基于近红外光谱的金鲳鱼新鲜度快速检测技术

2021-03-25方瑶谢天铧郭渭白雪冰李振波李鑫星

江苏农业学报 2021年1期

方瑶　谢天铧　郭渭　白雪冰　李振波　李鑫星

摘要：挥发性盐基氮（Total volatile basic nitrogen，TVB-N）是动物性食品的新鲜度指标。传统的TVB-N检测技术工序繁杂，对鱼肉具有不可逆的破坏性。本研究拟用近红外光谱技术进行金鲳鱼肉质新鲜度的检测，采用一阶微分（1st Der）、二阶微分（2nd Der）、多元散射校正（Multiplicative scatter correction ， MSC）、标准正态变换（Standard normal variate transform，SNV）对金鲳鱼鱼肉的近红外光谱数据进行预处理，通过比较预测结果，确定多元散射校正为最优预处理方法。分别采用偏最小二乘法（PLS）和主成分回归法（PCR）建立金鲳鱼鱼肉TVB-N的预测模型，最终确立了基于MSC和PLS的最佳模型，其中预测集均方根误差（RMSEP）为1.845 4，决定系数（R2）为0.884 1。由研究结果看出，基于近红外光谱建立的金鲳鱼肉质预测模型具有较高的精度，可为快速检测金鲳鱼的肉质新鲜度提供理论依据。

关键词：近红外光谱;新鲜度;金鲳鱼;挥发性盐基氮;偏最小二乘法;多元散射校正

中图分类号： O657.3 文献标识码： A 文章编号： 1000-4440（2021）01-0213-06

Rapid detection technology of pomfret freshness based on near infrared spectroscopy

FANG Yao1， XIE Tian-hua2， GUO Wei1， BAI Xue-bing1， LI Zhen-bo1， LI Xin-xing1

（1.College of Information and Electrical Engineering， China Agricutural University， Beijing 100083， China;2.College of Engineering， China Agricultural University， Beijing 100083， China）

Abstract： The total volatile basic nitrogen （TVB-N） is the freshness index of animal food. The traditional TVB-N detection technology is complicated and has irreversible damage to fish. In this study， near-infrared spectroscopy was used to detect the meat freshness of pomfret. The first order differential （1st Der）， second order differential （2nd Der）， standard normal variate transform（SNV）， multiplicative scatter correction （MSC） were used to preprocess the near infrared spectrum data. The MSC was determined as the optimal pretreatment method by comparing the predicted results. Partial least squares（PLS） and principal component regression（PCR） were used to establish the TVB-N prediction model. The best model was the prediction model based on MSC and PLS. RMSEP of the model was 1.845 4， and R2 was 0.884 1. The results show that the prediction model of pomfret meat freshness based on near-infrared spectroscopy has high accuracy， which provides theoretical basis for rapid detection of pomfret meat freshness.

Key words： near infrared spectroscopy;freshness;pomfret;total volatile basic nitrogen;partial least squares;multiplicative scatter correction

金鯧鱼产于沿海地区，其肉质鲜美、营养价值高[1]，但是在捕获、运输、加工、消费过程中，由于金鲳鱼内源酶降解、微生物分解等作用，使其肉质新鲜度下降[2]，导致其商品价值降低，甚至会引发食品安全问题。可见，对金鲳鱼进行肉质新鲜度的检测十分必要。

