南瓜干燥過(guò)程中β-胡蘿卜素的多源融合預(yù)測(cè)

寧文楷,李 靜,沈曉東,吳 鑫,李臻鋒,*

(1.江南大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院,江蘇 無(wú)錫 214122; 2.江蘇省食品先進(jìn)制造裝備技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江蘇 無(wú)錫 214122)

南瓜在我國(guó)種植廣泛,由于其含水率較高,即使在低溫環(huán)境下也很難長(zhǎng)期儲(chǔ)藏,而干燥是南瓜重要的加工方式[1]。在果蔬干燥中,微波干燥被廣泛利用,采用微波干燥工藝可有效提高物料的營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)保留率[2-3]。

β-胡蘿卜素作為南瓜代表性營(yíng)養(yǎng)物質(zhì),在人體內(nèi)可以轉(zhuǎn)化為維生素 A,具有增強(qiáng)機(jī)體免疫力、抗癌等功能[4],其含量是衡量南瓜干制品品質(zhì)的重要指標(biāo)。但傳統(tǒng)檢測(cè)過(guò)程復(fù)雜且周期長(zhǎng),無(wú)法滿足自動(dòng)化生產(chǎn)需要的快速、無(wú)損檢測(cè)。

對(duì)大多數(shù)果蔬產(chǎn)品來(lái)說(shuō),外觀形態(tài)與品質(zhì)有著極其密切的關(guān)系,果蔬的外觀形態(tài)已成為評(píng)價(jià)其品質(zhì)的一個(gè)重要指標(biāo)[5]。機(jī)器視覺(jué)作為一種無(wú)損檢測(cè)方法,對(duì)果蔬的外觀形態(tài)(顏色、大小、形狀)檢測(cè)識(shí)別效率較高。Zhu等[6]利用機(jī)器視覺(jué)提取茶葉色澤和紋理特征,結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了成品茶的感官品質(zhì)預(yù)測(cè);Chen等[7]研究表明,機(jī)器視覺(jué)提取的外觀特征值R、G、B、|d(G-R)/dt|、|dR/dt|和|dG/dt|,可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)綠茶固定階段的葉綠素、茶多酚和氨基酸內(nèi)在品質(zhì)的含量;Yadav等[8]和 Gupta等[9]使用機(jī)器視覺(jué)獲取盆栽馬鈴薯葉片圖像,結(jié)果表明,基于數(shù)字圖像提取的 RGB 值可以客觀及時(shí)地預(yù)測(cè)葉綠素含量。

然而,機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)所提供的信息單一,具有一定局限性。果蔬加工過(guò)程中,品質(zhì)變化必然會(huì)伴隨著風(fēng)味改變[10],電子鼻是一種快速分析氣味的儀器,可用于快速判斷樣品干燥過(guò)程中的風(fēng)味特征變化。若將機(jī)器視覺(jué)與電子鼻融合,可使獲取的信息更加全面,更有利于對(duì)果蔬品質(zhì)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。徐海霞[11]利用機(jī)器視覺(jué)和電子鼻提取了菠菜的顏色特征和氣味特征,結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了對(duì)菠菜新鮮度等級(jí)的判別,結(jié)果表明將機(jī)器視覺(jué)和電子鼻結(jié)合可有效提高菠菜新鮮度等級(jí)判別率。

本文以南瓜微波干燥為例,以機(jī)器視覺(jué)獲取的外觀形態(tài)(表面皺縮率、色差)和電子鼻獲取的氣味特征為自變量,南瓜干燥過(guò)程中β-胡蘿卜素含量為因變量,建立極限學(xué)習(xí)機(jī)單源(機(jī)器視覺(jué)或電子鼻)和多源融合(機(jī)器視覺(jué)融合電子鼻)預(yù)測(cè)模型,以期在干燥過(guò)程中快速準(zhǔn)確地獲取南瓜β-胡蘿卜素含量。

