基于近紅外光譜技術快速檢測椰汁品質

連媛媛,熊乾威,楊木莎,藍真紅,李祥輝,孫偉明,*

(1.福建醫科大學藥學院,福建福州 350108; 2.福建醫科大學醫學技術與工程學院,福建福州 350004)

椰子的椰清和椰肉均含有豐富的營養素,具有許多天然保健功能,被稱為“養生第一果汁”。椰汁不僅具有很好的清涼消暑、生津止渴的作用,還有強心、止嘔止瀉的功效。生榨椰子汁含有豐富的鉀、鎂等礦物質,可糾正脫水和電解質紊亂,達到利尿消腫之效[1]。同時,椰肉及椰汁均有殺滅腸道寄生蟲的作用,療效可靠且無毒副作用,可用于臨床。此外,椰汁含糖類、脂肪、蛋白質、生長激素、維生素和大量人體必需的微量元素,經常飲用椰汁能益人氣力,補充細胞內液,擴充血容量,滋潤皮膚[2]。正是由于椰子的養生保健作用,市面上出現了大量的椰子系列產品。然而,由于市售椰汁中原汁含量不同,致使產品質量良莠不齊,且從外觀上無法鑒定椰汁質量。近年來業內屢次出現與椰子產品相關的食品安全事件如:椰汁蛋白含量不夠、采用焦亞硫酸鈉處理新鮮椰青、利用木薯粉冒充椰子粉等[3]。因此,椰子產品的品質鑒定,尤其是椰汁中原汁含量的檢測分析顯得非常重要。

在眾多分析檢測手段中,近紅外光譜(near infrared spectroscopy,NIRs)分析技術具有效率高、耗時短、綠色環保、可在線無損檢測等優點,主要通過檢測待測樣品含氫基團X-H(X=C、N、O、P、S等)振動產生的合頻和倍頻吸收在近紅外區生成的特征譜圖獲得特征信息[4-5],已成為鑒定食品品質、分析食品中有效成分含量等的有效工具,被廣泛應用于大豆[6-7]、水稻[8]、蘋果酒[9]、橄欖油[10-11]、綠茶[12]、可可豆[13]、中藥材[14]、山茶油[15]、牛奶[16]、蜂蜜[17]等品質檢測。但是,由于果汁成分復雜,近紅外光譜重疊嚴重[18-19],因此限制了近紅外光譜技術在果汁品質鑒別方面的推廣和應用[20-22]。鑒于此,本研究采用化學計量學方法輔助近紅外光譜技術,對椰汁及椰子系列產品的品質進行了檢測研究。利用近紅外光譜結合主成分分析法(principal components analysis,PCA)對不同品種椰子及不同品牌椰子系列產品進行定性分析,并利用近紅外光譜結合偏最小二乘法(partial least squares,PLS)對不同濃度的椰子原汁含量進行檢測并建立定量分析模型,不僅為市售椰汁品質的快速檢測奠定了基礎,還為椰汁等各類果汁的品質檢測提供一種簡便、無損、快捷的方法。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

速溶椰子粉 共3種，分別來自金維他(福建)食品有限公司、海南文昌瓊島食品有限公司、海南南國食品實業有限公司；格凌寶椰奶飲料 泰國(上海)格零寶食品商貿有限公司進口；椰子飲料 馬來西亞(寧波保稅區)食全酒美供應鏈管理有限公司進口；椰樹牌椰汁 海南椰家樂食品飲料有限公司;椰子果實 椰子、椰青、椰皇三種椰子果實,均采購于本地永輝超市,并要求色澤好、無菌斑、質地佳。

ANTARISⅡ型傅里葉變換近紅外光譜分析儀 Thermo公司。

1.2 實驗方法

1.2.1 定性樣本制備 分別取3種不同品牌的椰子粉30 g,加入300 mL水中溶解,得到椰子粉樣品并置于燒杯中備用。與處理后的新鮮椰子汁和市場購買的成品椰汁一并用于定性分析檢測。

1.2.2 定量樣本制備 取新鮮椰子,開孔后取其椰清置于燒杯中待用,使用刀具打開椰子殼,挖取椰肉,放置于榨汁機中,同時將椰清倒入榨汁機中,以20000 r/min轉速攪拌混勻5 min,攪拌完成后,用紗布過濾,濾液置于另一燒杯中待用。將按上述方法處理后的椰汁原汁與軟化后的自來水按不同質量比進行勾兌,配制成新鮮椰汁原汁質量分數不同的一系列椰汁樣本21個,即每個樣本(100 g混合液)中含有的椰子原汁和軟化后自來水的質量比不同,分別為0∶100、5∶95、10∶90、15∶85、20∶80、25∶75、30∶70、35∶65、40∶60、45∶55、50∶50、55∶45、60∶40、65∶35、70∶30、75∶25、80∶20、85∶15、90∶10、95∶5、100∶0,震蕩搖勻,用于椰子原汁的定量檢測。

