基于生物阻抗的即配羊肉貨架期無損檢測方法

李鑫星 張子怡 梁步穩 黃曉燕 張國祥 馬瑞芹

(1.中國農業大學食品質量與安全北京實驗室， 北京 100083；2.中國農業大學模式動物重大設施建設辦公室， 北京 100083)

0 引言

羊肉富含優質蛋白質以及人體各種必需氨基酸等多種營養成分，而脂肪含量僅為豬肉的1/2[1]。近年來，我國羊肉產量穩步提升，截止到2020年，羊肉年產量已達到492萬噸[2]，羊肉及其制品的市場需求將越來越大[3]。然而，消費結構的變化和消費水平的提高使人們對羊肉的品質要求更加嚴格，貨架期是衡量羊肉新鮮度的重要指標，關系到羊肉品質的優劣。

目前，肉品貨架期檢測手段主要以數學方法為主，如基于Gompertz方程、Arrhenius方程建立的動力學模型等[4]。揮發性鹽基氮(TVB-N)含量通常被作為評價肉品新鮮度的關鍵參考指標[5-6]，可為貨架期檢測提供依據。文獻[7]采用二階多項式建立數學模型擬合不同環境溫度、不同抑菌劑濃度和氣調包裝下鯰魚片中銅綠假單胞桿菌的遲滯期，準確預測了鯰魚片的剩余貨架期。文獻[8]以TVB-N為品質表征參數，利用Arrhenius方程建立了不同溫度下冷鮮雞貨架期預測模型。但此類方法對實際操作條件要求較高，耗時長，計算過程復雜，且感官評分不具有客觀性，難以滿足肉品貨架期的可靠性檢測與食品生產現代化的要求。因此，亟需開發一種新的高效方法用于檢測肉品的貨架期。

隨著肉品貯藏時間的增加，其生物組織會發生變化，通過阻抗幅值和相位角可以反映其變化情況[9-11]。生物阻抗技術可實現對食品的快速無損檢測[12-15]并能避免傳統試驗和工業中化學試劑對食品的污染和浪費[16]。

肉品阻抗的測量值主要取決于其肌肉組織內體液含量、細胞膜活性、細胞內外電阻的分布以及廣泛存在的分布電容[17]。不同種類的肉品測量數據之間的差異主要體現了肉品自身結構不同而帶來的阻抗特性的差異[18]。羊肉組織與大多數動物組織一樣，由大量形狀各異的細胞組成，細胞被細胞外液包裹著，這些細胞外液可視為電解質，具有良好的導電性，其生物阻抗主要由組織細胞結構和細胞內離子導電特性共同決定。生物阻抗法應用于檢測即配羊肉的貨架期，能更好地滿足消費者的需求，更有利于整個行業的發展。

本文以即配羊肉為研究對象，對即配羊肉的生物阻抗特性進行試驗研究。以TVB-N含量作為關鍵參考指標，探究即配羊肉生物阻抗特性(幅值和相位角)與TVB-N含量之間的關系，建立以生物阻抗參數為輸入，貨架期為輸出的反向傳播(BP)神經網絡預測模型，并將其與支持向量機(SVM)、決策樹模型進行對比分析，最終基于Web構建用戶友好的即配羊肉貨架期檢測系統。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

試驗材料為市售草原羔羊的里脊肉，作為肉羊胴體中肉質最為均勻的部位，能夠有效消除筋骨、脂肪、筋膜等其它組織結構對試驗結果的影響。

首先將羊肉切成60 mm×60 mm×30 mm的樣本33個，裝入塑封袋，隨機分成A、B、C共3組。綜合考慮 GB 20799—2016《食品安全國家標準 肉和肉制品經營衛生規范》與實際銷售期間肉品的貯藏環境，選定0、4、8℃作為即配羊肉樣品的貯藏試驗溫度，以對比不同貯藏溫度對即配羊肉貨架期的影響。A、B、C組分別放入3個溫度下的恒溫箱中冷藏，制樣當天起，每過24 h分別從3組剩余樣本中取用樣本進行檢測，將羊肉樣本分割出2塊尺寸為30 mm×30 mm×10 mm的肉片分別測量其阻抗參數值與TVB-N含量，試驗周期在預試驗基礎上確定為0～10 d。

1.2 電極設計

不同類型電極的阻抗測量結果存在差異[19]。目前肉類阻抗檢測所采用電極類型差異主要表現在電極數量、材料和排列方式等方面。最基本的測量方法是用兩個電極去誘導電流和測量電壓[20-21]。近年來，學者們先后研究了四電極法[22]、六電極法[23]等多電極法[24-25]測量生物體電阻抗。目前，臨床醫學對阻抗測量的多電極法進行了初步研究[26]，食品檢測方面仍較多使用雙電極測量方法。

