马超

摘 要：为探究基于高光谱成像技术预测滩羊熟肉脱氧肌红蛋白含量的可行性并寻找最佳预测模型，本文基于NIR高光谱成像技术，采集210个滩羊熟肉样本在波长900～1 700 nm处的高光谱图像，建立应用竞争性自适应重加权算法（CARS）模型预测贮藏期内滩羊熟肉脱氧肌红蛋白含量。研究结果表明，在冷藏条件下，经归一化预处理的CARS-PLSR模型在预测DeoMb（RC =0.758，RP =0.713）方面效果最佳。高光谱成像技术在预测滩羊熟肉脱氧肌红蛋白含量方面具有可行性。

关键词：高光谱成像;熟肉;脱氧肌红蛋白;特征波长

近年来，盐池滩羊肉的营养价值逐渐得到了大众的广泛认可，盐池滩羊肉质细嫩，无膻腥味[1]，且其营养结构成分优于其他品种的羊肉。消费者大多以色泽来判断肉品质量，其在消费者的购买中起着非常重要的作

用[2]。羊肉的颜色取决于肌红蛋白。肌红蛋白在肉品中主要以三种化学形式存在，包括脱氧肌红蛋白（DeoMb）、氧合肌红蛋白（OxyMb）和高铁肌红蛋白（MetMb）[3]。研究表明，肉品变色与脱氧肌红蛋白密切相关，其是影响肉色泽的关键性因素[4]。因此，寻找一种无损且快速测定肉品脱氧肌红蛋白的方法，对于预测盐池滩羊货架期有重大的现实意义。

高光谱成像技术具有高分辨率、高穿透深度与髙成像速度等特点。这种技术不但具有光谱检测的优势，还把这种优势与计算机视觉结合起来。通过光谱检测技术，能对肉类的内部品质信息进行检测，并可以进行定量预测;通过与计算机视觉技术的搭配，能全面观测到肉的外在特征，并在此基础上进行可视化分析[5]。所以，通过使用该技术，可以简便易行地检测滩羊熟肉贮藏过程中脱氧肌红蛋白的变化趋势，并对食品的货架期来进行预测[6]。

1 材料与方法

1.1 材料与仪器

羊肉样品：实验所用的盐池滩羊来自于宁夏盐池县鑫海食品有限公司，羊肉取自于羊的背最长肌部分。

化学试剂：磷酸二氢钠、磷酸氢二钠、无水乙醇、磷酸，购自国药集团。

N17E-NIR型光谱成像系统（光谱范围900～1 700 nm，光谱分辨率5 nm，共256个波段）。

1.2 实验方法

1.2.1 样本采集

将屠宰后的滩羊放置在4 ℃下冷藏24 h完成排酸处理，选取每只滩羊的背最长肌部分，采集后剔除其脂肪、黏膜及结缔组织，每个滩羊肉样品用真空包装袋包装，放于恒温水浴鍋加热至中心温度75 ℃。于冷藏（4 ℃）条件下恒温贮藏。每隔24 h收集光谱数据，然后测定样本脱氧肌红蛋白含量。冷藏贮藏样本的测定共进行12 d。

1.2.2 高光谱数据采集

在每个波段下，光源强度分布不是平均分布的，其明暗分布具有一定的差异，并且设备本身也会产生一定的暗电流干扰，基于以上因素考虑，应采用黑白矫正的方法来进行去噪[7-9]。

其具体方法是，通过使用镜头盖遮住镜头采集黑色图像，使用白板采集白色图像，根据已知的公式进行计算，消除或减小噪声的影响。

（1）

式（1）中：R代表校正后光谱反射强度，R0是采集样本得到的光谱图像，D是全黑的标定图像，W是全白的标定图像。

为了提升图像清晰度，应根据光源的明暗不同来预先设定CCD相机的曝光时间。图像的空间分辨率失真可以通过调整输送装置的速度来避免[10]。通过多次预实验，得到900～1 700 nm波段下设备运行参数如下：曝光时间为10 ms，图像采集的速度为14 mm/s，扫描线的实际长度为180 mm，物距为385 mm。

1.2.3 脱氧肌红蛋白含量测定

参照KRZYWICKI[11]的方法，取待测肉样5 g，加入25 mL浓度为0.04 mol/L、pH值为6.8的磷酸缓冲液，用超细匀浆器在室温条件下以10 000 r/min均质25 s。将均质液放置在4 ℃冰箱中避光保存1 h，然后在4 500×g，4 ℃条件下离心20 min。最终将上清液利用滤纸过滤出来，滤液用紫外分光光度计分别在波长525、545、565、572 nm处测其吸光度。脱氧肌红蛋白含量按下式计算。

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

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

2 结果与分析

2.1 原始光谱数据采集

冷藏（4 ℃）贮藏下滩羊肉900～1700 nm的原始光谱平均反射曲线如图1所示。

由图1可得，实验中所获得不同贮藏时间的样本900～1 700 nm光谱曲线不完全重叠，各项指标随时间的变化而改变，反应到曲线上的反射值大小不同，但趋势基本一致。同时还可以看出，首部杂音较大影响模型准确性。为消除曲线上噪音及其他无关信息干扰，切除900～1 000 nm波段杂音加大区域。

2.2 异常值检测与剔除

异常值检测与剔除异常值会影响数据的准确度[12]，因此本文利用蒙特卡洛方法[13]检测异常数据，建立210个滩羊熟肉的PLSR模型。共检测出3个异常样本。剔除异常样本后，相关系数RC由0.735增大到0.759，RMSECV由3.225减小到3.077。

2.3 样本集划分

采用SPXY算法按照3∶1的比例划分校正集和预测集，统计结果见表1。

2.4 光谱预处理

对原始光谱进行预处理，由表2可以看出，使用不同预处理方法，模型性能发生了不同程度上的改变。其中，经归一化预处理之后模型所建立的PLSR预测模型参数最优，模型的相关系数RC=0.753、RP=0.741。因此，后续模型的建立都采用归一化预处理方法。

2.5 光谱数据降维

CARS筛选特征波长的过程图如图2所示，设定运行次数为200。曲线（a）为筛选特征变量数的过程;曲线（b）表示RMSECV的变化趋势图;曲线（c）中的每条线代表回归系数的变化趋势。CARS共选出16个特征波长，特征变量数缩减为原来的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，具体见表3。选取最优模型为CARS-PLSR，RC、RP为0.758和0.713。

3 结论

本文以210个滩羊熟肉样本为研究对象，利用近红外高光谱滩羊熟肉光谱，对剔除异常样本后的光谱使用9种预处理，采用归一化方法对光谱预处理得到模型的效果最好，RC和RP分别0.753和0.741，说明对原始光谱进行归一化预处理可以降低噪音，获取更多的有用信息，提高建模效果;利用CARS筛选特征波长，对PLSR方法建立的2种模型对比分析，结果发现，经过归一化预处理的CARS-PLSR模型波长数少，RC和RP分别为0.758和0.713，RMSEC和RMSEP分别为2.670和3.726。综上所述，选取经归一化预处理的CARS-PLSR模型为冷藏条件下，滩羊熟肉脱氧肌红蛋白含量的最佳预测模型，结果表明，说明高光谱成像技术在预测滩羊熟肉脱氧肌红蛋白含量方面具有可行性。

参考文献

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