張玉榮，邢曉麗，周顯青*，王學(xué)鋒，于素平，郝 偉

（1.河南工業(yè)大學(xué) 糧油食品學(xué)院，河南 鄭州 450001；2.國(guó)家糧食局科學(xué)研究院 北京東方孚德技術(shù)發(fā)展中心，北京 100037）

0 前言

稻谷是人類最主要的糧食作物之一，且是世界上約1/2 人口的主要食糧[1].隨著人們生活水平的提高，對(duì)大米食用品質(zhì)的要求也越來(lái)越高，因此，如何準(zhǔn)確、快速地評(píng)價(jià)米飯食味顯得尤為重要[2-4].目前，對(duì)米飯食用品質(zhì)評(píng)價(jià)主要是依據(jù)GB/T 15682—2008[5]，其評(píng)價(jià)內(nèi)容包括米飯氣味、外觀、結(jié)構(gòu)、適口性、冷飯質(zhì)地等5 項(xiàng).目前，關(guān)于米飯食味評(píng)價(jià)的研究主要集中在感官與儀器評(píng)價(jià)，如嚴(yán)文潮等[6]通對(duì)粳型米飯的感官評(píng)價(jià)指標(biāo)研究發(fā)現(xiàn)，各感官指標(biāo)與米飯食味評(píng)價(jià)總分值關(guān)聯(lián)度高低的順序依次為：外觀＞滋味＞黏性＞香味＞硬度.呂慶云等[7]研究認(rèn)為評(píng)價(jià)項(xiàng)目可只選擇香氣、外觀、味道和黏度4 項(xiàng)，以簡(jiǎn)化評(píng)價(jià)方法.三上隆司等[8]研究得出，米飯感官評(píng)價(jià)外觀評(píng)分與香味、滋味、黏聚性、總體風(fēng)味呈極顯著相關(guān).總之，米飯外觀對(duì)其食味品質(zhì)評(píng)價(jià)具有重要的影響.關(guān)于儀器對(duì)米飯的評(píng)價(jià)研究主要集中在對(duì)米飯色澤和食味的相關(guān)性，如日本開發(fā)的米飯食味計(jì)是根據(jù)米飯的光澤（外觀）與食味綜合評(píng)分之間相關(guān)性高的原理制作而成[3].Bhattacharya[9]應(yīng)用色差儀研究大米在蒸煮過程中顏色的動(dòng)力學(xué)變化.但關(guān)于利用儀器對(duì)米飯的外觀進(jìn)行整體評(píng)價(jià)的研究鮮有報(bào)道，因此，作者采用圖像處理方法測(cè)定大米煮熟前后的粒長(zhǎng)、粒寬之差，得出大米長(zhǎng)度延伸率及寬度延伸率，結(jié)合色差計(jì)對(duì)米飯色澤進(jìn)行測(cè)定，并與外觀感官評(píng)價(jià)進(jìn)行關(guān)聯(lián)性及回歸分析，由此來(lái)預(yù)測(cè)米飯的外觀，以期找出一種更簡(jiǎn)單、快捷的米飯外觀評(píng)價(jià)方法來(lái)代替其外觀感官評(píng)價(jià).

1 材料與方法

1.1 材料

采集黑龍江（8 個(gè)）、河南（6 個(gè)）、河北（6 個(gè)）、江蘇（6 個(gè)）、福建（8 個(gè)）、廣東（6 個(gè)）、江西（6 個(gè)）、湖北（6 個(gè)）等8 個(gè)稻谷產(chǎn)區(qū)的樣品52 種，其中25種用來(lái)驗(yàn)證.用礱谷機(jī)去殼得到糙米，將糙米在碾米機(jī)上制備成GB 1354—2009 中規(guī)定的標(biāo)準(zhǔn)三等精度大米，置于4 ℃冰柜中保存.

1.2 儀器及設(shè)備

SY88-TH 礱谷機(jī)、NSART100 型碾米機(jī)：雙龍機(jī)械產(chǎn)業(yè)株式會(huì)社；SMY-2000ST 型色差計(jì)：北京盛名揚(yáng)科技開發(fā)有限責(zé)任公司；JYC-19BE2 型電磁爐：山東九陽(yáng)小家電有限公司.

1.3 方法

1.3.1 米飯的制備

參照GB/T 15682—2008 中小量樣制備米飯，并做適當(dāng)改進(jìn)：稱取大米樣品10.00 g 置于直徑為45 mm、體積為40 mL 的自制鋁盒中，加入適量蒸餾水淘洗，按水米比1.3∶1 往鋁盒中加入蒸餾水，在25 ℃下浸泡30 min，浸泡完成后上籠蒸煮40 min，然后按動(dòng)保溫按鈕，燜制20 min.

