基于近紅外光譜技術(shù)快速檢測(cè)椰汁品質(zhì)

連媛媛,熊乾威,楊木莎,藍(lán)真紅,李祥輝,孫偉明,*

(1.福建醫(yī)科大學(xué)藥學(xué)院,福建福州 350108; 2.福建醫(yī)科大學(xué)醫(yī)學(xué)技術(shù)與工程學(xué)院,福建福州 350004)

椰子的椰清和椰肉均含有豐富的營(yíng)養(yǎng)素,具有許多天然保健功能,被稱(chēng)為“養(yǎng)生第一果汁”。椰汁不僅具有很好的清涼消暑、生津止渴的作用,還有強(qiáng)心、止嘔止瀉的功效。生榨椰子汁含有豐富的鉀、鎂等礦物質(zhì),可糾正脫水和電解質(zhì)紊亂,達(dá)到利尿消腫之效[1]。同時(shí),椰肉及椰汁均有殺滅腸道寄生蟲(chóng)的作用,療效可靠且無(wú)毒副作用,可用于臨床。此外,椰汁含糖類(lèi)、脂肪、蛋白質(zhì)、生長(zhǎng)激素、維生素和大量人體必需的微量元素,經(jīng)常飲用椰汁能益人氣力,補(bǔ)充細(xì)胞內(nèi)液,擴(kuò)充血容量,滋潤(rùn)皮膚[2]。正是由于椰子的養(yǎng)生保健作用,市面上出現(xiàn)了大量的椰子系列產(chǎn)品。然而,由于市售椰汁中原汁含量不同,致使產(chǎn)品質(zhì)量良莠不齊,且從外觀上無(wú)法鑒定椰汁質(zhì)量。近年來(lái)業(yè)內(nèi)屢次出現(xiàn)與椰子產(chǎn)品相關(guān)的食品安全事件如:椰汁蛋白含量不夠、采用焦亞硫酸鈉處理新鮮椰青、利用木薯粉冒充椰子粉等[3]。因此,椰子產(chǎn)品的品質(zhì)鑒定,尤其是椰汁中原汁含量的檢測(cè)分析顯得非常重要。

在眾多分析檢測(cè)手段中,近紅外光譜(near infrared spectroscopy,NIRs)分析技術(shù)具有效率高、耗時(shí)短、綠色環(huán)保、可在線無(wú)損檢測(cè)等優(yōu)點(diǎn),主要通過(guò)檢測(cè)待測(cè)樣品含氫基團(tuán)X-H(X=C、N、O、P、S等)振動(dòng)產(chǎn)生的合頻和倍頻吸收在近紅外區(qū)生成的特征譜圖獲得特征信息[4-5],已成為鑒定食品品質(zhì)、分析食品中有效成分含量等的有效工具,被廣泛應(yīng)用于大豆[6-7]、水稻[8]、蘋(píng)果酒[9]、橄欖油[10-11]、綠茶[12]、可可豆[13]、中藥材[14]、山茶油[15]、牛奶[16]、蜂蜜[17]等品質(zhì)檢測(cè)。但是,由于果汁成分復(fù)雜,近紅外光譜重疊嚴(yán)重[18-19],因此限制了近紅外光譜技術(shù)在果汁品質(zhì)鑒別方面的推廣和應(yīng)用[20-22]。鑒于此,本研究采用化學(xué)計(jì)量學(xué)方法輔助近紅外光譜技術(shù),對(duì)椰汁及椰子系列產(chǎn)品的品質(zhì)進(jìn)行了檢測(cè)研究。利用近紅外光譜結(jié)合主成分分析法(principal components analysis,PCA)對(duì)不同品種椰子及不同品牌椰子系列產(chǎn)品進(jìn)行定性分析,并利用近紅外光譜結(jié)合偏最小二乘法(partial least squares,PLS)對(duì)不同濃度的椰子原汁含量進(jìn)行檢測(cè)并建立定量分析模型,不僅為市售椰汁品質(zhì)的快速檢測(cè)奠定了基礎(chǔ),還為椰汁等各類(lèi)果汁的品質(zhì)檢測(cè)提供一種簡(jiǎn)便、無(wú)損、快捷的方法。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

