灘羊熟肉脫氧肌紅蛋白含量的高光譜無損預測

馬超

摘 要：為探究基于高光譜成像技術預測灘羊熟肉脫氧肌紅蛋白含量的可行性并尋找最佳預測模型，本文基于NIR高光譜成像技術，采集210個灘羊熟肉樣本在波長900～1 700 nm處的高光譜圖像，建立應用競爭性自適應重加權算法（CARS）模型預測貯藏期內灘羊熟肉脫氧肌紅蛋白含量。研究結果表明，在冷藏條件下，經歸一化預處理的CARS-PLSR模型在預測DeoMb（RC =0.758，RP =0.713）方面效果最佳。高光譜成像技術在預測灘羊熟肉脫氧肌紅蛋白含量方面具有可行性。

關鍵詞：高光譜成像;熟肉;脫氧肌紅蛋白;特征波長

近年來，鹽池灘羊肉的營養價值逐漸得到了大眾的廣泛認可，鹽池灘羊肉質細嫩，無膻腥味[1]，且其營養結構成分優于其他品種的羊肉。消費者大多以色澤來判斷肉品質量，其在消費者的購買中起著非常重要的作

用[2]。羊肉的顏色取決于肌紅蛋白。肌紅蛋白在肉品中主要以三種化學形式存在，包括脫氧肌紅蛋白（DeoMb）、氧合肌紅蛋白（OxyMb）和高鐵肌紅蛋白（MetMb）[3]。研究表明，肉品變色與脫氧肌紅蛋白密切相關，其是影響肉色澤的關鍵性因素[4]。因此，尋找一種無損且快速測定肉品脫氧肌紅蛋白的方法，對于預測鹽池灘羊貨架期有重大的現實意義。

高光譜成像技術具有高分辨率、高穿透深度與髙成像速度等特點。這種技術不但具有光譜檢測的優勢，還把這種優勢與計算機視覺結合起來。通過光譜檢測技術，能對肉類的內部品質信息進行檢測，并可以進行定量預測;通過與計算機視覺技術的搭配，能全面觀測到肉的外在特征，并在此基礎上進行可視化分析[5]。所以，通過使用該技術，可以簡便易行地檢測灘羊熟肉貯藏過程中脫氧肌紅蛋白的變化趨勢，并對食品的貨架期來進行預測[6]。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

羊肉樣品：實驗所用的鹽池灘羊來自于寧夏鹽池縣鑫海食品有限公司，羊肉取自于羊的背最長肌部分。

化學試劑：磷酸二氫鈉、磷酸氫二鈉、無水乙醇、磷酸，購自國藥集團。

N17E-NIR型光譜成像系統（光譜范圍900～1 700 nm，光譜分辨率5 nm，共256個波段）。

1.2 實驗方法

1.2.1 樣本采集

將屠宰后的灘羊放置在4 ℃下冷藏24 h完成排酸處理，選取每只灘羊的背最長肌部分，采集后剔除其脂肪、黏膜及結締組織，每個灘羊肉樣品用真空包裝袋包裝，放于恒溫水浴鍋加熱至中心溫度75 ℃。于冷藏（4 ℃）條件下恒溫貯藏。每隔24 h收集光譜數據，然后測定樣本脫氧肌紅蛋白含量。冷藏貯藏樣本的測定共進行12 d。

1.2.2 高光譜數據采集

在每個波段下，光源強度分布不是平均分布的，其明暗分布具有一定的差異，并且設備本身也會產生一定的暗電流干擾，基于以上因素考慮，應采用黑白矯正的方法來進行去噪[7-9]。

其具體方法是，通過使用鏡頭蓋遮住鏡頭采集黑色圖像，使用白板采集白色圖像，根據已知的公式進行計算，消除或減小噪聲的影響。

（1）

式（1）中：R代表校正后光譜反射強度，R0是采集樣本得到的光譜圖像，D是全黑的標定圖像，W是全白的標定圖像。

為了提升圖像清晰度，應根據光源的明暗不同來預先設定CCD相機的曝光時間。圖像的空間分辨率失真可以通過調整輸送裝置的速度來避免[10]。通過多次預實驗，得到900～1 700 nm波段下設備運行參數如下：曝光時間為10 ms，圖像采集的速度為14 mm/s，掃描線的實際長度為180 mm，物距為385 mm。

