李鑫星 张子怡 梁步稳 黄晓燕 张国祥 马瑞芹

(1.中国农业大学食品质量与安全北京实验室， 北京 100083；2.中国农业大学模式动物重大设施建设办公室， 北京 100083)

0 引言

羊肉富含优质蛋白质以及人体各种必需氨基酸等多种营养成分，而脂肪含量仅为猪肉的1/2[1]。近年来，我国羊肉产量稳步提升，截止到2020年，羊肉年产量已达到492万吨[2]，羊肉及其制品的市场需求将越来越大[3]。然而，消费结构的变化和消费水平的提高使人们对羊肉的品质要求更加严格，货架期是衡量羊肉新鲜度的重要指标，关系到羊肉品质的优劣。

目前，肉品货架期检测手段主要以数学方法为主，如基于Gompertz方程、Arrhenius方程建立的动力学模型等[4]。挥发性盐基氮(TVB-N)含量通常被作为评价肉品新鲜度的关键参考指标[5-6]，可为货架期检测提供依据。文献[7]采用二阶多项式建立数学模型拟合不同环境温度、不同抑菌剂浓度和气调包装下鲶鱼片中铜绿假单胞杆菌的迟滞期，准确预测了鲶鱼片的剩余货架期。文献[8]以TVB-N为品质表征参数，利用Arrhenius方程建立了不同温度下冷鲜鸡货架期预测模型。但此类方法对实际操作条件要求较高，耗时长，计算过程复杂，且感官评分不具有客观性，难以满足肉品货架期的可靠性检测与食品生产现代化的要求。因此，亟需开发一种新的高效方法用于检测肉品的货架期。

随着肉品贮藏时间的增加，其生物组织会发生变化，通过阻抗幅值和相位角可以反映其变化情况[9-11]。生物阻抗技术可实现对食品的快速无损检测[12-15]并能避免传统试验和工业中化学试剂对食品的污染和浪费[16]。

肉品阻抗的测量值主要取决于其肌肉组织内体液含量、细胞膜活性、细胞内外电阻的分布以及广泛存在的分布电容[17]。不同种类的肉品测量数据之间的差异主要体现了肉品自身结构不同而带来的阻抗特性的差异[18]。羊肉组织与大多数动物组织一样，由大量形状各异的细胞组成，细胞被细胞外液包裹着，这些细胞外液可视为电解质，具有良好的导电性，其生物阻抗主要由组织细胞结构和细胞内离子导电特性共同决定。生物阻抗法应用于检测即配羊肉的货架期，能更好地满足消费者的需求，更有利于整个行业的发展。

本文以即配羊肉为研究对象，对即配羊肉的生物阻抗特性进行试验研究。以TVB-N含量作为关键参考指标，探究即配羊肉生物阻抗特性(幅值和相位角)与TVB-N含量之间的关系，建立以生物阻抗参数为输入，货架期为输出的反向传播(BP)神经网络预测模型，并将其与支持向量机(SVM)、决策树模型进行对比分析，最终基于Web构建用户友好的即配羊肉货架期检测系统。

1 材料与方法

1.1 试验材料

试验材料为市售草原羔羊的里脊肉，作为肉羊胴体中肉质最为均匀的部位，能够有效消除筋骨、脂肪、筋膜等其它组织结构对试验结果的影响。

首先将羊肉切成60 mm×60 mm×30 mm的样本33个，装入塑封袋，随机分成A、B、C共3组。综合考虑 GB 20799—2016《食品安全国家标准 肉和肉制品经营卫生规范》与实际销售期间肉品的贮藏环境，选定0、4、8℃作为即配羊肉样品的贮藏试验温度，以对比不同贮藏温度对即配羊肉货架期的影响。A、B、C组分别放入3个温度下的恒温箱中冷藏，制样当天起，每过24 h分别从3组剩余样本中取用样本进行检测，将羊肉样本分割出2块尺寸为30 mm×30 mm×10 mm的肉片分别测量其阻抗参数值与TVB-N含量，试验周期在预试验基础上确定为0～10 d。

1.2 电极设计

不同类型电极的阻抗测量结果存在差异[19]。目前肉类阻抗检测所采用电极类型差异主要表现在电极数量、材料和排列方式等方面。最基本的测量方法是用两个电极去诱导电流和测量电压[20-21]。近年来，学者们先后研究了四电极法[22]、六电极法[23]等多电极法[24-25]测量生物体电阻抗。目前，临床医学对阻抗测量的多电极法进行了初步研究[26]，食品检测方面仍较多使用双电极测量方法。

