基于电子舌技术不同超声处理时间的奶酪滋味区分

丛艳君，易 红，郑福平′*

（1.北京工商大学食品学院，北京 100048；2.北京工商大学 北京市食品风味化学重点实验室，北京 100048；3.北京工商大学 食品添加剂与配料北京市高校工程研究中 心，北京 100048）

基于电子舌技术不同超声处理时间的奶酪滋味区分

丛艳君1′2，易 红1′3，郑福平1′2′*

（1.北京工商大学食品学院，北京 100048；2.北京工商大学 北京市食品风味化学重点实验室，北京 100048；3.北京工商大学 食品添加剂与配料北京市高校工程研究中 心，北京 100048）

为探讨奶酪智能化品质评价的可行性，研究了电子舌专一选择型传感器检测5 种传统奶酪和2 种进口奶酪过程中的响应信号的特征。采用不同的模式识别方法对奶酪进行分类鉴别，通过主成分分析（principal component analysis，PCA）法、偏最小二乘法将感官评定值与响应值做相关性分析，并探讨了超声处理奶酪对电子舌响应信号的影响。结果表明：应用PCA能够大体反映各类样品的分类信息，PCA降维后的数据能够很好地反映原始数据信息。奶酪的前处理时间不同电子舌传感器的响应值也不同，本实验超声处理条件下对PCA辨别结果影响不大，UMS、GPS和SPS三根传感器与苦、咸味，以PC1为轴呈显著负相关，SWS与甜味以PC2为轴呈正相关。

电子舌；奶酪；滋味；模式识别；感官评定

奶酪含有丰富的蛋白质、脂肪、氨基酸、维生素、矿物质等营养成分，并对于乳糖不耐症的患者很适用[1-2]，誉有“奶黄金”、“乳液皇冠上的珍珠”之称[3]。关于奶酪的理论及技术在国外比较成熟，而由于消费习惯的影响，在我国的发展则很缓慢[4]。一直以来，人们通过感官评价的方法辨别奶酪的滋味品质，但是感官评价费时费力、效率低、容易受人的身体状况的限制，而且评定结果具有较强的主观性[5-6]。电子舌模仿人体味觉机理，可以智能识别液体的味道，是近年发展起来的一种新型的分析识别检测手段[7-8]，与一般的化学分析方法相比较具有快速、简单的优势。味觉传感器采集到的是与样品相关的味觉信息，这些信号通过具有模式识别能力的计算机分析后，能得出对样品味觉特征有关的总体评价[9]。

国外应用电子舌技术评价乳品品质比较早，主要是用于液体乳及制品的检测，Winquist等[10]使用伏安型电子舌评价微生物引起的原料乳品质劣变情况。Winquist等[11]将伏安型电子舌引入生产线用来监测原料乳及巴氏杀菌后的清洁过程。Dias等[12]开发了一台电位型电子舌用来检测羊奶掺假问题（掺入牛奶）。Bjouklund等[13]将伏安型电子舌应用于实验室酸奶的生产。关于奶酪等固体/半固体乳制品研究目前未见报道，固体样品一般都需要前处理，而处理的条件影响电子舌响应信号值。本研究应用电势型电子舌（专一型传感器）对5种传统奶酪的滋味品质进行综合评价，选用2种进口奶酪作为对照，通过主成分分析（principal component analysis，PCA）和偏最小二乘回归（partial least squares regression，PLSR）方法进行数据分析，同时探讨了超声处理奶酪对电子舌响应信号特征的影响，实验结果可为奶酪的智能化品质评价提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 材料与仪器

选用5 种中国传统奶酪：内蒙古奶豆腐（2012-04-25生产） 内蒙古呼和浩特市苏淖尔乳品厂；新疆奶疙瘩（2013-02-25生产） 阿勒泰冰花食品有限责任公司；西藏曲拉（2012-09-12生产） 圣岗科隆农业发展有限公司；云南乳饼（2013-02-19生产） 石林县明成农畜乳制品厂；北京宫廷奶酪（2013-08-01生产） 北京奶酪魏；瑞士大孔干酪（2012-11-02生产，对照）原产德国、新西兰Gouda干酪（2012-08-24生产，对照）原产新西兰 上海高夫食品有限公司。

