一種基于近紅外光譜快速鑒別染色橙的新方法

喬 寧，劉 韜，* ，饒 敏，桂家祥，楊文俠，鄒俊丞，王志飛

(1.江西省檢驗檢疫科學技術研究院，江西南昌330000;2.贛州出入境檢驗檢疫局，江西贛州341000;3.贛南師范大學臍橙學院，江西贛州341000;4.國家臍橙工程技術研究中心，江西贛州341000)

近紅外光譜(波長770～2500 nm)包含分子震動的倍頻、合頻光譜信息，信息量豐富，可實現(xiàn)復雜樣品的快速無損檢測［1］。無破壞性、速度快、效率高、成本低、測量方便等是近紅外光譜分析技術的顯著特征，它可選擇性地利用樣品全波段或某特定波段下的光譜數(shù)據(jù)實現(xiàn)對物質(zhì)的定性判別和定量分析，現(xiàn)已經(jīng)被廣泛地應用于石油化工和制藥工業(yè)等，近年來近紅外光譜技術在食品和農(nóng)產(chǎn)品檢測領域的應用也越來越多。目前，國內(nèi)外很多研究將近紅外光譜技術用于區(qū)別物質(zhì)品種，如白菜種子［2］、葡萄酒［3］、芒果［4］、薏仁［5］、蜂膠［6］、瓜果［7］等，也有部分學者將近紅外光譜技術應用到產(chǎn)地鑒別領域，如橄欖油［8］、枸杞［9］、橡木屑［10］、奶酪［11］等，但尚沒有近紅外技術在染色果蔬鑒別方面的研究報道。

蘇丹紅是一類具有偶氮結構的親脂性染色劑，包括蘇丹Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ四種，我國禁止將其作為食品添加劑使用。近年來，有媒體報道部分不法商販使用蘇丹紅對臍橙進行染色，“染色臍橙”的出現(xiàn)，引起消費者的恐慌，給消費者帶來安全隱患的同時，也給監(jiān)管部門帶來壓力，使臍橙產(chǎn)業(yè)受到一定負面影響。國內(nèi)外在臍橙方面的研究多集中于內(nèi)在品質(zhì)指標檢測(如總糖、總酸、糖酸比、可溶性固形物等)、農(nóng)藥殘留檢測及重金屬檢測［12－14］，對臍橙染色劑的檢測方面相對較少，現(xiàn)有染色劑檢測方法多采用高效液相色譜和質(zhì)譜分析技術，該方法前處理步驟繁瑣，檢測成本高，時間長［15－16］。本研究將近紅外光譜技術應用到染色橙的鑒別，既快速簡便，又無需進行復雜的樣品前處理，可以滿足市場監(jiān)管部門快速檢測的要求。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

臍橙 從江西省贛州市于都縣同一臍橙果園采摘，共200個臍橙樣品，完全成熟，直徑約80 cm;蘇丹Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ染色劑 國藥集團化學試劑有限公司;蘇丹Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ標準品 德國DR。

Micro NIR 1700近紅外光譜儀 美國Viavi公司;Agilent 1260高效液相色譜儀 美國安捷倫公司;光譜數(shù)據(jù)分析軟件 The Unscrambler 9.7。

1.2 實驗方法

1.2.1 染色臍橙樣品的制備 根據(jù)市場調(diào)查和走訪，確定了一種通用的染色臍橙制備方法，并按此方法分別用蘇丹Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ對臍橙進行染色:

用天平準確稱取0.250 g(精確到0.001 g)蘇丹紅試劑，倒入盛有1 kg水的燒杯中，邊攪拌邊加熱直至水溫達50℃，將橙子放入燒杯中，浸泡10 s后用夾子取出，自然晾干。

1.2.2 染色劑含量檢測 將染色橙去皮后，取可食部位用均質(zhì)器均質(zhì)(轉(zhuǎn)速10000 r/min，時間10 min)經(jīng)前處理后，取1 mL上清液，用液相色譜儀對染色劑含量進行檢測。儀器方法如下:柱溫:35℃;進樣量:15μL;流動相A:純水;流動相B:乙腈;色譜柱:Agilent C18液相色譜柱，150 mm ×4.6 mm，5 um;梯度洗脫程序如表1所示。紫外檢測器:蘇丹Ⅰ、Ⅱ:478 nm;蘇丹Ⅲ、Ⅳ:520 nm。