速溶椰子粉 共3種，分別來(lái)自金維他(福建)食品有限公司、海南文昌瓊島食品有限公司、海南南國(guó)食品實(shí)業(yè)有限公司；格凌寶椰奶飲料 泰國(guó)(上海)格零寶食品商貿(mào)有限公司進(jìn)口；椰子飲料 馬來(lái)西亞(寧波保稅區(qū))食全酒美供應(yīng)鏈管理有限公司進(jìn)口；椰樹(shù)牌椰汁 海南椰家樂(lè)食品飲料有限公司;椰子果實(shí) 椰子、椰青、椰皇三種椰子果實(shí),均采購(gòu)于本地永輝超市,并要求色澤好、無(wú)菌斑、質(zhì)地佳。

ANTARISⅡ型傅里葉變換近紅外光譜分析儀 Thermo公司。

1.2 實(shí)驗(yàn)方法

1.2.1 定性樣本制備 分別取3種不同品牌的椰子粉30 g,加入300 mL水中溶解,得到椰子粉樣品并置于燒杯中備用。與處理后的新鮮椰子汁和市場(chǎng)購(gòu)買(mǎi)的成品椰汁一并用于定性分析檢測(cè)。

1.2.2 定量樣本制備 取新鮮椰子,開(kāi)孔后取其椰清置于燒杯中待用,使用刀具打開(kāi)椰子殼,挖取椰肉,放置于榨汁機(jī)中,同時(shí)將椰清倒入榨汁機(jī)中,以20000 r/min轉(zhuǎn)速攪拌混勻5 min,攪拌完成后,用紗布過(guò)濾,濾液置于另一燒杯中待用。將按上述方法處理后的椰汁原汁與軟化后的自來(lái)水按不同質(zhì)量比進(jìn)行勾兌,配制成新鮮椰汁原汁質(zhì)量分?jǐn)?shù)不同的一系列椰汁樣本21個(gè),即每個(gè)樣本(100 g混合液)中含有的椰子原汁和軟化后自來(lái)水的質(zhì)量比不同,分別為0∶100、5∶95、10∶90、15∶85、20∶80、25∶75、30∶70、35∶65、40∶60、45∶55、50∶50、55∶45、60∶40、65∶35、70∶30、75∶25、80∶20、85∶15、90∶10、95∶5、100∶0,震蕩搖勻,用于椰子原汁的定量檢測(cè)。

1.3 光譜數(shù)據(jù)的采集

本實(shí)驗(yàn)所有光譜數(shù)據(jù)采用Thermo公司生產(chǎn)的ANTARISⅡ型傅里葉變換近紅外光譜分析儀進(jìn)行采集。設(shè)置光譜掃描范圍為4000～10000 cm-1,樣品掃描次數(shù)32次,分辨率為8 cm-1,控制溫度25 ℃,空氣濕度65%,以空氣作為背景,采集光譜數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)處理分析在Matlab(R2016b)中進(jìn)行。

1.4 模型的建立

1.4.1 定性分析模型的建立 分別選擇3個(gè)不同品種的椰子,3種不同品牌的椰汁飲料和3種不同品牌的椰子粉作為待測(cè)標(biāo)本,每個(gè)品種取12個(gè)樣本,采用近紅外漫反射采集光譜,每個(gè)樣本掃描5次(掃描前震蕩混勻樣品),共計(jì)60次,9個(gè)品種共計(jì)540次。主成分分析法(PCA)是一種常用的定性處理標(biāo)本的統(tǒng)計(jì)分析方法,通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的降維、變量的提取、數(shù)據(jù)的壓縮等一系列過(guò)程進(jìn)行分析處理,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)標(biāo)本的定性分析。因此,本實(shí)驗(yàn)采用PCA對(duì)所有標(biāo)本進(jìn)行定性分析,系統(tǒng)隨機(jī)選擇每類(lèi)樣本中半數(shù)樣本為校正集,另半數(shù)樣本為預(yù)測(cè)集,利用開(kāi)元算法建立并優(yōu)化PCA模型。

2 結(jié)果與分析

2.1 定性分析

2.1.1 波段選取 本實(shí)驗(yàn)中所有椰子系列產(chǎn)品的近紅外光譜如圖1所示,可觀察到在5200與6900 cm-1附近有2個(gè)明顯吸收峰,其中位于5200 cm-1附近的吸收峰為亞甲基中的C-H組合頻,6900 cm-1為O-H或N-H的二級(jí)倍頻[25]。此外,可以看出不同品種的椰子相關(guān)樣品的峰位置和峰強(qiáng)度具有較高的相似性。因此,在本實(shí)驗(yàn)中處理數(shù)據(jù)時(shí)選擇包含5200與6900 cm-1的4500～5500 cm-1與6500～7500 cm-1的波段范圍作為研究對(duì)象。