1.3.2 米飯色澤測(cè)定

采用SMY-2000 色差計(jì)測(cè)定米飯的顏色及色澤.用CIE-L*、a*、b*色空間方法表示，其中L*值描述亮度（色澤）的變化，0 代表黑色，100 代表白色；a*值描述從紅色至綠色的變化，正數(shù)代表紅色，負(fù)數(shù)代表綠色；b*值代表黃色至藍(lán)色的變化，正數(shù)代表黃色，負(fù)數(shù)代表藍(lán)色[10].

操作方法：開機(jī)預(yù)熱5～10 min，測(cè)試前用黑板調(diào)0，白板調(diào)100，校準(zhǔn)儀器，然后取煮熟燜制后的米飯8.00 g 放入樣品池內(nèi)，填實(shí)、壓緊，接著將樣品池置于保護(hù)盒套里，放到傳感器下面測(cè)定，記錄L*值、a*值和b*值，每個(gè)樣品重復(fù)測(cè)定10 次，去掉最大值和最小值，取平均值作為最后結(jié)果.

1.3.3 米飯粒延伸率測(cè)定[11]

從樣品中隨機(jī)選取煮熟前完整無(wú)損的大米50粒，置于掃描儀上，粒與粒之間分開而不接觸，以自制黑色紙板作為背景獲取像素為300 dpi 的RGB 圖像[12].文件命名為“米飯粒型測(cè)定”，保存為Tif 格式，運(yùn)行matlab 7.10.0，在Command Window面板中輸入自編程序，得出米粒的長(zhǎng)度和寬度值，計(jì)算出50 粒米粒的長(zhǎng)度及寬度的平均值.按照同樣的方法得到煮熟后大米米粒長(zhǎng)度和寬度值，則米粒長(zhǎng)度延伸率=（煮熟后長(zhǎng)度-煮熟前長(zhǎng)度）/煮熟前長(zhǎng)度；米粒寬度延伸率=（煮熟后寬度-煮熟前寬度）/煮熟前寬度.

1.3.4 米飯外觀感官評(píng)價(jià)

按照1.3.1 制備米飯，感官評(píng)價(jià)采用GB/T 15682—2008 糧油食品檢驗(yàn)稻谷、大米蒸煮食用品質(zhì)感官評(píng)價(jià)方法中的評(píng)價(jià)方法（綜合評(píng)分法）對(duì)米飯樣品進(jìn)行，評(píng)價(jià)員的選擇依據(jù)GB/T 16291.1—2012 感官分析選拔、培訓(xùn)與管理評(píng)價(jià)員一般導(dǎo)則[13]進(jìn)行，不同之處是只應(yīng)用其外觀評(píng)分值，評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)見表1.每個(gè)樣品制作5 個(gè)平行樣，去掉最大值和最小值，取平均值.

表1 米飯外觀評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)

1.3.5 數(shù)據(jù)處理

利用Microsoft Excel 2007 軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述分析，得出最小值、最大值、平均值、標(biāo)準(zhǔn)偏差，然后用SPSS 17.0 軟件進(jìn)行相關(guān)分析、回歸分析.回歸分析模型為：Y=b0+b1X1+b2X2+……+b5X5，其中Y 是獨(dú)立的感官評(píng)定指標(biāo)，X1、X2、……、X5分別是米飯外觀測(cè)定指標(biāo)，b0是當(dāng)X1=X2=……=X5=0 時(shí)的截距常數(shù)，b1、b2、……、b5分別是X1、X2、……、X5的參數(shù)估計(jì)，應(yīng)用逐步回歸方法建立多元線性回歸方程，其中引入和剔除變量顯著性水平分別為0.05、0.10，得到每個(gè)獨(dú)立的外觀感官評(píng)價(jià)指標(biāo)關(guān)于米飯外觀測(cè)定指標(biāo)的預(yù)測(cè)模型.

2 結(jié)果與分析

2.1 米飯外觀分析

米飯的外觀指標(biāo)儀器測(cè)定值和感官評(píng)價(jià)值見表2.

表2 米飯外觀測(cè)定結(jié)果（n=25）

由表2 可知，米飯的L*值的變異系數(shù)絕對(duì)值最小，為7.75%，說(shuō)明米飯樣品間色澤差異性最?。籥*值的最大值、最小值、平均值和變異系數(shù)分別為-4.39、-0.33、-2.34 和-51.28%，均為負(fù)數(shù)，變異系數(shù)絕對(duì)值最大，說(shuō)明米飯?jiān)诩t-綠色調(diào)上偏綠，且不同米飯樣品間在紅-綠色調(diào)上差異最大；b*值的最大值和最小值均為正數(shù)，變異系數(shù)為25.24%，說(shuō)明米飯?jiān)邳S-藍(lán)色調(diào)上偏黃（可能是因?yàn)榧庸ぞ炔痪鶆?，大米表面留有皮層或糠粉所致），差異較大；米飯粒長(zhǎng)度延伸率和寬度延伸率的最小值、最大值和變異系數(shù)分別為31.09%、47.89%和10.71%與21.86%、38.01%和11.13%，差異較大.米飯的感官評(píng)價(jià)中飯粒完整性和顏色的評(píng)分差異最大，變異系數(shù)分別達(dá)到了33.33%和34.11%，差異較小的是光澤和外觀總分.

