基于高光譜信息的生鮮雞肉離心損失率快速預測模型構建

何鴻舉,2,王洋洋,王 魏,蔣圣啟,朱亞東,馬漢軍,2,陳復生2,3,王玉玲4,朱明明,趙圣明,潘潤淑

(1.河南科技學院食品學院,河南新鄉 453003; 2.河南科技學院博士后研發基地,河南新鄉 453003; 3.河南工業大學糧油食品學院,河南鄭州 450001; 4.河南科技學院生命科技學院,河南新鄉 453003)

全球經濟復蘇,肉制品需求回暖,肉雞生產持續增加,2018年世界肉雞生產量達到9000萬噸以上,僅中國產量就高達1170萬噸,肉雞的消費和生產同步增長[1]。作為僅次于豬肉的第二大肉類消費品,雞肉含有豐富的蛋白質和較少的脂肪,易被消化吸收,有預防心血管疾病的功效[2],同時雞肉也是維生素和磷、鐵、鈉等礦物質的良好來源,具有強身健體、調節血脂等多種保健功能[3],在人們飲食生活中占據重要的地位。

雞肉質量與安全與人們的身體健康息息相關,同時也影響著肉品行業的發展。嫩度、持水力、pH、新鮮度、風味等是評價雞肉品質的重要指標[4]。其中持水力是指雞肉受到外力擠壓時,維持水分或者抵抗水分流失的能力[5]。離心損失率是反映持水力大小的重要參數,直接影響雞肉的色澤、彈性、口感等食用品質[6]。目前常用來測量持水力的方法主要是理化檢測,存在耗費時間長、檢測成本較高、樣品預處理較復雜且具有破壞性等問題[7-8],極大地影響了檢測進度和檢測技術的發展。

高光譜成像技術(Hyperspectral Imaging,HSI)是一種新興的光電檢測技術,根據光源對不同特性食品的波長反射率、離散度的不同,通過分析光譜數據的差異達到定量和定性檢測的目的,能夠同時反映樣品的物理和化學特性等內部信息和外觀品質信息,具有分辨率高、檢測速度快、非破壞性、連續多波段的特質[9-10],是肉品品質檢測的潛在有效手段之一。蔣圣啟等[11]利用900～1700 nm范圍的HSI技術快速無接觸評估冷鮮雞肉色澤及嫩度,模型預測效果良好,邢素霞等[12]在920～2500 nm范圍內探討了HSI技術預測雞肉揮發性鹽基氮(Total Volatile Basic Nitrogen,TVB-N)含量和菌落總數(Total Viable Count,TVC)的可行性,模型決定系數(R2)均在0.90以上,預測性能穩定;在400～1100 nm范圍,Xiong等[13]利用HSI研究了對雞肉中羥基脯氨酸的快速無損檢測,也取得了滿意的預測效果。本文旨在通過化學計量學算法挖掘900～1700 nm高光譜信息,構建模型預測生鮮雞肉的離心損失率,為建立一種快速無損評價雞肉持水性提供方法借鑒和數據支撐。

1 材料與方法

1.1 材料與設備

冷鮮雞胸肉 由河南眾品食業股份有限公司提供。

HSI-eNIR-400-1700高光譜成像系統 上海五嶺光電科技有限公司;XY1000C電子天平 常州市幸運電子設備有限公司;HERAEUS X1R臺式高速冷凍離心機 美國賽默飛科技公司;冰箱 青島海爾集團。

1.2 實驗方法

1.2.1 樣品準備 將新鮮的雞胸肉裝于無菌袋中,并置于帶蓋冰盒內,運至肉品質量與安全控制實驗室。在超凈操作臺中,將雞胸肉分割成切成3 cm×3 cm×1 cm(長度×寬度×高度)的立方小塊,共獲得144個雞肉樣品。將樣品置于一次性保鮮盒里,分裝、編號,置于0～4 ℃的冷藏溫度下,待測。

1.2.2 光譜數據的采集 試驗前先將高光譜系統打開預熱30 min,使光源趨于穩定,防止出現基線漂移等造成誤差[14],同時將待測雞肉樣品從冰箱中取出放至室溫。然后打開高光譜Spectral Image-NIR軟件進行掃描,采集雞肉樣品的高光譜圖像,系統運行參數為:曝光時間4.66 ms,掃描速度6.54 mm/s,掃描波長范圍900～1700 mm。為降低光源強度分布不均和暗電流對試驗結果的影響,需同時采集黑白圖像進行圖像校正[15],通過系統自帶軟件HSI Analyzer進行,具體校正方法參考Wang等[16]研究。圖像校正結束后,采用系統自帶軟件HSI Analyzer提取圖像感興趣區內的每個像素點的光譜信息,并得出平均值。

