基于近红外光谱技术的陈皮粉真伪无损鉴别

郑训培，董怡青，杨清华，余 梅，赵芷岚，李 跑*，郑 郁

（1.湖南农业大学食品科学与技术学院，食品科学与生物技术湖南省重点实验室，湖南长沙 410128；2.中国检验认证集团湖南有限公司，湖南长沙 410021；3.湖南农业大学东方科技学院，湖南长沙 410128；4.湖南师范大学医学院，湖南长沙 410013）

陈皮属药食两用药材，在广东、福建、四川、重庆、浙江和湖南等地均有产出，其中广东新会的陈皮最为有名[1-2]。由于陈皮均来源于芸香科柑橘属类的干制成熟果皮，其组分较相似，因此常有不法商家使用其它柑橘果皮及加工制品冒充新会陈皮进行销售以谋取利益。消费者很难通过外部特征对其进行准确鉴别。此外，当陈皮制成粉末时，假冒陈皮粉与新会陈皮粉外观更为相似，鉴别难度加大，目前尚无简单有效的鉴别方法[3]。

近红外光谱技术是利用样品中含氢基团（X—H 键）在780～2 526 nm 范围内的倍频和合频吸收的分析技术，具有分析速度快、简单易操作和绿色无损等优点，已被广泛应用于烟草、食品和石化等领域[4-6]。该技术在食药同源物质检测领域也得到了广泛的应用，包括有效成分检测[7-8]、溯源鉴别[9]、掺伪掺假鉴别[10]等。光谱采集时，仪器及样本本身的干扰会导致原始光谱产生较大的背景、基线漂移等干扰，而光谱预处理方法可消除这些干扰。求导数预处理如一阶导数（first derivative，1st）、二阶导数（second derivative，2nd）、连续小波变换（continuous wavelet transform，CWT）常用于扣除仪器背景以及基线漂移干扰；标准正态变量变换（standard normal variable transformation，SNV）和多元散射校正（multivariate scattering correction，MSC）常用于光谱的散射校正；去偏置（De-bias）和去趋势（de trending，DT）用于消除光谱中的基线漂移干扰；而最大最小归一化（min-max normalization，Min-max）是一种常用的尺度缩放预处理方法[11-14]。

每种预处理方法解决的问题不同，单一预处理方法可能难以消除光谱中的所有干扰。因此可以采用光谱预处理组合方法消除光谱中的多种干扰，提高模型的准确率[15]。主成分分析（principal component analysis，PCA）是现阶段最常见的一种聚类分析方法，其可以通过对复杂样品的分析信号降维来简化分析，利用二维或三维主成分空间可以直观地观察到样品之间以及变量之间的相互关系[16]。本实验采集了陈皮粉、假冒以及掺假陈皮粉的光谱数据，采用单一以及组合预处理方法并结合PCA 方法建立了一种假冒和掺假陈皮粉的鉴别方法，以期实现假冒及掺假陈皮粉的无损、准确鉴别。

1 材料与方法

1.1 实验原料

5 年陈化龄的新会陈皮，购于江门市新会区岭南臻宝陈皮茶叶有限公司；纯豆浆粉，购于广西梧州冰泉实业股份有限公司；特制一等面粉，购于新疆天山面粉有限责任公司；亿风牌红薯粉，购于华路食品（苏州）有限公司。砂糖桔、沃柑、蜜桔、椪柑，购于湖南农业大学东之源超市。

1.2 仪器与设备

本实验选用i-Spec Plus 光栅型便携式近红外光谱仪（必达泰克光电科技（上海）有限公司）采集新会陈皮、掺假以及假冒陈皮粉的漫反射光谱，波数范围为11 190～5 800 cm-1。

MATLAB R2010b（The Mathworks，Natick，USA）软件实现光谱预处理及鉴别模型的建立。

1.3 样品制备与光谱采集

将新会陈皮粉碎成粉末，共30 份样本。

假冒陈皮的制备：由于不法商家常使用其它柑橘果皮及加工制品冒充新会陈皮，因此本试验采用干制的砂糖橘果皮、沃柑果皮、蜜橘果皮、椪柑果皮粉碎冒充陈皮。以上样品各取30 份，合计120 份样品。由于陈皮颜色较深，有不法商家使用普洱茶染色普通柑橘果皮以进一步冒充陈皮，因此本实验还选用普洱茶水浸泡和蒸煮的沃柑果皮粉冒充陈皮。以上样品各30 份，合计60 份样本。豆浆粉、面粉以及红薯粉外观与陈皮粉相似，同样选取其为假冒陈皮粉。以上样品各10 份，合计30 份样品。综上，假冒样品为210 份。

掺假陈皮的制备：将干制的砂糖橘果皮粉、沃柑果皮粉、蜜橘果皮粉、椪柑果皮粉、普洱茶水浸泡的沃柑果皮粉、普洱茶水蒸煮的沃柑果皮粉、豆浆粉、面粉以及红薯粉分别按照25%、50%、75%的掺入量加入新会陈皮粉中，充分混合，每个比例各3 份样本，合计81 份掺假样品。

在室温下，预热仪器30 min 后，将粉末样品填至石英瓶容量的2/3 左右处，摇晃均匀，置于光斑中心位置，直接采集光谱。

1.4 光谱预处理与聚类分析

本试验采用De-bias、DT、SNV、MSC、1st、2nd、CWT、Min-max 8 种常见的光谱预处理方法。根据预处理效果分类，对这8 种预处理方法进行了组合，以期消除光谱中的多种干扰。结合无监督的聚类分析方法——PCA 方法建立鉴别模型。