1.3 光譜數據的采集

本實驗所有光譜數據采用Thermo公司生產的ANTARISⅡ型傅里葉變換近紅外光譜分析儀進行采集。設置光譜掃描范圍為4000～10000 cm-1,樣品掃描次數32次,分辨率為8 cm-1,控制溫度25 ℃,空氣濕度65%,以空氣作為背景,采集光譜數據。數據處理分析在Matlab(R2016b)中進行。

1.4 模型的建立

1.4.1 定性分析模型的建立 分別選擇3個不同品種的椰子,3種不同品牌的椰汁飲料和3種不同品牌的椰子粉作為待測標本,每個品種取12個樣本,采用近紅外漫反射采集光譜,每個樣本掃描5次(掃描前震蕩混勻樣品),共計60次,9個品種共計540次。主成分分析法(PCA)是一種常用的定性處理標本的統計分析方法,通過對數據的降維、變量的提取、數據的壓縮等一系列過程進行分析處理,從而實現對標本的定性分析。因此,本實驗采用PCA對所有標本進行定性分析,系統隨機選擇每類樣本中半數樣本為校正集,另半數樣本為預測集,利用開元算法建立并優化PCA模型。

2 結果與分析

2.1 定性分析

2.1.1 波段選取 本實驗中所有椰子系列產品的近紅外光譜如圖1所示,可觀察到在5200與6900 cm-1附近有2個明顯吸收峰,其中位于5200 cm-1附近的吸收峰為亞甲基中的C-H組合頻,6900 cm-1為O-H或N-H的二級倍頻[25]。此外,可以看出不同品種的椰子相關樣品的峰位置和峰強度具有較高的相似性。因此,在本實驗中處理數據時選擇包含5200與6900 cm-1的4500～5500 cm-1與6500～7500 cm-1的波段范圍作為研究對象。

圖1 新鮮椰子汁、椰子粉、成品椰汁的近紅外光譜圖Fig.1 Near infrared spectra of fresh coconuts, coconut powder,and the finished product

2.1.2 定性模型的分析 為實現對不同椰子產品的準確定性分析,本實驗采用PCA算法對椰子及其制品進行大類及小類定性分析,不同樣本在由PCA的3個主成分PC1、PC2和PC3建立的坐標系中的得分分布情況如圖2所示。3種不同椰子品種處于不同維度位置中,且同一品種椰子的樣本所處位置較為集中,不同品種的椰子分離清晰,判別率可達100%,如圖2(a)所示。圖2(b)顯示的是不同品牌市售椰汁飲料的得分情況,不同顏色形狀分別代表所選取的3類不同品牌的成品椰子飲料,每類椰子原汁樣本內部的得分分布較為分散,與不同椰汁飲料的椰子原汁的含量、配方等因素有關。不同種類的椰汁飲料在矩陣中得分分布不相沖突,可完全分離。圖2(c)顯示的是3種不同品牌的椰子粉的得分分布情況,3類樣本得分距離分布較遠,每類樣本內部分布相對集中。圖2(d)顯示的是椰子原汁、椰子粉、成品椰汁3種不同類型的椰子產品的得分分布情況,三類不相重疊,表明PCA方法可有效分離三種類型的椰子產品。

圖2 不同椰子系列產品PCA分析圖Fig.2 Principal component analysis(PCA)scores of different coconut series注:(a)3種不同品種椰子,樣本1～3分別為椰子、椰青、椰皇;(b)3種不同品牌椰子飲品,樣本4～6分別為格凌寶椰奶飲料、椰耶椰子汁飲料、椰樹牌椰汁;(c)3種不同品牌椰子粉,樣本7～9分別為椰子粉、速溶椰子粉飲品、速溶椰子粉(固體飲料);(d)3種椰子系列產品,樣本10～12分別為椰子原汁、椰子成品飲料、椰子粉。