1.2.3 離心損失率的測定 光譜信息獲取后,立即測定肉樣的離心損失率[17]。具體操作為:稱重樣品,記錄數值m1,置于離心管中,在轉速8000 r/min、4 ℃的條件下離心15 min,取出,再次稱重,記錄數值m2,根據前后記錄重量差值,按如下公式計算離心損失率。

離心損失率(%)=(m1-m2)×100/m1

1.2.4 光譜信息預處理 光譜采集過程中,容易受到光程、電噪音、測量條件、光散射、基線漂移、樣品厚度分布不均勻等因素影響,需要結合化學計量法對原始光譜數據進行預處理。本文采用基線校正、高斯濾波平滑、多元散射校正、移動平均值平滑、中值濾波平滑5種方法對原始光譜進行預處理。

1.2.5 模型構建及評價 本文采用偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)算法構建光譜信息與樣品離心損失率之間的定量關系。PLS融合了多元線性回歸(Multiple Linear Regression,MLR)和主成分回歸法(Principal Component Regression,PCR)的雙重功能,是目前建模效率高、預測能力強的一種多元數據分析方法[18]。PLS模型性能評價參數為:校正相關系數(rC)、校正均方根誤差(Root Mean Square Error of Calibration,RMSEC)、交叉驗證相關系數(rCV)、交叉驗證均方根誤差(Root Mean Square Error of Cross Validation,RMSECV)、預測相關系數(rP)、預測均方根誤差(Root Mean Square Error of Prediction,RMSEP)、魯棒性(ΔE)、剩余預測偏差(Residual Predictive Deviation,RPD)。相關系數越接近1、均方根誤差越接近0、ΔE越小、RPD值越大,說明模型的精度越高,預測效果越好[19-20]。

1.2.6 波長篩選與模型優化 高光譜具有光譜分辨率高、應用范圍廣、能夠同時檢測樣品內外部信息的優點,但也存在數據冗余性強、波長范圍廣、信息運算量大等不足之處,因此最優波長的選擇至關重要,直接影響模型的檢測效率和準確性[21]。本文采用回歸系數法(Regression Coefficient,RC)[22]、連續投影算法(Successive Projections Algorithm,SPA)[23]和逐步回歸法(Stepwise)[24]篩選最優波長,用以優化全波段PLS模型。

1.3 數據處理

模型構建和RC法篩選最優波長在The Unscrambler 9.7軟件(挪威CAMO公司)中完成。SPA法和Stepwise法篩選最優波長在MATLAB R2006a軟件(美國Mathworks公司)中完成。

2 結果與分析

2.1 肉樣離心損失率測量結果

將144個雞肉樣品的離心損失率測量值,按照從小到大排序,每四個測量值中隨機取一個值劃入預測集,其余的三個測量值劃入校正集。統計結果如表1所示。

表1 校正集和預測集樣品離心損失率測量結果統計Table 1 Statistics of centrifugal loss rate values ofsamples in calibration set and prediction set

2.2 雞肉樣品的光譜特征

所有樣品的原始光譜經5種預處理后,特征如圖1所示。在900～1700 nm波長范圍內,盡管預處理方式不同、光譜曲線高低位置不同,但是光譜曲線總體趨勢一致。這與肉樣的化學成分含量不同有關。在光譜曲線中發現,在980和1200 nm處有明顯的吸收峰,這分別源于肉樣組分中O-H鍵和C-H鍵吸收[25]。此外,在1450 nm處有很弱的吸收峰,這也源于O-H鍵的倍頻吸收[26]。

圖1 雞肉的平均光譜特征Fig.1 Average spectral characteristics of chicken注:(a)原始光譜;(b)BC光譜;(c)GFS光譜;(d)MSC光譜;(e)MAS光譜;(f)MFS光譜。

2.3 基于全波段光譜信息預測離心損失率結果

本試驗900～1700 nm波長范圍內共有486個波長,基于全波段光譜信息構建PLS模型預測肉樣中的離心損失率,結果如表2所示。

由表2可知,6種FW-PLS模型的相關系數(rC、rCV、rP)相近,在0.93～0.97之間,均方根誤差(RMSEC、RMSECV、RMSEP)也相近,在1.13%～1.67%之間,RPD值均大于2.50,整體預測效果良好。其中,基于RAW光譜構建的RAW-PLS模型和基于BC光譜構建的BC-PLS模型相關系數相同,均方根誤差和ΔE值均較小,RPD值均較大且接近3,預測肉樣離心損失率效果更好。由此得出,基于900～1700 nm光譜信息構建PLS模型預測雞肉離心損失率是可行的。后續最優波長篩選以模型構建效果更好的RAW光譜和BC光譜為基礎進行。

表2 基于全波段光譜信息的PLS模型預測肉樣離心損失率結果Table 2 Results of PLS models for predicting centrifugal loss rate of chicken samples

