何鸿举,2,王洋洋,王 魏,蒋圣启,朱亚东,马汉军,2,陈复生2,3,王玉玲4,朱明明,赵圣明,潘润淑

(1.河南科技学院食品学院,河南新乡 453003; 2.河南科技学院博士后研发基地,河南新乡 453003; 3.河南工业大学粮油食品学院,河南郑州 450001; 4.河南科技学院生命科技学院,河南新乡 453003)

全球经济复苏,肉制品需求回暖,肉鸡生产持续增加,2018年世界肉鸡生产量达到9000万吨以上,仅中国产量就高达1170万吨,肉鸡的消费和生产同步增长[1]。作为仅次于猪肉的第二大肉类消费品,鸡肉含有丰富的蛋白质和较少的脂肪,易被消化吸收,有预防心血管疾病的功效[2],同时鸡肉也是维生素和磷、铁、钠等矿物质的良好来源,具有强身健体、调节血脂等多种保健功能[3],在人们饮食生活中占据重要的地位。

鸡肉质量与安全与人们的身体健康息息相关,同时也影响着肉品行业的发展。嫩度、持水力、pH、新鲜度、风味等是评价鸡肉品质的重要指标[4]。其中持水力是指鸡肉受到外力挤压时,维持水分或者抵抗水分流失的能力[5]。离心损失率是反映持水力大小的重要参数,直接影响鸡肉的色泽、弹性、口感等食用品质[6]。目前常用来测量持水力的方法主要是理化检测,存在耗费时间长、检测成本较高、样品预处理较复杂且具有破坏性等问题[7-8],极大地影响了检测进度和检测技术的发展。

高光谱成像技术(Hyperspectral Imaging,HSI)是一种新兴的光电检测技术,根据光源对不同特性食品的波长反射率、离散度的不同,通过分析光谱数据的差异达到定量和定性检测的目的,能够同时反映样品的物理和化学特性等内部信息和外观品质信息,具有分辨率高、检测速度快、非破坏性、连续多波段的特质[9-10],是肉品品质检测的潜在有效手段之一。蒋圣启等[11]利用900～1700 nm范围的HSI技术快速无接触评估冷鲜鸡肉色泽及嫩度,模型预测效果良好,邢素霞等[12]在920～2500 nm范围内探讨了HSI技术预测鸡肉挥发性盐基氮(Total Volatile Basic Nitrogen,TVB-N)含量和菌落总数(Total Viable Count,TVC)的可行性,模型决定系数(R2)均在0.90以上,预测性能稳定;在400～1100 nm范围,Xiong等[13]利用HSI研究了对鸡肉中羟基脯氨酸的快速无损检测,也取得了满意的预测效果。本文旨在通过化学计量学算法挖掘900～1700 nm高光谱信息,构建模型预测生鲜鸡肉的离心损失率,为建立一种快速无损评价鸡肉持水性提供方法借鉴和数据支撑。

1 材料与方法

1.1 材料与设备

冷鲜鸡胸肉 由河南众品食业股份有限公司提供。

HSI-eNIR-400-1700高光谱成像系统 上海五岭光电科技有限公司;XY1000C电子天平 常州市幸运电子设备有限公司;HERAEUS X1R台式高速冷冻离心机 美国赛默飞科技公司;冰箱 青岛海尔集团。

1.2 实验方法

1.2.1 样品准备 将新鲜的鸡胸肉装于无菌袋中,并置于带盖冰盒内,运至肉品质量与安全控制实验室。在超净操作台中,将鸡胸肉分割成切成3 cm×3 cm×1 cm(长度×宽度×高度)的立方小块,共获得144个鸡肉样品。将样品置于一次性保鲜盒里,分装、编号,置于0～4 ℃的冷藏温度下,待测。

1.2.2 光谱数据的采集 试验前先将高光谱系统打开预热30 min,使光源趋于稳定,防止出现基线漂移等造成误差[14],同时将待测鸡肉样品从冰箱中取出放至室温。然后打开高光谱Spectral Image-NIR软件进行扫描,采集鸡肉样品的高光谱图像,系统运行参数为:曝光时间4.66 ms,扫描速度6.54 mm/s,扫描波长范围900～1700 mm。为降低光源强度分布不均和暗电流对试验结果的影响,需同时采集黑白图像进行图像校正[15],通过系统自带软件HSI Analyzer进行,具体校正方法参考Wang等[16]研究。图像校正结束后,采用系统自带软件HSI Analyzer提取图像感兴趣区内的每个像素点的光谱信息,并得出平均值。

1.2.3 离心损失率的测定 光谱信息获取后,立即测定肉样的离心损失率[17]。具体操作为:称重样品,记录数值m1,置于离心管中,在转速8000 r/min、4 ℃的条件下离心15 min,取出,再次称重,记录数值m2,根据前后记录重量差值,按如下公式计算离心损失率。