本文采用双电极法测量即配羊肉的电阻抗，针管的材质为黄铜，将两根电极针串联作为激励电极，另外两根电极针串联作为测量电极。电极针长2 cm，分布在一个边长为1 cm的正方形上。采用双电极测量方法进行即配羊肉的阻抗检测时，由于羊肉样品肌肉细胞的容抗特性，以及细胞结构和肌肉组织形成的方向特异性，随着激励频率的增加，接触阻抗和各向异性对阻抗测量的影响会逐渐减弱，所以可以忽略不计。

1.3 方法

1.3.1生物阻抗测量

生物阻抗测量采用常州同惠电子股份有限公司的 TH2829A型数字电桥测试仪，采用自制电极，测量时沿肌纤维组织横向插入电极约10 mm，插入后保持羊肉样品和检测前端的相对稳定。将仪器的测试导线与测试前端的两个电极尾端相连，选择Z-θ阻抗测量功能，Z表示阻抗，θ表示相位，设置电压为1 V，偏置0 V，选择不同的频率点进行扫频。

随着激励频率的上升，阻抗幅值与相位角会分别呈不同的变化趋势，阻抗幅值呈下降趋势，相位角则呈上升趋势[10]。本研究从0.1～200 kHz取10个频率点(0.1、0.5、1、5、10、50、100、125、150、200 kHz)，测定每个样品的阻抗幅值和相位角特性，扫频后的结果将直接传送到与仪器相连的计算机上。

数据获取的整个流程如图1所示。

图1 即配羊肉生物阻抗数据采集流程Fig.1 Impedance collection process of ready-to-prepare mutton

1.3.2TVB-N含量测量

挥发性盐基氮(TVB-N)是动物性食品由于酶和细菌的作用，在腐败过程中，使蛋白质分解而产生的氨以及胺类等碱性含氮物质。即配羊肉样本中挥发性盐基氮含量按照 GB 5009.228—2016《食品安全国家标准 食品中挥发性盐基氮的测定》进行测定。采用凯氏定氮法，取(10.00±0.10) g羊肉样品至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LSC-50H型离心机，于4 000 r/min离心10 min后过滤混合液。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(质量比)计算公式为

式中X——TVB-N含量，mg/g

V——样品消耗的0.010 0 mol/L标准酸体积，mL

V′——空白对照消耗的0.010 0 mol/L标准酸体积，mL

m——样品质量，g

F——样品稀释系数

1.4 数据分析

1.4.1阻抗变化趋势

图2a～2c分别展现了在贮藏温度0、4、8℃下即配羊肉在0、2、4、6、8、10 d时测量得到的阻抗幅值随激励频率的变化趋势。从图中可以看出，当激励频率低时，即配羊肉的阻抗幅值较高，这是由于低频时细胞膜容抗大，可视为开路，电流只流经细胞外液；但是随着频率的升高，即配羊肉阻抗逐渐下降。电流流经细胞内外液，细胞膜容抗减小，阻抗幅值的变化也反映了生物组织电容性的特点。阻抗幅值在频率0.1～0.5 kHz下降趋势最为明显，0.5 kHz后的阻抗幅值趋于恒定。在同一频率下，随着贮藏时间的增加，即配羊肉的阻抗幅值逐渐减小，而频率超过5 kHz后，不同贮藏时间的羊肉组织阻抗幅值变化趋势趋于一致。这是由于羊肉在贮藏过程中逐渐腐败变质，细胞的完整性缺失，细胞膜损坏，细胞内液流出，导致细胞整体阻抗的下降。

图2 不同温度下即配羊肉阻抗随激励频率变化曲线Fig.2 Trend of impedance of ready-to-prepare mutton with excitation frequency at different temperatures

图2d～2f分别展示了在贮藏温度0、4、8℃下相位角随激励频率的变化趋势，随着激励频率的增加，即配羊肉的阻抗相位角呈现先减小后趋于平缓或略微呈现增大的稳定变化趋势。低频段从0.1 kHz到5 kHz，阻抗相位角的减小十分明显。5 kHz之后的中高段激励频率下相位角趋于平稳。在贮藏温度0℃和4℃下，随着贮藏时间的增加，其相位角基本重合，无显著差异。贮藏温度8℃下各个贮藏时间的相位角呈先上升后下降的趋势，这是由于较高的温度使得羊肉在贮藏的过程中逐渐腐败，细胞结构发生变化。