本文采用雙電極法測量即配羊肉的電阻抗，針管的材質為黃銅，將兩根電極針串聯作為激勵電極，另外兩根電極針串聯作為測量電極。電極針長2 cm，分布在一個邊長為1 cm的正方形上。采用雙電極測量方法進行即配羊肉的阻抗檢測時，由于羊肉樣品肌肉細胞的容抗特性，以及細胞結構和肌肉組織形成的方向特異性，隨著激勵頻率的增加，接觸阻抗和各向異性對阻抗測量的影響會逐漸減弱，所以可以忽略不計。

1.3 方法

1.3.1生物阻抗測量

生物阻抗測量采用常州同惠電子股份有限公司的 TH2829A型數字電橋測試儀，采用自制電極，測量時沿肌纖維組織橫向插入電極約10 mm，插入后保持羊肉樣品和檢測前端的相對穩定。將儀器的測試導線與測試前端的兩個電極尾端相連，選擇Z-θ阻抗測量功能，Z表示阻抗，θ表示相位，設置電壓為1 V，偏置0 V，選擇不同的頻率點進行掃頻。

隨著激勵頻率的上升，阻抗幅值與相位角會分別呈不同的變化趨勢，阻抗幅值呈下降趨勢，相位角則呈上升趨勢[10]。本研究從0.1～200 kHz取10個頻率點(0.1、0.5、1、5、10、50、100、125、150、200 kHz)，測定每個樣品的阻抗幅值和相位角特性，掃頻后的結果將直接傳送到與儀器相連的計算機上。

數據獲取的整個流程如圖1所示。

圖1 即配羊肉生物阻抗數據采集流程Fig.1 Impedance collection process of ready-to-prepare mutton

1.3.2TVB-N含量測量

揮發性鹽基氮(TVB-N)是動物性食品由于酶和細菌的作用，在腐敗過程中，使蛋白質分解而產生的氨以及胺類等堿性含氮物質。即配羊肉樣本中揮發性鹽基氮含量按照 GB 5009.228—2016《食品安全國家標準 食品中揮發性鹽基氮的測定》進行測定。采用凱氏定氮法，取(10.00±0.10) g羊肉樣品至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LSC-50H型離心機，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(質量比)計算公式為

式中X——TVB-N含量，mg/g

V——樣品消耗的0.010 0 mol/L標準酸體積，mL

V′——空白對照消耗的0.010 0 mol/L標準酸體積，mL

m——樣品質量，g

F——樣品稀釋系數

1.4 數據分析

1.4.1阻抗變化趨勢

圖2a～2c分別展現了在貯藏溫度0、4、8℃下即配羊肉在0、2、4、6、8、10 d時測量得到的阻抗幅值隨激勵頻率的變化趨勢。從圖中可以看出，當激勵頻率低時，即配羊肉的阻抗幅值較高，這是由于低頻時細胞膜容抗大，可視為開路，電流只流經細胞外液；但是隨著頻率的升高，即配羊肉阻抗逐漸下降。電流流經細胞內外液，細胞膜容抗減小，阻抗幅值的變化也反映了生物組織電容性的特點。阻抗幅值在頻率0.1～0.5 kHz下降趨勢最為明顯，0.5 kHz后的阻抗幅值趨于恒定。在同一頻率下，隨著貯藏時間的增加，即配羊肉的阻抗幅值逐漸減小，而頻率超過5 kHz后，不同貯藏時間的羊肉組織阻抗幅值變化趨勢趨于一致。這是由于羊肉在貯藏過程中逐漸腐敗變質，細胞的完整性缺失，細胞膜損壞，細胞內液流出，導致細胞整體阻抗的下降。

圖2 不同溫度下即配羊肉阻抗隨激勵頻率變化曲線Fig.2 Trend of impedance of ready-to-prepare mutton with excitation frequency at different temperatures

圖2d～2f分別展示了在貯藏溫度0、4、8℃下相位角隨激勵頻率的變化趨勢，隨著激勵頻率的增加，即配羊肉的阻抗相位角呈現先減小后趨于平緩或略微呈現增大的穩定變化趨勢。低頻段從0.1 kHz到5 kHz，阻抗相位角的減小十分明顯。5 kHz之后的中高段激勵頻率下相位角趨于平穩。在貯藏溫度0℃和4℃下，隨著貯藏時間的增加，其相位角基本重合，無顯著差異。貯藏溫度8℃下各個貯藏時間的相位角呈先上升后下降的趨勢，這是由于較高的溫度使得羊肉在貯藏的過程中逐漸腐敗，細胞結構發生變化。