离心损失率(%)=(m1-m2)×100/m1

1.2.4 光谱信息预处理 光谱采集过程中,容易受到光程、电噪音、测量条件、光散射、基线漂移、样品厚度分布不均匀等因素影响,需要结合化学计量法对原始光谱数据进行预处理。本文采用基线校正、高斯滤波平滑、多元散射校正、移动平均值平滑、中值滤波平滑5种方法对原始光谱进行预处理。

1.2.5 模型构建及评价 本文采用偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)算法构建光谱信息与样品离心损失率之间的定量关系。PLS融合了多元线性回归(Multiple Linear Regression,MLR)和主成分回归法(Principal Component Regression,PCR)的双重功能,是目前建模效率高、预测能力强的一种多元数据分析方法[18]。PLS模型性能评价参数为:校正相关系数(rC)、校正均方根误差(Root Mean Square Error of Calibration,RMSEC)、交叉验证相关系数(rCV)、交叉验证均方根误差(Root Mean Square Error of Cross Validation,RMSECV)、预测相关系数(rP)、预测均方根误差(Root Mean Square Error of Prediction,RMSEP)、鲁棒性(ΔE)、剩余预测偏差(Residual Predictive Deviation,RPD)。相关系数越接近1、均方根误差越接近0、ΔE越小、RPD值越大,说明模型的精度越高,预测效果越好[19-20]。

1.2.6 波长筛选与模型优化 高光谱具有光谱分辨率高、应用范围广、能够同时检测样品内外部信息的优点,但也存在数据冗余性强、波长范围广、信息运算量大等不足之处,因此最优波长的选择至关重要,直接影响模型的检测效率和准确性[21]。本文采用回归系数法(Regression Coefficient,RC)[22]、连续投影算法(Successive Projections Algorithm,SPA)[23]和逐步回归法(Stepwise)[24]筛选最优波长,用以优化全波段PLS模型。

1.3 数据处理

模型构建和RC法筛选最优波长在The Unscrambler 9.7软件(挪威CAMO公司)中完成。SPA法和Stepwise法筛选最优波长在MATLAB R2006a软件(美国Mathworks公司)中完成。

2 结果与分析

2.1 肉样离心损失率测量结果

将144个鸡肉样品的离心损失率测量值,按照从小到大排序,每四个测量值中随机取一个值划入预测集,其余的三个测量值划入校正集。统计结果如表1所示。

表1 校正集和预测集样品离心损失率测量结果统计Table 1 Statistics of centrifugal loss rate values ofsamples in calibration set and prediction set

2.2 鸡肉样品的光谱特征

所有样品的原始光谱经5种预处理后,特征如图1所示。在900～1700 nm波长范围内,尽管预处理方式不同、光谱曲线高低位置不同,但是光谱曲线总体趋势一致。这与肉样的化学成分含量不同有关。在光谱曲线中发现,在980和1200 nm处有明显的吸收峰,这分别源于肉样组分中O-H键和C-H键吸收[25]。此外,在1450 nm处有很弱的吸收峰,这也源于O-H键的倍频吸收[26]。

图1 鸡肉的平均光谱特征Fig.1 Average spectral characteristics of chicken注:(a)原始光谱;(b)BC光谱;(c)GFS光谱;(d)MSC光谱;(e)MAS光谱;(f)MFS光谱。

2.3 基于全波段光谱信息预测离心损失率结果

本试验900～1700 nm波长范围内共有486个波长,基于全波段光谱信息构建PLS模型预测肉样中的离心损失率,结果如表2所示。

由表2可知,6种FW-PLS模型的相关系数(rC、rCV、rP)相近,在0.93～0.97之间,均方根误差(RMSEC、RMSECV、RMSEP)也相近,在1.13%～1.67%之间,RPD值均大于2.50,整体预测效果良好。其中,基于RAW光谱构建的RAW-PLS模型和基于BC光谱构建的BC-PLS模型相关系数相同,均方根误差和ΔE值均较小,RPD值均较大且接近3,预测肉样离心损失率效果更好。由此得出,基于900～1700 nm光谱信息构建PLS模型预测鸡肉离心损失率是可行的。后续最优波长筛选以模型构建效果更好的RAW光谱和BC光谱为基础进行。

表2 基于全波段光谱信息的PLS模型预测肉样离心损失率结果Table 2 Results of PLS models for predicting centrifugal loss rate of chicken samples

2.4 最优波长筛选结果

本试验通过RC法、SPA法和Stepwise法从全波段486个光谱波长中筛选出对模型有最大贡献的最优波长,以提高模型运算效率和检测精度,结果如表3所示。三种方法筛选出的最优波长数,最少为16个,最多为24个,波长减少量均在95%以上。

