灘羊熟肉脫氧肌紅蛋白含量的高光譜無(wú)損預(yù)測(cè)

馬超

摘 要：為探究基于高光譜成像技術(shù)預(yù)測(cè)灘羊熟肉脫氧肌紅蛋白含量的可行性并尋找最佳預(yù)測(cè)模型，本文基于NIR高光譜成像技術(shù)，采集210個(gè)灘羊熟肉樣本在波長(zhǎng)900～1 700 nm處的高光譜圖像，建立應(yīng)用競(jìng)爭(zhēng)性自適應(yīng)重加權(quán)算法（CARS）模型預(yù)測(cè)貯藏期內(nèi)灘羊熟肉脫氧肌紅蛋白含量。研究結(jié)果表明，在冷藏條件下，經(jīng)歸一化預(yù)處理的CARS-PLSR模型在預(yù)測(cè)DeoMb（RC =0.758，RP =0.713）方面效果最佳。高光譜成像技術(shù)在預(yù)測(cè)灘羊熟肉脫氧肌紅蛋白含量方面具有可行性。

關(guān)鍵詞：高光譜成像;熟肉;脫氧肌紅蛋白;特征波長(zhǎng)

近年來(lái)，鹽池灘羊肉的營(yíng)養(yǎng)價(jià)值逐漸得到了大眾的廣泛認(rèn)可，鹽池灘羊肉質(zhì)細(xì)嫩，無(wú)膻腥味[1]，且其營(yíng)養(yǎng)結(jié)構(gòu)成分優(yōu)于其他品種的羊肉。消費(fèi)者大多以色澤來(lái)判斷肉品質(zhì)量，其在消費(fèi)者的購(gòu)買中起著非常重要的作

用[2]。羊肉的顏色取決于肌紅蛋白。肌紅蛋白在肉品中主要以三種化學(xué)形式存在，包括脫氧肌紅蛋白（DeoMb）、氧合肌紅蛋白（OxyMb）和高鐵肌紅蛋白（MetMb）[3]。研究表明，肉品變色與脫氧肌紅蛋白密切相關(guān)，其是影響肉色澤的關(guān)鍵性因素[4]。因此，尋找一種無(wú)損且快速測(cè)定肉品脫氧肌紅蛋白的方法，對(duì)于預(yù)測(cè)鹽池灘羊貨架期有重大的現(xiàn)實(shí)意義。

高光譜成像技術(shù)具有高分辨率、高穿透深度與髙成像速度等特點(diǎn)。這種技術(shù)不但具有光譜檢測(cè)的優(yōu)勢(shì)，還把這種優(yōu)勢(shì)與計(jì)算機(jī)視覺結(jié)合起來(lái)。通過(guò)光譜檢測(cè)技術(shù)，能對(duì)肉類的內(nèi)部品質(zhì)信息進(jìn)行檢測(cè)，并可以進(jìn)行定量預(yù)測(cè);通過(guò)與計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的搭配，能全面觀測(cè)到肉的外在特征，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行可視化分析[5]。所以，通過(guò)使用該技術(shù)，可以簡(jiǎn)便易行地檢測(cè)灘羊熟肉貯藏過(guò)程中脫氧肌紅蛋白的變化趨勢(shì)，并對(duì)食品的貨架期來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)[6]。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

羊肉樣品：實(shí)驗(yàn)所用的鹽池灘羊來(lái)自于寧夏鹽池縣鑫海食品有限公司，羊肉取自于羊的背最長(zhǎng)肌部分。

化學(xué)試劑：磷酸二氫鈉、磷酸氫二鈉、無(wú)水乙醇、磷酸，購(gòu)自國(guó)藥集團(tuán)。

N17E-NIR型光譜成像系統(tǒng)（光譜范圍900～1 700 nm，光譜分辨率5 nm，共256個(gè)波段）。

1.2 實(shí)驗(yàn)方法

1.2.1 樣本采集

將屠宰后的灘羊放置在4 ℃下冷藏24 h完成排酸處理，選取每只灘羊的背最長(zhǎng)肌部分，采集后剔除其脂肪、黏膜及結(jié)締組織，每個(gè)灘羊肉樣品用真空包裝袋包裝，放于恒溫水浴鍋加熱至中心溫度75 ℃。于冷藏（4 ℃）條件下恒溫貯藏。每隔24 h收集光譜數(shù)據(jù)，然后測(cè)定樣本脫氧肌紅蛋白含量。冷藏貯藏樣本的測(cè)定共進(jìn)行12 d。

