基于近紅外光譜與支持向量機的甘薯粉絲摻假快速檢測

陳嘉，高麗，葉發銀，雷琳，趙國華,2,3*

1(西南大學 食品科學學院，重慶，400715) 2(重慶市甘薯工程技術研究中心，重慶，400715) 3(重慶市農產品加工技術重點實驗室，重慶，400715)

甘薯粉絲(條)是以甘薯淀粉為主要原料，經和漿(打糊)、成型(漏粉)、冷卻等程序制成的條狀或絲狀食品。甘薯淀粉中支鏈淀粉含量較高，具有獨特的高黏性，加工成的甘薯粉絲(條)有較強的彈性，筋道、耐煮，透明度較高。因其具有久煮不爛、清香可口、食法多樣的特點，成為中國大部分地區群眾喜愛和常見的食品。中國地理標志保護產品，如筠連粉條、周禮粉條、銅仁紅薯粉絲、盧龍粉絲等均是以甘薯為生產原料。

由于市場上甘薯淀粉與玉米淀粉、木薯淀粉價格差異較大，一些企業或個人受經濟利益驅使，使用摻入玉米淀粉或木薯淀粉的甘薯淀粉為原料生產粉絲，冒充純甘薯淀粉粉絲，使廣大消費者利益受到損害?？稻S民等[1]根據玉米淀粉與甘薯淀粉遇碘制劑呈現不同的顯色反應原理，用分光光度計測定混合淀粉試液的吸光值，并通過數據擬合回歸方程確定混合淀粉中玉米淀粉的含量；侯漢學等[2]發現甘薯淀粉中玉米淀粉含量與平均粒徑、糊化峰黏度有較強的相關性，可以根據回歸方程確定甘薯淀粉中玉米淀粉的含量，以解決粉條加工中甘薯淀粉不純、混摻玉米淀粉等問題，但上述方法都是針對原料淀粉，對甘薯粉絲(條)成品是否摻假無法檢測。杜連起[3]利用粉條膨潤度、煮沸損失和耐煮性的差異，結合外觀和口感的變化檢驗甘薯粉條中是否摻假，但該方法需要專業人員對粉絲進行感官評定，且操作復雜，并不適合快速檢測。

近紅外光譜(near infrared spectra, NIRS)分析技術具有快速、效率高、成本低、無污染、無需前處理等優點[4]，被廣泛應用于成分檢測[5-7]、產地鑒別[8-10]、品質鑒定[11-12]、產品分級[13-14]、摻假識別[15-17]等方面。LU等[18]嘗試用NIRS預測甘薯淀粉的熱力學性質以及甘薯粉絲的品質，結果顯示，使用NIRS可以較為準確地預測甘薯淀粉的糊化起始溫度、頂點溫度、溫程以及粉絲的耐煮性，同時對甘薯淀粉糊化終點溫度、糊化焓及甘薯粉絲的煮沸損失和膨潤度均有一定的預測能力。DING等[19]成功地使用NIRS對紫薯淀粉以及摻假紫薯淀粉進行了鑒別，并建立了紫薯淀粉花青素含量及總抗氧化活性定量檢測模型。許多研究表明，支持向量機(support vector machine, SVM)在解決小樣本、非線性樣品分類及高維模式識別中表現出特有的優勢，并對樣本異常值及噪音具有很強的魯棒性[20]。有研究將SVM應用于羊肉摻假[21]、淀粉的分類[22]和品質預測[23]，均取得了良好的效果。目前，基于NIRS及SVM的甘薯粉絲成品摻假快速判別及定量檢測方法尚未見報導。本實驗以甘薯粉絲為對象，分別采用9種不同廠家生產的甘薯淀粉為原料，摻入一定比例的木薯淀粉或玉米淀粉制成粉絲樣品，探討采用NIRS結合支持SVM對甘薯粉絲摻假進行快速檢測的可行性，考察不同預處理方式對定性判別及定量分析模型的影響，并通過化學計量學方法對模型進行優化，以期為準確、快速鑒別甘薯粉絲的真偽及摻假情況提供參考。