表1 梯度洗脫程序Table 1 Gradient elution procedure

經(jīng)檢測，蘇丹Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ四種染色橙均未檢出染色劑殘留。

1.2.3 樣品光譜采集 實驗使用美國Viavi公司的MICRO NIR 1700光譜儀，采樣間隔為29 ms，測定范圍900～1700 nm，掃描次數(shù)100次。采集樣品光譜時，檢測探頭與待測臍橙果實表面垂直，距離臍橙果實表面5 mm。實驗共采集五類臍橙樣品光譜，分別為未染色臍橙、經(jīng)蘇丹Ⅰ染色臍橙、經(jīng)蘇丹Ⅱ染色臍橙、經(jīng)蘇丹Ⅲ染色臍橙、經(jīng)蘇丹Ⅳ染色臍橙，各取40個，共計200個樣品，從每個臍橙赤道部(臍橙最大橫向直徑處)選擇3個相距約120°的點測定果面反射光譜，將平均值作為該果實的一個光譜數(shù)據(jù)，從果實肩部選取3個相距約120°的點測定果面反射光譜，將平均值作為該果實的一個光譜數(shù)據(jù)，以上兩個光譜數(shù)據(jù)為一組，重復測定五組。此方法采用平均光譜數(shù)據(jù)更具有代表性，所建預測模型的精度更高。

1.2.4 光譜數(shù)據(jù)處理與分析 采用The Unscrambler 9.7軟件對2000個樣品數(shù)據(jù)進行分組，其中90%用于建立近紅外模型，為校正集;10%為預測集，用于檢驗所建模型的預測效果。為保證采集樣品光譜信息的真實性，本文采用移動平均數(shù)(Moving Average)、中值濾波(Median Filter)、S－G 平滑(SGolay)等濾波方法和標準化(Normalize)、多元散射校正(Multiplicative scatter correction，MSC)等散射校正方法對光譜數(shù)據(jù)進行了預處理。濾波方法，可除去來自隨機噪聲、不均勻性、基線漂移、譜峰疊加、光散射等影響，而散射校正方法可降低樣品狀態(tài)、采集條件、儀器條件、操作條件和環(huán)境等特征的影響［1］。主成分分析(Principal component Analysis，PCA)可以對數(shù)據(jù)進行降維，使原始光譜數(shù)據(jù)通過線性組合等方式生成一組新指標，新指標數(shù)目較少，且能夠反映原始光譜的絕大數(shù)信息。本文采用主成分分析(PCA)來實現(xiàn)染色橙的快速鑒別，利用鑒別準確率評價模型的預測性能。采用主成分分析與偏最小二乘(Partial least squares，PLS)相結合的方法建立染色橙鑒別回歸模型，利用均方根校準誤差(RMSEC)和決定系數(shù)(R2)評價模型性能。

2 結果與分析

2.1 染色橙樣品的近紅外漫反射光譜

五類臍橙的典型近紅外光譜曲線如圖1所示。圖中橫坐標為波長，范圍是900～1700 nm，縱坐標為光譜漫反射率。從圖中可以看出，不同類別染色橙的光譜曲線有明顯區(qū)別，這些差異表明不同種類染色橙具有各自的特征和指紋，為是否染色及染色品種的鑒別奠定了基礎。

圖1 五類臍橙樣品的近紅外光譜曲線Fig.1 Near infrared reflectance spectra of the five different types of navel oranges

2.2 不同預處理方式對分類效果的影響

在建模過程中，分別采用移動平均數(shù)(Moving Average)、中值濾波(Median Filter)、S－G 平滑(SGolay)、標準化(Normalize)、多元散射校正(Multiplicative scatter correction，MSC)等方式對光譜數(shù)據(jù)進行了處理。不同處理方式的主成分得分圖如圖2所示，圖中橫坐標為樣本的第一主成分得分值，縱坐標為每個的第二主成分得分值。由圖2中可以看出，采用移動平均數(shù)、中值濾波、S－G平滑、標準化等數(shù)據(jù)處理方式所建模型的分類效果不明顯，未染色臍橙、經(jīng)蘇丹Ⅰ染色臍橙、經(jīng)蘇丹Ⅱ染色臍橙、經(jīng)蘇丹Ⅲ染色臍橙、經(jīng)蘇丹Ⅳ染色臍橙這五類臍橙重疊在一起。因此本研究中先采用移動平均數(shù)(Moving Average)濾除各種因素產(chǎn)生的高頻噪音，再進行多元散射校正(MSC)，數(shù)據(jù)通過該處理后能較好的聚類，五種不同類別的臍橙被明顯的分成五個區(qū)域，前兩個主成分的累計貢獻率約為99%，說明主成分一和二對染色橙有很好的聚類作用，如圖2所示。圖2中，五種類別臍橙分別分布在五個平行的聚類塊中，呈條狀聚類，經(jīng)蘇丹Ⅰ染色臍橙、經(jīng)蘇丹Ⅱ染色臍橙、經(jīng)蘇丹Ⅲ染色臍橙、經(jīng)蘇丹Ⅳ染色臍橙這四類染色橙被明顯分成四類，這四類染色橙的聚合度很好，但經(jīng)蘇丹Ⅰ染色臍橙和未染色臍橙的分界線不如前面幾種清晰，可能原因在于前兩個主成分還不能很好的區(qū)分，需要其他成分協(xié)助分析。