1 材料與方法

1.1 材料

實(shí)驗(yàn)采用蜜本南瓜,購(gòu)買于江南大學(xué)天惠超市。要求南瓜大小、色澤、粗細(xì)統(tǒng)一均勻,表面無(wú)明顯損傷,并于0～5 ℃溫度下冷藏。

1.2 儀器與設(shè)備

本研究搭建了包含含水率在線監(jiān)測(cè)單元、機(jī)器視覺(jué)單元、電子鼻氣味檢測(cè)單元和溫度控制單元的南瓜微波干燥系統(tǒng),如圖1所示。系統(tǒng)各檢測(cè)、控制及圖像處理單元的程序均采用NI-LabVIEW 2015編寫。

圖1 試驗(yàn)系統(tǒng)示意圖Fig.1 Schematic diagram of the test system

微波干燥及溫度控制系統(tǒng)由微波爐(EM7KCGW3-NR,美的集團(tuán)股份有限公司)、熒光光纖測(cè)溫儀(HQ-FTS-I4A01,西安和其光電科技有限公司)、數(shù)據(jù)采集卡(NI USB-6008,National Instruments,Texas,美國(guó))和晶閘管(LSA-H3P50YB,深圳市博得電子科技有限公司)組成。含水率在線監(jiān)測(cè)單元由電子秤(ES5000,天津德安特傳感技術(shù)有限公司)、計(jì)算機(jī)硬件及軟件系統(tǒng)組成。機(jī)器視覺(jué)單元由工業(yè)相機(jī)(RS-500 C,深圳市銳視時(shí)代科技有限公司)、計(jì)算機(jī)硬件及軟件系統(tǒng)組成。電子鼻單元由電子鼻(PEN3,AIRSENCE,德國(guó))、抽氣泵、冷凝裝置、計(jì)算機(jī)硬件及軟件系統(tǒng)組成。

1.3 試驗(yàn)方法

1.3.1 干燥加工

將新鮮南瓜處理干凈后,選擇大小適中的中段部分,在南瓜片的表皮下大致2～7 mm區(qū)域進(jìn)行取樣操作,切成15 mm×15 mm×15 mm的小塊。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中,樣品均勻擺放在物料筐中,分別進(jìn)行微波干燥(60 ℃、70 ℃、80 ℃)。在90%～10%含水率區(qū)間內(nèi)每隔5%含水率進(jìn)行圖像采集、氣味檢測(cè)及品質(zhì)測(cè)定。重復(fù)實(shí)驗(yàn)10次,每個(gè)干燥條件測(cè)得170組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

1.3.2β-胡蘿卜素含量測(cè)定

采用紫外分光光度法測(cè)定β-胡蘿卜素含量[12]。

1.3.3 表面皺縮率及色差檢測(cè)

采用工業(yè)相機(jī)獲取圖像像素為4 096 pixel×2 160 pixel,幀率為32 Hz,曝光時(shí)間為1/100 s,信噪比38 dB,對(duì)相機(jī)閃光燈選擇禁用狀態(tài)。相機(jī)鏡頭25 mm ZX-SF2520C,垂直位于樣品正上方30 cm處。光源采用ZX-LA7000環(huán)形光源,功率為10 W。

由于采集到的原始圖像黃色成分大于其他顏色,通過(guò)強(qiáng)調(diào)紅色與綠色成分、抑制藍(lán)色成分的方法將原始圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像。由于圖像采集的過(guò)程中存在硬件差異和環(huán)境干擾,得到的圖像會(huì)出現(xiàn)噪聲,采用自適應(yīng)中值濾波對(duì)原圖進(jìn)行處理,采用雙閾值二值化處理方法對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理,最后進(jìn)行腐蝕和膨脹處理[13]。因?yàn)槭褂玫溺R頭是固定焦距鏡頭,焦點(diǎn)是背景板,所以濾波后的二值圖像的黑色范圍的面積等于南瓜橫截面的面積。在二值圖像中,黑色區(qū)域?qū)?yīng)于值為1的目標(biāo)范圍,白色區(qū)域代表值為0的背景。

