無損檢測技術在摻假肉及肉制品中的應用進展

曾雪晴，李洪軍,2，王兆明，甘瀟，賀稚非,2*

1(西南大學 食品科學學院，重慶，400715) 2(重慶市特色食品工程技術研究中心，重慶，400715)

肉及肉制品具有較高的營養價值，可為人體提供較高生物學價值的蛋白質和重要的微量營養素。肉品消費是世界食品消費的重要組成部分，據FAO統計從1990-2013年全球肉類消費總量增長近72.2%[1]。然而，肉類工業增長速度較快，導致肉類產品等供應鏈中出現一些不良行為[2]，例如肉及肉制品的摻假。

近年來，國內外均發生了嚴重的肉摻假事件，如2013年歐洲多國發生的“馬肉風波”,以馬肉摻假牛肉；2017年日本發生的摻假神戶牛肉；2013年江蘇地區發生的用狐貍肉生產假羊肉等。肉摻假是指不法商家將廉價肉類、不可食用肉類、水及非肉類物質等摻到高價肉品如牛、羊肉或其制品等以獲取高額利益。在摻假肉及肉制品中還可能加入違規用量的亞硝酸鹽、色素等添加劑來掩蓋摻假肉的感官性質，最常見的摻假肉及肉制品是用較便宜或易獲得的肉來部分或全部替換高價肉[3]。市場上銷售的摻假肉及肉制品最有可能出現在肉丸、肉餡及漢堡肉餅當中，主要是由于這些原料肉的形態已變化，肉眼無法直接分辨[4]，不同種類的摻假肉及肉制品如表1所示。

表1 不同種類的摻假肉及肉制品

摻假肉品可能有食用安全隱患：(1)摻假物質有毒；(2)減少維持健康所需的營養；(3)過敏問題等[5]。因此，檢測肉及肉制品是否摻假對于消除食品安全隱患有著重要的作用。

1 摻假肉及肉制品的傳統檢測技術

摻假肉及肉制品的傳統檢測技術主要以肉中代表性的脂肪、蛋白質和核酸作為標準進行檢驗[16]。已經應用到摻假肉及其制品的檢測技術主要包括：(1)感官鑒定；(2)分子生物學；(3)酶聯免疫學；(4)色譜方法。這些方法各有優劣，感官鑒定可通過色澤、氣味、脂肪紋理等進行鑒定。成本低，但易受感官人員主觀經驗影響，準確度不高且不適合工業在線監測。分子生物學方法，例如實時PCR和多重PCR，特異性強且靈敏度高，但需昂貴的實驗設備和專業人員操作，只能半定量分析及不適合在線監測。酶聯免疫學方法有商品化試劑盒法，操作簡單，成本低，但易產生假陽或假陰性。色譜方法精確，但前處理過程較繁瑣，分析時間較長。由于這些技術在檢測時會破壞產品而造成一定的經濟損失，因此，尋求經濟，無損，準確及短時間內檢測大量摻假肉及肉制品的無損技術至關重要。

2 摻假肉及肉制品的無損檢測技術

無損檢測技術(non-destructive testing technique, NDT)可在不破壞待檢樣品的物理形態及化學性質的基礎上對樣品進行分析測定。NDT與傳統破壞性檢測技術鑒別摻假肉及肉制品的主要區別在于，破壞性分析技術一般需使用較繁瑣的步驟提取檢測樣品中摻假物質的特征性成分，如核酸、代謝物及蛋白質種類，從而定性定量分析摻假肉及肉制品。相反，利用NDT只需取用非常少量的樣品，無需化學預處理，并在不損壞樣品的形態下通過簡單的測量獲得檢測信息，且少量樣品的鑒定結果通常就能代表整體的理化性質[17]。NDT作為一種高新技術已被應用于食品質量安全的快速篩查中，其優點包括：(1)不破壞樣品；(2)鑒定速度快、污染少、分析成本低，可重復性高；(3)適合大規模在線生產和自動檢測。

