基于生物阻抗的即配羊肉貨架期無損檢測方法

李鑫星 張子怡 梁步穩(wěn) 黃曉燕 張國祥 馬瑞芹

(1.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)食品質(zhì)量與安全北京實(shí)驗(yàn)室， 北京 100083；2.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)模式動物重大設(shè)施建設(shè)辦公室， 北京 100083)

0 引言

羊肉富含優(yōu)質(zhì)蛋白質(zhì)以及人體各種必需氨基酸等多種營養(yǎng)成分，而脂肪含量僅為豬肉的1/2[1]。近年來，我國羊肉產(chǎn)量穩(wěn)步提升，截止到2020年，羊肉年產(chǎn)量已達(dá)到492萬噸[2]，羊肉及其制品的市場需求將越來越大[3]。然而，消費(fèi)結(jié)構(gòu)的變化和消費(fèi)水平的提高使人們對羊肉的品質(zhì)要求更加嚴(yán)格，貨架期是衡量羊肉新鮮度的重要指標(biāo)，關(guān)系到羊肉品質(zhì)的優(yōu)劣。

目前，肉品貨架期檢測手段主要以數(shù)學(xué)方法為主，如基于Gompertz方程、Arrhenius方程建立的動力學(xué)模型等[4]。揮發(fā)性鹽基氮(TVB-N)含量通常被作為評價(jià)肉品新鮮度的關(guān)鍵參考指標(biāo)[5-6]，可為貨架期檢測提供依據(jù)。文獻(xiàn)[7]采用二階多項(xiàng)式建立數(shù)學(xué)模型擬合不同環(huán)境溫度、不同抑菌劑濃度和氣調(diào)包裝下鯰魚片中銅綠假單胞桿菌的遲滯期，準(zhǔn)確預(yù)測了鯰魚片的剩余貨架期。文獻(xiàn)[8]以TVB-N為品質(zhì)表征參數(shù)，利用Arrhenius方程建立了不同溫度下冷鮮雞貨架期預(yù)測模型。但此類方法對實(shí)際操作條件要求較高，耗時長，計(jì)算過程復(fù)雜，且感官評分不具有客觀性，難以滿足肉品貨架期的可靠性檢測與食品生產(chǎn)現(xiàn)代化的要求。因此，亟需開發(fā)一種新的高效方法用于檢測肉品的貨架期。

隨著肉品貯藏時間的增加，其生物組織會發(fā)生變化，通過阻抗幅值和相位角可以反映其變化情況[9-11]。生物阻抗技術(shù)可實(shí)現(xiàn)對食品的快速無損檢測[12-15]并能避免傳統(tǒng)試驗(yàn)和工業(yè)中化學(xué)試劑對食品的污染和浪費(fèi)[16]。

肉品阻抗的測量值主要取決于其肌肉組織內(nèi)體液含量、細(xì)胞膜活性、細(xì)胞內(nèi)外電阻的分布以及廣泛存在的分布電容[17]。不同種類的肉品測量數(shù)據(jù)之間的差異主要體現(xiàn)了肉品自身結(jié)構(gòu)不同而帶來的阻抗特性的差異[18]。羊肉組織與大多數(shù)動物組織一樣，由大量形狀各異的細(xì)胞組成，細(xì)胞被細(xì)胞外液包裹著，這些細(xì)胞外液可視為電解質(zhì)，具有良好的導(dǎo)電性，其生物阻抗主要由組織細(xì)胞結(jié)構(gòu)和細(xì)胞內(nèi)離子導(dǎo)電特性共同決定。生物阻抗法應(yīng)用于檢測即配羊肉的貨架期，能更好地滿足消費(fèi)者的需求，更有利于整個行業(yè)的發(fā)展。