圖2 不同預處理方式對建模效果的影響Fig.2 Effects of different pretreatments on modeling results注:U:未染色臍橙;S1:經(jīng)蘇丹Ⅰ染色臍橙;S2:經(jīng)蘇丹Ⅱ染色臍橙;S3:經(jīng)蘇丹Ⅲ染色臍橙;S4:經(jīng)蘇丹Ⅳ染色臍橙。

2.3 主成分分析對染色橙快速鑒別

本文采用主成分分析對五類臍橙樣品共計1800個樣本進行主成分分析聚類。分析表明前兩個主成分的累計貢獻率達98.587%，對染色橙樣品有很好的聚類作用，能定性區(qū)分不同染色劑染色橙以及是否染色。樣品光譜從900～1700 nm共有125個點，采用這些點進行計算時計算量大，通過主成分分析，選取對于染色橙類別敏感的主成分建立染色橙鑒別模型，可提高計算速度和分類準確度。圖3所示為前10個主成分對原始變量的解釋程度。橫坐標為主成分數(shù)量，PC1代表第一個主成分，PC2代表前兩個主成分，以此類推。縱坐標表示主成分的解釋方差，即主成分對原始光譜信息的解釋程度。由圖3可知，前5個主成分的累計貢獻率為99.87%，前6個主成分的累計貢獻率為99.91%，主成分數(shù)過多計算量過大，主成分數(shù)過少影響鑒別效果，因此確定主成分個數(shù)為6，能夠解釋原始波長變量信息的99.91%，可代表原來125個變量。說明主成分分析降維效果顯著，它把原來的125個波長變量信息壓縮成了新變量，這6個新變量能夠代表原始光譜99.919%的信息，且彼此互不影響。

圖3 主成分解釋程度Fig.3 Accumulative reliabilities plot of the first 10 principal components calculated from the spetra of PCA model

五類臍橙快速鑒別模型的建模參數(shù)及效果如表2 所示，S0、S1、S2、S3、S4 五個模型的模型識別率依次為:95%、90%、100%、90%、95%，總模型識別率達到了94%。由此可見，采用主成分分析法建立染色橙快速鑒別模型是可行的。

表2 PCA模型的建模效果Table 2 The results of PCA models

2.4 PLS回歸模型的建立及預測

在主成分分析的基礎上，建立了PLS染色橙鑒別模型。圖4為校正集、預測集樣品分類變量預測值和真實值間的回歸圖，從圖可以看出，回歸模型能夠?qū)⑽孱惸毘葮悠穮^(qū)分開，模型對未染色臍橙、經(jīng)蘇丹Ⅰ染色臍橙、經(jīng)蘇丹Ⅱ染色臍橙、經(jīng)蘇丹Ⅲ染色臍橙、經(jīng)蘇丹Ⅳ染色臍橙五類臍橙樣本的預測值分別在其真實值1、2、3、4、5附近。模型的均方根校準誤差(RMSEC)為0.26，決定系數(shù) R2為0.96，模型效果較好。表明主成分分析與PLS相結合建立染色橙鑒別模型是可行的。

圖4 五類樣品PLS預測值與真實值回歸圖Fig.4 Relationship between true and predicted category

3 結論

本文采用移動平均數(shù)與多元散射校正相結合的方法對光譜數(shù)據(jù)進行處理，利用主成分分析實現(xiàn)了未染色臍橙、經(jīng)蘇丹Ⅰ染色臍橙、經(jīng)蘇丹Ⅱ染色臍橙、經(jīng)蘇丹Ⅲ染色臍橙、經(jīng)蘇丹Ⅳ染色臍橙五類臍橙快速鑒別，模型識別率為94%。并結合主成分分析和偏最小二乘建立回歸模型，相關系數(shù)R2為0.96，模型效果較好。結果表明，近紅外分析技術應用于染色橙的快速鑒別是可行的，而且檢測效率和準確率較高，在染色橙快速鑒別方面有很大的應用前景，為染色橙市場監(jiān)管提供一種快速的檢測手段。

利用近紅外法鑒別染色橙在國內(nèi)外的研究較少，處于初步摸索階段。為提高模型的適用性和穩(wěn)健性，在后續(xù)研究中需采集大量染色橙樣本，增加樣本品種和數(shù)量，為我國染色橙快速鑒別提供一種高效低成本快速的新手段。