GB 2722-1981《鲜肉卫生标准》中以挥发性盐基氮（TVB-N）[3]作为评价鱼肉、羊肉等肉质新鲜度的重要指标。目前，鱼类肉质新鲜度的检测方法有人工感官评定法和理化检测法。人工感官评定法较为主观且不易量化，存在误判的可能性，会导致新鲜度品质评价失误[4]。传统的理化检测方法对肉质具有不可逆的破坏性，且存在耗时长、费用高、专业性强等问题，不适于快速无损检测。近年来，随着光谱技术的发展，光谱无损检测逐渐成为一种非接触检测技术[5]。近红外光谱（NIR）[6-8]是一种介于可见光波段和中红外光波段间的电磁波，可反映含氢基团的倍频信息和合频信息。动物肉中含有丰富的有机化合物，且不同有机化合物的氢基团含量有差异，当肉质在自身内源酶降解[9]或微生物分解作用下发生腐败时，其内部蛋白质等有机化合物含量会发生变化，使其所含氢基团的倍频信息和合频信息随之发生改变。由此可见，通过建立基于近红外光谱的TVB-N定量模型，可以评价肉质的新鲜度。近年来，国内外许多学者使用近红外光谱实现了肉质品质的检测[10-12]。杨勇等[13]建立了近红外光谱和TVB-N值与pH值的变化模型，实现了鹅肉新鲜度的近红外检测。郑晓春等[14]采用近红外光谱建立了牛肉品质检测系统。彭彦昆等[15]通过近红外光谱结合多点检测，实现了猪肉水分含量的测定与划分。然而，目前很少有学者将近红外光谱用于鱼肉的新鲜度检测中。

为了采用近红外光谱法建立金鲳鱼肉质新鲜度的检测模型，本研究以挥发性盐基氮作为金鲳鱼肉质的评价指标，采集8 d内不同腐败程度的金鲳鱼鱼肉的近红外光谱信息，并用凯氏定氮法测定鱼肉中挥发性盐基氮含量。此外，本研究用不同预处理方法对金鲳鱼鱼肉的近红外光谱数据进行预处理，并确定最佳预处理方法;分别采用偏最小二乘法（PLS）和主成分回归法（PCR）建立金鲳鱼TVB-N含量的预测模型，以确定最佳建模方法。

1 材料与方法

1.1 试验材料

同一批次的金鲳鱼购于青岛当地海鲜市场，从捕捞到运输历时2 d，运输时金鲳鱼保持冰鲜状态。金鲳鱼鱼体规格为500～1 000 g，共20尾。在洁净的工作台上处理鱼肉，室温为15 ℃。取金鲳鱼背部鱼肉，去除鱼刺、鱼皮后用绞肉机粉碎，制成鱼糜并分装于保鲜袋中，于4 ℃恒温生化培养箱中保存。每天取10个鱼糜样品，采集近红外光谱数据，同时测定挥发性盐基氮含量，共测定80个样品，历时8 d。

1.2 仪器与设备

近红外光谱数据使用美国UNITY公司生产的SpectreStar XT2600近红外光谱仪采集。挥发性盐基氮含量的测定使用FOSS公司生产的KjeltecTM 8400凯氏定氮仪。离心机型号为LSC-50H，转速为0～4 000 r/min。

1.3 近红外光谱数据的采集

将鱼糜样品装入测量皿中，轻轻按压样品使其完全覆盖玻璃表面，按压后鱼糜样品的厚度约为2～3 cm。近红外光谱仪的分辨率为1 nm，扫描范围为680～2 600 nm，扫描温度为4 ℃，环境温度为15 ℃。每个样品连续测量3次，获得3份近红外光谱数据，取其平均值。测量近红外光谱数据后，迅速测量挥发性盐基氮含量，以保证测量的近红外光谱数据和挥发性盐基氮含量对应的鱼肉新鲜度一致。

1.4 挥发性盐基氮含量的测定

鱼肉中挥发性盐基氮含量的测定采用凯氏定氮法，具体参照GB 5009.228-2016《食品安全国家标准食品中挥发性盐基氮的测定》[16]。取（10.00±0.10） g鱼糜样品至50 ml离心管中，再添加0.6 mol/L高氯酸溶液至总体积为25 ml，充分混合。然后加0.6 mol/L高氯酸溶液并定容至40 ml。使用型号为LSC-50H离心机，于4 000 r/min离心10 min后过濾混合液。取20 ml上清液于消化管中，测定TVB-N含量。每个样品均测量3次，取3次测量的均值。TVB-N含量按以下公式计算：