2.2 外觀的感官評(píng)價(jià)值與其測(cè)定值的相關(guān)性分析

米飯樣品的外觀儀器測(cè)定指標(biāo)與外觀感官指標(biāo)評(píng)分的相關(guān)系數(shù)見表3，不同延伸率的大米外觀見圖1.

表3 外觀測(cè)定指標(biāo)與感官指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)

圖1 不同延伸率的大米外觀

由表3 可知，各外觀指標(biāo)儀器測(cè)定值均與其感官指標(biāo)評(píng)分值具有顯著相關(guān)性，其中長(zhǎng)度延伸率與感官評(píng)價(jià)各指標(biāo)除顏色達(dá)到顯著相關(guān)性外，與其他指標(biāo)均達(dá)到極顯著負(fù)相關(guān)水平，說(shuō)明大米粒長(zhǎng)度延伸率越大，米飯的顏色、光澤度、完整率、外觀總分評(píng)分越低，這是因?yàn)殚L(zhǎng)度延伸率大的大米，在蒸煮過程中吸水較多，在米飯蒸煮過程中容易破裂，導(dǎo)致完整率低，進(jìn)而影響外觀和色澤，使其評(píng)分降低，從而證實(shí)了張玉榮[3]關(guān)于大米蒸煮條件及蒸煮過程中米粒形態(tài)結(jié)構(gòu)變化的研究結(jié)論.如表3、圖1 所示，寬度延伸率與米飯各外觀指標(biāo)均呈負(fù)相關(guān)，但只與外觀總分達(dá)到顯著水平，這可能是因?yàn)閷挾妊由炻蕸]有長(zhǎng)度延伸率測(cè)定值大，對(duì)米飯外觀的影響沒有長(zhǎng)度延伸率大，但也具有長(zhǎng)度延伸率類似的作用，使外觀評(píng)分降低；色澤L*值與米飯外觀感官評(píng)價(jià)各指標(biāo)均呈正相關(guān)，且與光澤和外觀總分達(dá)到極顯著水平，說(shuō)明米飯?jiān)搅?，外觀光澤性評(píng)分和外觀總評(píng)分越高；a*值與感官評(píng)價(jià)各指標(biāo)評(píng)分呈負(fù)相關(guān)，且與完整性和總分達(dá)到顯著水平，說(shuō)明米飯顏色紅度值越低，完整性和外觀總評(píng)分越高，外觀越好；b*值只與感官評(píng)價(jià)顏色呈極顯著負(fù)相關(guān)，說(shuō)明黃色值越低，顏色越好，評(píng)分越高，這可能是因?yàn)辄S色值越高，大米的加工精度越低，進(jìn)而影響了米飯的食味品質(zhì)[14-15].前述分析可知，外觀各指標(biāo)與感官評(píng)價(jià)各指標(biāo)具有顯著的相關(guān)性，這為用外觀測(cè)定指標(biāo)代替感官評(píng)價(jià)提供了可能.

2.3 外觀評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)模型的建立

由相關(guān)性分析可知外觀測(cè)定的幾個(gè)指標(biāo)與外觀感官評(píng)價(jià)各指標(biāo)相關(guān)性較好，因此分別以外觀感官指標(biāo)為因變量，外觀測(cè)定指標(biāo)大米粒長(zhǎng)度延伸率（X1）、寬度延伸率（X2）、L*值（X3）、a*值（X4）和b*值（X5）5 個(gè)指標(biāo)為自變量進(jìn)行多元線性回歸分析，建立評(píng)價(jià)模型，結(jié)果見表4 和表5.

表4 以外觀感官評(píng)價(jià)指標(biāo)為自變量的線性回歸方程

由表4 可看出，以感官評(píng)價(jià)指標(biāo)光澤為因變量所建立的多元線性回歸方程決定系數(shù)R2最大，為0.907，說(shuō)明該方程可解釋感官評(píng)價(jià)光澤變異的90.7%，調(diào)整R2為0.903，說(shuō)明擬合度較高；決定系數(shù)最小的是以感官評(píng)價(jià)完整性為因變量所建的回歸模型，其決定系數(shù)R2為0.325，說(shuō)明該方程可解釋外觀感官評(píng)價(jià)完整度的32.5%，方差解釋率最低；外觀總分的回歸方程決定系數(shù)較高，其值R2為0.778，調(diào)整R2為0.733，說(shuō)明所建回歸方程擬合度較好.對(duì)方程的顯著性進(jìn)行了檢驗(yàn)，各方程F 檢驗(yàn)都達(dá)到了極顯著水平（sig.＜0.05），說(shuō)明所建立的回歸方程有效.