目前，鑒別摻假肉及肉制品的NDT主要包括光譜學和生物傳感器技術。由于光譜學和生物傳感器技術獲取的數據量大且復雜，利用化學計量學方法可從這些復雜數據中提取代表性的信息[18]，從而定性和定量的鑒定不同種類肉及肉制品。包括主成分分析(principal component analysis, PCA)、典則判別分析(canonical discriminant analysis, CDA)、軟獨立建模分析(soft independent modeling of class analogy, SIMCA)、K最近鄰法(k-nearest neighbor, KNN)、線性鑒別分析(linear discriminant analysis, LDA)、偏最小二乘回歸(partial least squares regression, PLSR)、偏最小二乘(partial least squares, PLS)及偏最小二乘判別分析(partial least squares discrimination analysis, PLS-DA)、多線性回歸(multiple linear regression, MLR)、BP神經網絡(BP neural network, BPNN)和支持向量機(support vector machine, SVM)等。

2.1 光譜學技術

光譜學技術具有快速、靈敏及無損等優點，其在食品檢驗中的應用較多。文章主要綜述紅外光譜(infrared spectroscopy, IR)、拉曼光譜、高光譜成像(hyperspectral imaging, HSI)、多光譜成像(multispectral imaging， MSI)和核磁共振技術(nuclear magnetic resonance, NMR)在摻假肉及肉制品中的應用。其中IR、拉曼光譜、HSI以及MSI技術都屬于典型的振動光譜，檢測示意圖如圖1[19]所示。

圖1 典型的振動光譜檢測示意圖

Fig.1 The detection diagram of typical vibration spectrum

2.1.1 IR技術

IR包括了大多數有機物及無機物的信息，為其檢測摻假肉及肉制品的物理性質和化學成分提供了可能[20]，它具有定性定量、快速、無預處理、不需大量樣品準備、低成本等特點。IR在檢測摻假肉及肉制品方面已經取得了一定發展，其中波長范圍為0.75～2.5 μm的近紅外(NIR)和波長范圍在2.5～25 μm的中紅外(MIR)已廣泛地用于食品分析。

ALAMPRESE等[21]利用傅里葉近紅外光譜(FT-NIR)基于新鮮、冷凍并解凍，煮熟碎牛肉中摻假火雞肉(質量分數為5%、10%、15%、20%、30%、40%、50%)所具有的不同含水量，選擇干擾較少的0.9～1.92 μm的頻率區域，根據水分子官能團的信息建立能判別摻假含量低于20%的PLS-DA模型，由于凍結引起的機械損傷和解凍過程中不均勻的水滲漏，FT-NIR檢測冷凍解凍模型的性能會稍有降低。哺乳動物的內臟膽固醇含量較高，在人類飲食中不是優選部分，因此常被用作摻假的廉價肉，MORSY等[22]基于NIR結合PLSR、LDA及PLS-DA成功檢測了新鮮和解凍牛肉中內臟、豬肉和脂肪的摻假，尤其是LDA及PLS-DA判別摻假的正確率較高。

MIR相比NIR通常表現出更好的特異性和重現性，它能提供樣品分子中更多官能團細節[23]，MIR檢測摻假肉及肉制品應用相對較多。RAHMANIA等[24]利用FT-MIR對鼠肉及牛肉中不同脂肪酸的甘油三酯峰強度進行分析，其檢測波長位于具有高R2系數以及低均方根誤差的10～13.3 μm內，并建立PLS預測牛肉中的鼠肉含量的模型，利用PCA成功檢測了牛肉丸中鼠肉成分。NUNES等[25]利用FT-MIR檢測從市場繳獲注入保水性物質(氯化鈉、磷酸鹽、麥芽糖糊精及膠原蛋白等)來提高重量的摻假牛肉，結果表明利用PLS-DA判別模型的正確率僅為84%，可能是市售樣品并非都以相同水平注入所有摻假物，因此難以準確檢測。MRQUEZ等[26]利用MIR檢測牛肉中摻假大豆蛋白，建立預測摻假質量分數在2%～90%的PLS模型，根據蛋白質、脂肪、水分和無機物性質與含量利用SIMCA判別純牛肉末和摻假大豆蛋白的樣品。目前未見有相關報道研究遠紅外光譜檢測摻假肉及肉制品。

IR檢測技術在摻假肉及肉制品的應用較多，但主要檢測牛羊肉等高價肉品中內臟、禽類和豬肉及保水性物質的摻假，對于不可食用肉類老鼠、狐貍等摻假鑒定很少涉及，未來研究需擴大IR技術鑒別不同種類摻假肉及肉制品的范圍。另外，IR技術會受本身特點、樣本及環境條件的限制而出現光譜基線平移等不利現象，為了檢測更具準確性及參考價值，需優化IR關鍵技術，消除光譜的干擾因素。

