取特征波長(zhǎng)建立MLR 模型效果最優(yōu)，Rc=0.9099，Rp=0.8759；硬脂酸以SPA 法提取特征波長(zhǎng)建立MLR 模型效果最優(yōu)，Rc=0.8691，Rp=0.8446；最后結(jié)合預(yù)測(cè)模型參數(shù)可很好地對(duì)油酸和硬脂酸含量及分布進(jìn)行可視化表達(dá)。利用高光譜技術(shù)對(duì)灘羊肉中特征性脂肪酸含量具有較強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力，可為羊肉品質(zhì)的快速檢測(cè)提供技術(shù)參考。