表5 回歸方程的系數(shù)檢驗(yàn)

由表5 可知，以外觀感官評(píng)價(jià)指標(biāo)為因變量所建立的回歸方程中，感官評(píng)價(jià)顏色評(píng)分受a*值、b*值的影響較大，其值分別變化1 個(gè)單位，則顏色評(píng)分變化-0.621 和-0.710 個(gè)單位，a*值和b*值的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)分別為-0.567 和-0.847，說(shuō)明b*值對(duì)米飯外觀感官評(píng)價(jià)顏色評(píng)分值影響程度較a*值大；對(duì)外觀感官評(píng)價(jià)光澤指標(biāo)影響較大的指標(biāo)為L(zhǎng)*值，其值變化1 個(gè)單位，則光澤評(píng)分值變化0.203 個(gè)單位；對(duì)外觀感官評(píng)價(jià)完整性指標(biāo)影響較大的指標(biāo)是大米長(zhǎng)度延伸率，其值變化1 個(gè)單位，外觀感官評(píng)價(jià)完整性評(píng)分變化-0.157 個(gè)單位；對(duì)外觀感官評(píng)價(jià)總分影響較大的指標(biāo)分別為大米長(zhǎng)度延伸率、L*值、a*值和b*值，其值各變化1 個(gè)單位，則總評(píng)分分別變化-0.157、0.178、-1.166 和-1.133 個(gè)單位，標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)絕對(duì)值最大的和最小的分別為b*值的-0.620 和長(zhǎng)度延伸率-0.230，說(shuō)明b*值對(duì)米飯的外觀總分影響程度最大，大米粒長(zhǎng)度延伸率對(duì)其影響程度最小.

回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)是反映自變量和因變量之間的線性關(guān)系是否顯著，回歸方程顯著，回歸系數(shù)不一定顯著，為此，對(duì)各個(gè)模型的回歸方程的回歸系數(shù)進(jìn)行了顯著性檢驗(yàn)，從表5 可看出，偏回歸系數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)（T 檢驗(yàn)）表明，除總分回歸模型的常數(shù)和長(zhǎng)度延伸率T 檢驗(yàn)概率P 值接近顯著水平外，其他各回歸方程的偏回歸系數(shù)均達(dá)到0.05 顯著水平，說(shuō)明各模型中偏回歸系數(shù)可引入到回歸方程中.

2.4 預(yù)測(cè)模型的驗(yàn)證

為了更好地評(píng)價(jià)所建回歸方程擬合程度的好壞，對(duì)回歸方程進(jìn)行了驗(yàn)證，結(jié)果見圖2.

圖2 外觀各指標(biāo)評(píng)分值與其評(píng)分預(yù)測(cè)值的相關(guān)關(guān)系

從圖2 可以看出，本試驗(yàn)得出的感官評(píng)定預(yù)測(cè)方程是基本符合實(shí)際數(shù)值的，各外觀感官指標(biāo)評(píng)分值與其預(yù)測(cè)值之間相關(guān)性較好，說(shuō)明預(yù)測(cè)回歸方程對(duì)于米飯外觀食味評(píng)分具有普遍適用性.外觀各指標(biāo)評(píng)分值與其預(yù)測(cè)值相關(guān)性最好的是光澤，其擬合直線的決定系數(shù)R2達(dá)到0.944，其次是顏色和外觀總分，擬合最差的是完整性，R2為0.606.用建立的回歸方程對(duì)適口性各指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)，將結(jié)果與實(shí)際測(cè)定值分別進(jìn)行T 檢驗(yàn)，根據(jù)T檢驗(yàn)的雙邊檢測(cè)結(jié)果，外觀感官評(píng)價(jià)顏色、光澤、完整性和總分的p 值分別為0.969 0、0.950 6、0.717 8 和0.991 6，均大于0.05，表明在0.05 的顯著性水平內(nèi)兩種結(jié)果的差異不顯著，說(shuō)明應(yīng)用外觀指標(biāo)建立的外觀感官評(píng)價(jià)方程來(lái)預(yù)測(cè)米飯適口性的方法是可行的.

3 結(jié)論

米飯外觀測(cè)定值與外觀感官指標(biāo)評(píng)價(jià)值均具有顯著相關(guān)性.以米飯外觀感官評(píng)價(jià)指標(biāo)為因變量、外觀指標(biāo)測(cè)定值為自變量所建立的線性回歸方程，方程回歸系數(shù)達(dá)到了顯著水平，回歸模型預(yù)測(cè)效果較好，為儀器代替外觀感官評(píng)價(jià)提供了依據(jù).

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