ASTREE II电子舌系统 法国Alpha M.O.S公司，专一选择型传感器为SRS、GPS、STS、UMS、SPS、SWS、BRS。

1.2 方法

1.2.1 感官评定

感官评定是采用定量描述性感官评价方法[14-15]，选取10 点制，0～9（0=没味道，9=味道最强）。评价小组由10 人组成，5 男5 女，年龄在23～30 岁之间。评价人员集中对各奶酪的5 种感官特性（酸、甜、苦、咸、鲜）进行了为期6 周的感官评价训练，酸、甜、苦、咸、鲜5 种基本味道分别选取柠檬酸、葡萄糖、咖啡因、氯化钠、谷氨酸钠作参照物，参照物质量浓度：柠檬酸0.08g/100 mL；葡萄糖5g/100 mL；NaCl 0.5 g/100 mL；咖啡碱0.08 g/100 mL；谷氨酸钠1g/100 mL，每个样品重复评价2 次[16-19]。

1.2.2 电子舌分析

实验前对样品进行预处理，用电子天平准确称取粉碎好的5.00g奶酪样品，置于100 mL水中均质，然后超声处理。超声频率50 kHz，超声温度37 ℃，超声时间设定0、10、20、30、40 min。然后离心（5000 r/min、20 min、20 ℃），取上清液过滤备用。取滤液直接倒入电子舌专用烧杯中（每杯样品量体积为25 mL）检测。

本实验采用ASTREE II电子舌系统，主要由味觉传感器、信号采集器和模式识别系统3 部分组成。该实验采用Sensor array#5检测，共7 个传感器（SRS、GPS、STS、UMS、SPS、SWS、BRS），以Ag/AgCl作为参比电极，在室温条件下进行数据采集。数据采集前，电子舌系统需要被动活化、主动活化、校准、诊断等步骤，以确保采集得到的数据具有可靠性和稳定性[20-21]。

本实验采用蒸馏水作为清洗溶剂，采样时间180s，1次/s，每个样品3 个平行，每个平行重复采集8 次，最后3 次稳定的检测数据进行分析。

1.3 数据处理

PCA由电子舌自带软件完成，感官评定结果方差分析由DPS数据处理软件完成，感官评价结果与电子舌数据的主成分相关性分析及PLSR通过Unscrambler软件完成[22-25]。

2 结果与分析

2.1 感官评定结果

表1 奶酪样品感官评定结果Table1 Sensory evaluation results of cheeseseeses

方差分析表明不同奶酪同种属性（酸、甜、苦、咸、鲜）之间大多具有显著性差异（P＜0.05）。邓肯氏分析结果表明酸、甜、苦、咸、鲜5 个属性的显著性差异均显著，说明酸、甜、苦、咸、鲜5 个感官属性可以较好的解释不同奶酪的味道和口感特征。由表1可知，奶豆腐的甜味最强，酸味、苦味、咸味较低。奶疙瘩酸味值最大，苦味值最低。瑞士奶酪苦味值最大，甜味值最低。Gouda奶酪咸味值最大。曲拉鲜味值最大，苦味值最低。宫廷奶酪、乳饼的味觉和口感强度均处于中等强度。

2.2 电子舌检测结果分析

2.2.1 电子舌传感器信号响应值

7 个样品的7 根传感器最后3 次测量的响应信号值的平均值和标准偏差见表2，10、20、30 min超声处理的样品在电子舌检测时STS传感器的有些响应信号值偏差较大，该传感器的响应值数据重复性和稳定性差，为了研究超声时间对电子舌鉴别区分结果的影响的准确性，将STS这根传感器剔除优化，然后进行PCA。