X=[（V-V′）×0.14]/m×F

式中：X为样品中的TVB-N含量（mg/g），V为样品消耗的0.010 0 mol/L标准酸体积（ml），V′为空白对照消耗的0.010 0 mol/L标准酸体积（ml），m为样品质量（g），F为样品稀释系数，0.14表示1 ml HCl标准溶液中的TVB-N量（mg）。

2 结果与分析

2.1 金鲳鱼鱼肉样品中TVB-N含量

从表1可以看出，试验期间表征金鲳鱼肉质新鲜度的TVB-N含量升高趋势明显。在贮藏1 d时，金鲳鱼鱼肉的平均TVB-N含量为0.166 7 mg/g。随着贮藏时间的增加，金鲳鱼肉质的腐败程度加重，当贮藏时间为8 d时，平均挥发性盐基氮含量达到0.318 7 mg/g。在贮藏过程中，金鲳鱼鱼肉的平均挥发性盐基氮含量增加速率变快，表明随着时间的增加，金鲳鱼肉质的腐败速度加快，这是由于在鱼肉腐败的过程中，微生物的生长速率、内源酶的降解速率随着贮藏时间的增加而不断上升[17]。由表1还可以看出，随着挥发性盐基氮含量上升，部分贮藏时间内金鲳鱼鱼肉样品中挥发性盐基氮含量的标准差呈上升趋势，可能由于不同鱼个体之间存在差异，随着贮藏时间的增加，环境等因素使不同鱼个体之间的差异逐渐拉大，最终造成不同鱼肉的腐败程度存在差异。

2.2 原始红外光谱预处理

如图1所示，金鲳鱼鱼肉样品的近红外光谱原始曲线的变化趋势基本保持一致。但是，由于金鲳鱼鱼肉内部含氢基团含量的变化，使得整体光谱曲线的吸光度存在差异。从图1的金鲳鱼鱼肉近红外光谱原始曲线中可以看到3个吸收峰，分别在1 500 nm、2 000 nm和2 500 nm附近。

受仪器特性及环境干扰等因素影响，原始光谱包含较大噪声，所以本试验尽量控制金鲳鱼鱼肉近红外光谱数据采集过程中环境变量的一致性，如温度、湿度、光照条件等。即使在去除了外界干扰的情况下，金鲳鱼鱼肉的原始近红外光谱也会不可避免地受到基线漂移、随机噪声等信息的干扰，会使模型出现误差，最终导致模型的预测精度下降。由此可见，对原始光谱数据进行预处理十分必要。本研究分别使用4种不同预处理方法[一阶微分（1st Der），二阶微分（2nd Der），多元散射校正（Multiplicative scatter correction ， MSC），标准正态变换（Standard normal variate transform，SNV）]对金鲳鱼鱼肉近红外光谱数据进行预处理。经过预处理的光谱既有效消除了噪声的影响，又保留了原始光谱的有效信息。图2、图3分别为经1st Der、MSC处理后的光谱曲线，可见用不同方法预处理后的光谱曲线间差异明显。

为了比较不同预处理方法的效果，以RMSEP、R2作为指标来选择最佳预处理方法。基于不同预处理方法的金鲳鱼鱼肉近红外光谱预处理结果见表2，近红外光谱预处理方法[18-20]的适用范围和处理结果见表3。从表2可以看出，未经预处理的近红外光谱预测集决定系数为0.439 2，而用不同方法预处理后的近红外光谱预测集的决定系数均大于0.439 2，说明预处理可使模型更加准确。研究结果还表明，不同预处理方法对建立模型有不同的影响，用一阶微分和多元散射校正处理的结果明显优于用二阶微分和标准正态变换处理的结果。一阶微分校正预测处理后的预测集的R2和多元散射校正预测处理后的预测集的R2相差0.185 8，多元散射校正的RMSEP远小于一阶微分，二者的差值为1.223 5，说明多元散射校正预处理的效果在4种方法中最佳。这是由于在多元散射校正预处理过程中，将近红外光谱数据减去其线性平移量后除以回归系数，使预处理后的光谱不仅能够消除基线漂移的影响，还能有效消除散射的影响，达到了提高光谱信噪比的目的。