圖像初步處理后進(jìn)行特征提取。首先使用像素計(jì)數(shù)方法來(lái)確定目標(biāo)區(qū)域面積,提取鮮樣(含水率90%)圖像中的黑色像素點(diǎn)數(shù)量,記為N0,然后將各含水率下圖像的黑色像素點(diǎn)數(shù)量Nt與N0進(jìn)行比值,計(jì)算出各含水率下物料的相對(duì)皺縮程度[14],計(jì)算出各含水率下物料的相對(duì)皺縮程度SA,SA值越小,說(shuō)明物料皺縮程度越大。此外,通過(guò)圖像采集程序,提取物料RGB值,進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為L(zhǎng)*、a*、b*值,計(jì)算出各含水率下物料相對(duì)于鮮樣的色差變化情況[15],色差越大,說(shuō)明物料顏色變化越顯著。

計(jì)算公式如下:

(1)

(2)

式中,N0是樣品初始表面積像素點(diǎn)個(gè)數(shù);Nt是t時(shí)刻干燥樣品的表面積像素點(diǎn)個(gè)數(shù);SA是干燥樣品的表面皺縮率,%;L0、a0、b0為鮮樣測(cè)定值,L*、a*、b*為干燥過(guò)程中測(cè)定值。

1.3.4 氣味特征檢測(cè)

PEN3電子鼻采用頂空進(jìn)樣法,將PEN3電子鼻進(jìn)樣口的針頭插入集氣瓶,吸取集氣瓶中的氣味用于最終結(jié)果分析,測(cè)定條件為:傳感器歸零時(shí)間5 s、采樣時(shí)間80 s、進(jìn)樣氣流400 mL·min-1。每次檢測(cè)后,均需將PEN3電子鼻清洗至傳感器響應(yīng)值至初始值后,再進(jìn)行后續(xù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的檢測(cè)分析。以此循環(huán)進(jìn)行第二次頂空采樣測(cè)量,直至干燥結(jié)束。為了確保實(shí)驗(yàn)的準(zhǔn)確性,選取傳感器趨于穩(wěn)定時(shí)期的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析[16]。

該電子鼻內(nèi)部安裝有10個(gè)特定的傳感器,它的主要原理是當(dāng)待揮發(fā)性物質(zhì)與相應(yīng)類型的傳感器接觸時(shí),傳感器的電導(dǎo)率會(huì)發(fā)生不同程度的改變,且傳感器響應(yīng)值會(huì)偏離于1。如果沒(méi)有感應(yīng)到相應(yīng)的氣味或是感應(yīng)到的氣味濃度過(guò)低,那么檢測(cè)結(jié)果將無(wú)限接近甚至等于1。PEN3電子鼻內(nèi)部的這10個(gè)特定的傳感器均有其對(duì)應(yīng)的敏感物質(zhì)類型,10個(gè)傳感器對(duì)應(yīng)的敏感物質(zhì)類型見(jiàn)表1。

表1 PEN3電子鼻傳感器及其性能描述Table 1 PEN3 electronic nose sensor and its performance description

1.3.5 降解動(dòng)力學(xué)的建立

分別用一級(jí)、二級(jí)和三級(jí)降解動(dòng)力學(xué)來(lái)描述β-胡蘿卜素的降解[17],計(jì)算公式如下:

(3)

(4)

(5)

式中,C0表示未干燥南瓜中β-胡蘿卜素的初始含量(mg·kg-1);Ct表示一定干燥條件下干燥tmin后南瓜中β-胡蘿卜素的含量(mg·kg-1);k表示相應(yīng)干燥條件下的反應(yīng)速率常數(shù)(min-1);t表示干燥時(shí)間(min)。

1.3.6 預(yù)測(cè)模型的建立

為探究單源與多源融合模型對(duì)β-胡蘿卜素含量的預(yù)測(cè)效果,建立基于ELM算法的3種預(yù)測(cè)模型。機(jī)器視覺(jué)預(yù)測(cè)模型以橫、縱截面皺縮率及色差3個(gè)指標(biāo)為自變量,以β-胡蘿卜素含量為因變量;電子鼻預(yù)測(cè)模型以傳感器2、6、7、9響應(yīng)值4個(gè)指標(biāo)為自變量,以β-胡蘿卜素含量為因變量;多源融合預(yù)測(cè)模型以橫、縱截面皺縮率,色差,電子鼻傳感器2、6、7、9共7項(xiàng)指標(biāo)為自變量,以β-胡蘿卜素含量為因變量。

