基于近紅外光譜的金鯧魚新鮮度快速檢測技術

方瑤　謝天鏵　郭渭　白雪冰　李振波　李鑫星

摘要： 揮發性鹽基氮（Total volatile basic nitrogen，TVB-N）是動物性食品的新鮮度指標。傳統的TVB-N檢測技術工序繁雜，對魚肉具有不可逆的破壞性。本研究擬用近紅外光譜技術進行金鯧魚肉質新鮮度的檢測，采用一階微分（1st Der）、二階微分（2nd Der）、多元散射校正（Multiplicative scatter correction ， MSC）、標準正態變換（Standard normal variate transform，SNV）對金鯧魚魚肉的近紅外光譜數據進行預處理，通過比較預測結果，確定多元散射校正為最優預處理方法。分別采用偏最小二乘法（PLS）和主成分回歸法（PCR）建立金鯧魚魚肉TVB-N的預測模型，最終確立了基于MSC和PLS的最佳模型，其中預測集均方根誤差（RMSEP）為1.845 4，決定系數（R2）為0.884 1。由研究結果看出，基于近紅外光譜建立的金鯧魚肉質預測模型具有較高的精度，可為快速檢測金鯧魚的肉質新鮮度提供理論依據。

關鍵詞： 近紅外光譜;新鮮度;金鯧魚;揮發性鹽基氮;偏最小二乘法;多元散射校正

中圖分類號： O657.3 文獻標識碼： A 文章編號： 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

金鯧魚產于沿海地區，其肉質鮮美、營養價值高[1]，但是在捕獲、運輸、加工、消費過程中，由于金鯧魚內源酶降解、微生物分解等作用，使其肉質新鮮度下降[2]，導致其商品價值降低，甚至會引發食品安全問題?？梢姡瑢瘀K魚進行肉質新鮮度的檢測十分必要。

GB 2722-1981《鮮肉衛生標準》中以揮發性鹽基氮（TVB-N）[3]作為評價魚肉、羊肉等肉質新鮮度的重要指標。目前，魚類肉質新鮮度的檢測方法有人工感官評定法和理化檢測法。人工感官評定法較為主觀且不易量化，存在誤判的可能性，會導致新鮮度品質評價失誤[4]。傳統的理化檢測方法對肉質具有不可逆的破壞性，且存在耗時長、費用高、專業性強等問題，不適于快速無損檢測。近年來，隨著光譜技術的發展，光譜無損檢測逐漸成為一種非接觸檢測技術[5]。近紅外光譜（NIR）[6-8]是一種介于可見光波段和中紅外光波段間的電磁波，可反映含氫基團的倍頻信息和合頻信息。動物肉中含有豐富的有機化合物，且不同有機化合物的氫基團含量有差異，當肉質在自身內源酶降解[9]或微生物分解作用下發生腐敗時，其內部蛋白質等有機化合物含量會發生變化，使其所含氫基團的倍頻信息和合頻信息隨之發生改變。由此可見，通過建立基于近紅外光譜的TVB-N定量模型，可以評價肉質的新鮮度。近年來，國內外許多學者使用近紅外光譜實現了肉質品質的檢測[10-12]。楊勇等[13]建立了近紅外光譜和TVB-N值與pH值的變化模型，實現了鵝肉新鮮度的近紅外檢測。鄭曉春等[14]采用近紅外光譜建立了牛肉品質檢測系統。彭彥昆等[15]通過近紅外光譜結合多點檢測，實現了豬肉水分含量的測定與劃分。然而，目前很少有學者將近紅外光譜用于魚肉的新鮮度檢測中。

為了采用近紅外光譜法建立金鯧魚肉質新鮮度的檢測模型，本研究以揮發性鹽基氮作為金鯧魚肉質的評價指標，采集8 d內不同腐敗程度的金鯧魚魚肉的近紅外光譜信息，并用凱氏定氮法測定魚肉中揮發性鹽基氮含量。此外，本研究用不同預處理方法對金鯧魚魚肉的近紅外光譜數據進行預處理，并確定最佳預處理方法;分別采用偏最小二乘法（PLS）和主成分回歸法（PCR）建立金鯧魚TVB-N含量的預測模型，以確定最佳建模方法。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

同一批次的金鯧魚購于青島當地海鮮市場，從捕撈到運輸歷時2 d，運輸時金鯧魚保持冰鮮狀態。金鯧魚魚體規格為500～1 000 g，共20尾。在潔凈的工作臺上處理魚肉，室溫為15 ℃。取金鯧魚背部魚肉，去除魚刺、魚皮后用絞肉機粉碎，制成魚糜并分裝于保鮮袋中，于4 ℃恒溫生化培養箱中保存。每天取10個魚糜樣品，采集近紅外光譜數據，同時測定揮發性鹽基氮含量，共測定80個樣品，歷時8 d。