本文以即配羊肉為研究對象，對即配羊肉的生物阻抗特性進(jìn)行試驗(yàn)研究。以TVB-N含量作為關(guān)鍵參考指標(biāo)，探究即配羊肉生物阻抗特性(幅值和相位角)與TVB-N含量之間的關(guān)系，建立以生物阻抗參數(shù)為輸入，貨架期為輸出的反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，并將其與支持向量機(jī)(SVM)、決策樹模型進(jìn)行對比分析，最終基于Web構(gòu)建用戶友好的即配羊肉貨架期檢測系統(tǒng)。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)材料

試驗(yàn)材料為市售草原羔羊的里脊肉，作為肉羊胴體中肉質(zhì)最為均勻的部位，能夠有效消除筋骨、脂肪、筋膜等其它組織結(jié)構(gòu)對試驗(yàn)結(jié)果的影響。

首先將羊肉切成60 mm×60 mm×30 mm的樣本33個，裝入塑封袋，隨機(jī)分成A、B、C共3組。綜合考慮 GB 20799—2016《食品安全國家標(biāo)準(zhǔn) 肉和肉制品經(jīng)營衛(wèi)生規(guī)范》與實(shí)際銷售期間肉品的貯藏環(huán)境，選定0、4、8℃作為即配羊肉樣品的貯藏試驗(yàn)溫度，以對比不同貯藏溫度對即配羊肉貨架期的影響。A、B、C組分別放入3個溫度下的恒溫箱中冷藏，制樣當(dāng)天起，每過24 h分別從3組剩余樣本中取用樣本進(jìn)行檢測，將羊肉樣本分割出2塊尺寸為30 mm×30 mm×10 mm的肉片分別測量其阻抗參數(shù)值與TVB-N含量，試驗(yàn)周期在預(yù)試驗(yàn)基礎(chǔ)上確定為0～10 d。

1.2 電極設(shè)計(jì)

不同類型電極的阻抗測量結(jié)果存在差異[19]。目前肉類阻抗檢測所采用電極類型差異主要表現(xiàn)在電極數(shù)量、材料和排列方式等方面。最基本的測量方法是用兩個電極去誘導(dǎo)電流和測量電壓[20-21]。近年來，學(xué)者們先后研究了四電極法[22]、六電極法[23]等多電極法[24-25]測量生物體電阻抗。目前，臨床醫(yī)學(xué)對阻抗測量的多電極法進(jìn)行了初步研究[26]，食品檢測方面仍較多使用雙電極測量方法。

本文采用雙電極法測量即配羊肉的電阻抗，針管的材質(zhì)為黃銅，將兩根電極針串聯(lián)作為激勵電極，另外兩根電極針串聯(lián)作為測量電極。電極針長2 cm，分布在一個邊長為1 cm的正方形上。采用雙電極測量方法進(jìn)行即配羊肉的阻抗檢測時，由于羊肉樣品肌肉細(xì)胞的容抗特性，以及細(xì)胞結(jié)構(gòu)和肌肉組織形成的方向特異性，隨著激勵頻率的增加，接觸阻抗和各向異性對阻抗測量的影響會逐漸減弱，所以可以忽略不計(jì)。

1.3 方法

1.3.1生物阻抗測量

生物阻抗測量采用常州同惠電子股份有限公司的 TH2829A型數(shù)字電橋測試儀，采用自制電極，測量時沿肌纖維組織橫向插入電極約10 mm，插入后保持羊肉樣品和檢測前端的相對穩(wěn)定。將儀器的測試導(dǎo)線與測試前端的兩個電極尾端相連，選擇Z-θ阻抗測量功能，Z表示阻抗，θ表示相位，設(shè)置電壓為1 V，偏置0 V，選擇不同的頻率點(diǎn)進(jìn)行掃頻。

隨著激勵頻率的上升，阻抗幅值與相位角會分別呈不同的變化趨勢，阻抗幅值呈下降趨勢，相位角則呈上升趨勢[10]。本研究從0.1～200 kHz取10個頻率點(diǎn)(0.1、0.5、1、5、10、50、100、125、150、200 kHz)，測定每個樣品的阻抗幅值和相位角特性，掃頻后的結(jié)果將直接傳送到與儀器相連的計(jì)算機(jī)上。