1.4.2TVB-N含量变化趋势

随着贮藏时间的增加，羊肉逐渐腐败变质，羊肉样本中TVB-N含量会逐步增加。如图3所示，即配羊肉样品的TVB-N含量总体上呈现先增加后小幅下降的趋势，这主要是由于在酶和细菌的作用下，其含有的蛋白质、糖原等大分子物质降解为氨以及胺类等碱性含氮物质，导致其TVB-N含量的增加。

图3 不同温度下即配羊肉TVB-N含量随贮藏时间变化曲线Fig.3 Trends of TVB-N content of ready-to-prepare mutton with storage time at different temperatures

1.4.3阻抗参数与TVB-N含量的相关性分析

为了进一步研究即配羊肉新鲜度，使用IBM SPSS Statistics 25.0软件，分别对阻抗幅值和相位角的变化与即配羊肉的TVB-N含量、货架期进行Pearson相关性分析，结果如表1、2所示。

由表1、2可以看出，在所选频率范围内，即配羊肉样本阻抗幅值与TVB-N含量在0、4、8℃时均极显著相关(P<0.01)。0℃时，频率0.1～10 kHz范围内，相位角与TVB-N含量、货架期极显著相关(P<0.01)；4℃时，在频率0.5～50 kHz范围内，相位角与TVB-N含量极显著相关，在频率100～200 kHz范围内，相位角与TVB-N含量显著相关，在频率0.5～200 kHz范围内，相位角与货架期极显著相关(P<0.01)；8℃时，在频率5～150 kHz范围内，相位角与TVB-N含量极显著相关(P<0.01)，在频率0.1 kHz与5～150 kHz范围内，相位角与货架期极显著相关(P<0.01)。从相关性分析来看，不同贮藏温度下，即配羊肉阻抗与TVB-N含量、货架期具有较好的相关性。

表1 即配羊肉阻抗与TVB-N含量的相关系数Tab.1 Correlation coefficient of impedance and TVB-N content in ready-to-prepare mutton

表2 即配羊肉阻抗与货架期的相关系数Tab.2 Correlation coefficient of impedance and shelf life in ready-to-prepare mutton

综上所述，以TVB-N含量为关键参考指标，选择快速无损的生物阻抗方法对即配羊肉货架期进行检测具有较高的可行性。

2 基于BP神经网络的即配羊肉货架期预测模型

BP(Back propagation)神经网络具有输入正向传递、误差反向传播的特点，在回归预测等非线性动态问题中被广泛应用。本研究基于BP神经网络进行建模，为突出BP神经网络模型的高度自学习和自适应能力与泛化能力，将其与SVM、决策树模型进行了对比分析。

2.1 模型设计

BP神经网络的设计主要包括激活函数、输入层和输出层节点、隐含层节点以及优化函数选取等方面。

(1)激活函数

即配羊肉的货架期有多种情况，即本研究属于多分类问题。因此，选用 Softmax 作为激活函数。

(2)输入层

本研究的目的是探究即配羊肉生物阻抗特性(阻抗幅值和相位角)与货架期之间的关系，由于输入数据为阻抗幅值与相位角，因此选择输入节点的数量为20个，分别代表10个激励频率下的阻抗幅值和相位角。

(3)输出层

根据即配羊肉货架期的实际需要，输出层选择1个节点，表示即配羊肉的货架期，N的取值为0～10，分别表示即配羊肉的货架摆放时间(单位：d)。

(4)隐含层

为了选择神经网络模型性能最优化的隐含层节点数，基于交叉验证方法，以误差精度为评估指标，对模型进行性能测试并确定隐含层节点数为20个。

(5)优化函数

初始权重采用随机初始化，基于交叉验证选择L-BFGS算法进行参数调优。L-BFGS是解决无约束非线性规划问题最常用的方法，具有收敛速度快、消耗内存少等优点。

2.2 模型建立

首先对得到的495组羊肉阻抗数据随机分配构建训练样本集和测试样本集，每5个样本中随机选取一个作为预测集样本，其余4个作为校正集样本。以检测系统前端采集到的生物阻抗作为输入，羊肉货架期作为期望输出，图4为即配羊肉货架期预测模型建模原理图。

图4 即配羊肉货架期预测模型建模原理图Fig.4 Construction principle of shelf-life prediction model of ready-to-prepare mutton