1.2 儀器與設備

近紅外光譜數據使用美國UNITY公司生產的SpectreStar XT2600近紅外光譜儀采集。揮發性鹽基氮含量的測定使用FOSS公司生產的KjeltecTM 8400凱氏定氮儀。離心機型號為LSC-50H，轉速為0～4 000 r/min。

1.3 近紅外光譜數據的采集

將魚糜樣品裝入測量皿中，輕輕按壓樣品使其完全覆蓋玻璃表面，按壓后魚糜樣品的厚度約為2～3 cm。近紅外光譜儀的分辨率為1 nm，掃描范圍為680～2 600 nm，掃描溫度為4 ℃，環境溫度為15 ℃。每個樣品連續測量3次，獲得3份近紅外光譜數據，取其平均值。測量近紅外光譜數據后，迅速測量揮發性鹽基氮含量，以保證測量的近紅外光譜數據和揮發性鹽基氮含量對應的魚肉新鮮度一致。

1.4 揮發性鹽基氮含量的測定

魚肉中揮發性鹽基氮含量的測定采用凱氏定氮法，具體參照GB 5009.228-2016《食品安全國家標準食品中揮發性鹽基氮的測定》[16]。?。?0.00±0.10） g魚糜樣品至50 ml離心管中，再添加0.6 mol/L高氯酸溶液至總體積為25 ml， 充分混合。然后加0.6 mol/L高氯酸溶液并定容至40 ml。使用型號為LSC-50H離心機，于4 000 r/min離心10 min后過濾混合液。取20 ml上清液于消化管中，測定TVB-N含量。每個樣品均測量3次，取3次測量的均值。TVB-N含量按以下公式計算：

X=[（V-V′）×0.14]/m×F

式中：X為樣品中的TVB-N含量（mg/g），V為樣品消耗的0.010 0 mol/L標準酸體積（ml），V′為空白對照消耗的0.010 0 mol/L標準酸體積（ml），m為樣品質量（g），F為樣品稀釋系數，0.14表示1 ml HCl標準溶液中的TVB-N量（mg）。

2 結果與分析

2.1 金鯧魚魚肉樣品中TVB-N含量

從表1可以看出，試驗期間表征金鯧魚肉質新鮮度的TVB-N含量升高趨勢明顯。在貯藏1 d時，金鯧魚魚肉的平均TVB-N含量為0.166 7 mg/g。隨著貯藏時間的增加，金鯧魚肉質的腐敗程度加重，當貯藏時間為8 d時，平均揮發性鹽基氮含量達到0.318 7 mg/g。在貯藏過程中，金鯧魚魚肉的平均揮發性鹽基氮含量增加速率變快，表明隨著時間的增加，金鯧魚肉質的腐敗速度加快，這是由于在魚肉腐敗的過程中，微生物的生長速率、內源酶的降解速率隨著貯藏時間的增加而不斷上升[17]。由表1還可以看出，隨著揮發性鹽基氮含量上升，部分貯藏時間內金鯧魚魚肉樣品中揮發性鹽基氮含量的標準差呈上升趨勢，可能由于不同魚個體之間存在差異，隨著貯藏時間的增加，環境等因素使不同魚個體之間的差異逐漸拉大，最終造成不同魚肉的腐敗程度存在差異。

2.2 原始紅外光譜預處理

如圖1所示，金鯧魚魚肉樣品的近紅外光譜原始曲線的變化趨勢基本保持一致。但是，由于金鯧魚魚肉內部含氫基團含量的變化，使得整體光譜曲線的吸光度存在差異。從圖1的金鯧魚魚肉近紅外光譜原始曲線中可以看到3個吸收峰，分別在1 500 nm、2 000 nm和2 500 nm附近。

受儀器特性及環境干擾等因素影響，原始光譜包含較大噪聲，所以本試驗盡量控制金鯧魚魚肉近紅外光譜數據采集過程中環境變量的一致性，如溫度、濕度、光照條件等。即使在去除了外界干擾的情況下，金鯧魚魚肉的原始近紅外光譜也會不可避免地受到基線漂移、隨機噪聲等信息的干擾，會使模型出現誤差，最終導致模型的預測精度下降。由此可見，對原始光譜數據進行預處理十分必要。本研究分別使用4種不同預處理方法[一階微分（1st Der），二階微分（2nd Der），多元散射校正（Multiplicative scatter correction ， MSC），標準正態變換（Standard normal variate transform，SNV）]對金鯧魚魚肉近紅外光譜數據進行預處理。經過預處理的光譜既有效消除了噪聲的影響，又保留了原始光譜的有效信息。圖2、圖3分別為經1st Der、MSC處理后的光譜曲線，可見用不同方法預處理后的光譜曲線間差異明顯。

