基于近紅外光譜分析技術在肉類產品檢測中的鑒定及預測精度

塔里木大學信息工程學院 范澤華 姚江河

基于近紅外光譜分析技術在肉類產品檢測中的鑒定及預測精度

塔里木大學信息工程學院 范澤華 姚江河

近紅外光波長180～2526nm，是指波長介于可見光區與中紅外區之間的電磁波，近些年來，在食品工業中，作為一種新型光學檢測技術，近紅外光譜技術被證實為肉和肉制品品質檢測中最先進、有效的方法之一。本文通過分析了如何檢測肉品化學成分、物理性質、感官指標，進而分析了如何鑒定肉品品種、等級，并通過標準化取樣、改善參考方法，闡述了如何提高近紅外光譜技術的預測精度。

近紅外光譜分析技術；肉類產品；檢測；鑒定；預測精度

一、檢測肉類產品化學成分分析

傳統的化學分析方法不適宜于再現即時檢測，具有很大的破壞性，并且花費的時間長。但是肉的食用品質和營養品質受到肉品化學成分的影響很大，而為了評定肉品的品質，NER技術可以快速、無損測定原料肉和肉類制品中多種組分的含量。近些年看來，在肉品化學成分快速檢測方面，近紅外光譜技術取得很多進展，如：Cozzolino為了對51只羊身上不同部位的306塊肌肉進行檢測，運用了可見/近紅外光譜，發現測定的結果與花足額分析測得的結果具有較好的相關性，得到水、蛋白質、肌內脂肪系數分別為0.76、0.83、0.73。而除了這三種主要組分外，肉的品質和營養價值受脂肪中脂肪酸的組成和含量的影響也挺大，如：Sierra為了預測牛肉中各種脂肪酸含量、飽和脂肪酸、支鏈脂肪酸、單一不飽和脂肪酸的系數，采用了NIR技術，得到相關系數分別為0.837、0.701、0.852。另外，在肉類微量元素含量的近紅外光譜分析方面，Gonzalez-Martin為了檢測Iberian鮮豬肉糜中的礦物質元素Fe、Zn、Ca、Na和K，利用近紅外反射光譜得到了其相關系數分別為0.842、0.695、0.761、0.639、0.781。

另外，一些學者采用近紅外反射儀構建了肉糜在線檢測系統，表明了肉糜力度越小，其預測誤差越小。由此可見近紅外光譜技術對韓皮昂較少其他化學成分的檢測精度不是特別理想，但是可以準確的測定肉中主要成分的含量，為了提高檢測精度需要改善光譜參考方法，同時，對于完整肉片檢測的時候，近紅外光譜法能達到在線檢測的要求，可增加掃描次數或擴大取樣范圍，并將肉切碎或絞碎均勻混合成肉糜狀，檢測精度要比整塊肉樣要高[1]。

二、應用于肉類產品感官評價的分析

肉色是肉品感官評定的重要指標。肉類的感官指標主要是肉品的顏色、文理、風味等，利用這些指標，近紅外光譜技術與肉品其他物化性質的關聯性可對其進行檢測。如：Cozmlino采用修正的偏最小二乘分析法，利用可見光和NIR技術對肉的顏色、紅度、黃度進行檢測，得到了同品種豬肉L*和a*的驗證相關系數較高。其次，肉類食用品質中重要的衡量指標還包括嫩度。如：Byrne等在750～1098nm的光譜范圍內，采用成分分析法研究了牛肉背最長肌的嫩度、文理、風味與近紅外光譜的相關性。而Shackelford等利用遠紅外光譜技術實現對牛肉畜體的質量評價和產量分級。再者，通過揮發性鹽基氮這一指標來表示，利用近紅外光譜可以快速評定肉品的新鮮度。如：Leroy為了評價豬肉的新鮮度，利用近紅外光譜技術，在1200～1300nm波長建立了揮發性鹽基氮預測模型。由此可見，由于肉類多不均勻，造成了研究肌肉部位受到限制，如果近紅外光譜技術與機器視覺技術等方法進行融合的話，不但可以評定多種肉品指標，還可以提高肉品的感官評定精度。并且在一定程度上，可以提高在線檢測效率和實際的經濟效益。也就是說，近紅外光譜技術快速檢測肉類主要感官指標是可行性的[2]。