數(shù)據(jù)獲取的整個流程如圖1所示。

圖1 即配羊肉生物阻抗數(shù)據(jù)采集流程Fig.1 Impedance collection process of ready-to-prepare mutton

1.3.2TVB-N含量測量

揮發(fā)性鹽基氮(TVB-N)是動物性食品由于酶和細(xì)菌的作用，在腐敗過程中，使蛋白質(zhì)分解而產(chǎn)生的氨以及胺類等堿性含氮物質(zhì)。即配羊肉樣本中揮發(fā)性鹽基氮含量按照 GB 5009.228—2016《食品安全國家標(biāo)準(zhǔn) 食品中揮發(fā)性鹽基氮的測定》進(jìn)行測定。采用凱氏定氮法，取(10.00±0.10) g羊肉樣品至50 mL離心管中，再添加0.6 mol/L高氯酸溶液至總體積為25 mL，充分混合。然后加0.6 mol/L高氯酸溶液并定容至40 mL。使用LSC-50H型離心機(jī)，于4 000 r/min離心10 min后過濾混合液。取20 mL上清液于消化管中，測定TVB-N含量，每個樣品均測量3次，取3次測量的均值。TVB-N含量(質(zhì)量比)計(jì)算公式為

式中X——TVB-N含量，mg/g

V——樣品消耗的0.010 0 mol/L標(biāo)準(zhǔn)酸體積，mL

V′——空白對照消耗的0.010 0 mol/L標(biāo)準(zhǔn)酸體積，mL

m——樣品質(zhì)量，g

F——樣品稀釋系數(shù)

1.4 數(shù)據(jù)分析

1.4.1阻抗變化趨勢

圖2a～2c分別展現(xiàn)了在貯藏溫度0、4、8℃下即配羊肉在0、2、4、6、8、10 d時測量得到的阻抗幅值隨激勵頻率的變化趨勢。從圖中可以看出，當(dāng)激勵頻率低時，即配羊肉的阻抗幅值較高，這是由于低頻時細(xì)胞膜容抗大，可視為開路，電流只流經(jīng)細(xì)胞外液；但是隨著頻率的升高，即配羊肉阻抗逐漸下降。電流流經(jīng)細(xì)胞內(nèi)外液，細(xì)胞膜容抗減小，阻抗幅值的變化也反映了生物組織電容性的特點(diǎn)。阻抗幅值在頻率0.1～0.5 kHz下降趨勢最為明顯，0.5 kHz后的阻抗幅值趨于恒定。在同一頻率下，隨著貯藏時間的增加，即配羊肉的阻抗幅值逐漸減小，而頻率超過5 kHz后，不同貯藏時間的羊肉組織阻抗幅值變化趨勢趨于一致。這是由于羊肉在貯藏過程中逐漸腐敗變質(zhì)，細(xì)胞的完整性缺失，細(xì)胞膜損壞，細(xì)胞內(nèi)液流出，導(dǎo)致細(xì)胞整體阻抗的下降。

圖2 不同溫度下即配羊肉阻抗隨激勵頻率變化曲線Fig.2 Trend of impedance of ready-to-prepare mutton with excitation frequency at different temperatures

圖2d～2f分別展示了在貯藏溫度0、4、8℃下相位角隨激勵頻率的變化趨勢，隨著激勵頻率的增加，即配羊肉的阻抗相位角呈現(xiàn)先減小后趨于平緩或略微呈現(xiàn)增大的穩(wěn)定變化趨勢。低頻段從0.1 kHz到5 kHz，阻抗相位角的減小十分明顯。5 kHz之后的中高段激勵頻率下相位角趨于平穩(wěn)。在貯藏溫度0℃和4℃下，隨著貯藏時間的增加，其相位角基本重合，無顯著差異。貯藏溫度8℃下各個貯藏時間的相位角呈先上升后下降的趨勢，這是由于較高的溫度使得羊肉在貯藏的過程中逐漸腐敗，細(xì)胞結(jié)構(gòu)發(fā)生變化。