將60、70、80 ℃ 3種溫度下得到的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分為兩組,其中2/3數(shù)據(jù)作為校正集進(jìn)行建模分析,1/3 作為預(yù)測(cè)集進(jìn)行模型預(yù)測(cè)性能的評(píng)價(jià),并對(duì)3個(gè)預(yù)測(cè)模型的效果進(jìn)行對(duì)比分析。

1.3.7 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析

采用 SPSS 19.0 軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析和Pearson 相關(guān)性分析,采用Matlab軟件進(jìn)行預(yù)測(cè)模型分析,采用LabVIEW軟件進(jìn)行圖像處理及圖像特征值提取,采用Origin軟件進(jìn)行實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析及動(dòng)力學(xué)擬合。

2 結(jié)果與討論

2.1 不同溫度對(duì)含水率及干燥速率影響

不同溫度下南瓜含水率隨干燥時(shí)間的變化曲線如圖2-a所示。干燥初期物料內(nèi)部溫度逐漸上升,含水率緩慢下降;干燥中期大量自由水從物料內(nèi)部去除,含水率迅速減少,且溫度越高含水率減少速度越快,對(duì)應(yīng)的曲線越陡;干燥后期主要去除物料內(nèi)部不易脫出的半結(jié)合水和結(jié)合水[2],脫水速度慢,含水率曲線下降趨勢(shì)變緩,基本趨于穩(wěn)定。隨著干燥溫度升高,干燥時(shí)間變短,60、70、80 ℃條件下,干燥結(jié)束時(shí)所用的干燥時(shí)間分別為180、130、90 min。

圖2 不同干燥溫度對(duì)南瓜干燥特性影響Fig.2 Effects of different drying temperatures on drying characteristics of pumpkin

不同溫度下南瓜干燥速率隨含水率的變化曲線如圖 2-b所示。含水率由90%降為80%區(qū)間內(nèi),物料中大量水分子受到微波作用產(chǎn)生熱量,在微波的驅(qū)動(dòng)下,物料內(nèi)部大量的自由水順著溫度梯度方向從物料內(nèi)部的孔道向物料表面遷移[18],因此隨著物料內(nèi)部溫度升高,干燥速率隨之增大,此區(qū)間為升速干燥階段(rising rate drying period, RRP);含水率由80%降為60%區(qū)間內(nèi),自由水開(kāi)始向半結(jié)合水發(fā)生轉(zhuǎn)變,造成物料內(nèi)部水分向外擴(kuò)散速率小于表面水分蒸發(fā)的速率,干燥速率快速下降,此區(qū)間為快速下降階段(fast falling rate drying period, FFRP);含水率由60%降為10%區(qū)間內(nèi),物料體積收縮嚴(yán)重,細(xì)胞間隙變小,使得內(nèi)部結(jié)合水遷移阻力增大,造成干燥速率極低,60、70、80 ℃下平均干燥速率分別為0.03%·min-1、0.06%·min-1、0.08%·min-1,此區(qū)間為緩慢下降階段(slow falling rate drying period, SFRP)。

2.2 不同干燥溫度對(duì)β-胡蘿卜素含量影響

干燥過(guò)程中β-胡蘿卜素含量變化如圖3所示,RRP和FFRP 階段,β-胡蘿卜素含量快速下降,主要是干燥初期和中期干燥速率較高,加速了β-胡蘿卜素的氧化降解。SFRP階段,不同干燥溫度下物料β-胡蘿卜素含量緩慢下降,主要考慮是干燥后期物料內(nèi)部含水率較低,低水分活度會(huì)促使β-胡蘿卜素降解[19-20],除此之外,干燥后期物料內(nèi)部組織結(jié)構(gòu)遭到大量破壞,會(huì)增大β-胡蘿卜素與氧氣的接觸面積,大量β-胡蘿卜素氧化降解[21]。