表2 电子舌传感器响应信号值Table2 Response signals of electronic tongue sensors

2.2.2 电子舌传感器响应信号的PCA

奶酪样品超声处理0 min的PCA得分图见图1，PC1的方差贡献率为71.099%，PC2的方差贡献率为22.151%，累计贡献率为93.25%，能反映样品整体的大量信息。PCA判别指数是98，达到了系统设定值，表示判别结果很好，不同的奶酪样品之间能较好地区分，并分别聚类在PCA图中的不同区域，说明0 min超声处理后，电子舌能够区分不同的奶酪样品。1～4、7号传统奶酪与5、6号进口奶酪在PCA图中的距离较大，说明中国的传统奶酪与进口奶酪的滋味差异很明显。

图1 超声0 min的PCA图PCAFig.1 PCA plot without ultrasonic treatment

图2 超声10 min的PCA图PCAFig. 2 PCA plot under 10 min ultrasonic treatment

奶酪样品超声处理10 min的PCA得分图见图2，PC1的方差贡献率为78.573%，PC2的方差贡献率为19.614%，累计贡献率为98.187%，能反映样品整体信息。PCA判别指数是96，达到了系统设定值，表示判别结果很好，不同的奶酪样品之间能较好地区分，并分别聚类在PCA图中的不同区域，说明10 min超声处理后，电子舌也能够区分不同的奶酪样品。与0 min的相比，各样品在PCA图中的散落位置发生了变化，方差贡献率高于0 min的贡献率，但都能比较好地区别辨别不同的奶酪。

图3 超声20 min的PCA图PCAFig.3 PCA plot under 20 min ultrasonic treatment

奶酪样品超声处理20 min的PCA得分图见图3，PC1的方差贡献率为90.442%，PC2的方差贡献率为4.579%，累计贡献率为95.021%，能反映样品整体的大量信息。PCA判别指数是98，达到了系统设定值，表示判别结果很好，不同的奶酪样品之间能较好地区分，并分别聚类在PCA图中的不同区域。其中5号和6号进口奶酪，两者与1～4、7号传统奶酪在PCA图中的距离较大，说明中国的传统奶酪与进口奶酪的滋味差异很明显。超声20 min的PCA图与0、10 min的相比，虽然各样品在图中的散落位置发生了变化，20min的方差贡献率高于0 min的贡献率，但比10min的贡献率稍低。

图4 超声30 min的PCA图PCAFig.4 PCA plot under 30 min ultrasonic treatment

如图4所示，奶酪样品超声处理30 min的PCA得分图，PC1的方差贡献率为82.437%，PC2的方差贡献率为14.544%，累计贡献率为96.981%，能反映样品整体的大量信息。PCA判别指数是97，达到了系统设定值，表示判别结果很好，不同的奶酪样品之间能较好地区分，并分别聚类在PCA图中的不同区域。其中5和6号进口奶酪，两者与1～4、7号传统奶酪在PCA图中的距离较大，说明中国的传统奶酪与进口奶酪的滋味差异很明显。超声30 min的PCA图与0、10、20 min的相比，各样品在图中的散落位置发生了变化，方差贡献率高于0、20 min的贡献率，低于10 min的贡献率，但都能区分辨别奶酪。

图5 超声40 min的PCA图PCAFig.5 PCA plot under 40 min ultrasonic treatment

奶酪样品超声处理40 min的PCA得分图见图5，PC1的方差贡献率为83.892%，PC2的贡献率为12.544%，累积方差贡献率为96.436%。说明都能够反映样品整体的大量信息，PCA判别指数是97。判别指数都达到了系统设定值，表示判别结果较好，不同的奶酪样品之间能较好地区分，并分别聚类在PCA图中的不同区域。超声40 min的PCA图与0、10、20、30 min的相比，各样品在图中的散落点发生了变化，40 min的方差贡献率高于0、20 min的贡献率，低于10、30 min的贡献率，但都能区分奶酪。