1.4.2TVB-N含量變化趨勢

隨著貯藏時間的增加，羊肉逐漸腐敗變質(zhì)，羊肉樣本中TVB-N含量會逐步增加。如圖3所示，即配羊肉樣品的TVB-N含量總體上呈現(xiàn)先增加后小幅下降的趨勢，這主要是由于在酶和細(xì)菌的作用下，其含有的蛋白質(zhì)、糖原等大分子物質(zhì)降解為氨以及胺類等堿性含氮物質(zhì)，導(dǎo)致其TVB-N含量的增加。

圖3 不同溫度下即配羊肉TVB-N含量隨貯藏時間變化曲線Fig.3 Trends of TVB-N content of ready-to-prepare mutton with storage time at different temperatures

1.4.3阻抗參數(shù)與TVB-N含量的相關(guān)性分析

為了進(jìn)一步研究即配羊肉新鮮度，使用IBM SPSS Statistics 25.0軟件，分別對阻抗幅值和相位角的變化與即配羊肉的TVB-N含量、貨架期進(jìn)行Pearson相關(guān)性分析，結(jié)果如表1、2所示。

由表1、2可以看出，在所選頻率范圍內(nèi)，即配羊肉樣本阻抗幅值與TVB-N含量在0、4、8℃時均極顯著相關(guān)(P<0.01)。0℃時，頻率0.1～10 kHz范圍內(nèi)，相位角與TVB-N含量、貨架期極顯著相關(guān)(P<0.01)；4℃時，在頻率0.5～50 kHz范圍內(nèi)，相位角與TVB-N含量極顯著相關(guān)，在頻率100～200 kHz范圍內(nèi)，相位角與TVB-N含量顯著相關(guān)，在頻率0.5～200 kHz范圍內(nèi)，相位角與貨架期極顯著相關(guān)(P<0.01)；8℃時，在頻率5～150 kHz范圍內(nèi)，相位角與TVB-N含量極顯著相關(guān)(P<0.01)，在頻率0.1 kHz與5～150 kHz范圍內(nèi)，相位角與貨架期極顯著相關(guān)(P<0.01)。從相關(guān)性分析來看，不同貯藏溫度下，即配羊肉阻抗與TVB-N含量、貨架期具有較好的相關(guān)性。

表1 即配羊肉阻抗與TVB-N含量的相關(guān)系數(shù)Tab.1 Correlation coefficient of impedance and TVB-N content in ready-to-prepare mutton

表2 即配羊肉阻抗與貨架期的相關(guān)系數(shù)Tab.2 Correlation coefficient of impedance and shelf life in ready-to-prepare mutton

綜上所述，以TVB-N含量為關(guān)鍵參考指標(biāo)，選擇快速無損的生物阻抗方法對即配羊肉貨架期進(jìn)行檢測具有較高的可行性。

2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的即配羊肉貨架期預(yù)測模型

BP(Back propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有輸入正向傳遞、誤差反向傳播的特點(diǎn)，在回歸預(yù)測等非線性動態(tài)問題中被廣泛應(yīng)用。本研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模，為突出BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的高度自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力與泛化能力，將其與SVM、決策樹模型進(jìn)行了對比分析。

2.1 模型設(shè)計(jì)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)主要包括激活函數(shù)、輸入層和輸出層節(jié)點(diǎn)、隱含層節(jié)點(diǎn)以及優(yōu)化函數(shù)選取等方面。

(1)激活函數(shù)

即配羊肉的貨架期有多種情況，即本研究屬于多分類問題。因此，選用 Softmax 作為激活函數(shù)。

(2)輸入層

本研究的目的是探究即配羊肉生物阻抗特性(阻抗幅值和相位角)與貨架期之間的關(guān)系，由于輸入數(shù)據(jù)為阻抗幅值與相位角，因此選擇輸入節(jié)點(diǎn)的數(shù)量為20個，分別代表10個激勵頻率下的阻抗幅值和相位角。