圖1 新鮮椰子汁、椰子粉、成品椰汁的近紅外光譜圖Fig.1 Near infrared spectra of fresh coconuts, coconut powder,and the finished product

2.1.2 定性模型的分析 為實(shí)現(xiàn)對(duì)不同椰子產(chǎn)品的準(zhǔn)確定性分析,本實(shí)驗(yàn)采用PCA算法對(duì)椰子及其制品進(jìn)行大類(lèi)及小類(lèi)定性分析,不同樣本在由PCA的3個(gè)主成分PC1、PC2和PC3建立的坐標(biāo)系中的得分分布情況如圖2所示。3種不同椰子品種處于不同維度位置中,且同一品種椰子的樣本所處位置較為集中,不同品種的椰子分離清晰,判別率可達(dá)100%,如圖2(a)所示。圖2(b)顯示的是不同品牌市售椰汁飲料的得分情況,不同顏色形狀分別代表所選取的3類(lèi)不同品牌的成品椰子飲料,每類(lèi)椰子原汁樣本內(nèi)部的得分分布較為分散,與不同椰汁飲料的椰子原汁的含量、配方等因素有關(guān)。不同種類(lèi)的椰汁飲料在矩陣中得分分布不相沖突,可完全分離。圖2(c)顯示的是3種不同品牌的椰子粉的得分分布情況,3類(lèi)樣本得分距離分布較遠(yuǎn),每類(lèi)樣本內(nèi)部分布相對(duì)集中。圖2(d)顯示的是椰子原汁、椰子粉、成品椰汁3種不同類(lèi)型的椰子產(chǎn)品的得分分布情況,三類(lèi)不相重疊,表明PCA方法可有效分離三種類(lèi)型的椰子產(chǎn)品。

圖2 不同椰子系列產(chǎn)品PCA分析圖Fig.2 Principal component analysis(PCA)scores of different coconut series注:(a)3種不同品種椰子,樣本1～3分別為椰子、椰青、椰皇;(b)3種不同品牌椰子飲品,樣本4～6分別為格凌寶椰奶飲料、椰耶椰子汁飲料、椰樹(shù)牌椰汁;(c)3種不同品牌椰子粉,樣本7～9分別為椰子粉、速溶椰子粉飲品、速溶椰子粉(固體飲料);(d)3種椰子系列產(chǎn)品,樣本10～12分別為椰子原汁、椰子成品飲料、椰子粉。

為了更直觀的判斷PCA性能,計(jì)算校正集和預(yù)測(cè)集的判別率,列于表1。結(jié)果表明,PCA也可以對(duì)不同形式的椰子產(chǎn)品進(jìn)行有效鑒別,且判別率達(dá)到100%。綜上所述,近紅外光譜結(jié)合PCA能夠?qū)Σ煌贩N的椰子、椰汁飲料、椰子粉進(jìn)行有效判別,其預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的準(zhǔn)確判別率均達(dá)到100%。

表1 不同椰子系列產(chǎn)品判別結(jié)果Table 1 PCA identification results of different series of coconut products

2.2 定量分析

2.2.1 波段分析 為了實(shí)現(xiàn)對(duì)不同椰汁飲品中原汁含量進(jìn)行準(zhǔn)確定量檢測(cè),本實(shí)驗(yàn)按照1.2.2中方法進(jìn)行定量樣本制備,并將所得的21個(gè)定量樣本進(jìn)行近紅外掃描,得到樣品的近紅外光譜,每個(gè)樣本掃描3次,取其平均值作為樣品的近紅外光譜,如圖3所示。椰汁的近紅外譜圖在5200與6900 cm-1附近有2個(gè)明顯吸收峰,且在8200～8400 cm-1處有一個(gè)較弱的吸收峰。其中5200 cm-1處的吸收峰為水分子中O-H伸縮和彎曲振動(dòng)的合頻,6900 cm-1附近的吸收峰為水分子中O-H伸縮振動(dòng)的一級(jí)倍頻吸收帶,而8200～8400 cm-1附近為C-H基團(tuán)的二級(jí)倍頻與組合頻[25]。以上3個(gè)主要吸收峰,是定量分析的基礎(chǔ),借助PLS建立定量分析模型。