表3 最优波长选择结果Table 3 Results of optimal wavelength selection

表5 基于最优波长的MLR模型预测肉样离心损失率结果Table 5 Results of predicting centrifugal loss rate of chicken samples by MLR models with optimal wavelengths

2.5 基于最优光谱波长预测离心损失率结果

基于3种方法筛选出的最优波长,分别优化PLS模型,预测肉样离心损失率结果如表4所示。

表4 基于最优波长的PLS模型预测肉样离心损失率结果Table 4 Results of predicting centrifugal loss rate of chicken samples by PLS models with optimal wavelengths

由表4可得,在RAW光谱中,与RC法和SPA法相比,基于Stepwise法筛选的16个最优波长构建的RAW-S-PLS模型,波长数量和潜变量最少,鲁棒性最好(ΔE=0.18,最小),同时RPD最大(2.68),预测肉样离心损失率效果最好。RAW-S-PLS模型和RAW-PLS模型相比较,尽管波长数量减少了97%(16/486),但是预测效果接近,鲁棒性还略有提升。在BC光谱中,尽管基于Stepwise法筛选的23个最优波长构建的BC-S-PLS模型,波长数量和潜变量较多,但其相关系数最大,鲁棒性较好,RPD也最大(2.78),预测肉样离心损失率效果最好。BC-S-PLS模型和BC-PLS模型相比较,虽然波长数量也减少了95%(23/486),但其预测效果相似,鲁棒性也略有提升。

总体而言,基于Stepwise法筛选的最优波长构建的RAW-S-PLS模型和BC-S-PLS模型几乎保持了全波段PLS模型的预测性能,表现出良好的预测精度和稳定性。RAW-S-PLS模型和BC-S-PLS模型相比较,预测肉样离心损失率效果相似,但RAW-S-PLS模型使用了更少的波长数量,且具有更好的鲁棒性。

2.6 基于最优光谱波长的MLR模型预测离心损失率结果

当波长数量少于样品数量时,也可以使用多元线性回归(MLR)算法构建模型预测肉样离心损失率。结果如表5所示。

由表5可得,不管是RAW光谱还是BC光谱,均是基于Stepwise法筛选的最优波长构建的MLR模型预测效果较好,也表现出了和全波段PLS模型相似的预测性能。RAW-S-MLR模型和RAW-S-PLS模型相比,RAW-S-PLS模型鲁棒性更好,RPD值也略大,整体预测效果略好。BC-S-MLR模型与BC-S-PLS模型相比,BC-S-MLR模型鲁棒性更好,RPD值更大(3.48),相关系数也略大,整体预测效果更好。

预测效果均较好的RAW-S-PLS模型和BC-S-MLR模型相比较,BC-S-MLR模型使用了23个波长,多于RAW-S-PLS模型,其相关系数、RPD值、鲁棒性等均略高于RAW-S-PLS模型,均方根误差也均略低于RAW-S-PLS模型。但基于实际运算效率考虑,RAW-S-PLS模型使用了原始光谱,波长数量也较少(16个),预测性能也表现良好,综合评价比较,RAW-S-PLS模型预测肉样离心损失率效率更高。因此,可基于原始光谱中的16个最优波长构建PLS模型预测鸡肉离心损失率。预测结果如图2所示。

图2 基于RAW-S-PLS模型预测肉样离心损失率结果Fig.2 Results of predicting centrifugal loss rate ofchicken samples by RAW-S-PLS model注:(a)校正集和交叉验证集;(b)验证集。

3 结论

研究基于900～1700 nm波长范围内的高光谱信息构建模型快速预测生鲜鸡肉的离心损失率。经5种不同方法(BC、GFS、MSC、MAS、MFS)预处理肉样光谱信息后,分别建立全波段PLS模型预测肉样离心损失率。其中基于原始光谱和BC光谱构建的RAW-PLS模型和BC-PLS模型预测效果更好。采用RC、Stepwise、SPA 3种方法从原始光谱和BC光谱中筛选最优波长,予以优化全波段PLS模型。经评价比较,基于Stepwise法从原始光谱中筛选的16个最优波长(900.6、915.4、1024.0、1089.8、1111.2、1155.6、1165.5、1288.9、1305.4、1433.9、1442.1、1486.7、1493.3、1541.1、1690.1和1693.4 nm)建立的RAW-S-PLS模型预测效果更佳(rC=0.94,RMSEC=1.43%;rP=0.94,RMSEP=1.60%)。结果表明,基于PLS算法挖掘高光谱信息构建模型可潜在实现对鸡肉离心损失率的快速无损检测。