嗅覺可視化技術在豬肉新鮮度檢測中的應用

孫 梅, 付 妍

隨著生活觀念的轉變,人們的健康意識不斷增強,對綠色健康食品的追求不斷提高,對食品衛生的要求越來越高.豬肉是我國人民主要的肉食來源,是人類膳食結構的重要組成部分,但也是最易腐敗的食品之一.隨著“瘦肉精”以及過量食品添加劑的使用,食品安全問題的重要性已經上升到一個前所未有的高度.因此,努力做好肉類新鮮度的檢測,對于保障人民食肉安全、維護消費者的權益、更好地實施“放心肉”工程,有著重要的現實意義.

近年來,國內外專家對肉類新鮮度無損檢測進行了大量的探索和嘗試,取得了很多成果.目前豬肉新鮮度無損檢測有各種方法,包括近紅外光譜技術[1-3]、超聲波檢測技術[4-5]、人工嗅覺和人工味覺檢測技術[6-7]、光學技術和計算機視覺檢測技術[8-10]、多傳感器信息融合檢測技術等.嗅覺可視化技術是2000年由美國伊利諾伊大學厄本那一香檳分校的Suslick K S教授提出的[11],他是利用可視化傳感氣敏材料與待檢測氣體反應前后的顏色變化對揮發氣體(VOCs)進行定性定量分析的.嗅覺可視化傳感器中使用的可視化傳感氣敏材料具有分子識別性功能,所以嗅覺可視化方法可以區分相似化學物質,甚至是化學性質極其相似的同分異構體.目前,江蘇大學的黃星奕小組也在進行有關可視化傳感器的相關研究,主要對多種化學純組分氣體進行識別研究.但進行國際查新表明,國際上還沒有見到氣味可視化裝置在肉類新鮮度方面的公開報道.

1 嗅覺可視化技術的檢測指標

肉類由于其高蛋白及較高水分的特性,易于腐敗.圖1是肉類腐敗過程中拍攝的典型圖片,它們直觀地反映了肉類(豬肉)腐敗過程中的變化.當豬肉由于各種微生物的污染和作用發生變質或者由于自身酶的分解作用引起酸臭性發酵時,會產生硫化物和其他揮發性物質,如氨氣.因此可根據豬肉在不同時期產生硫化氫和氨氣釋放的程度,通過氣體傳感器采集硫化氫和氨氣的數據,可用于豬肉新鮮度的檢測和分析.嗅覺可視化技術對肉類腐敗過程中產生的氨類物質的檢測靈敏度非常高(＜50μg/kg),這一精度遠高于人類的檢測嗅覺閾值(＞100 μg/kg).所以,嗅覺可視化技術將在飲料、酒類、化妝品、調味品、農產品食品香氣檢測方面有著廣闊的應用前景.

2 嗅覺可視化傳感器陣列

圖1 肉類腐敗過程Fig.1 Result of pork corruption

嗅覺可視化技術是一種全新的電子鼻理念,是根據可視化傳感器與待測氣體反應前后的顏色變化對氣體進行定性、定量判別.嗅覺可視化技術的傳感器檢測不僅利用氣體敏感材料和待測氣體之間的范德華力等很弱的相互作用,而且引入了金屬鍵、極性鍵等較強的化學反應,所以嗅覺可視化傳感器具有分子識別功能,能夠區分相似性的物質,打破了常見傳感器難區分相似物質的瓶頸,為食品氣味的圖像化指紋奠定了基礎.

2.1 嗅覺可視化傳感器材料的選擇

傳感氣敏材料很多,但并不都是可用來制作氣味可視化傳感器的,作為可視化傳感氣敏材料必須具備2個條件:1)該化合物必須與大多數的氣體分子產生化學反應,且這種反應產生的分子間作用力要大于一般物理吸附的范德華力;2)該化合物應具有顯色基團,與氣體分子反應時能呈現顏色的變化.目前滿足這兩個條件的主要有卟啉類化合物和酸堿指示方劑.我們選擇金屬卟啉做為可視化傳感器的氣敏材料.