2.3 模型对比与结果分析

本研究建立BP神经网络模型对即配羊肉的货架期进行预测，并同时基于SVM、决策树进行建模以对比分析不同模型预测的性能，模型对比结果如表3所示。

表3 模型对比结果Tab.3 Results comparison of different models %

本研究建立的基于SVM的即配羊肉货架期预测模型，使用网格搜索法，经5重交叉验证后，确定最佳的惩罚系数为100，最佳的核函数为径向基核函数，整体分类效果较为稳定，然而模型仅能较为准确地预测货架期为0、1、2 d的样本，对于其余货架期的分类精度不高，模型的F1分数仅为89.8%。

相较于SVM模型，基于决策树的预测模型分类效果有所提升，模型F1分数可达91.8%，其对0～4 d、7～10 d货架期具有较好的分类效果，这些货架期的F1分数可达90%以上，但是对5、6 d的货架期分类不准确。这主要由于羊肉在贮藏过程中逐渐腐败变质，细胞的完整性缺失，细胞膜损坏，细胞内液流出，细胞的结构发生了改变，导致细胞整体的阻抗波动较大，对模型的分类效果产生了一定的影响。

由表3可以看出，即配羊肉货架期预测的最优模型为BP神经网络模型，模型F1分数达到95.9%。本研究建立的BP神经网络模型含3层隐含层，隐含层节点数均为20个，设置该模型的迭代次数为1 000，表4为BP神经网络模型的性能指标，模型对0、1、2、3、6、9、10 d货架期的分类精确率均达到了100%，除第3天外，F1分数均达到了90%以上，且召回率与精确率得分接近，精确度、可靠性、稳定性都有了很大的提高，对于即配羊肉的货架期具有较好的拟合效果，能够实现即配羊肉货架期的精准预测，因此可以作为预测即配羊肉货架期的模型。

表4 BP神经网络模型性能指标Tab.4 BP neural network model performance metrics %

3 系统构建与应用

3.1 设计目标

传统的羊肉货架期检测方法过程繁琐、效率低、耗时长，检测过后的样本被破坏且对操作人员的素质要求高。为实现对即配羊肉货架期的快速无损检测，基于生物阻抗技术的即配羊肉新鲜度变化机理，结合BP神经网络模型，设计用户友好的即配羊肉货架期检测系统。

3.2 结构与功能

本系统基于Web开发中典型的B/S结构，采用MVC模式分离视图层和业务逻辑层，以简化系统的维护与修改，主要使用Java语言开发，采用面向全层次的前后端开发者的开源框架layui构建友好的用户界面，同时使用tomcat作为Web服务器，使用MySQL数据库来存储数据。

根据设计目标，本系统设计了3个功能模块，包括用户管理、数据查询与可视化、即配羊肉评价，如图5所示。

图5 即配羊肉货架期检测系统功能结构图Fig.5 Structure diagram of shelf-life detection system of ready-to-prepare mutton

(1)用户管理功能。用户管理功能主要包括登录、注册、权限管理，系统管理员对用户进行管理，根据用户需求为其分配权限，如图6所示。

图6 用户管理界面Fig.6 User management interface

(2)数据查询与可视化功能。用户可通过系统对阻抗数据进行模糊查询，上传新的阻抗参数及新鲜度数据，并查看数据的可视化折线图，如图7～9所示。

图7 数据查询界面Fig.7 Data query interface

图8 数据上传界面Fig.8 Data upload interface

图9 新鲜度变化趋势可视化界面Fig.9 Visualization interface of freshness trend

(3)即配羊肉评价功能。系统根据用户上传的羊肉阻抗参数数据，调用已建立的BP神经网络预测模型，可即时给出该即配羊肉样本的货架期，实现羊肉货架期的快速检测，如图10所示。

图10 即配羊肉货架期检测界面Fig.10 Shelf-life detection interface of ready-to-prepare mutton

4 结论

(1)结合影响即配羊肉新鲜度变化的因素及生物阻抗的测量原理，针对电极数量不同、电极材料不同等测试条件，设计选择了最优的生物阻抗测试前端。对采集得到的数据进行分析，揭示在0、4、8℃的3个温度下即配羊肉阻抗和TVB-N含量的变化规律以及它们的相关性。

(2)以即配羊肉的阻抗幅值和相位角作为输入，TVB-N含量作为关键参考指标，以货架期作为期望输出，基于BP神经网络、SVM、决策树建立预测模型，经模型对比与改进，最终确定BP神经网络模型作为本研究的预测模型，模型F1分数达95.9%，可实现即配羊肉货架期的精确预测。

(3)基于layui框架，以BP神经网络为算法核心，构建了即配羊肉货架期检测系统，为实现对即配羊肉货架期的快速无损检测，建立合理的羊肉货架期的检测体系提供了有效的理论依据与软件工具。