2 结果与分析

2.1 原始光谱分析

图1a～i（见上页）为新会陈皮粉、假冒陈皮粉以及掺假陈皮粉的近红外漫反射光谱图，虚线、点线和实线分别代表了新会陈皮、假冒陈皮以及掺假陈皮。a～i 分别是以砂糖橘果皮、沃柑果皮、蜜橘果皮、椪柑果皮、普洱茶浸泡后沃柑果皮、普洱茶蒸煮后沃柑果皮、豆浆粉、面粉以及红薯粉为假冒和掺假样品的光谱以及正常新会陈皮的光谱。由图可知，谱线趋势大致相同，存在基线漂移以及谱峰重叠干扰。在8 000 cm-1以及7 000 cm-1处有较强的谱峰，分别由C—H 键伸缩振动的一级、二级倍频所引起。由图1a～b 和f 可知，新会陈皮粉与假冒陈皮粉（砂糖橘果皮、沃柑果皮、普洱茶蒸煮后沃柑果皮）的光谱呈现分离状态，可以准确鉴别。而假冒和掺假陈皮粉（蜜橘果皮、椪柑果皮以及普洱茶浸泡后沃柑果皮）光谱与新会陈皮粉光谱具有较为相似的趋势与谱峰（图1c～e）。此外，由图1g～i 可知，由豆浆粉、面粉、红薯粉制得的假冒和掺假陈皮粉的光谱与新会陈皮粉光谱有明显的区别。

图1 陈皮粉与掺假、假冒陈皮粉的原始光谱图Fig.1 Spectra of Xinhui CRP powder,adulterated CRP powder and counterfeit CRP powder

2.2 基于原始光谱的PCA 分析

图2a～i 为新会陈皮粉、假冒以及掺假陈皮粉原始光谱的PCA 结果。由图可知，仅假冒陈皮粉（普洱茶浸泡的沃柑果皮）与新会陈皮粉置信椭圆存在交叠（图2e），未实现其准确鉴别，而其它假冒陈皮粉均得到准确鉴别。图2g～i 分别为假冒以及掺假陈皮粉（豆浆粉、面粉、红薯粉）的PCA 结果，置信椭圆未出现重叠，且掺假陈皮粉的图标未出现于新会陈皮置信椭圆中，说明该模型实现了假冒以及掺假陈皮粉（豆浆粉、面粉、红薯粉）准确鉴别。此外，掺假陈皮粉（蜜橘果皮）、25%、50%掺假比例的掺假陈皮粉（沃柑果皮、椪柑果皮）、75%掺假比例的掺假陈皮粉（普洱茶蒸煮后的沃柑果皮）也得到了准确鉴别，但大部分由柑橘果皮所制得的掺假陈皮粉并未得到准确鉴别。

图2 陈皮粉、假冒以及掺假陈皮粉的PCA 结果Fig.2 PCA result of Xinhui CRP powder,counterfeit and adulterated CRP powder

2.3 基于单一与组合预处理方法的PCA 分析

采用8 种常见光谱预处理方法以消除光谱中存在的干扰，提高PCA 模型鉴别准确率。表1 为掺假陈皮粉数据经单一预处理后PCA 的鉴别准确率。由表可知，采用DT、SNV、Min-Max 及MSC 预处理结合PCA 可实现新会陈皮粉末与掺假陈皮粉（砂糖橘果皮）的100%鉴别。采用SNV 预处理可实现掺假陈皮粉（蜜橘果皮）的准确鉴别。掺假陈皮粉（椪柑果皮）光谱经大部分单一预处理可实现准确鉴别。然而，采用De-bias 仅能实现对75%掺假比例陈皮粉（普洱茶蒸煮后沃柑果皮）的准确鉴别。单一预处理结合PCA 依旧无法实现掺假陈皮粉（普洱茶浸泡以及蒸煮后的沃柑果皮）的准确鉴别。

表1 掺假陈皮粉经单一预处理后鉴别准确率Table 1 Identification accuracies of adulterated CRP powder obtained by single pretreatment methods

为实现掺假陈皮粉（普洱茶浸泡以及蒸煮后的沃柑果皮）的准确鉴别，采用组合预处理方法优化光谱数据。组合预处理方式可以消除光谱中的多种干扰，但是过多的预处理可能会导致有用信息的扣除，从而导致鉴别率的下降。表2 为通过组合预处理后PCA 模型的鉴别准确率，其中SNV+1st、SNV+CWT、SNV+Min-Max、MSC+CWT、Min-Max+1st、Min-Max+CWT 可以实现部分掺假比例的掺假陈皮粉（普洱茶蒸煮后沃柑果皮）鉴别，但依旧无法实现部分掺假陈皮粉（普洱茶浸泡后沃柑果皮）准确鉴别。

表2 组合预处理方法的鉴别率Table 2 Identification accuracies obtained by combining pretreatment methods

3 结论

本研究提出了一种基于便携式近红外光谱技术的假冒以及掺假陈皮粉的无损鉴别方法。采用单一及组合预处理方法消除光谱中干扰，利用PCA 方法建立鉴别模型。结果表明，利用原始光谱结合主成分分析可实现新会陈皮粉与假冒陈皮粉的准确鉴别；经单一及组合预处理优化后可在一定程度上实现对掺假陈皮粉的准确鉴别。以上结果表明，采用便携式近红外光谱仪结合化学计量学方法能在一定程度上对假冒陈皮粉进行无损鉴别，为食药同源物质的真实性和无损检测提供新手段。