2.1.2 拉曼光譜技術

拉曼光譜在評估加工和儲存期間食品品質具有高效性，近年來在食品中的應用逐步增多，但拉曼光譜檢測的摻假食品主要是蜂蜜等液態食品[28]，在肉及肉制品的摻假檢測應用少。BOYACI等[16]于波長200～2 000 cm-1內利用拉曼光譜區分牛肉及馬肉的純脂肪，其中974 cm-1與1 213 cm-1特征波長處馬肉與牛肉光譜差異分別源于平面內變形C-H骨架振動及磷脂和脂肪酸鏈振動相對應的反對稱磷酰伸縮，學者根據特征化學鍵利用PCA模型快速(30s)鑒定了牛肉中摻假不同含量的馬肉。由于樣品中有機分子產生的熒光效應會影響拉曼光譜分析的準確性，而分散拉曼光譜能抑制在780或830 nm產生的熒光，使檢測結果更加準確。ZHAO等[4]利用在900～1 800 cm-1的分散拉曼光譜鑒別冷凍并解凍摻假漢堡牛肉餅，通過與特殊蛋白質和脂質化學結構有關的特征性波長利用PCA在一定程度上區分真實和摻假樣品，并建立正確判別率為90%的PLS-DA和高靈敏度SIMCA判別模型，但利用PLS模型對摻假鑒別的誤差大，可能與內臟和牛肉的光譜相似性及凍融后大分子的結構變化等有關。

BIASIO等[29]利用改善空間分辨率的微拉曼光譜結合PCA、LDA及KNN成功鑒別了雞肉、豬肉、火雞、羊肉、牛肉和馬肉。SOWOIDNICH等[30]利用可有效去除熒光效應的移頻激發差分拉曼光譜結合PCA區分牛肉、雞肉、火雞肉及豬肉，因此這2種拉曼光譜技術可為檢測牛羊肉等高價肉品是否摻假提供一定的數據參考價值。另外，拉曼光譜在分析分子結構信息上可與IR互補，為了最大化的提升摻假肉樣品鑒別的正確率，有研究表明可將拉曼光譜與IR技術結合來鑒定摻假肉樣品。ZAJA等[31]利用NIR和RAMAN依據氨基酸特征光譜之間的良好擬合性區分了摻假不同含量馬肉的牛肉，其中IR可觀察到1 000～1 250 cm-1波長內的譜帶為牛肉蛋白質特征譜帶，另外拉曼光譜中937、879、856、829和480 cm-1處氨基酸譜帶可鑒別馬肉摻假牛肉樣品。

拉曼光譜技術在肉及肉制品的摻假檢測領域起步較晚，作為一種新興的無損檢測技術，目前仍有較多限制,儀器昂貴使得它難以在肉及肉制品行業中普及使用，樣品中有機分子的熒光效應會影響拉曼準確性等。因此，今后研究方向：(1)開發低成本且專有的在線拉曼光譜檢測設備；(2)擴大高分辨度的傅里葉拉曼光譜、高靈敏度特異性的表面增強拉曼光譜、分散拉曼光譜及移頻激發差分拉曼光譜等可消除或抑制熒光效應的拉曼技術在摻假肉及肉制品應用；(3)結合拉曼光譜與其他無損檢測技術共同鑒定摻假肉及肉制品。

2.1.3 HSI技術

HSI是一項綜合性的新興技術，它集合了光譜和成像技術，其檢測波長主要在400～1 700 nm的可見光和近紅外區域之間，相比IR為點掃描技術僅能獲取被測規則樣品的光譜數據，HSI還可獲得不規則性樣本的空間信息，包括化學成分、數量及空間位置[32]，因此可利用HSI技術測定肉及肉制品不同程度、種類的摻假。