圖3 不同干燥溫度對(duì)南瓜β-胡蘿卜素含量影響Fig.3 Effects of different drying temperatures on β-carotene content of pumpkin

70 ℃干燥溫度條件下,β-胡蘿卜素保留率維持在50%以上,與80 ℃、60 ℃條件相比有較高的保留率,可能是60 ℃條件下,物料干燥時(shí)間過(guò)長(zhǎng),會(huì)增加β-胡蘿卜素光氧化降解時(shí)間[18];干燥溫度80 ℃高溫會(huì)提高酶的活性,促進(jìn)熱氧化降解[22],降低其保留率。

2.3 不同干燥溫度對(duì)外觀形態(tài)影響

通過(guò)視覺(jué)檢測(cè)模塊,對(duì)物料干燥過(guò)程中的實(shí)時(shí)圖像進(jìn)行采集,采集到不同含水率下的圖像如圖4所示。

圖4 不同干燥溫度下南瓜外觀形態(tài)采集圖像Fig.4 Collected images of pumpkin appearance at different drying temperatures

2.3.1 不同干燥溫度對(duì)南瓜表面皺縮影響

將圖4圖像特征值提取后,可得到干燥過(guò)程中南瓜橫、縱截面皺縮率變化如圖5-a、5-b所示。RRP和FFRP 階段,隨著含水率逐漸降低,橫縱截面皺縮率快速增加;SFRP階段,橫縱截面皺縮率緩慢增加。通過(guò)Pearson相關(guān)性分析可知,表面皺縮變化與β-胡蘿卜素變化的相關(guān)系數(shù)大于0.9,具有較強(qiáng)相關(guān)性。

a,縱截面;b,橫截面。a, Longitudinal section; b, Cross section.圖5 不同干燥溫度對(duì)南瓜表面皺縮的影響Fig.5 Effect of different drying temperatures on surface shrinkage of pumpkin

在相同含水率時(shí),溫度越低縱截面的表面皺縮率越高,60 ℃條件下的最終干制品縱截面皺縮率最大,為84.88%;80 ℃條件下的最終干制品縱截面皺縮率最小,為77.06%。而80 ℃條件下的最終干制品橫截面皺縮率最大,為74.28%;70 ℃條件下的最終干制品,橫截面皺縮率最小,為66.54%。

2.3.2 不同干燥溫度對(duì)南瓜顏色影響

不同溫度下南瓜干燥過(guò)程色差值ΔE隨含水率變化曲線如圖6所示。RRP和FFRP 階段,色差值快速增加,主要是干燥初期和中期β-胡蘿卜素快速下降(圖3),而β-胡蘿卜素作為南瓜中的主要顏色物質(zhì),大量降解會(huì)導(dǎo)致物料褪色[21]。SFRP階段,不同溫度下的色差值緩慢增加,主要是干燥后期主要除去物料內(nèi)部的結(jié)合水,干燥速率較低,內(nèi)部β-胡蘿卜素降解速率減緩(圖3),物料褪色緩慢。通過(guò)Pearson相關(guān)性分析可知,南瓜色差變化與β-胡蘿卜素變化的相關(guān)系數(shù)大于0.9,具有較強(qiáng)相關(guān)性。

圖6 不同干燥溫度對(duì)南瓜色差影響Fig.6 Influence of different drying temperatures on pumpkin color difference

在60、70、80 ℃條件下得到的南瓜干制品色差值分別為30.3、29.4、36.6。相同含水率時(shí),80 ℃條件下物料的色差值高于60、70 ℃,主要是高溫進(jìn)一步加速了β-胡蘿卜素?zé)嵫趸到?使樣品褪色。