1.2.2 高光譜數(shù)據(jù)采集

在每個(gè)波段下，光源強(qiáng)度分布不是平均分布的，其明暗分布具有一定的差異，并且設(shè)備本身也會(huì)產(chǎn)生一定的暗電流干擾，基于以上因素考慮，應(yīng)采用黑白矯正的方法來(lái)進(jìn)行去噪[7-9]。

其具體方法是，通過(guò)使用鏡頭蓋遮住鏡頭采集黑色圖像，使用白板采集白色圖像，根據(jù)已知的公式進(jìn)行計(jì)算，消除或減小噪聲的影響。

（1）

式（1）中：R代表校正后光譜反射強(qiáng)度，R0是采集樣本得到的光譜圖像，D是全黑的標(biāo)定圖像，W是全白的標(biāo)定圖像。

為了提升圖像清晰度，應(yīng)根據(jù)光源的明暗不同來(lái)預(yù)先設(shè)定CCD相機(jī)的曝光時(shí)間。圖像的空間分辨率失真可以通過(guò)調(diào)整輸送裝置的速度來(lái)避免[10]。通過(guò)多次預(yù)實(shí)驗(yàn)，得到900～1 700 nm波段下設(shè)備運(yùn)行參數(shù)如下：曝光時(shí)間為10 ms，圖像采集的速度為14 mm/s，掃描線的實(shí)際長(zhǎng)度為180 mm，物距為385 mm。

1.2.3 脫氧肌紅蛋白含量測(cè)定

參照KRZYWICKI[11]的方法，取待測(cè)肉樣5 g，加入25 mL濃度為0.04 mol/L、pH值為6.8的磷酸緩沖液，用超細(xì)勻漿器在室溫條件下以10 000 r/min均質(zhì)25 s。將均質(zhì)液放置在4 ℃冰箱中避光保存1 h，然后在4 500×g，4 ℃條件下離心20 min。最終將上清液利用濾紙過(guò)濾出來(lái)，濾液用紫外分光光度計(jì)分別在波長(zhǎng)525、545、565、572 nm處測(cè)其吸光度。脫氧肌紅蛋白含量按下式計(jì)算。

[DeoMb] =（0.369R1 + 1. 140R2 - 0.941R3 + 0.015） × 100

式中：R1、R2、R3分別為A572nm/A525nm、A565nm/A525nm、A545nm/A525nm的吸光度比值。

2 結(jié)果與分析

2.1 原始光譜數(shù)據(jù)采集

冷藏（4 ℃）貯藏下灘羊肉900～1700 nm的原始光譜平均反射曲線如圖1所示。

由圖1可得，實(shí)驗(yàn)中所獲得不同貯藏時(shí)間的樣本900～1 700 nm光譜曲線不完全重疊，各項(xiàng)指標(biāo)隨時(shí)間的變化而改變，反應(yīng)到曲線上的反射值大小不同，但趨勢(shì)基本一致。同時(shí)還可以看出，首部雜音較大影響模型準(zhǔn)確性。為消除曲線上噪音及其他無(wú)關(guān)信息干擾，切除900～1 000 nm波段雜音加大區(qū)域。

2.2 異常值檢測(cè)與剔除

異常值檢測(cè)與剔除異常值會(huì)影響數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度[12]，因此本文利用蒙特卡洛方法[13]檢測(cè)異常數(shù)據(jù)，建立210個(gè)灘羊熟肉的PLSR模型。共檢測(cè)出3個(gè)異常樣本。剔除異常樣本后，相關(guān)系數(shù)RC由0.735增大到0.759，RMSECV由3.225減小到3.077。

2.3 樣本集劃分

采用SPXY算法按照3∶1的比例劃分校正集和預(yù)測(cè)集，統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表1。

2.4 光譜預(yù)處理

對(duì)原始光譜進(jìn)行預(yù)處理，由表2可以看出，使用不同預(yù)處理方法，模型性能發(fā)生了不同程度上的改變。其中，經(jīng)歸一化預(yù)處理之后模型所建立的PLSR預(yù)測(cè)模型參數(shù)最優(yōu)，模型的相關(guān)系數(shù)RC=0.753、RP=0.741。因此，后續(xù)模型的建立都采用歸一化預(yù)處理方法。

2.5 光譜數(shù)據(jù)降維

CARS篩選特征波長(zhǎng)的過(guò)程圖如圖2所示，設(shè)定運(yùn)行次數(shù)為200。曲線（a）為篩選特征變量數(shù)的過(guò)程;曲線（b）表示RMSECV的變化趨勢(shì)圖;曲線（c）中的每條線代表回歸系數(shù)的變化趨勢(shì)。CARS共選出16個(gè)特征波長(zhǎng)，特征變量數(shù)縮減為原來(lái)的7.17%。