通过0～40 min的PCA结果来看，超声时间对奶酪滋味成分的种类和数量会有一定的影响，进而电子舌响应值不同，这方面在以后的实验中将进行详细研究。不同超声处理时间的样品在PCA得分图上的散落点位置不同，但对不同奶酪的区分辨别结果影响不大。

2.3 感官属性与传感器响应值的相关性分析

图6 感官分析结果与传感器相关性PLSR分析图Fig.6 PLSR plot of correlation between sensory evaluation and sensors

6根传感器（SRS、GPS、UMS、SPS、SWS、BRS）的响应信号值作为X变量，感官属性（酸、甜、苦、咸、鲜）评价结果作为Y变量，建立PLSR法模型，如图6所示，该模型90%的X变量解释了58%的Y变量，两个椭圆分别表示50%和100%的方差贡献率。传感器SRS、GPS、UMS、SPS、SWS、BRS和感官属性酸、甜、苦、咸味位于两个椭圆之间，说明该模型可以对这些变量具有很好的解释能力，因为6根传感器表面的涂层不同，所加电压也存在一定的差异，所以不同传感器具有不同的选择性，本研究表明，UMS、GPS和SPS三根传感器与苦、咸味的相关性较好，以PC1为轴，它们呈显著负相关。甜味与SWS以PC2轴呈正相关。

3 结 论

本研究为电子舌应用于固体/半固体奶酪样品的辨别区分提供了理论依据。通过PCA、PLSR对感官属性与传感器响应值的相关性分析，表明UMS、GPS和SPS三根传感器与苦、咸味，以PC1为轴呈显著负相关，SWS与甜味以PC2轴呈正相关。这个结论提示以后可以根据各传感器的不同特点，选择性地对传感器测得数据进行分析，以便取得更好的分析结果。奶酪的前处理时间不同电子舌传感器的响应值也不同，本实验超声条件下对PCA辨别结果影响不大。今后探索其他预处理方法对传感器响应值的影响，优化条件，实现预处理方法的标准化，为智能化品质控制提供理论依据。

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Discriminating the Taste of Cheese under Different Ultrasonic Treatment Durations by Using Electronic Tongue

CONG Yanjun1′2′YI Hong1′3′ZHENG Fuping1′2′*
(1. College of Food Science Beijing Technology and Business University Beijing 100048′China; 2. Beijing Key Laboratory for Flavor Chemistry Beijing Technology and Business University Beijing 100048′China; 3. Beijing Higher Institution Engineering Research Center for Food Additives and Ingredients Beijing Technology and Business University Beijing 100048′China)

This paper aimed to study the feasibility of quality assessment of cheeses taste by using electronic tongue Five traditional cheeses and two import cheeses were tested Simultaneously the influence of ultrasonic treatment on sensor response signals was studied The cheeses were discriminated by different pattern recognition methods Partial least squares regression (PLSR and principal component analysis (PCA were used to establish the relationship between sensor signals and the total taste score value of cheeses Results showed that PCA could provide general classification information on the various cheese samples and the reduced dimension data provided enough information on the raw data The ultrasonic processing significantly affected the sensor signals The signals of sensors named as UMS GPS and SPS all correlated negatively with bitterness and saltiness based on principal component 1 (PC1)′and the response of SWS sensor positively with sweetness based on PC2. The results will provide a basic for the intelligent evaluation of cheese quality.

electronic tongue cheeses taste pattern recognition method sensory evaluation

TS252.7

A

1002-6630（2015）06-0114-05

10.7506/spkx1002-6630-201506021

2014-04-25

国家自然科学基金青年科学基金项目（31101236）；国家高技术研究发展计划（863计划）项目（2011AA100903）；北京市自然科学基金项目（6132004）；北京市科技新星计划项目（Z131102000413005）

丛艳君（1978—），女，副教授，博士，研究方向为乳品科学。E-mail：cyj_win@sina.com

*通信作者：郑福平（1969—），男，教授，博士，研究方向为食品香精香料。E-mail：zhengfp@139.com