2.4 不同干燥溫度對(duì)氣味特征影響

利用PEN3電子鼻對(duì)南瓜鮮樣進(jìn)行氣味檢測(cè),如圖7所示。10個(gè)傳感器中2、6、7、9傳感器中氮氧類物質(zhì)、甲基類物質(zhì)、有機(jī)硫化物、芳香成分含量豐富。各傳感器在干燥過(guò)程中的響應(yīng)值變化如圖8所示,其中2、6、7、9傳感器響應(yīng)值變化明顯,可將這4個(gè)傳感器作為南瓜特征氣味檢測(cè)的主要傳感器。

圖7 南瓜鮮樣電子鼻傳感器雷達(dá)圖Fig.7 Pumpkin fresh sample electronic nose sensor radar

圖8 南瓜干燥過(guò)程中各傳感器響應(yīng)響應(yīng)值變化Fig.8 Changes in response values of each sensor during pumpkin drying

南瓜微波干燥過(guò)程中電子鼻2、6、7、9各傳感器響應(yīng)值如圖8所示。圖9-a、9-c、9-d是傳感器2、7、9響應(yīng)值變化情況,通過(guò)分析可知,在RRP 階段,傳感器響應(yīng)值快速下降,主要是此過(guò)程處于溫度上升階段,物料內(nèi)部大量自由水溢出,內(nèi)部氣味包括氮氧類物質(zhì)、有機(jī)硫化物、芳香成分等隨之?dāng)U散到空氣中,造成特征氣味大量散失;在FFRP 階段,不同溫度下傳感器響應(yīng)值均先后呈現(xiàn)響應(yīng)值明顯高于其他傳感器,說(shuō)明南瓜鮮樣氣味上升趨勢(shì),說(shuō)明此階段物料內(nèi)部可能生成氮氧類物質(zhì)、有機(jī)硫化物、芳香成分等氣味物質(zhì),且生成速率大于氣味散失速率[10];在SFRP 階段,不同溫度下傳感器響應(yīng)值均呈現(xiàn)緩慢下降趨勢(shì),并最終在穩(wěn)定值上下波動(dòng),主要是此階段物料干燥速率緩慢,氣味隨水分向外散失速率隨之減小。

a, 傳感器2;b,傳感器6;c,傳感器7;d,傳感器9。a, Sensor 2; b, Sensor 6; c, Sensor 7; d, Sensor 9.圖9 不同干燥溫度對(duì)電子鼻傳感器響應(yīng)值影響Fig.9 Influence of different drying temperatures on response value of electronic nose sensor

圖9-b為傳感器6響應(yīng)值變化情況,通過(guò)分析可知,在RRP和FFRP 階段,不同溫度下傳感器響應(yīng)值均先后呈現(xiàn)快速下降趨勢(shì),主要是此階段大量自由水散發(fā)帶走了物料內(nèi)部的甲基類物質(zhì);在SFRP 階段,不同溫度下傳感器均維持在穩(wěn)定值附近,主要是此階段主要為半結(jié)合水和結(jié)合水散失,較低的干燥速率導(dǎo)致甲基類氣味散發(fā)的速率降低,因此傳感器響應(yīng)值變化趨勢(shì)相對(duì)穩(wěn)定。通過(guò)Pearson相關(guān)性分析可知,南瓜特征氣味變化與β-胡蘿卜素變化的相關(guān)系數(shù)大于0.74,具有較強(qiáng)相關(guān)性。

2.5 β-胡蘿卜素降解動(dòng)力學(xué)

不同干燥溫度下β-胡蘿卜素降解動(dòng)力學(xué)如圖10所示。由圖10可知,不同干燥溫度條件下,-ln(Ct/C0)、1/Ct-1/C0、[(1/Ct)2-(1/C0)2]/2與干燥時(shí)間均呈現(xiàn)良好的線性關(guān)系。

a,一級(jí)動(dòng)力學(xué);b, 二級(jí)動(dòng)力學(xué);c,三級(jí)動(dòng)力學(xué)。a; First-order dynamics; b, Second-order dynamics; c, Third-order dynamics.圖10 β-胡蘿卜素動(dòng)力學(xué)擬合圖Fig.10 Kinetic fitting of β-carotene