三、應用于肉類產品物理特性上的分析

肉品系水力式肌肉組織保持水分的能力。在對肉類物理特性的檢測時，NIR技術主要包括pH系水力和剪切力等。在生產和運輸的過程中，由于肉品系水力不良，會造成嚴重的質量損失。近些年來，在對生鮮肉系水力進行檢測的時候，國內外利用金宏外光譜技術的結果并不理想。如：Hoving-Bolink在線檢測時，利用近紅外光譜發現對滴水損失的預測效果不佳。而Kapper在對132個豬肉樣品進行紅外光譜分析，得到滴水損失的相關系數為0.73。Prevolnik為了研究豬肉的滴水損失，利用近紅外光譜技術，采用神經網絡算法和偏最小二乘回歸分別建模，預測的誤差相近。另外，在對多種肉類pH進行檢測時，廖義濤采集了豬肉肉塊樣本的可見/近紅外光譜，研究了豬肉pH的可見/近紅外光譜在線檢測，同時測定pH，經一階微分結合多元散射校正對光譜預處理后RMSEP為0.051，建模型的預測相關系數為0.905。由此可見，基于近紅外光譜預測肉品滴水損失存在一定的局限性，但是近紅外光譜分析技術更具有在線無損檢測的實際應用價值，其他評價系水力的方法都存在破壞樣品、樣品準備復雜、耗時長等諸多原因。因此，近紅外光譜技術對預測肉品滴水損失具有一定的顯示意義。提高了近紅外光譜法對肉品滴水損失的預測精度，防止了在因素對光譜獲取的影響和改善參考方法。

四、對肉類品種的判斷和安全鑒定

食品安全檢測中，對原料肉明確來源是非常重要的。為了進一步實現肉類的品種判斷和安全鑒定，近紅外光譜技術可以對肉類的化學成分和含量的分析等為依據。如：McDevitt為了鑒別不同四樣條件的雞肉，采用近紅外光譜技術結合經典化學分析方法，得到脂肪、蛋白質和灰分的相關系數為0.93、0.86、0.71，并且快速判別出養殖條件，發現養殖時間短的雞肉含有更高的脂肪，還含有更低的蛋白質和灰分。Andres對232個羊羔肉樣品分析獲得NIR光譜曲線，并且進行了感官分析，得到的相關系數都小于0.40，但是近紅外光譜技術具有快速辨別羊羔肉的感官特定，能夠區分優良感官指標的肉品。一般情況下，化學方法鑒別真偽花費的時間較長，而近紅外光譜技術可應用于原料肉品質的快速定性和鑒別分析，能快速對肉類摻假進行鑒別[3]。

五、總結

近紅外光譜技術可以代替那些具有污染環境，危害健康的檢測器工具或技術，是一種具有對大量肉樣的化學組成進行檢測的技術，并且還能對肉的物理性質和感官品質進行分析，對于更好地完善肉及肉制品行業的安全監控具有很大的現實意義。

[1]趙松瑋,彭彥昆,王偉,張海云,宋育霖,趙娟.基于近紅外光譜的生鮮豬肉新鮮度實時評估[J].食品安全質量檢測學報,2012(06).

[2]廖宜濤,樊玉霞,伍學千,成芳.豬肉pH值的可見近紅外光譜在線檢測研究[J].光譜學與光譜分析,2010(03).

[3]胡耀華,熊來怡,蔣國振,劉聰,郭康權,佐竹隆顯.基于可見光和近紅外光譜鮮豬肉蒸煮損失和嫩度檢測的研究[J].光譜學與光譜分析,2010(11).

課題：兵團科技支疆項目（NO.2014AB037）。

范澤華（1982—），男，甘肅甘谷人，碩士，講師，主要研究方向：遙感信息獲取與處理。

姚江河（1968—），男，碩士，副教授，主要研究方向：計算機信息技術。