基于最优光谱信息的冷鲜鸡肉TBA值快速检测

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(1.河南科技学院食品学院,河南新乡 453003;2.河南科技学院博士后研发基地,河南新乡 453003;3.河南科技学院生命科技学院,河南新乡 456003;4.河南工业大学粮油食品学院,河南郑州450001)

随着生活质量的改善,人们更加注重健康饮食。鸡肉以高蛋白质、低脂肪、低胆固醇、易被人体消化吸收等优点,成为消费者青睐的肉品之一,全球的鸡肉产量和销量逐年上升,已经成为第二大肉类消费品[1-3]。其中,冷鲜鸡肉因质地柔滑细嫩,深受消费者的喜爱[4]。然而,冷鲜鸡肉水分含量高,营养丰富,在冷藏过程中和氧气接触易发生氧化,引起色泽、嫩度、营养成分的变化,并且会产生大量自由基、过氧化物甚至有害醛酮等有毒化合物,给消费者的身体健康带来安全隐患[5]。2-硫代巴比妥酸值(TBA)常被用于判断肉品的氧化程度,是衡量肉类品质优劣的重要指标,可以为评价货架期提供重要的参考依据[6-8]。

高光谱成像技术(HSI)作为一种非破坏性、测定速度快、高准确度的光电检测技术,它克服了传统理化检测的效率低、具有破坏性、不利于快速检测等弊端,近年来在食品的分析和检测方面的研究发展迅速[9-10]。HSI技术响应范围广、光谱波段短且窄,有极高的光谱分辨率,检测重现性高,操作简便,能同时反映食品内、外部信息,可用于实现在线实时监控分析,是现代肉品检测领域潜在的重要手段[11]。目前,HSI技术在预测鸡肉品种[12]、色泽[13]、嫩度[14]、pH[15]、胆固醇[16]、挥发性盐基氮[17]和菌落总数[18-19]等方面已有研究报道,且预测效果良好,但关于冷鲜鸡肉TBA的快速预测研究较少。本文基于HSI技术的优势,旨在通过挖掘900～1700 nm范围的光谱信息,构建快速预测鸡肉TBA值的数学模型,为建立一种方便快捷评估鸡肉脂质氧化程度的方法提供数据支撑。

1 材料与方法

1.1 材料与仪器

冷鲜鸡胸肉 由河南众品食业股份有限公司提供;2-硫代巴比妥酸 国药集团;三氯乙酸 上海山浦;无菌蒸馏水 实验室自制。

HSI-eNIR-XC130型推扫式高光谱成像系统 台湾五铃光电科技有限公司;HERAEUS X1R型台式高速冷冻离心机 美国赛默飞世尔科技公司;722N型可见分光光度计 上海青华科技仪器有限公司;Scientz-04型拍打式均质机 宁波新芝生物科技股份有限公司;BCD-368WPC型美菱冰箱 中国美菱公司。

1.2 实验方法

1.2.1 样品预处理 新鲜鸡胸肉装于无菌袋中,置于冷藏箱中运送至肉品质量与安全控制实验室。在无菌操作室中去皮、除膜后,人工分割鸡胸肉为3.0 cm(长)×3.0 cm(宽)×1.0 cm(高)的立方体肉块,共获得470个试验样品,然后分装、编号,置于0～4 ℃冷藏室连续储存14 d,每天取出34个样品获取光谱信息并测定TBA值。

1.2.2 光谱信息获取 试验开始前30 min,从冷藏室中随机取出待测样品,放置至室温,同时将高光谱成像系统打开预热30 min,待其稳定后将样品置于系统载物台上,扫描获取鸡肉样品的高光谱图像。具体参数为:曝光时间4.00 ms,扫描速度6.54 mm/s,波长范围900～1700 nm,扫描5次。为降低室内照明和系统暗电流对光谱信息采集过程中的影响,需同时采集黑白图像对原始图像进行黑白校正处理,具体校正方法参考Cheng等[20]研究。图像校正结束后,确定图像中的感兴趣区域,利用系统自带软件HSI Analyzer提取感兴趣区内每个像素点的光谱信息,并做平均,作为该样品的光谱信息值。

1.2.3 TBA值测定 光谱信息采集完毕后,参照Xiong等[8]的方法采用分光光度计法测定肉样的TBA值。具体步骤为:(a)样品处理和浸提：取样品5 g破碎后放置在无菌均质袋中,加入蒸馏水20 mL,均质机拍打3 min,拍击速度6～9次/s,将得到的样品溶液倒入烧杯中,加入20%三氯乙酸(TCA)水溶液25 mL,玻璃棒搅拌均匀,室温下静置1 h;(b)离心：取上清液50 mL,转速2000 r/min、4 ℃条件下离心10 min;(c)过滤：取上清液,过滤,蒸馏水稀释定容至50 mL容量瓶中;(d)水浴与冷却：取5 mL上述溶液与5 mL 0.02 mol/L的TBA水溶液,混合均匀,95 ℃水浴20 min后,0 ℃冷水中冷却5 min;(e)测定吸光度值：在532 nm处测定吸光值,蒸馏水为空白对照。为提高准确度,取两次的平均值作为最终测定值。TBA值计算公式如(1)所示:

TBA值(mg/100 g)=A532×7.8

式(1)

1.2.4 光谱信息预处理 为提高模型的预测精度和稳定性,降低系统噪音和外界环境的影响,本文采用移动平均值平滑(Moving Average Smoothing,MAS)、S-G卷积平滑(Savitzky-Golay Smoothing,SGS)、中值滤波平滑(Median Filter Smoothing,MFS)、高斯滤波平滑(Gaussian Filter Smoothing,GFS)、归一化(Normalization)、多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction,MSC)、基线校正(Baseline Correction,BC)和标准正态变量校正(Standard Normal Variable,SNV)8种方法预处理原始光谱信息[21-23]。MAS对选取点进行平均,去除数据变化剧烈的点以实现谱线平滑。SGS可有效消除基线漂移、倾斜等噪声,提高光谱信噪比。MFS适用于保护图像边缘信息,是经典的平滑噪声的方法。GFS对于抑制服从正态分布的噪声非常有效,常用于消除高斯噪声,可以除去密集噪声点对光谱信息的影响。归一化可以消除数据量纲的影响,使数据指标之间具有可比性。MSC可以缩小由于漫反射造成的光谱数据差异,增强与有效成分所对应的光谱信息。

BC可有效估计基线因为系统内外部的影响而产生的波动,抑制基线漂移的现象,并改善信号质量。SNV主要用来消除用于样品表面分布不均匀、颗粒散射和光程变化而产生的散射效应的影响。

1.2.5 模型构建及评价 本文以测得的肉样TBA参考值为因变量,以光谱波长信息为自变量,输入The Unscrambler 9.7软件运行偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)算法,构建预测TBA值的PLS模型。偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)是一种从应用领域提出的适用范围广、分析效果好、准确度高的多元数据分析方法。PLS能在自变量存在严重多重相关的条件下,最大程度的减少设备中的噪声干扰,有效的解决样品的数量多、变量间的多重相关性的问题,从中筛选整理出多个相互之间彼此独立的主成分,得到多个自变量和多个因变量之间的关系,进行回归建模。PLS模型性能通过相关系数(r)和均方根误差(RMSE)进行评估,具体有:校正集相关系数(rC)、校正集均方根误差(Root Mean Square Error of Calibration,RMSEC)、交叉验证集相关系数(rCV)、交叉验证集均方根误差(RMSECV)、预测集相关系数(rP)、预测集均方根误差(Root Mean Square Error of Prediction,RMSEP)等。一般而言,精度高、稳定性好的PLS模型不仅相关系数接近于1、RMSEC和RMSEP值接近0,而且RMSEC、RMSEP两者之间的差值较小[24-25]。如果RMSEC、RMSEP之间差异较大,则说明模型中潜变量和噪音干扰较多,模型的预测性能较差[26]。

1.2.6 最优波长选择与模型优化 本文获取的全波段光谱(900～1700 nm)中含有486个波长,数据信息量大,同时包含冗余信息,不仅影响运算速度更会对干扰模型性能。因此需要采用合适的方法筛选最优波长,减少无用信息的计算量,以提高所建模型预测效率和精度。本文采用PLS-β系数法[27],逐步回归法(Stepwise)[13]和连续投影算法(Successive Projections Algorithm,SPA)[7]3种方法筛选最优波长,并以最优波长作为输入变量,对全波段PLS模型(FW-PLS)进行优化,建立基于最优波长PLS模型(OW-PLS),同样以r和RMSE评价模型性能。PLS-β系数法在The Unscrambler 9.7软件中进行,Stepwise法和SPA法在MATLAB 2016a软件中进行,PLS模型构建在The Unscrambler 9.7软件中完成。

1.3 数据处理

模型构建及PLS-β系数法筛选最优波长在软件The Unscrambler 9.7(挪威CAMO公司)中完成;Stepwise和SPA法筛选最优波长在软件MATLAB(美国Mathworks公司)中完成。

2 结果与分析

2.1 鸡肉TBA值测定结果

本文共测得470个鸡肉样品的TBA值,参照He等[21]研究方法,将测量值从小到大依次排列并按照3∶1的比例分为校正集和预测集,结果见表1。

表1 校正集和预测集的肉样TBA值测量结果统计Table 1 Results of measured chicken TBA values in calibration set and prediction set

2.2 鸡肉样品的光谱特征

使用HSI-eNIR-XC130型推扫式高光谱成像系统软件HSI Analyzer提取的470个鸡肉样品的平均反射光谱特征如图1所示。图1a至图1i分别为:原始光谱、MAS预处理光谱、SGS预处理光谱、MFS预处理光谱、GFS预处理光谱、归一化预处理光谱、MSC预处理光谱、BC预处理光谱、SNV预处理光谱。