β-胡蘿卜素降解動(dòng)力學(xué)相關(guān)系數(shù)如表2所示,相較于一、二級(jí)反應(yīng)相關(guān)系數(shù),三級(jí)反應(yīng)的R2更大和均方根誤差RMSE更小,說(shuō)明微波干燥過(guò)程中,南瓜在不同溫度下的β-胡蘿卜素降解更符合三級(jí)反應(yīng)動(dòng)力學(xué)模型,這與Achir等[23]和Suvarnakuta等[17]的研究結(jié)果一致。

表2 β-胡蘿卜素動(dòng)力學(xué)相關(guān)系數(shù)Table 2 Kinetic correlation coefficient of β-carotene

2.6 預(yù)測(cè)模型評(píng)價(jià)

2.6.1 相關(guān)性分析

通過(guò)SPSS軟件進(jìn)行β-胡蘿卜素與指標(biāo)間的Person相關(guān)性分析,結(jié)果見(jiàn)表3。通過(guò)分析可知,除70 ℃條件下傳感器2、9外,其余各項(xiàng)指標(biāo)均與β-胡蘿卜素顯著相關(guān),相關(guān)系數(shù)大于0.9,與前文得出的結(jié)論相符。

表3 β-胡蘿卜素含量與特征間相關(guān)性Table 3 Correlation between β-carotene content and characteristics

2.6.2 預(yù)測(cè)模型的建立

極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM模型)具有學(xué)習(xí)速度快、泛化性能好等優(yōu)點(diǎn)[24],是一種基于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,運(yùn)算過(guò)程中隨機(jī)產(chǎn)生輸入層與隱含層間的連接權(quán)值及隱含層神經(jīng)元的閾值,且在訓(xùn)練過(guò)程中無(wú)需調(diào)整,只需要設(shè)置隱含層神經(jīng)元的個(gè)數(shù),便可以獲得唯一的最優(yōu)解[25]。使用 MATLAB R2019a 軟件調(diào)用已經(jīng)編寫好的 ELM 模型的訓(xùn)練和預(yù)測(cè)函數(shù),根據(jù)調(diào)試效果確定 “Sigmoid” 為 ELM 的訓(xùn)練及預(yù)測(cè)函數(shù),隱含層個(gè)數(shù)為30。

2.6.3β-胡蘿卜素含量的預(yù)測(cè)與評(píng)價(jià)

60 ℃條件下不同模型對(duì)β-胡蘿卜素含量的預(yù)測(cè)結(jié)果如圖11所示。由表4可知,此溫度下,電子鼻模型預(yù)測(cè)效果較好,預(yù)測(cè)集Rp2為0.938 1,RMSEP為0.904 3,主要是因?yàn)棣?胡蘿卜素在降解過(guò)程中生成芳香物質(zhì)β-紫羅蘭酮等多種氣味物質(zhì)[10],可以被電子鼻傳感器有效識(shí)別;機(jī)器視覺(jué)模型預(yù)測(cè)效果更好,Rp2為0.966 7,RMSEP為0.981 2,由于β-胡蘿卜素是反映南瓜顏色的主要物質(zhì),其含量與色差值之間存在密切相關(guān)性,機(jī)器視覺(jué)提取的顏色特征能更好地反映物料的干燥階段,因此,相比于電子鼻模型,機(jī)器視覺(jué)模型對(duì)β-胡蘿卜素含量的預(yù)測(cè)效果更優(yōu)。而多源融合模型結(jié)合顏色、皺縮率和氣味特征,獲取的信息更加全面,由圖11可知,多源融合模型預(yù)測(cè)值更靠近中線,Rp2為0.981 3,RMSEP為0.942 3,因此多源融合模型的預(yù)測(cè)效果最優(yōu)。

表4 不同模型對(duì)β-胡蘿卜素含量預(yù)測(cè)結(jié)果Table 4 Prediction results of β-carotene content in different models