HSI在檢測肉品質量及安全性中應用較為廣泛，在摻假肉及肉制品檢測應用少。HSI技術檢測食品通?？紤]2個波長范圍：400～1 000 nm和900～1 700 nm，對肉及水產品的HSI研究波長主要位于900～1 700 nm。WU等[33]在波長范圍為897～1 753 nm NIR-HSI及SVM檢測對蝦頭和腹部的明膠摻假，結果表明HSI檢測對蝦明膠摻假的有效性高，并解決了單一光譜技術不能檢測對蝦等不規則物體不同部位具有的摻假明膠含量的問題。劉友華等[34]利用波長范圍為390～1 040 nm VNIR-HSI結合PLS檢測羊肉中豬肉摻假，采用標準正態變量校正法作為最優光譜預處理方法，利用決定系數最大及均方根誤差最小的競爭性自適應重加權算法簡化分析模型，在該條件下HSI可對摻假樣品進行準確定量。KAMRUZZAMAN[35]等利用波長范圍為400～1 000 nm的VNIR-HSI通過圖像處理技術能在像素級檢測摻假雞肉的碎牛肉，且PLSR模型為判別摻假的最佳模型。由于波長范圍在400～1 000 nm及900～1 700 nm檢測摻假肉及肉制品有其各自的優缺點，在檢測樣品時，對兩段波長范圍內檢測的結果進行對比，以找出最佳波長范圍來優化檢測結果。

目前，HSI技術是預測肉類品質和安全性的最有效的成像方法之一，其無損、快速，無需樣品預處理，但它獲得的光譜數據信息量較大，處理復雜，受到計算機硬件的限制，且常需降維處理，因此使用受到一定限制，且檢測結果包括冗雜信息。未來研究需不斷優化降低HSI數據維度的方法、提高數據處理的速度，并擴大HSI檢測不同摻假肉及肉制品的范圍。

2.1.4 MSI技術

MSI技術是指在不同的波段下對樣品進行同時掃描，只需幾分鐘的圖像采集和處理便可獲得結果，檢測結果包括光譜和空間信息[36]。目前，MSI技術已應用于肉理化性質的評估等，但它在摻假肉及肉制品的研究幾乎很少，ROPODI等[37]利用MSI測定9種不同比例摻假豬肉的牛肉樣品，隨著混合物中豬肉比例的增加，樣品的反射率在大部分波長范圍內都增加，說明MSI在識別肉類摻假中的有效性，且利用PLS-DA模型能很好判別摻假牛肉和豬肉樣本，ROPODI等[38]還利用MSI技術結合PLS-DA和SVM檢測新鮮碎牛肉中馬肉的摻假。

MSI技術作為一種有潛力的檢測技術，可基于該技術對食品品質研究的原理和方法，將MSI更多地應用到不同種類摻假肉及肉制品的鑒定中，有研究表明可將MSI和FT-IR光譜技術結合識別解凍的碎牛肉[39]，因此MSI技術和其他無損技術相結合鑒別摻假肉及肉制品也是一種可能的發展趨勢。由于MSI技術檢測結果還包括會影響結果準確性的多余信息如樣本背景及連接組織，因此，還需優化圖像處理步驟，使其更加有效去除樣本中圖像背景以確保結果準確性。

2.1.5 NMR技術

NMR技術通過檢測樣品中H、C和P等元素的任一同位素(1H、13C、31P)吸收的特征頻率輻射來進行分析測定[40]，其優點包括無需樣品預處理、不破壞樣品的完整性、檢測不受樣品尺寸和形狀影響、精度高及重復性好。

NMR技術已經對蜂蜜、紅酒及食用油等[41]進行了真假鑒定，NMR技術在摻假肉及肉制品中的應用很少，且主要是利用該技術檢測注水注膠肉。NMR技術檢測的原理是根據樣品弛豫時間T2來反映食物中的水分含量及分布，檢測信號強度會與水分含量成正比[42]，特別是低場核磁共振技術(LF-NMR) 利用H原子特性在檢測含水分食品有特殊優勢，其可分析T21(結合水)、T22(不易流動水)及T23(自由水)變化趨勢，因此目前常利用LF-NMR對注水注膠肉進行檢測。

王勝威[43]利用LF-NMR鑒定新鮮、注水及注膠羊肉。結果表明羊肉注水后T23向后推移且峰面積變大；當注射不同種類膠后，T22增大向右偏移，其中峰面積變化與膠的吸水性有關，并用PCA判別不同程度的注水肉。王欣等[44]利用LF-NMR結合CDA成功對不同注水比例肉糜進行判別。由于磁共振成像能進一步提供檢測樣品的化學成分和內部結構的信息，LI等[45]利用LF-NMR和磁共振成像檢測對蝦中摻假的明膠、魔芋膠、黃原膠及瓊脂，根據注入不同種類膠后T21和T23特定變化來辨別正常和摻假的蝦，利用磁共振成像圖像觀察對蝦摻假部位(蝦頭、背及腳)，建立PCA模型對不同膠含量摻假對蝦進行判別，另外，該分析方法還可應用于實時檢測市場中其他注膠海產品。