圖3 不同比例椰汁原汁勾兌飲料近紅外光譜圖Fig.3 Near infrared spectra of coconut drinks with different juice concentrations

2.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理 為提高模型的準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性,降低由于樣品自身顆粒大小、顆粒均勻性、儀器噪聲等因素產(chǎn)生的影響,本研究采用6種預(yù)處理方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化,分別為中心化(Center)、多元散射校正(MSC)、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量(SNV)、SG卷積平滑一階(1st)、SG卷積平滑二階(2st)、標(biāo)準(zhǔn)化(Normalize)[26]。在此基礎(chǔ)上,采用PLS建立模型。

預(yù)處理過(guò)后所得光譜圖如圖4所示,由圖可知經(jīng)過(guò)Center、Normalize、SNV與MSC預(yù)處理后光譜曲線光滑,干擾信息較少,光譜信息更加集中。其中,Normalize、SNV與MSC預(yù)處理減小了不同樣本之間的差異,因其降低了樣品鏡面反射等因素引起的誤差,但也導(dǎo)致部分有效信息被過(guò)度處理后丟失。相反,Center預(yù)處理可以有效放大不同樣本間的差異,可使不同樣本的光譜得到有效區(qū)分。而經(jīng)2st與1st預(yù)處理后的譜圖較為分散、模糊,且毛刺較多,因此采用微分處理,信號(hào)被放大的同時(shí),噪聲也被放大,且經(jīng)2st預(yù)處理過(guò)后的毛刺較1st預(yù)處理過(guò)后的毛刺更多,噪聲信號(hào)放大更為明顯,因而經(jīng)此兩種方法所得預(yù)測(cè)結(jié)果可能不及其他預(yù)處理結(jié)果理想[27]。上述不同光譜預(yù)處理方法對(duì)模型準(zhǔn)確性、穩(wěn)健性的影響需通過(guò)對(duì)比相關(guān)參數(shù)進(jìn)一步進(jìn)行驗(yàn)證。

圖4 不同預(yù)處理后的近紅外光譜圖Fig.4 Near infrared spectrum after pretreating by different methods注:(a):Center;(b):SNV;(c):Normalize;(d):MSC;(e):2st;(f):1st;圖5同。

2.2.3 定量分析模型的建立 本實(shí)驗(yàn)從制備的21個(gè)定量樣本近紅外掃描光譜圖中隨機(jī)選擇11個(gè)椰汁樣本做為校正集,10個(gè)椰汁樣本作為預(yù)測(cè)集來(lái)建立并完善椰汁原汁濃度梯度模型。在PLS建立定量分析模型時(shí),對(duì)上述6種不同預(yù)處理方法所得波譜數(shù)據(jù)做進(jìn)一步處理,所得模型結(jié)果如圖5所示。其中,預(yù)測(cè)值與真實(shí)值分布越趨近于圖中擬合直線則表明所建模型越準(zhǔn)確,其中圖5(e)與5(f)較其他分布圖而言,明顯更為分散,表明其模型性能不佳,而圖5(a)與圖5(c)相似且較圖5(b)與圖5(d)更趨向于擬合直線,因而可說(shuō)明經(jīng)Center預(yù)處理與Normalize預(yù)處理后所得模型較好。

圖5 不同預(yù)處理方式下的PLS模型的預(yù)測(cè)值和真實(shí)值分布Fig.5 Predictive value and real value distribution of PLS model under different pretreatment modes

表2 椰汁樣品在不同PLS預(yù)處理方法下的校正集預(yù)測(cè)集精度Table 2 Accuracy of the correction set and prediction set under different PLS pretreatments for the coconut juice samples

3 結(jié)論

本研究結(jié)果表明,采用近紅外光譜技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法不但可建立一種快速、無(wú)損鑒定椰子品種以及不同椰子系列相關(guān)產(chǎn)品的定性分析方法,而且為檢測(cè)椰汁飲料中原汁含量提供了一種定量分析方法,因此為進(jìn)一步拓展近紅外光譜技術(shù)在其它果汁品質(zhì)檢測(cè)中的應(yīng)用提供了一種新思路。