馬超
摘 要:為探究基于高光譜成像技術(shù)預(yù)測灘羊熟肉脫氧肌紅蛋白含量的可行性并尋找最佳預(yù)測模型,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900~1 700 nm處的高光譜圖像,建立應(yīng)用競爭性自適應(yīng)重加權(quán)算法(CARS)模型預(yù)測貯藏期內(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
近年來,鹽池灘羊肉的營養(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,無膻腥味[1],且其營養(yǎng)結(jié)構(gòu)成分優(yōu)于其他品種的羊肉。消費(fèi)者大多以色澤來判斷肉品質(zhì)量,其在消費(fèi)者的購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,尋找一種無損且快速測定肉品脫氧肌紅蛋白的方法,對(duì)于預(yù)測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)不但具有光譜檢測的優(yōu)勢,還把這種優(yōu)勢與計(jì)算機(jī)視覺結(jié)合起來。通過光譜檢測技術(shù),能對(duì)肉類的內(nèi)部品質(zhì)信息進(jìn)行檢測,并可以進(jìn)行定量預(yù)測;通過與計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的搭配,能全面觀測到肉的外在特征,并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行可視化分析[5]。所以,通過使用該技術(shù),可以簡便易行地檢測灘羊熟肉貯藏過程中脫氧肌紅蛋白的變化趨勢,并對(duì)食品的貨架期來進(jìn)行預(yù)測[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肌部分。
化學(xué)試劑:磷酸二氫鈉、磷酸氫二鈉、無水乙醇、磷酸,購自國藥集團(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),然后測定樣本脫氧肌紅蛋白含量。冷藏貯藏樣本的測定共進(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進(jìn)行去噪[7-9]。
其具體方法是,通過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調(diào)整輸送裝置的速度來避免[10]。通過多次預(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)際長度為180 mm,物距為385 mm。
1.2.3 脫氧肌紅蛋白含量測定
參照KRZYWICKI[11]的方法,取待測肉樣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濾出來,濾液用紫外分光光度計(jì)分別在波長525、545、565、572 nm處測其吸光度。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 異常值檢測與剔除
異常值檢測與剔除異常值會(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]檢測異常數(shù)據(jù),建立210個(gè)灘羊熟肉的PLSR模型。共檢測出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篩選特征波長的過程圖如圖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)的過程;曲線(b)表示RMSECV的變化趨勢圖;曲線(c)中的每條線代表回歸系數(shù)的變化趨勢。CARS共選出16個(gè)特征波長,特征變量數(shù)縮減為原來的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,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)過歸一化預(yù)處理的CARS-PLSR模型波長數(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)測模型,結(jié)果表明,說明高光譜成像技術(shù)在預(yù)測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方法研究[D].沈陽:沈陽農(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)與安全無損檢測中的原理及應(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損傷檢測比較研究[J].光譜學(xué)與光譜分析,2013,33(12):3366-3371.
[10]吳龍國.基于高光譜成像技術(shù)的靈武長棗缺陷識(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)無損檢測方法研究[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損快速檢測方法研究[D].廣州:華南理工大學(xué),2016.