1.2.3 脫氧肌紅蛋白含量測定

參照KRZYWICKI[11]的方法，取待測肉樣5 g，加入25 mL濃度為0.04 mol/L、pH值為6.8的磷酸緩沖液，用超細勻漿器在室溫條件下以10 000 r/min均質25 s。將均質液放置在4 ℃冰箱中避光保存1 h，然后在4 500×g，4 ℃條件下離心20 min。最終將上清液利用濾紙過濾出來，濾液用紫外分光光度計分別在波長525、545、565、572 nm處測其吸光度。脫氧肌紅蛋白含量按下式計算。

[DeoMb] =（0.369R1 + 1. 140R2 - 0.941R3 + 0.015） × 100

式中：R1、R2、R3分別為A572nm/A525nm、A565nm/A525nm、A545nm/A525nm的吸光度比值。

2 結果與分析

2.1 原始光譜數據采集

冷藏（4 ℃）貯藏下灘羊肉900～1700 nm的原始光譜平均反射曲線如圖1所示。

由圖1可得，實驗中所獲得不同貯藏時間的樣本900～1 700 nm光譜曲線不完全重疊，各項指標隨時間的變化而改變，反應到曲線上的反射值大小不同，但趨勢基本一致。同時還可以看出，首部雜音較大影響模型準確性。為消除曲線上噪音及其他無關信息干擾，切除900～1 000 nm波段雜音加大區域。

2.2 異常值檢測與剔除

異常值檢測與剔除異常值會影響數據的準確度[12]，因此本文利用蒙特卡洛方法[13]檢測異常數據，建立210個灘羊熟肉的PLSR模型。共檢測出3個異常樣本。剔除異常樣本后，相關系數RC由0.735增大到0.759，RMSECV由3.225減小到3.077。

2.3 樣本集劃分

采用SPXY算法按照3∶1的比例劃分校正集和預測集，統計結果見表1。

2.4 光譜預處理

對原始光譜進行預處理，由表2可以看出，使用不同預處理方法，模型性能發生了不同程度上的改變。其中，經歸一化預處理之后模型所建立的PLSR預測模型參數最優，模型的相關系數RC=0.753、RP=0.741。因此，后續模型的建立都采用歸一化預處理方法。

2.5 光譜數據降維

CARS篩選特征波長的過程圖如圖2所示，設定運行次數為200。曲線（a）為篩選特征變量數的過程;曲線（b）表示RMSECV的變化趨勢圖;曲線（c）中的每條線代表回歸系數的變化趨勢。CARS共選出16個特征波長，特征變量數縮減為原來的7.17%。

2.6 建立模型

使用PLSR建模方法，建立FS和特征波段的模型，具體見表3。選取最優模型為CARS-PLSR，RC、RP為0.758和0.713。

3 結論

本文以210個灘羊熟肉樣本為研究對象，利用近紅外高光譜灘羊熟肉光譜，對剔除異常樣本后的光譜使用9種預處理，采用歸一化方法對光譜預處理得到模型的效果最好，RC和RP分別0.753和0.741，說明對原始光譜進行歸一化預處理可以降低噪音，獲取更多的有用信息，提高建模效果;利用CARS篩選特征波長，對PLSR方法建立的2種模型對比分析，結果發現，經過歸一化預處理的CARS-PLSR模型波長數少，RC和RP分別為0.758和0.713，RMSEC和RMSEP分別為2.670和3.726。綜上所述，選取經歸一化預處理的CARS-PLSR模型為冷藏條件下，灘羊熟肉脫氧肌紅蛋白含量的最佳預測模型，結果表明，說明高光譜成像技術在預測灘羊熟肉脫氧肌紅蛋白含量方面具有可行性。

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