2.2 金屬卟啉化合物

卟啉(porphyrin)類化合物是在卟吩(porphin)環上擁有取代基的一類大環化合物的總稱,自然界中存在的卟啉化合物大都為金屬卟啉.金屬卟啉由大π共軛有機分子(卟啉環)和金屬離子(M)構成,是一類含有金屬離子的大環高分子化合物,分子結構如圖2.金屬離子位于卟啉環的中心,卟啉和金屬卟啉分子具有剛性結構,周邊官能團的位置和方向可以加以控制,且分子有較大表面,其軸向配體周圍的空間大小和相互作用的控制余地較大.位于金屬卟啉中心的金屬離子與四個吡咯環上的氮原子連接,由于金屬卟啉軸向配體的配位基是敞開的,因此金屬卟啉作為受體有顯著優點,可進行分子大小、形狀、官能團和手性異構體的識別.

卟啉化合物在自然界和生物體中廣泛存在,如細胞色素、血紅素、葉綠素等都是卟啉化合物,在生命過程中起著重要的作用.它具有以下的幾個重要功能。

圖2 金屬卟啉的分子結構Fig.2 molecular structure of metalloporphyrin

1)分子識別能力.卟啉化合物的分子識別功能已經應用于相關物質的分析,例如,對氨基酸、核苷酸、糖烴生物小分子以及苯醌、胺類、咪唑等有機小分子進行分子識別;在色譜分離中,對稠環芳烴、富勒烴的形狀進行高選擇性分離.圖3為金屬卟啉的立方體結構.

圖3 金屬卟啉的立體結構Fig.3 Sereostructrue of metalloporphyrin

2)具有較強的顯色性能.卟啉化合物的顯色能力很強,是非常有發展前途的一類超高靈敏的顯色劑.卟啉中心不同的金屬離子(M)可以形成不同顏色的金屬卟啉,如含有相同R取代基的鈷卟啉和三價鐵卟啉在二氯甲烷中的顏色分別是深紫色和墨綠色.更重要的是,當金屬卟啉作為化學反應的受體時,外來基團進入卟啉環內與中心金屬離子以及其他基團連接時,金屬卟啉會發生顏色變化.例如,當含氮配體與鐵卟啉軸向配位時,鐵離子上的電子云密度會加大,同時卟啉吡咯環上的電子云密度也會增大,以上變化反應在光譜上就是吸收峰發生紅移.相同量的不同外來基團或不同量的同一基團會產生不同的顏色變化,從而可以根據金屬卟啉反應前后的顏色變化程度對揮發氣體(VOCs)進行定性或定量分析.

3)具有高度的化學穩定性和熱穩定性,金屬卟啉化合物大多數不溶于水,是一類疏水性物質,可以避免環境中濕度變化給傳感器帶來的影響.

2.3 嗅覺可視化傳感器陣列的研制

確定好嗅覺可視化傳感器材料后,怎樣將這些材料制成傳感器,這既有制作技術問題,也有工藝問題.嗅覺可視化傳感器材料的獲取和制作是傳感器的核心技術.結合相類似的傳感器制作工藝,目前嗅覺可視化傳感器主要采用薄膜傳感器制作工藝.該工藝主要是將敏感材料沉積在介質襯底(基板)上,形成相應敏感材料的薄膜.因些,基板材料的選取會對傳感器的性能產生影響,目前用于嗅覺可視化傳感器制作的基板主要是反相硅膠平板、聚四氟乙烯等疏水性材料.一種化學顯色劑可以制成一個可視化氣體傳感器,不同顯色劑制成的傳感器其敏感特性不同,將多個不同顯色劑制成的傳感器排列在一起就形成可視化傳感器陣列,這些傳感器的排列組合提高了檢測精度,也極大地拓展了嗅覺可視化的應用范圍.因此,嗅覺可視化傳感器一般以陣列的形式出現.

嗅覺可視化傳感器陣列制作方法可分以下三個步驟.

1)氣體色敏材料的選擇.選用對氣體有顏色變化的疏水性卟啉化合物作為氣體色敏材料.

2)基地和溶劑的選擇.將可視化氣敏材料以一定的濃度溶解在有機溶劑中,并選用合適的基底平板用來固定色敏材料.

3)點樣制板.通過微量取樣裝置取一定量的氣敏溶液固定到基底平板上,干燥后,再進行下一個氣敏材料的固定.圖4為可視化傳感器陣列反應的特征圖像.