目前，NMR檢測技術在摻假肉及肉制品發展的障礙主要包括NMR儀器成本高，要求專業知識及磁場維護等。在未來的研究中，開發低成本、便攜的NMR儀器促進NMR技術在摻假肉及肉制品的應用，擴大NMR技術與磁共振成像技術結合檢測不同種類摻假肉及肉制品的范圍。

2.2 傳感器技術

傳感器技術應用廣泛，具有快速、無損、靈敏的特點。該文主要綜述電子鼻和電子舌傳感器在檢測摻假肉及肉制品中的應用，電子鼻和電子舌的工作示意圖分別如圖2-a及圖2-b所示。

圖2 電子鼻(a)和電子舌(b)的結構示意圖

Fig.2 The schematic of electronic nose (a) and electronic tongue (b)

電子鼻是基于人體嗅覺建立的體系，其操作簡便、快速，需樣量少。電子鼻中最常見的傳感器包括金屬氧化物、導電聚合物和表面聲波氣體傳感器等，樣品氣體分子與傳感器涂層材料會相互作用，并生成電子信號而獲得檢測結果。目前，電子鼻主要檢測肉新鮮度、衛生質量[46]，其檢測摻假肉及肉制品的研究較少。TIAN等[47]利用金屬氧化物傳感器檢測羊肉中豬肉含量，建立了較好的BPNN預測模型(R2>0.97)，并確定逐步LDA為特征提取的最優方法。NURJULIANA等[48]采用表面聲波傳感器電子鼻分析樣品揮發性成分并結合PCA快速區分了牛肉、羊肉、雞肉以及豬肉及其香腸產品，其中電子鼻檢測到豬肉中豐富的庚醛可作為區分豬肉及其他肉類產品的依據，這為判別豬肉摻假清真食品的無損檢測提供一定的參考。

電子舌通過模擬人體舌頭功能獲得樣品的酸、甜、苦和咸等信息，其化學傳感器具有交叉敏感性，能提供多種分析物濃度信息。利用電子鼻檢測操作簡便、快速無損，但測定時需選擇最佳溶液浸提樣品的特征性物質，出于無損檢測考慮，一般情況下用純水浸提[49]。電子舌很少檢測肉及肉制品摻假，田曉靜等[50]取少量樣品置于浸提液30 min，利用電子舌結合PCA和判別分析區分摻假不同含量雞肉的羊肉糜，并建立的能有效預測摻假雞肉比例的PLS和MLR模型(R2>0.99)。

雖然電子鼻和電子舌操作簡單，但無法對樣品各組分進行準確定量，加之食品成分的復雜性，僅用電子鼻或電子舌檢測肉制品的摻假是不夠精確的。為獲得更具參考性的結果，電子鼻、舌和光譜技術的結合已被用作有效的鑒別方法。另外，電子鼻和電子舌中傳感器陣列的種類與其靈敏性和檢測結果的可靠性密切相關，可開發先進和功能齊全的傳感器陣列來改善電子鼻和電子舌檢測技術的靈敏性與準確性，使其在摻假肉檢測應用更加廣泛，評估摻假肉及肉制品的真實性更快、更可靠。

3 無損檢測技術展望

紅外光譜、拉曼光譜、高光譜成像、多光譜成像、核磁共振、電子鼻及電子舌無損檢測技術，由于快速、低成本、高重復性，近年來在檢測摻假肉及肉制品得到了越來越多的應用，但無損檢測技術的發展仍面臨一定挑戰，對于摻假肉及肉制品的無損檢測應：(1)建立不同無損檢測技術的摻假肉及肉制品檢測數據庫，未來實現對摻假肉及肉制品的快速通用分析；(2)消除光譜檢測中的不利因素、優化光譜處理技術；(3)研究不同無損檢測技術的結合，彌補無損檢測技術本身的不足；(4)開發經濟有效的無損檢測系統設備來增加其在工業線上的應用，優化無損檢測儀器中關鍵檢測元件的靈敏性；(5)針對復雜的數據處理過程和圖像處理系統成本較高的問題，開發有效、簡便而經濟的數據處理方法及軟件是未來一個發展趨勢，從而為無損技術檢測摻假肉及肉制品提供更為完善的理論和依據，保障肉及肉制品的真實性及安全性。