1 材料與方法

1.1 材料

共收集9種不同廠家生產的甘薯淀粉為原料，分別用代號a、b、c、d、e、f、g、h、i代表。其中8種來自大型超市，并經顯微形態檢查符合甘薯淀粉的一般特征；1種直接采集自合作企業。玉米淀粉、木薯淀粉，山東成武華豐淀粉有限責任公司。

1.2 方法

1.2.1 甘薯粉絲樣品的制作

向甘薯淀粉中摻入一定比例的玉米淀粉和(或)木薯淀粉，混合均勻后，參照NY/T 982—2006《甘薯粉絲加工技術規范》中的方法，采用漏粉法加工甘薯粉絲，具體操作如下：稱取10 g(以干基計)淀粉與85 g溫水(30 ℃左右)于容器中攪拌混合，然后在沸水中不斷攪拌90 s后形成芡糊。將芡糊與190 g(以干基計)淀粉一起轉移至和面機中進行和面。最初5 min內緩緩加入75 g溫水(30 ℃左右)，以150 r/min的速度繼續攪拌10 min制得粉團。采用圓孔直徑為2.5 cm的漏瓢將粉團漏成細線，在沸水(位于漏瓢下方35 cm處)中熟化20 s后立即撈至自來水中冷卻5 min，瀝干，保鮮膜包覆后放入4 ℃冰箱中冷藏，24 h后取出理絲。將理絲后的粉絲置于40 ℃電熱恒溫鼓風干燥箱中干燥8 h，密封，放置在干燥箱中備用。

本實驗選取了9個不同廠家生產的甘薯淀粉作為原料，共制得樣品168個，其中純甘薯淀粉樣品36個，甘薯+玉米淀粉樣品36個，甘薯+木薯淀粉樣品36個，甘薯+玉米+木薯淀粉樣品52個，純玉米淀粉及純木薯淀粉樣品各4個。從中隨機取出126個樣品作為校正集，其余42個樣品作為驗證集(詳見表1)。實驗擬建立定性判別及定量分析2種模型，對于定性判別模型，僅需考慮樣品摻假與不摻假(即100%甘薯淀粉樣品)2種情況。

表1 甘薯粉絲樣品的制備及樣品劃分Table 1 Preparation and partition of sweet potato starchnoodle samples

1.2.2 近紅外光譜采集

采用德國Bruker公司MPA近紅外光譜儀。將粉絲樣品粉碎后過100目篩，放入石英樣品杯中，采用PbS檢測器漫反射方式采集近紅外光譜，光譜掃描范圍12 000～4 000 cm-1，分辨率4 cm-1，掃描次數16次，采用儀器自帶的OPUS 7.0采集并處理光譜。

1.2.3 數據處理及建模

采用Matlab 2016a(美國MathWorks公司)軟件。在構建模型前，光譜須經過適當的預處理，提高光譜的分辨率和靈敏度[24]。實驗中采用標準正態變量變換(standard normal variate transformation，SNV)、一階導數(1stDer)、二階導數(2ndDer)、SNV+1stDer及SNV+2ndDer五種方法進行光譜預處理，以考察不同光譜預處理方法對模型預測能力的影響。

SVM判別模型采用Lib-SVM工具箱[25]的c-SVM模型建立，核函數采用徑向基核函數(radial basis function, RBF)，最優模型參數(懲罰參數c和RBF核參數g)通過網格搜索法[26]獲得。為了對比SVM判別模型的預測效果，同時構建了馬氏距離判別模型[27]進行對比。根據表1校正集與驗證集的劃分情況，校正集126個樣品中有不摻假甘薯粉絲(100%甘薯淀粉粉絲)27個、摻假甘薯粉絲99個，驗證集42個樣品中有不摻假甘薯粉絲(100%甘薯淀粉粉絲)9個、摻假甘薯粉絲33個，以此構建定性判別模型，并根據判別準確率評價模型的分類能力。判別準確率越高，說明模型的判別分析能力越強。

SVM定量分析模型采用Lib-SVM工具箱的epsilon-SVR模型建立，核函數采用RBF核函數，網格搜索獲得最佳模型參數。利用模型對預測集樣品的預測均方差(root mean square error of prediction, RMSEP)、預測值與實測值間的相關系數r進行對模型的預測性能考察。RMSEP主要用于評價模型對于外部樣本的預測能力，其值越小表明預測能力越高，反之則越低；相關系數r用于衡量驗證集樣本的預測值和實測值之間的相關程度，r越接近于1，表明相關程度越好。同時，為了進一步增強SVM模型的預測能力，實驗采用了前向區間支持向量機(forward interval support vector machine, fi-SVM)變量篩選算法[28]對光譜波長進行篩選。