图1 冷鲜鸡肉样品的平均反射光谱特征Fig.1 Average spectral reflectance signatures of fresh chilled chicken samples 注:a:原始光谱;b:MAS预处理光谱;c:SGS预处理光谱;d:MFS预处理光谱;e:GFS预处理光谱;f:归一化预处理光谱;g:MSC预处理光谱;h:BC预处理光谱;i:SNV预处理光谱。

从图1可得,在900～1700 nm波长范围内,每个样品的光谱曲线走势趋于一致,但呈高低分布,这主要源于不同储藏期鸡肉的水分流失、组织结构发生改变,化学成分含量也发生了变化,导致肉样的光谱吸收发生了变化。对比原始光谱图和不同的预处理光谱图,光谱曲线就整体变化趋势而言基本一致。较强的吸收峰出现在980 nm(O-H的倍频吸收带)和1200 nm(O-H的合频吸收带)处,较弱的吸收峰出现在1400 nm(O-H的倍频吸收带)处[20]。通过化学计量学方法挖掘光谱信息,可以揭示测定的TBA值和光谱信息之间的定量关系。

2.3 基于全波段光谱的FW-PLS模型预测TBA值结果

基于486个全波段信息构建FW-PLS模型,预测肉样TBA值,结果如表2所示。

表2 FW-PLS模型预测鸡肉TBA值结果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个波长,经过不同预处理后构建的FW-PLS模型预测肉样中TBA值效果良好且预测性能相似,模型潜变量个数在13～18之间,r(rC,rCV,rP)均在0.900以上,RMSE(RMSEC,RMSECV,RMSEP)在0.050～0.070 mg/100 g之间,ΔE值在0.002～0.005 mg/100 g之间。其中,GFS预处理构建的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,其预测TBA值效果更好,性能更佳。后续最优波长筛选及模型优化仅采用GFS光谱。

2.4 最优波长筛选结果

本文采用PLS-β、Stepwise和SPA三种不同的算法从GFS预处理全波段光谱中筛选出最优波长,结果如表3所示。三种方法筛选出最优波长的个数均不相同,数量在26～31之间,光谱波长减少量在94%～95%。

表3 最优波长筛选结果Table 3 Results of optimal wavelengths selected from GFS spectra

2.5 基于最优光谱的OW-PLS模型预测TBA值结果

基于最优波长重新运行PLS算法,构建简化的OW-PLS模型预测肉样中TBA值,结果如表4所示。三种方法从GFS光谱筛选的最优波长构建的OW-PLS模型预测TBA值效果良好,且性能相似。三种OW-PLS模型的r均在0.900以上,RMSE在0.040～0.070之间,ΔE值均为0.004。综合比较,基于PLS-β法筛选的31个最优波长构建的GFS-P-OW-PLS模型r更大,RMSE更小,预测效果更好。GFS-P-OW-PLS模型和全波段GFS-FW-PLS模型相比,预测效果也几乎一致,说明筛选的最优波长简化全波段模型效果良好。

表4 OW-PLS模型预测鸡肉TBA值结果Table 4 Results of OW-PLS models for predicting TBA values in chicken

当输入变量波长数小于样品数量时,还可以使用多元线性回归(Multiple Linear Regression,MLR)法构建模型。以PLS-β法筛选的31个最优波长为输入变量,重新运算构建MLR模型,结果如表5所示。和GFS-P-OW-PLS模型相比,GFS-P-OW-MLR模型r略小,RMSE略大,预测性能略逊于GFS-P-OW-PLS模型。

表5 OW-MLR模型预测鸡肉TBA值结果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模型预测鸡肉TBA值的精度均高于Xiong等[8]在328～1115 nm波段使用SPA方法筛选最优波长构建的O-PLS模型(rP=0.801,RMSEP=0.157 mg/100 g)。说明900～1700 nm范围的光谱信息更适合于预测鸡肉TBA值。同时,选择合适的预处理方式(GFS)结合最优波长的筛选方法(PLS-β),可使模型具有更好的稳定性和精确度。

3 结论

本文利用HSI系统获取900～1700 nm波段的光谱信息,并结合不同的预处理方式和最优波长的筛选方法构建快速无接触评估鸡肉TBA值的预测模型。基于8种不同的预处理(MAS、SGCS、MFS、GFS、N、MSC、BC、SNV)光谱信息,构建全波段PW-PLS模型预测鸡肉TBA值,其中GFS预测效果更好。采用PLS-β、Stepwise和SPA三种算法筛选最优波长建立简化的OW-PLS模型和OW-MLR模型,结果显示基于PLS-β法从GFS光谱中筛选的31个最优波长构建的GFS-P-OW-PLS模型预测TBA值效果最好(rC=0.952、RMSEC=0.049 mg/100 g,rP=0.945、RMSEP=0.053 mg/100 g)。故基于近红外光谱信息结合PLS-β算法建立TBA值预测模型可实现冷鲜鸡肉脂质氧化程度的快速评估。