(3)輸出層

根據(jù)即配羊肉貨架期的實(shí)際需要，輸出層選擇1個節(jié)點(diǎn)，表示即配羊肉的貨架期，N的取值為0～10，分別表示即配羊肉的貨架擺放時間(單位：d)。

(4)隱含層

為了選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型性能最優(yōu)化的隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)，基于交叉驗(yàn)證方法，以誤差精度為評估指標(biāo)，對模型進(jìn)行性能測試并確定隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為20個。

(5)優(yōu)化函數(shù)

初始權(quán)重采用隨機(jī)初始化，基于交叉驗(yàn)證選擇L-BFGS算法進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)。L-BFGS是解決無約束非線性規(guī)劃問題最常用的方法，具有收斂速度快、消耗內(nèi)存少等優(yōu)點(diǎn)。

2.2 模型建立

首先對得到的495組羊肉阻抗數(shù)據(jù)隨機(jī)分配構(gòu)建訓(xùn)練樣本集和測試樣本集，每5個樣本中隨機(jī)選取一個作為預(yù)測集樣本，其余4個作為校正集樣本。以檢測系統(tǒng)前端采集到的生物阻抗作為輸入，羊肉貨架期作為期望輸出，圖4為即配羊肉貨架期預(yù)測模型建模原理圖。

圖4 即配羊肉貨架期預(yù)測模型建模原理圖Fig.4 Construction principle of shelf-life prediction model of ready-to-prepare mutton

2.3 模型對比與結(jié)果分析

本研究建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對即配羊肉的貨架期進(jìn)行預(yù)測，并同時基于SVM、決策樹進(jìn)行建模以對比分析不同模型預(yù)測的性能，模型對比結(jié)果如表3所示。

表3 模型對比結(jié)果Tab.3 Results comparison of different models %

本研究建立的基于SVM的即配羊肉貨架期預(yù)測模型，使用網(wǎng)格搜索法，經(jīng)5重交叉驗(yàn)證后，確定最佳的懲罰系數(shù)為100，最佳的核函數(shù)為徑向基核函數(shù)，整體分類效果較為穩(wěn)定，然而模型僅能較為準(zhǔn)確地預(yù)測貨架期為0、1、2 d的樣本，對于其余貨架期的分類精度不高，模型的F1分?jǐn)?shù)僅為89.8%。

相較于SVM模型，基于決策樹的預(yù)測模型分類效果有所提升，模型F1分?jǐn)?shù)可達(dá)91.8%，其對0～4 d、7～10 d貨架期具有較好的分類效果，這些貨架期的F1分?jǐn)?shù)可達(dá)90%以上，但是對5、6 d的貨架期分類不準(zhǔn)確。這主要由于羊肉在貯藏過程中逐漸腐敗變質(zhì)，細(xì)胞的完整性缺失，細(xì)胞膜損壞，細(xì)胞內(nèi)液流出，細(xì)胞的結(jié)構(gòu)發(fā)生了改變，導(dǎo)致細(xì)胞整體的阻抗波動較大，對模型的分類效果產(chǎn)生了一定的影響。

由表3可以看出，即配羊肉貨架期預(yù)測的最優(yōu)模型為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，模型F1分?jǐn)?shù)達(dá)到95.9%。本研究建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型含3層隱含層，隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)均為20個，設(shè)置該模型的迭代次數(shù)為1 000，表4為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能指標(biāo)，模型對0、1、2、3、6、9、10 d貨架期的分類精確率均達(dá)到了100%，除第3天外，F(xiàn)1分?jǐn)?shù)均達(dá)到了90%以上，且召回率與精確率得分接近，精確度、可靠性、穩(wěn)定性都有了很大的提高，對于即配羊肉的貨架期具有較好的擬合效果，能夠?qū)崿F(xiàn)即配羊肉貨架期的精準(zhǔn)預(yù)測，因此可以作為預(yù)測即配羊肉貨架期的模型。

表4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型性能指標(biāo)Tab.4 BP neural network model performance metrics %