2.3 金鲳鱼鱼肉新鲜度检测模型的建立和分析

将80个金鲳鱼样品数据划分为校正集和预测集（其中校正集包含60个样品，预测集包含20个样品），建立金鲳鱼鱼肉新鲜度检测模型。现阶段常用的建模方法主要有偏最小二乘法（PLS）、主成分回归法（PCR）、多元线性回归法（MLR）、人工神经网络法（ANN）等，不同建模方法的适用范围不同。由于神经网络需要大量训练数据，而本研究仅有80个数据，数据量不能够满足人工神经网络的要求，因此本研究数据不适于建立依靠大量神经元之间相互连接而形成的运算模型。每个数据含有1 920个维度，若直接使用多元线性回归建模会导致模型的生成速度过慢。由于PLS、PCR都是适用于预测数据量较大变量的建模方法，因此本研究采用PLS、PCR，对经过预处理的近红外光谱数据进行建模，得到金鲳鱼鱼肉新鲜度的近红外光谱预测模型，最终的建模效果见表4。

由表4可以看出，通过PLS获得的RMSEP略小于通过PCR得到的RMSEP且两者间相差不大，其值均为1.800 0左右，说明PLS、PCR这2种建模方法建立的模型的预测结果与真实值均较为接近。通过PLS建立的模型的R2大于通过PCR建立的模型，说明通过PLS建立的模型的预测值与真实值之间具有更强的线性回归关系。PLS法提取的主成分因子数为9个，PCR法提取的主成分因子数为23个，可见PLS在提取的主成分因子数比PCR少的情况下能够得到更精确的预测结果，效率更高，更适用于建立快速检测模型。PLS相对较优的原因可能是PCR通过创建组件来解释预测变量中观察到的变异性，而不考虑响应变量，PLS则将响应变量考虑在内，且PLS算法含有典型的相关分析，兼具MLR的优点，因此往往能够使模型用更少的组件来适应响应变量以达到更精确的预测值。综合分析可知，基于PLS的金鲳鱼新鲜度的预测模型优于基于PCR的预测模型。

2.4 金鲳鱼鱼肉新鲜度检测模型可靠性验证

选取多元散射校正法进行金鲳鱼鱼肉近红外光谱数据的预处理，用偏最小二乘法建立金鲳鱼鱼肉新鲜度的近红外光谱预测模型。用最小二乘法拟合预测值与真实值间的回归曲线，训练集与预测集的最终拟合结果见图4。结果表明，基于MSC和PLS的金鲳鱼鱼肉新鲜度的近红外光谱预测模型训练集、预测集的决定系数（R2）分别为0.936 1、0.884 7，说明金鲳鱼鱼肉新鲜度的预测值和真实值之间具有显著的相关性，该模型的可靠性较高。

3 结论

本研究采用TVB-N含量作为评价金鲳鱼鱼肉新鲜度的指标，采集金鲳鱼鱼肉的近红外光谱数据，并将原始金鲳鱼鱼肉的近红外光谱数据作为模型输入，建立金鲳鱼鱼肉新鲜度的定量评价模型。采用多元散射校正（MSC）预处理采集的金鲳鱼鱼肉近红外光谱数据，提高了鱼肉光谱数据的信噪比。使用PLS建立了金鲳鱼鱼肉新鲜度和NIR的预测模型，模型提取的主因子数为9，预测集的RMSEP为1.845 4，R2为0.884 1。本研究结果表明，基于MSC和PLS的金鲳鱼鱼肉新鲜度预测模型具有较高的预测精度，适合快速无损检测金鲳鱼鱼肉的新鲜度。

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