為了更直觀的判斷PCA性能,計算校正集和預測集的判別率,列于表1。結果表明,PCA也可以對不同形式的椰子產品進行有效鑒別,且判別率達到100%。綜上所述,近紅外光譜結合PCA能夠對不同品種的椰子、椰汁飲料、椰子粉進行有效判別,其預測值與真實值的準確判別率均達到100%。

表1 不同椰子系列產品判別結果Table 1 PCA identification results of different series of coconut products

2.2 定量分析

2.2.1 波段分析 為了實現對不同椰汁飲品中原汁含量進行準確定量檢測,本實驗按照1.2.2中方法進行定量樣本制備,并將所得的21個定量樣本進行近紅外掃描,得到樣品的近紅外光譜,每個樣本掃描3次,取其平均值作為樣品的近紅外光譜,如圖3所示。椰汁的近紅外譜圖在5200與6900 cm-1附近有2個明顯吸收峰,且在8200～8400 cm-1處有一個較弱的吸收峰。其中5200 cm-1處的吸收峰為水分子中O-H伸縮和彎曲振動的合頻,6900 cm-1附近的吸收峰為水分子中O-H伸縮振動的一級倍頻吸收帶,而8200～8400 cm-1附近為C-H基團的二級倍頻與組合頻[25]。以上3個主要吸收峰,是定量分析的基礎,借助PLS建立定量分析模型。

圖3 不同比例椰汁原汁勾兌飲料近紅外光譜圖Fig.3 Near infrared spectra of coconut drinks with different juice concentrations

2.2.2 數據預處理 為提高模型的準確性、穩定性,降低由于樣品自身顆粒大小、顆粒均勻性、儀器噪聲等因素產生的影響,本研究采用6種預處理方法對數據進行優化,分別為中心化(Center)、多元散射校正(MSC)、標準正態變量(SNV)、SG卷積平滑一階(1st)、SG卷積平滑二階(2st)、標準化(Normalize)[26]。在此基礎上,采用PLS建立模型。

預處理過后所得光譜圖如圖4所示,由圖可知經過Center、Normalize、SNV與MSC預處理后光譜曲線光滑,干擾信息較少,光譜信息更加集中。其中,Normalize、SNV與MSC預處理減小了不同樣本之間的差異,因其降低了樣品鏡面反射等因素引起的誤差,但也導致部分有效信息被過度處理后丟失。相反,Center預處理可以有效放大不同樣本間的差異,可使不同樣本的光譜得到有效區分。而經2st與1st預處理后的譜圖較為分散、模糊,且毛刺較多,因此采用微分處理,信號被放大的同時,噪聲也被放大,且經2st預處理過后的毛刺較1st預處理過后的毛刺更多,噪聲信號放大更為明顯,因而經此兩種方法所得預測結果可能不及其他預處理結果理想[27]。上述不同光譜預處理方法對模型準確性、穩健性的影響需通過對比相關參數進一步進行驗證。

圖4 不同預處理后的近紅外光譜圖Fig.4 Near infrared spectrum after pretreating by different methods注:(a):Center;(b):SNV;(c):Normalize;(d):MSC;(e):2st;(f):1st;圖5同。

2.2.3 定量分析模型的建立 本實驗從制備的21個定量樣本近紅外掃描光譜圖中隨機選擇11個椰汁樣本做為校正集,10個椰汁樣本作為預測集來建立并完善椰汁原汁濃度梯度模型。在PLS建立定量分析模型時,對上述6種不同預處理方法所得波譜數據做進一步處理,所得模型結果如圖5所示。其中,預測值與真實值分布越趨近于圖中擬合直線則表明所建模型越準確,其中圖5(e)與5(f)較其他分布圖而言,明顯更為分散,表明其模型性能不佳,而圖5(a)與圖5(c)相似且較圖5(b)與圖5(d)更趨向于擬合直線,因而可說明經Center預處理與Normalize預處理后所得模型較好。

圖5 不同預處理方式下的PLS模型的預測值和真實值分布Fig.5 Predictive value and real value distribution of PLS model under different pretreatment modes

表2 椰汁樣品在不同PLS預處理方法下的校正集預測集精度Table 2 Accuracy of the correction set and prediction set under different PLS pretreatments for the coconut juice samples

3 結論

本研究結果表明,采用近紅外光譜技術結合化學計量學方法不但可建立一種快速、無損鑒定椰子品種以及不同椰子系列相關產品的定性分析方法,而且為檢測椰汁飲料中原汁含量提供了一種定量分析方法,因此為進一步拓展近紅外光譜技術在其它果汁品質檢測中的應用提供了一種新思路。