3 系統(tǒng)構(gòu)建與應(yīng)用

3.1 設(shè)計(jì)目標(biāo)

傳統(tǒng)的羊肉貨架期檢測方法過程繁瑣、效率低、耗時長，檢測過后的樣本被破壞且對操作人員的素質(zhì)要求高。為實(shí)現(xiàn)對即配羊肉貨架期的快速無損檢測，基于生物阻抗技術(shù)的即配羊肉新鮮度變化機(jī)理，結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，設(shè)計(jì)用戶友好的即配羊肉貨架期檢測系統(tǒng)。

3.2 結(jié)構(gòu)與功能

本系統(tǒng)基于Web開發(fā)中典型的B/S結(jié)構(gòu)，采用MVC模式分離視圖層和業(yè)務(wù)邏輯層，以簡化系統(tǒng)的維護(hù)與修改，主要使用Java語言開發(fā)，采用面向全層次的前后端開發(fā)者的開源框架layui構(gòu)建友好的用戶界面，同時使用tomcat作為Web服務(wù)器，使用MySQL數(shù)據(jù)庫來存儲數(shù)據(jù)。

根據(jù)設(shè)計(jì)目標(biāo)，本系統(tǒng)設(shè)計(jì)了3個功能模塊，包括用戶管理、數(shù)據(jù)查詢與可視化、即配羊肉評價(jià)，如圖5所示。

圖5 即配羊肉貨架期檢測系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)圖Fig.5 Structure diagram of shelf-life detection system of ready-to-prepare mutton

(1)用戶管理功能。用戶管理功能主要包括登錄、注冊、權(quán)限管理，系統(tǒng)管理員對用戶進(jìn)行管理，根據(jù)用戶需求為其分配權(quán)限，如圖6所示。

圖6 用戶管理界面Fig.6 User management interface

(2)數(shù)據(jù)查詢與可視化功能。用戶可通過系統(tǒng)對阻抗數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊查詢，上傳新的阻抗參數(shù)及新鮮度數(shù)據(jù)，并查看數(shù)據(jù)的可視化折線圖，如圖7～9所示。

圖7 數(shù)據(jù)查詢界面Fig.7 Data query interface

圖8 數(shù)據(jù)上傳界面Fig.8 Data upload interface

圖9 新鮮度變化趨勢可視化界面Fig.9 Visualization interface of freshness trend

(3)即配羊肉評價(jià)功能。系統(tǒng)根據(jù)用戶上傳的羊肉阻抗參數(shù)數(shù)據(jù)，調(diào)用已建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，可即時給出該即配羊肉樣本的貨架期，實(shí)現(xiàn)羊肉貨架期的快速檢測，如圖10所示。

圖10 即配羊肉貨架期檢測界面Fig.10 Shelf-life detection interface of ready-to-prepare mutton

4 結(jié)論

(1)結(jié)合影響即配羊肉新鮮度變化的因素及生物阻抗的測量原理，針對電極數(shù)量不同、電極材料不同等測試條件，設(shè)計(jì)選擇了最優(yōu)的生物阻抗測試前端。對采集得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，揭示在0、4、8℃的3個溫度下即配羊肉阻抗和TVB-N含量的變化規(guī)律以及它們的相關(guān)性。

(2)以即配羊肉的阻抗幅值和相位角作為輸入，TVB-N含量作為關(guān)鍵參考指標(biāo)，以貨架期作為期望輸出，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM、決策樹建立預(yù)測模型，經(jīng)模型對比與改進(jìn)，最終確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為本研究的預(yù)測模型，模型F1分?jǐn)?shù)達(dá)95.9%，可實(shí)現(xiàn)即配羊肉貨架期的精確預(yù)測。

(3)基于layui框架，以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為算法核心，構(gòu)建了即配羊肉貨架期檢測系統(tǒng)，為實(shí)現(xiàn)對即配羊肉貨架期的快速無損檢測，建立合理的羊肉貨架期的檢測體系提供了有效的理論依據(jù)與軟件工具。