2 結果與分析

2.1 甘薯粉絲與摻假甘薯粉絲紅外光譜比較及主成分分析

圖1是甘薯粉絲與摻假甘薯粉絲的近紅外光譜圖。近紅外光譜主要反映的是分子中化學鍵振動的倍頻和合頻信息，由于近紅外光譜的特性，在12 000～4 000 cm-1波數范圍內，甘薯粉絲與摻假甘薯粉絲近紅外光譜的峰形和位置都非常相似，無法通過圖譜直觀地進行區分與檢測。甘薯粉絲是由甘薯淀粉經打芡、和面、漏粉、煮熟、冷卻等一系列工序加工而成，因此甘薯粉絲的近紅外光譜與以往文獻報導中淀粉的近紅外光譜極為相似[29]，光譜圖中幾處明顯的波峰及其對應的化學鍵振動分別為：7 100 cm～6 500 cm-1處較寬的波峰對應的是O—H或N—H伸縮振動，5 350 cm-1附近為O—H合頻振動，4 960 cm-1附近為N—H合頻振動，4 440 cm-1附近為C—H合頻振動，3 900 cm-1附近為C—N—C伸縮振動的一級倍頻以及C—H、C—C和C—O—C伸縮振動[23]。

圖1 甘薯粉絲與摻假甘薯粉絲近紅外光譜圖Fig.1 Near infrared spectra of sweet potato starch noodles and adulterated sweet potato starch noodles

對樣品光譜進行主成分(principal component analysis, PCA)提取，并以前3個主成分得分作圖，結果見圖2。

圖2 粉絲樣品前3個主成分得分圖Fig.2 Score plot for the first three principal components of starch noodle samples

由圖2可以看出，由于選取了9個不同廠家的甘薯淀粉作為原料，同一廠家甘薯淀粉制作的粉絲相對聚集，不同廠家甘薯淀粉粉絲分散在不同的區域內，摻假的粉絲樣品分散在其周圍，無明顯的聚集或集中區域，無法直觀地通過主成分加以區分。

2.2 甘薯粉絲摻假SVM定性判別模型

選擇適當的光譜預處理方法對建立預測能力強、穩健性好的分析模型至關重要[24]。實驗中采用SNV、1stDer、2ndDer、SNV+1stDer及SNV+2ndDer五種方法進行光譜預處理，提取前20個主成分構建SVM判別模型和馬氏距離判別模型，對校正集和驗證集樣品進行判別分析，結果見表2。

表2 不同光譜處理方法對SVM判別模型和馬氏距離判別模型的影響Table 2 Effects of different spectra preprocessing methodson SVM and mahalanobis distance discriminant models

注：SNV，標準正態變量變換；1stDer，一階導數；2ndDer，二階導數。下同。

可以看出，以上5種光譜預處理方式均可以提升SVM判別模型及馬氏距離判別模型的判別準確率。馬氏距離判別模型對于校正集數據的判別準確率較高，但對于驗證集數據，原始光譜模型的判別準確率僅為76.19%，經過適當的光譜預處理后判別準確率最高可達到92.86%。原始光譜SVM判別模型對驗證集的判別準確率為78.57%，經過SNV+1stDer預處理后，模型對于校正集和驗證集的判別準確率均達到100%。在相同的光譜預處理方式下，對于驗證集SVM模型的判別準確率均高于馬氏距離判別模型，這可能是因為SVM對非線性數據有著更好的處理能力，由于實驗選取了9個不同廠家的甘薯淀粉為原料，制成的粉絲樣品組成更為復雜，SVM對于非線性數據擬合具有更好的魯棒性和容錯性[30]。以往的文獻中，使用近紅外光譜預測高淀粉含量原料的品質時，例如用近紅外及SVM預測大米[31]或大麥[32]的淀粉或蛋白質含量，也發現類似的結果。