1.4.2TVB-N含量變化趨勢

隨著貯藏時間的增加，羊肉逐漸腐敗變質，羊肉樣本中TVB-N含量會逐步增加。如圖3所示，即配羊肉樣品的TVB-N含量總體上呈現先增加后小幅下降的趨勢，這主要是由于在酶和細菌的作用下，其含有的蛋白質、糖原等大分子物質降解為氨以及胺類等堿性含氮物質，導致其TVB-N含量的增加。

圖3 不同溫度下即配羊肉TVB-N含量隨貯藏時間變化曲線Fig.3 Trends of TVB-N content of ready-to-prepare mutton with storage time at different temperatures

1.4.3阻抗參數與TVB-N含量的相關性分析

為了進一步研究即配羊肉新鮮度，使用IBM SPSS Statistics 25.0軟件，分別對阻抗幅值和相位角的變化與即配羊肉的TVB-N含量、貨架期進行Pearson相關性分析，結果如表1、2所示。

由表1、2可以看出，在所選頻率范圍內，即配羊肉樣本阻抗幅值與TVB-N含量在0、4、8℃時均極顯著相關(P<0.01)。0℃時，頻率0.1～10 kHz范圍內，相位角與TVB-N含量、貨架期極顯著相關(P<0.01)；4℃時，在頻率0.5～50 kHz范圍內，相位角與TVB-N含量極顯著相關，在頻率100～200 kHz范圍內，相位角與TVB-N含量顯著相關，在頻率0.5～200 kHz范圍內，相位角與貨架期極顯著相關(P<0.01)；8℃時，在頻率5～150 kHz范圍內，相位角與TVB-N含量極顯著相關(P<0.01)，在頻率0.1 kHz與5～150 kHz范圍內，相位角與貨架期極顯著相關(P<0.01)。從相關性分析來看，不同貯藏溫度下，即配羊肉阻抗與TVB-N含量、貨架期具有較好的相關性。

表1 即配羊肉阻抗與TVB-N含量的相關系數Tab.1 Correlation coefficient of impedance and TVB-N content in ready-to-prepare mutton

表2 即配羊肉阻抗與貨架期的相關系數Tab.2 Correlation coefficient of impedance and shelf life in ready-to-prepare mutton

綜上所述，以TVB-N含量為關鍵參考指標，選擇快速無損的生物阻抗方法對即配羊肉貨架期進行檢測具有較高的可行性。

2 基于BP神經網絡的即配羊肉貨架期預測模型

BP(Back propagation)神經網絡具有輸入正向傳遞、誤差反向傳播的特點，在回歸預測等非線性動態問題中被廣泛應用。本研究基于BP神經網絡進行建模，為突出BP神經網絡模型的高度自學習和自適應能力與泛化能力，將其與SVM、決策樹模型進行了對比分析。

2.1 模型設計

BP神經網絡的設計主要包括激活函數、輸入層和輸出層節點、隱含層節點以及優化函數選取等方面。

(1)激活函數

即配羊肉的貨架期有多種情況，即本研究屬于多分類問題。因此，選用 Softmax 作為激活函數。

(2)輸入層

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)與貨架期之間的關系，由于輸入數據為阻抗幅值與相位角，因此選擇輸入節點的數量為20個，分別代表10個激勵頻率下的阻抗幅值和相位角。

(3)輸出層

根據即配羊肉貨架期的實際需要，輸出層選擇1個節點，表示即配羊肉的貨架期，N的取值為0～10，分別表示即配羊肉的貨架擺放時間(單位：d)。

(4)隱含層

為了選擇神經網絡模型性能最優化的隱含層節點數，基于交叉驗證方法，以誤差精度為評估指標，對模型進行性能測試并確定隱含層節點數為20個。

(5)優化函數

初始權重采用隨機初始化，基于交叉驗證選擇L-BFGS算法進行參數調優。L-BFGS是解決無約束非線性規劃問題最常用的方法，具有收斂速度快、消耗內存少等優點。

2.2 模型建立

首先對得到的495組羊肉阻抗數據隨機分配構建訓練樣本集和測試樣本集，每5個樣本中隨機選取一個作為預測集樣本，其余4個作為校正集樣本。以檢測系統前端采集到的生物阻抗作為輸入，羊肉貨架期作為期望輸出，圖4為即配羊肉貨架期預測模型建模原理圖。

圖4 即配羊肉貨架期預測模型建模原理圖Fig.4 Construction principle of shelf-life prediction model of ready-to-prepare mutton

2.3 模型對比與結果分析

本研究建立BP神經網絡模型對即配羊肉的貨架期進行預測，并同時基于SVM、決策樹進行建模以對比分析不同模型預測的性能，模型對比結果如表3所示。

表3 模型對比結果Tab.3 Results comparison of different models %

本研究建立的基于SVM的即配羊肉貨架期預測模型，使用網格搜索法，經5重交叉驗證后，確定最佳的懲罰系數為100，最佳的核函數為徑向基核函數，整體分類效果較為穩定，然而模型僅能較為準確地預測貨架期為0、1、2 d的樣本，對于其余貨架期的分類精度不高，模型的F1分數僅為89.8%。