2.4 最優波長篩選結果

本試驗通過RC法、SPA法和Stepwise法從全波段486個光譜波長中篩選出對模型有最大貢獻的最優波長,以提高模型運算效率和檢測精度,結果如表3所示。三種方法篩選出的最優波長數,最少為16個,最多為24個,波長減少量均在95%以上。

表3 最優波長選擇結果Table 3 Results of optimal wavelength selection

表5 基于最優波長的MLR模型預測肉樣離心損失率結果Table 5 Results of predicting centrifugal loss rate of chicken samples by MLR models with optimal wavelengths

2.5 基于最優光譜波長預測離心損失率結果

基于3種方法篩選出的最優波長,分別優化PLS模型,預測肉樣離心損失率結果如表4所示。

表4 基于最優波長的PLS模型預測肉樣離心損失率結果Table 4 Results of predicting centrifugal loss rate of chicken samples by PLS models with optimal wavelengths

由表4可得,在RAW光譜中,與RC法和SPA法相比,基于Stepwise法篩選的16個最優波長構建的RAW-S-PLS模型,波長數量和潛變量最少,魯棒性最好(ΔE=0.18,最小),同時RPD最大(2.68),預測肉樣離心損失率效果最好。RAW-S-PLS模型和RAW-PLS模型相比較,盡管波長數量減少了97%(16/486),但是預測效果接近,魯棒性還略有提升。在BC光譜中,盡管基于Stepwise法篩選的23個最優波長構建的BC-S-PLS模型,波長數量和潛變量較多,但其相關系數最大,魯棒性較好,RPD也最大(2.78),預測肉樣離心損失率效果最好。BC-S-PLS模型和BC-PLS模型相比較,雖然波長數量也減少了95%(23/486),但其預測效果相似,魯棒性也略有提升。

總體而言,基于Stepwise法篩選的最優波長構建的RAW-S-PLS模型和BC-S-PLS模型幾乎保持了全波段PLS模型的預測性能,表現出良好的預測精度和穩定性。RAW-S-PLS模型和BC-S-PLS模型相比較,預測肉樣離心損失率效果相似,但RAW-S-PLS模型使用了更少的波長數量,且具有更好的魯棒性。

2.6 基于最優光譜波長的MLR模型預測離心損失率結果

當波長數量少于樣品數量時,也可以使用多元線性回歸(MLR)算法構建模型預測肉樣離心損失率。結果如表5所示。

由表5可得,不管是RAW光譜還是BC光譜,均是基于Stepwise法篩選的最優波長構建的MLR模型預測效果較好,也表現出了和全波段PLS模型相似的預測性能。RAW-S-MLR模型和RAW-S-PLS模型相比,RAW-S-PLS模型魯棒性更好,RPD值也略大,整體預測效果略好。BC-S-MLR模型與BC-S-PLS模型相比,BC-S-MLR模型魯棒性更好,RPD值更大(3.48),相關系數也略大,整體預測效果更好。

預測效果均較好的RAW-S-PLS模型和BC-S-MLR模型相比較,BC-S-MLR模型使用了23個波長,多于RAW-S-PLS模型,其相關系數、RPD值、魯棒性等均略高于RAW-S-PLS模型,均方根誤差也均略低于RAW-S-PLS模型。但基于實際運算效率考慮,RAW-S-PLS模型使用了原始光譜,波長數量也較少(16個),預測性能也表現良好,綜合評價比較,RAW-S-PLS模型預測肉樣離心損失率效率更高。因此,可基于原始光譜中的16個最優波長構建PLS模型預測雞肉離心損失率。預測結果如圖2所示。

圖2 基于RAW-S-PLS模型預測肉樣離心損失率結果Fig.2 Results of predicting centrifugal loss rate ofchicken samples by RAW-S-PLS model注:(a)校正集和交叉驗證集;(b)驗證集。

3 結論

研究基于900～1700 nm波長范圍內的高光譜信息構建模型快速預測生鮮雞肉的離心損失率。經5種不同方法(BC、GFS、MSC、MAS、MFS)預處理肉樣光譜信息后,分別建立全波段PLS模型預測肉樣離心損失率。其中基于原始光譜和BC光譜構建的RAW-PLS模型和BC-PLS模型預測效果更好。采用RC、Stepwise、SPA 3種方法從原始光譜和BC光譜中篩選最優波長,予以優化全波段PLS模型。經評價比較,基于Stepwise法從原始光譜中篩選的16個最優波長(900.6、915.4、1024.0、1089.8、1111.2、1155.6、1165.5、1288.9、1305.4、1433.9、1442.1、1486.7、1493.3、1541.1、1690.1和1693.4 nm)建立的RAW-S-PLS模型預測效果更佳(rC=0.94,RMSEC=1.43%;rP=0.94,RMSEP=1.60%)。結果表明,基于PLS算法挖掘高光譜信息構建模型可潛在實現對雞肉離心損失率的快速無損檢測。