2.3 甘薯粉絲摻假SVM定量分析模型

2.3.1 光譜預處理

采用SNV、1stDer、2ndDer、SNV+1stDer及SNV+2ndDer五種方法進行光譜預處理，分別建立木薯淀粉和玉米淀粉含量的SVM預測模型，采用內部交叉驗證法確定模型的主成分數并對驗證集進行驗證，結果見表3。

表3 不同光譜預處理方法對SVM定量分析模型影響Table 3 Effects of different spectra preprocessing methodson SVM quantitative analysis models

注：r，相關系數；RMSEP，預測均方誤差；PC，主成分數。下同

可以看出，相對于原始光譜模型，經過適當的光譜預處理后，模型的預測能力均有所提升。原始光譜經SNV+1stDer預處理后，木薯淀粉SVM模型的r和RMSEP分別達到0.79和17.49，玉米淀粉SVM模型的r和RMSEP分別達到0.82和15.47，優于其他方法。這可能是因為SNV消除了固體顆粒大小、表面散射以及光程變化對NIR漫反射光譜的影響，導數處理消除了基線和背景干擾，提高了光譜分辨率和靈敏度[24]，但導數處理同時會引入噪聲，導數階數越高，光譜信噪比越低[33]。因此，選擇SNV+1stDer作為定量分析模型的光譜預處理方法。

2.3.2 基于fi-SVM的光譜變量篩選

采用前向區間支持向量機(fi-SVM)對光譜波長進行篩選，以進一步提高SVM定量分析模型的預測精度。將全光譜劃分為10～100個子區間(間隔為10)，篩選出各子區間劃分情況下最優fi-SVM預測模型，結果見表4。

可以看出，總體上，模型的預測效果隨著子區間劃分數量的增加而提升，但并不是子區間劃分越多越好。對于木薯淀粉，當光譜劃分為80個子區間時fi-SVM模型(記為80-fi-SVM)預測精度最高，模型的r和RMSEP分別為0.92和11.20；對于玉米淀粉，當光譜劃分為70個子區間時fi-SVM模型(記為70-fi-SVM)的預測精度最高，模型的r和RMSEP分別達到0.96和7.49。因此，分別選擇80和70子區間劃分作為木薯淀粉和玉米淀粉fi-SVM模型的最優區間劃分。

表4 不同光譜子區間劃分下fi-SVM最優模型參數Table 4 Optimal fi-SVM model parameters under differentspectral subinterval partitions

木薯淀粉80-fi-SVM模型和玉米淀粉70-fi-SVM模型在變量篩選過程中，模型的r和RMSEP值隨固定子區間數量的增加，變化趨勢見圖3。

圖3 木薯淀粉80-fi-SVM模型(a)和玉米淀粉70-fi-SVM模型(b)r和RMSEP值變化情況Fig.3 Changes in r and RMSEP values in 80-fi-SVM(a)and 70-fi-SVM(b) model for determination of cassava starch and corn starch content

可以看出，在fi-SVM變量篩選過程中，模型的預測精度隨算法的運行呈先升高后降低的趨勢，這是因為在fi-SVM算法運行之初，篩選出的固定子區間數量較少，用于模型校正的光譜變量較少，有效信息不足，模型預測能力較低。隨著fi-SVM算法的運行，固定子區間數量增加，模型中的有效信息不斷積累，模型預測效果不斷提升，表現為r上升，RMSEP下降。當固定子區間積累到一定數量時，RMSEP達到最小。隨后RMSEP隨著固定子區間數量的增加不斷升高，這是因為當固定子區間數量增加到一定程度后，引入了過多無用和干擾信息導致模型預測效果下降，表現為r下降，RMSEP升高。

對于木薯淀粉80-fi-SVM模型，當固定子區間數量為16時，模型的RMSEP值最低，對應的光譜范圍為[12 385.3～12 281.2 cm-1，10 418.2～10 310.2 cm-1，9 299.6～9 191.6 cm-1，8 964.0～8 520.4 cm-1，7 174.3～7 066.3 cm-1，5 943.9～5 835.9 cm-1，5 608.3～5 500.3 cm-1，4 937.2～4 829.2 cm-1，4 601.6～4 381.7 cm-1，4 266.0～4 046.1 cm-1，3 818.6～3 710.6 cm-1](相鄰子區間合并書寫，下同)；對于玉米淀粉70-fi-SVM模型，當固定子區間數量為27時，模型的RMSEP最低，對應的光譜范圍為[12 246.5～12 126.9 cm-1，11 486.6～11 363.2 cm-1，10 977.5～10 854.0 cm-1，9 704.6～9 581.2 cm-1，9 450.0～9 326.6 cm-1，8 304.4～8 181.0 cm-1，8 049.9～7 926.4 cm-1，7 413.4～7 290.0 cm-1，7 031.6～6 908.2 cm-1，6 395.2～6 144.4 cm-1，6 013.3～5 762.6 cm-1，5 631.4～4 998.9 cm-1，4 867.7～4 617.0 cm-1，4 485.9～3 598.7 cm-1]。

