可見/近紅外光譜檢測冷鮮豬肉中的脂肪、蛋白質和水分含量

□ 王立石 吉林省食品檢驗所

冷鮮豬肉是在執行獸醫檢疫制度下，對屠宰后的豬肉進行冷卻處理，溫度始終保持在0～4 ℃，可達到抑制病原菌分泌毒素的目的。隨著人們健康意識增強，對冷鮮豬肉的品質要求也更高，因此尋求一種快速的、準確的冷鮮豬肉檢測方法迫在眉睫。基于此，本文對可見/近紅外光譜檢測冷鮮豬肉中的脂肪、蛋白質和水分含量展開研究，總結具體檢測方法，詳細如下。

1 可見/近紅外光譜檢測研究

在檢測冷鮮豬肉中的脂肪、蛋白質和水分含量時，常規檢測方式主要為索氏提取法、凱氏定氮法、恒溫干燥法等。這些檢測方式均具有破壞性這一特性，且檢測所消耗的時間較長，效率不夠理想。因此，需求一種檢測效率高，且不會對冷鮮豬肉造成破壞的檢測方式。

可見/近紅外光譜檢測，該技術是一種新型的檢測技術，屬無損檢測類型，主要是借助全譜段或多余波長下的光譜數據實現定性、定量分析。可見/近紅外光譜檢測具有速度快的、效率高和成本低等特點，具有極高的應用價值。國外已經有將可見/近紅外光譜檢測應用到肉中的脂肪、蛋白質和水分含量的測定中，其波段控制在1 100～2 500 nm，且選用漫反射的光譜采集方式[1]。

2 可見/近紅外光譜檢測方法

本文試分析350～1 100 nm可見/近紅外光譜，研究不同溫度下脂肪、蛋白質、水分含量的偏最小二乘定量分析模型。

2.1 檢測準備工作

在進行可見/近紅外光譜檢測前，需做好全面的準備工作，包括儀器設備的準備，樣品及其處理工作。

（1）儀器設備。主要設備為光譜分析軟、USB4000（光譜范圍350～1 100 nm）及其附件，并配置凱氏氮儀器、恒溫烘箱、旋轉蒸發儀等。為實現對樣品的處理工作，需配置分析天平、絞肉機、樣品杯（φ50 mm×25 mm）、索氏抽提器等。在設備準備完成后，則需對設備展開常規檢測檢驗工作，確保所有設備均處于良好工作狀態，精確度均符合使用標準。

（2）樣品及樣品處理。對于樣品，本文選擇市場常規購置的鮮豬肉，樣品分別用8、6、4 mm的孔板展開絞肉，使之成為不同粒度的肉糜。其中，樣品個數分別為35、34、34個。其中，選擇理化分析的樣品，則運用4 mm的孔板再一次展開絞肉，完成后，擇取保鮮袋對樣品進行包裝，避免水分散失。之后將樣品置于0～4 ℃的環境中，2～3 h 后取出[2]。

2.2 光譜采集

樣品在0～4 ℃環境中取出后，直接給予光譜采集。完成后，將其置于20 ℃的環境下，時間為2～3 h，之后再一次展開光譜采集。具體的光譜采集中，需將樣品置于樣品杯中，實現滿裝。完成后，則選擇半透射的方式展開光譜采集，光源選擇鹵鎢燈，強度300 W，積分時間8 ms。光源選擇環形布置的方式，再將樣品杯放入樣品支架中，下部擺放校正鏡頭，其用于完成對投射光線的采集，并降低樣品粒度不均勻的誤差。借助光纖線路將信息傳遞到檢測器，實現對投射光譜曲線的獲取，再由計算機存儲記錄。

理化分析：對于具體脂肪、蛋白質和水分含量，主要按照具體的肉與肉制品的規定，展開對具體含量的理化分析。

2.3 數據處理

本文選擇多元散射校正方法用于數據處理，借助這類數據處理方式，可完成對散射影響的控制，提升成分含量的光譜吸收信息。經過處理后，選擇原始的、一階導數處理和二階導數處理的光譜數據，完成對偏最小二乘模型的構建。

3 結果研究

通過理化分析后，可以得到樣品中脂肪、蛋白質和水分的含量情況，見表1。

表1 脂肪、蛋白質和水分的含量情況（%）

進一步研究溫度對模型的影響，本文主要選擇2個溫度狀態，通過比較能夠得到0～4 ℃與20 ℃下，脂肪的相關系數為0.95與0.924，蛋白質為0.713與0.455，水分為0.944與0.914。并且能夠分別得到脂肪、蛋白質和水分的預測模型，且光譜范圍350～1 100 nm，借助附加散射矯正，運用PLS方法，比原有的方式更為可靠。另外，筆者發現可見/近紅外光譜可順利完成對冷鮮豬肉中的脂肪、蛋白質和水分的含量的檢測，效果顯著。

4 結語

本文研究分析可見/近紅外光譜對冷鮮豬肉中脂肪、蛋白質和水分含量的檢測，先分析具體可見/近紅外光譜檢測技術，再對其具體的檢測準備、檢測方法和理化分析、數據處理等方法進行研究，并得到最終測定結果，順利完成對冷鮮豬肉中脂肪、蛋白質和水分含量的測定。

[1]楊菊梅,賀曉光,王松磊,等.冷鮮羊肉品質的高光譜成像無損檢測[J].食品工業科技,2016(22)：23-24.

[2]王婉嬌,王松磊,賀曉光,等.冷鮮羊肉冷藏時間和水分含量的高光譜無損檢測[J].食品科學,2015(16)：112-116.