為了比較不同預處理方法的效果，以RMSEP、R2作為指標來選擇最佳預處理方法?；诓煌A處理方法的金鯧魚魚肉近紅外光譜預處理結果見表2，近紅外光譜預處理方法[18-20]的適用范圍和處理結果見表3。從表2可以看出，未經預處理的近紅外光譜預測集決定系數為0.439 2，而用不同方法預處理后的近紅外光譜預測集的決定系數均大于0.439 2，說明預處理可使模型更加準確。研究結果還表明，不同預處理方法對建立模型有不同的影響，用一階微分和多元散射校正處理的結果明顯優于用二階微分和標準正態變換處理的結果。一階微分校正預測處理后的預測集的R2和多元散射校正預測處理后的預測集的R2相差0.185 8，多元散射校正的RMSEP遠小于一階微分，二者的差值為1.223 5，說明多元散射校正預處理的效果在4種方法中最佳。這是由于在多元散射校正預處理過程中，將近紅外光譜數據減去其線性平移量后除以回歸系數，使預處理后的光譜不僅能夠消除基線漂移的影響，還能有效消除散射的影響，達到了提高光譜信噪比的目的。

2.3 金鯧魚魚肉新鮮度檢測模型的建立和分析

將80個金鯧魚樣品數據劃分為校正集和預測集（其中校正集包含60個樣品，預測集包含20個樣品），建立金鯧魚魚肉新鮮度檢測模型。現階段常用的建模方法主要有偏最小二乘法（PLS）、主成分回歸法（PCR）、多元線性回歸法（MLR）、人工神經網絡法（ANN）等，不同建模方法的適用范圍不同。由于神經網絡需要大量訓練數據，而本研究僅有80個數據，數據量不能夠滿足人工神經網絡的要求，因此本研究數據不適于建立依靠大量神經元之間相互連接而形成的運算模型。每個數據含有1 920個維度，若直接使用多元線性回歸建模會導致模型的生成速度過慢。由于PLS、PCR都是適用于預測數據量較大變量的建模方法，因此本研究采用PLS、PCR，對經過預處理的近紅外光譜數據進行建模，得到金鯧魚魚肉新鮮度的近紅外光譜預測模型，最終的建模效果見表4。

由表4可以看出，通過PLS獲得的RMSEP略小于通過PCR得到的RMSEP且兩者間相差不大，其值均為1.800 0左右，說明PLS、PCR這2種建模方法建立的模型的預測結果與真實值均較為接近。通過PLS建立的模型的R2大于通過PCR建立的模型，說明通過PLS建立的模型的預測值與真實值之間具有更強的線性回歸關系。PLS法提取的主成分因子數為9個，PCR法提取的主成分因子數為23個，可見PLS在提取的主成分因子數比PCR少的情況下能夠得到更精確的預測結果，效率更高，更適用于建立快速檢測模型。PLS相對較優的原因可能是PCR通過創建組件來解釋預測變量中觀察到的變異性，而不考慮響應變量，PLS則將響應變量考慮在內，且PLS算法含有典型的相關分析，兼具MLR的優點，因此往往能夠使模型用更少的組件來適應響應變量以達到更精確的預測值。綜合分析可知，基于PLS的金鯧魚新鮮度的預測模型優于基于PCR的預測模型。

2.4 金鯧魚魚肉新鮮度檢測模型可靠性驗證

選取多元散射校正法進行金鯧魚魚肉近紅外光譜數據的預處理，用偏最小二乘法建立金鯧魚魚肉新鮮度的近紅外光譜預測模型。用最小二乘法擬合預測值與真實值間的回歸曲線，訓練集與預測集的最終擬合結果見圖4。結果表明，基于MSC和PLS的金鯧魚魚肉新鮮度的近紅外光譜預測模型訓練集、預測集的決定系數（R2）分別為0.936 1、0.884 7，說明金鯧魚魚肉新鮮度的預測值和真實值之間具有顯著的相關性，該模型的可靠性較高。

3 結論

本研究采用TVB-N含量作為評價金鯧魚魚肉新鮮度的指標，采集金鯧魚魚肉的近紅外光譜數據，并將原始金鯧魚魚肉的近紅外光譜數據作為模型輸入，建立金鯧魚魚肉新鮮度的定量評價模型。采用多元散射校正（MSC）預處理采集的金鯧魚魚肉近紅外光譜數據，提高了魚肉光譜數據的信噪比。使用PLS建立了金鯧魚魚肉新鮮度和NIR的預測模型，模型提取的主因子數為9，預測集的RMSEP為1.845 4，R2為0.884 1。本研究結果表明，基于MSC和PLS的金鯧魚魚肉新鮮度預測模型具有較高的預測精度，適合快速無損檢測金鯧魚魚肉的新鮮度。

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（責任編輯：徐 艷）

收稿日期：2020-05-29

基金項目：“十三五”國家重點研發計劃項目（2018YFD0701003）;北京市創新創業項目

作者簡介：方 瑤（1999-），女，安徽合肥人，本科生，研究方向為農業信息化技術。（E-mail）cau_fangyao@foxmail.com

通訊作者：李鑫星，（E-mail）lxxcau@cau.edu.cn