2.4 嗅覺可視化傳感器陣列的檢測原理

圖4 嗅覺可視化傳感器陣列Fig.4 Colorimetric sensor array

利用可視化傳感器陣列檢測氣味物質時,待檢測氣體以惰性氣體(氮氣)為載氣進入反應室,與可視化傳感器陣列反應,傳感器陣列上的化學顯色劑就會發生顏色變化,利用圖像獲取裝置,得到氣體和傳感器陣列反應前以及反應達到平衡時的傳感器陣列圖像,經過圖像處理,提取顯色劑反應前后顏色變化的絕對值(ΔR、ΔG、ΔB). ΔR=|Ra-Rb|,ΔG=|Ga-Gb|,ΔB=|Ba-Bb|,式中,R、G、B 紅綠藍三原色,ΔR、ΔG、ΔB三原色分量相減的絕對值.下標b(before)為可視化傳感器陣列與待測氣體反應前的圖像,下標a(after)為可視化傳感器陣列與待測氣體反應后的圖像.

2.5 檢測裝置的總體設計思路

這一部分主要是對樣品的檢測與分析裝置做一個簡要的介紹,進一步的實驗完善還在進行中.由于主要是對氣味(氨氣和硫化氫)進行檢測和分析,首先將待測氣體置于氣體收集室中密閉,選擇惰性氣體為載氣,混合氣體的流速和溫度分別用氣閥和恒溫系統來控制,氣體與氣味傳感器發生作用時顏色的前后變化用掃描儀來記錄.實驗中采用電磁閥來控制氣路中氣體的流向,實現了氣路控制自動化.不同的應用場合對于電子鼻進行系統的要求不同,要根據實際的需要進行系統加以改造.嗅覺可視化最終是通過傳感器反應前后顏色變化來實現的,能否獲得高精度的傳感器的顏色變化是影響整個系統精度的因素之一.又由于在狹小的空間中很難布置光源,因此高精度的掃描儀是現在研究中常用的圖像獲取裝置.掃描儀的分辨率、CCD傳感器和光源等參數對實驗結果產生重要的影響.

3 結束語

本文介紹了嗅覺可視化技術在豬肉新鮮度檢測方面的應用,重點介紹了氣敏材料和選擇與可視化陣列的制作過程.嗅覺可視化技術將為肉類生產企業和肉類加工企業提供一種只需單一裝置就可快速有效地對豬肉新鮮度進行檢測的手段,并且該設備的檢測原理也可以推廣到有毒氣體檢測、蔬菜水果、奶制品等食用消費品等新鮮度檢測、以及農藥殘留檢測等相關領域,對提高大眾生活質量和保障民族身體健康具有非常意義.

[1] 孔憲琴,黃素珍.肉品品質的無損檢測方法[J].肉類研究,2008(8):66--69.

[2] 趙杰文,鄒小波,劉木華,等.近紅外技術快速檢測牛肉嫩度的方法和裝置:中國,1603794A[P].2005--04 06.

[3] 侯瑞峰,黃嵐,王中義,等.用近紅外漫反射光普檢測肉品新鮮度的初步研究[J].光譜學與光譜分析,2006,26(12):2193--2196.

[4] 麻建國,周建軍.超聲波技術在食品檢測中的應用[J].食品與發酵工業,1998,24(5):52--57.

[5] 屠康.肉類品質無損檢測技術的研究進展[J].西北農林科技大學學報,2005,33(1):25--28.

[6] Panigrahi S,Balasubramanian S,Gu H.Neural-networkintegrated electronic nose for identification of spoiled beef[J].LWT-Food Science and Technology,2006(39):135 145.

[7] 曲世海,郭培源.基于多信息處理的肉類新鮮度檢測方法研究[J].北京工商大學學報:自然科學版,2006,24(5):26--31.

[8] 畢松,郭培源.基于細菌菌斑變化的豬肉新鮮度檢測方法研究[J].農機化研究,2009(5):67--71.

[9] 于瑞雪,郭培源.基于光電顯微技術的豬肉新鮮度智能檢測[J].北京工商大學學報:自然科學版,2007,25(4):34--38.

[10] 郭培源,陳巖,薛紅,等.豬肉新鮮度智能檢測裝置:中國,01144780A[P].2008--03--19.

[11] Suslick K S,Rakow N A.A colorimetric sensor array for odor fisualization[J].Nature,2000(17):710 714.