70 ℃條件下不同預(yù)測(cè)模型對(duì)β-胡蘿卜素含量的預(yù)測(cè)結(jié)果如圖12所示,其中機(jī)器視覺(jué)模型、電子鼻模型及多源融合模型的預(yù)測(cè)精度Rp2分別為0.978 5、0.915 4、0.985 2,RMSEP分別為0.962 3、1.395 2、0.854 7,機(jī)器視覺(jué)模型預(yù)測(cè)效果明顯優(yōu)于電子鼻模型,其預(yù)測(cè)值更貼合中線,且將兩者結(jié)合為多源融合模型可有效提高預(yù)測(cè)精度。

圖12 70 ℃下3種模型對(duì)β-胡蘿卜素含量的預(yù)測(cè)散點(diǎn)圖Fig.12 Scatter plot of β-carotene content predicted by the three models at 70 ℃

80 ℃條件下不同預(yù)測(cè)模型對(duì)β-胡蘿卜素含量的預(yù)測(cè)結(jié)果如圖13所示。通過(guò)分析可知,電子鼻模型的預(yù)測(cè)值偏離中線,預(yù)測(cè)效果較差,預(yù)測(cè)精度Rp2為0.905 0,RMSEP為1.016 6,機(jī)器視覺(jué)模型預(yù)測(cè)效果較好,預(yù)測(cè)精度Rp2為0.961 2,RMSEP為0.956 8,多源融合模型預(yù)測(cè)效果最優(yōu),Rp2為0.979 5,RMSEP為0.924 2。

圖13 80 ℃下3種模型對(duì)β-胡蘿卜素含量的預(yù)測(cè)散點(diǎn)圖Fig.13 Scatter plot of β-carotene content predicted by the three models at 80 ℃

3種模型對(duì)β-胡蘿卜素含量的預(yù)測(cè)結(jié)果見(jiàn)表4。通過(guò)對(duì)比分析可知,不同溫度下3種預(yù)測(cè)模型方差均小于1.5,且預(yù)測(cè)精度均大于0.9,都具有良好的預(yù)測(cè)效果。不同溫度條件下,多源融合模型的預(yù)測(cè)效果均優(yōu)于單源模型,因此將機(jī)器視覺(jué)與電子鼻技術(shù)結(jié)合可有效提高南瓜干燥過(guò)程中內(nèi)部β-胡蘿卜素含量的預(yù)測(cè)精度,各溫度下預(yù)測(cè)精度均大于0.97。

3 結(jié)論

本研究以南瓜微波干燥為例,利用機(jī)器視覺(jué)實(shí)時(shí)檢測(cè)其外觀形態(tài)(表面皺縮率、色差),利用電子鼻實(shí)時(shí)檢測(cè)其氣味特征,同時(shí)檢測(cè)其β-胡蘿卜素含量,探討了各項(xiàng)指標(biāo)在干燥過(guò)程中的變化,并分析β-胡蘿卜素含量與外觀形態(tài)和氣味特征間相關(guān)性,建立單源(機(jī)器視覺(jué)或電子鼻)和多源融合(機(jī)器視覺(jué)融合電子鼻)極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測(cè)模型,對(duì)比分析3種模型對(duì)南瓜微波干燥過(guò)程中β-胡蘿卜素含量的預(yù)測(cè)效果。

1) 不同干燥溫度下,除70 ℃條件下傳感器2、9外,其余各項(xiàng)指標(biāo)表面皺縮率、色差、氣味特征均與β-胡蘿卜素含量顯著相關(guān),相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值大于0.9。

2) 不同干燥溫度下,單源模型中的機(jī)器視覺(jué)模型預(yù)測(cè)精度Rp2>0.96,電子鼻模型預(yù)測(cè)精度Rp2>0.90,前者具有更好的預(yù)測(cè)效果。

3) 與單源模型相比,機(jī)器視覺(jué)和電子鼻融合的多源融合模型預(yù)測(cè)精度Rp2>0.97,預(yù)測(cè)效果更優(yōu),因此多源融合可有效提高南瓜微波干燥過(guò)程中β-胡蘿卜素含量的預(yù)測(cè)精度。