將篩選出的最優模型光譜子區間與全光譜區間對比作圖，以灰色區域表示篩選出的光譜子區間，結果見圖4。對于木薯淀粉(圖4-a)，最優模型使用的光譜子區間為16個，相對于全光譜模型，所用光譜變量減少了80.00%，但模型的r提升了16.46%，RMSEP下降了35.96%；對于玉米淀粉(圖4-b)，最優模型使用的光譜子區間為27個，相對于全光譜模型，所用光譜變量減少了61.43%，但模型的r提升了17.07%，RMSEP下降了51.58%?？梢?，采用fi-SVM進行變量篩選后，模型使用的光譜變量數量大幅降低，但預測能力顯著提升。

圖4 木薯淀粉80-fi-SVM最優模型(a)和玉米淀粉70-fi-SVM最優模型(b)光譜子區間篩選結果Fig.4 Spectral subintervals (marked with gray bars) selected in 80-fi-SVM and 70-fi-SVM optimal model for determination of cassava starch content(a) and corn starch(b) content

2.3.3 模型驗證

使用未參與建模的驗證集數據對上步構建最優模型進行驗證，結果見圖5。對于木薯淀粉80-fi-SVM模型，預測值與真實值相關系數r達到0.92；對于玉米淀粉70-fi-SVM模型，預測值與真實值相關系數r達到0.96，且預測值與真實值在顯著水平α=0.01下無顯著差異，說明模型有較強的預測能力。需要強調的是，不能使用定量分析模型的結果代替定性分析，即對于純甘薯淀粉粉絲，由于定量分析模型存在一定誤差，可能會出現預測結果不為0的情況，從而可能引起誤判。在實際使用中，可以先用上文中已建立的SVM定性判別模型進行定性分析，再使用fi-SVM定量分析模型進行含量預測。

圖5 驗證集木薯淀粉含量(a)和玉米淀粉含量(b)預測值與真實值比較Fig.5 Relationship between predicted values and actual values of cassava starch content(a) and corn starch content(b) in validation set

3 結論與討論

實驗建立了基于近紅外光譜及支持向量機的甘薯粉絲摻假定性判別及定量分析快速檢測模型。對于甘薯粉絲摻假SVM定性判別模型，采用SNV+1stDer光譜預處理后，模型判別準確率可達100%。對于甘薯粉絲摻假SVM定量分析模型，采用SNV+1stDer光譜預處理及fi-SVM篩選光譜變量后，木薯淀粉80-fi-SVM最優模型的r和RMSEP分別達到0.92和11.20，玉米淀粉70-fi-SVM最優模型的r和RMSEP分別達到0.96和7.49，達到了較好的預測精度。在實際使用中，應該先用定性判別模型進行定性分析，再使用定量分析模型進行預測，以免對純甘薯淀粉粉絲產生誤判。采用近紅外光譜結合支持向量機構建快速檢測模型，樣品無需前處理，操作簡便迅速，為甘薯粉絲摻假快速檢測、品質控制提供了一種新的思路與方法。在相關法律法規允許范圍內使用復合淀粉生產粉絲，以改善粉絲品質或降低生產成本是允許的，如WU等[34]將綠豆淀粉和大米淀粉按1∶20的比例混合，以提升粉絲的烹煮性能、質構品質及口感；PHOTINAM等[35]利用豇豆、綠豆淀粉1∶1混合生產高含量抗性淀粉粉絲。但是以復合淀粉原料生產的粉絲，應在食品標簽中標注，并在商品銷售環節應明確告知消費者，否則就是以廉價原料摻假隱瞞消費者的行為。