2.6 建立模型

使用PLSR建模方法，建立FS和特征波段的模型，具體見表3。選取最優(yōu)模型為CARS-PLSR，RC、RP為0.758和0.713。

3 結(jié)論

本文以210個(gè)灘羊熟肉樣本為研究對(duì)象，利用近紅外高光譜灘羊熟肉光譜，對(duì)剔除異常樣本后的光譜使用9種預(yù)處理，采用歸一化方法對(duì)光譜預(yù)處理得到模型的效果最好，RC和RP分別0.753和0.741，說(shuō)明對(duì)原始光譜進(jìn)行歸一化預(yù)處理可以降低噪音，獲取更多的有用信息，提高建模效果;利用CARS篩選特征波長(zhǎng)，對(duì)PLSR方法建立的2種模型對(duì)比分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過(guò)歸一化預(yù)處理的CARS-PLSR模型波長(zhǎng)數(shù)少，RC和RP分別為0.758和0.713，RMSEC和RMSEP分別為2.670和3.726。綜上所述，選取經(jīng)歸一化預(yù)處理的CARS-PLSR模型為冷藏條件下，灘羊熟肉脫氧肌紅蛋白含量的最佳預(yù)測(cè)模型，結(jié)果表明，說(shuō)明高光譜成像技術(shù)在預(yù)測(cè)灘羊熟肉脫氧肌紅蛋白含量方面具有可行性。

參考文獻(xiàn)

[1]金靈.基于高光譜技術(shù)的寧夏灘羊肉內(nèi)部品質(zhì)檢測(cè)方法研究[D].銀川：寧夏大學(xué)，2014.

[2]Neethling N E， Suman S P， Sigge G O， et al. Exogenous and Endogenous Factors Influencing Color of Fresh Meat from Ungulates[J]. Meat and Muscle Biology， 2017，1（1）：253-75.

[3]Shahidi F. Nitrite-cured meat： A food safety issue in perspective ： By R. G. Cassens， Food & Nutrition Press， Inc. Connecticut， USA， 1990. pp. 176， price US$65·00 ISBN 0-917678-27-3[J].Food Research International，1992，25：405-405.

[4]Mohan A， Hunt M C， Barstow?T J， et al. Effects of fibre orientation， myoglobin redox form， and postmortem storage on NIR tissue oximeter measurements of beef longissimus muscle[J].Meat Science，2010， 84（1）：79-85.

[5]Ma J ， Pu H B， Sun D W ， et al. Application of Vis–NIR hyperspectral imaging in classification between fresh and frozen-thawed pork Longissimus Dorsi muscles[J].International Journal of Refrigeration， 2015，50：10-18.

[6]楊東.基于高光譜成像技術(shù)熟牛肉新鮮度快速檢測(cè)方法研究[D].沈陽(yáng)：沈陽(yáng)農(nóng)業(yè)大學(xué)，2018.

[7]Wu L G， He J G， Liu G S， et al. Detection of common defects on jujube using Vis-NIR and NIR hyperspectral imaging[J]. Postharvest Biology and Technology，2016，112：134-142.

[8]張保華，李江波，樊書祥，等.高光譜成像技術(shù)在果蔬品質(zhì)與安全無(wú)損檢測(cè)中的原理及應(yīng)用[J].光譜學(xué)與光譜分析，2014，34（10）：2743-2751.

[9]髙海龍，李小昱，徐森淼，等.透射和反射髙光譜成像的馬鈴薯?yè)p傷檢測(cè)比較研究[J].光譜學(xué)與光譜分析，2013，33（12）：3366-3371.

[10]吳龍國(guó).基于高光譜成像技術(shù)的靈武長(zhǎng)棗缺陷識(shí)別[D].銀川：寧夏大學(xué)，2014.[11]KRZYWICKI K. The determ-ination of haem pigments in meat[J].Meat Science，1982，7（1）：29-36.

[12]劉善梅.基于高光譜成像技術(shù)的冷鮮豬肉品質(zhì)無(wú)損檢測(cè)方法研究[D].武漢：華中農(nóng)業(yè)大學(xué)，2015.

[13]成軍虎.基于高光譜成像魚肉新鮮度無(wú)損快速檢測(cè)方法研究[D].廣州：華南理工大學(xué)，2016.