相較于SVM模型，基于決策樹的預測模型分類效果有所提升，模型F1分數可達91.8%，其對0～4 d、7～10 d貨架期具有較好的分類效果，這些貨架期的F1分數可達90%以上，但是對5、6 d的貨架期分類不準確。這主要由于羊肉在貯藏過程中逐漸腐敗變質，細胞的完整性缺失，細胞膜損壞，細胞內液流出，細胞的結構發生了改變，導致細胞整體的阻抗波動較大，對模型的分類效果產生了一定的影響。

由表3可以看出，即配羊肉貨架期預測的最優模型為BP神經網絡模型，模型F1分數達到95.9%。本研究建立的BP神經網絡模型含3層隱含層，隱含層節點數均為20個，設置該模型的迭代次數為1 000，表4為BP神經網絡模型的性能指標，模型對0、1、2、3、6、9、10 d貨架期的分類精確率均達到了100%，除第3天外，F1分數均達到了90%以上，且召回率與精確率得分接近，精確度、可靠性、穩定性都有了很大的提高，對于即配羊肉的貨架期具有較好的擬合效果，能夠實現即配羊肉貨架期的精準預測，因此可以作為預測即配羊肉貨架期的模型。

表4 BP神經網絡模型性能指標Tab.4 BP neural network model performance metrics %

3 系統構建與應用

3.1 設計目標

傳統的羊肉貨架期檢測方法過程繁瑣、效率低、耗時長，檢測過后的樣本被破壞且對操作人員的素質要求高。為實現對即配羊肉貨架期的快速無損檢測，基于生物阻抗技術的即配羊肉新鮮度變化機理，結合BP神經網絡模型，設計用戶友好的即配羊肉貨架期檢測系統。

3.2 結構與功能

本系統基于Web開發中典型的B/S結構，采用MVC模式分離視圖層和業務邏輯層，以簡化系統的維護與修改，主要使用Java語言開發，采用面向全層次的前后端開發者的開源框架layui構建友好的用戶界面，同時使用tomcat作為Web服務器，使用MySQL數據庫來存儲數據。

根據設計目標，本系統設計了3個功能模塊，包括用戶管理、數據查詢與可視化、即配羊肉評價，如圖5所示。

圖5 即配羊肉貨架期檢測系統功能結構圖Fig.5 Structure diagram of shelf-life detection system of ready-to-prepare mutton

(1)用戶管理功能。用戶管理功能主要包括登錄、注冊、權限管理，系統管理員對用戶進行管理，根據用戶需求為其分配權限，如圖6所示。

圖6 用戶管理界面Fig.6 User management interface

(2)數據查詢與可視化功能。用戶可通過系統對阻抗數據進行模糊查詢，上傳新的阻抗參數及新鮮度數據，并查看數據的可視化折線圖，如圖7～9所示。

圖7 數據查詢界面Fig.7 Data query interface

圖8 數據上傳界面Fig.8 Data upload interface

圖9 新鮮度變化趨勢可視化界面Fig.9 Visualization interface of freshness trend

(3)即配羊肉評價功能。系統根據用戶上傳的羊肉阻抗參數數據，調用已建立的BP神經網絡預測模型，可即時給出該即配羊肉樣本的貨架期，實現羊肉貨架期的快速檢測，如圖10所示。

圖10 即配羊肉貨架期檢測界面Fig.10 Shelf-life detection interface of ready-to-prepare mutton

4 結論

(1)結合影響即配羊肉新鮮度變化的因素及生物阻抗的測量原理，針對電極數量不同、電極材料不同等測試條件，設計選擇了最優的生物阻抗測試前端。對采集得到的數據進行分析，揭示在0、4、8℃的3個溫度下即配羊肉阻抗和TVB-N含量的變化規律以及它們的相關性。

(2)以即配羊肉的阻抗幅值和相位角作為輸入，TVB-N含量作為關鍵參考指標，以貨架期作為期望輸出，基于BP神經網絡、SVM、決策樹建立預測模型，經模型對比與改進，最終確定BP神經網絡模型作為本研究的預測模型，模型F1分數達95.9%，可實現即配羊肉貨架期的精確預測。

(3)基于layui框架，以BP神經網絡為算法核心，構建了即配羊肉貨架期檢測系統，為實現對即配羊肉貨架期的快速無損檢測，建立合理的羊肉貨架期的檢測體系提供了有效的理論依據與軟件工具。