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(1.西南大學(xué)食品科學(xué)學(xué)院,重慶 400715； 2.西南大學(xué)工程技術(shù)學(xué)院,重慶 400715)

近紅外光譜分析技術(shù)在肉類產(chǎn)品檢測中的應(yīng)用研究進(jìn)展

吳習(xí)宇1,2,趙國華1,祝詩平2,*

(1.西南大學(xué)食品科學(xué)學(xué)院,重慶 400715； 2.西南大學(xué)工程技術(shù)學(xué)院,重慶 400715)

近年來,近紅外光譜技術(shù)(Near Infared Spectroscopy,NIRS)作為一種新型光學(xué)檢測技術(shù)在食品工業(yè)中得到越來越廣泛的應(yīng)用,被證實(shí)為肉和肉制品品質(zhì)檢測中最為有效、先進(jìn)的方法之一。文章綜述了近紅外光譜技術(shù)在肉類行業(yè)應(yīng)用中近年來的研究進(jìn)展,主要包括肉品化學(xué)成分、感官指標(biāo)、物理性質(zhì)的檢測及肉品品種、等級的鑒定，并且展望了該技術(shù)的發(fā)展前景,認(rèn)為標(biāo)準(zhǔn)化取樣、改善參考方法將有助于提高近紅外光譜技術(shù)的預(yù)測精度。

近紅外光譜技術(shù),肉品,肉品分析

近紅外光(Near Infrared,NIR)是指波長介于可見光區(qū)與中紅外區(qū)之間的電磁波,波長范圍780～2526nm,該光區(qū)的吸收帶主要是由低能電子躍遷、含氫原子團(tuán)(如N-H、O-H、C-H)的伸縮、彎曲振動(dòng)的倍頻及組合頻吸收產(chǎn)生。當(dāng)有機(jī)物中的物質(zhì)分子受到近紅外線照射時(shí),其中的含氫基團(tuán)產(chǎn)生振動(dòng)使光的部分能量被吸收,由于吸收帶波長位置與吸收譜帶的強(qiáng)度反映了分子結(jié)構(gòu)的特點(diǎn),因此近紅外光譜法可用于鑒定未知物的結(jié)構(gòu)組成,同時(shí)吸收譜帶的吸收強(qiáng)度與分子組成或化學(xué)基團(tuán)的含量有關(guān),還可用以進(jìn)行定量分析或純度鑒定[1]。對某些無近紅外光譜吸收的物質(zhì),也能夠通過其共存的本體物質(zhì)的近紅外光譜變化,間接地反映其信息。但由于近紅外光譜承載的復(fù)雜樣品信息具有多元性特征,形成了光譜的復(fù)雜、重疊與變動(dòng),使得從中提取待測量的弱信息變得困難。因此,運(yùn)用化學(xué)計(jì)量學(xué)算法建立與應(yīng)用待測量與樣品光譜特征間具有容變性的關(guān)系模型是近紅外光譜分析技術(shù)的關(guān)鍵。由于肉類產(chǎn)品中的大多數(shù)有機(jī)化合物如蛋白質(zhì)、脂肪、有機(jī)酸、碳水化合物等都含有不同的含氫基團(tuán),所以通過對其進(jìn)行近紅外光譜分析可測定這些化學(xué)成分的含量,并可以此為依據(jù),得到更多的與肉品品質(zhì)相關(guān)的信息。由于近紅外光譜分析技術(shù)具有檢測速度快、非破壞性、簡單無污染、可檢測多種化學(xué)成分含量及其特性、適于大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化生產(chǎn)的在線檢測等優(yōu)點(diǎn),近年來在食品行業(yè)發(fā)展較快,它不僅能實(shí)現(xiàn)肉類產(chǎn)品的化學(xué)成分檢測,同時(shí)也可用于感官品質(zhì)評價(jià)、物理特性、品種鑒別與安全評定及在線分級分揀等,本文主要介紹近年來近紅外光譜技術(shù)在肉類產(chǎn)品無損檢測方面的應(yīng)用與研究進(jìn)展。

1 近紅外光譜技術(shù)應(yīng)用于肉類產(chǎn)品化學(xué)成分分析

肉品的化學(xué)成分對肉的食用品質(zhì)和營養(yǎng)品質(zhì)有較大的影響,如肉品中水分含量關(guān)系到肉的品質(zhì)和風(fēng)味,肌內(nèi)脂肪含量影響肉的多汁性和嫩度等。傳統(tǒng)的化學(xué)分析方法具有破壞性大、花費(fèi)時(shí)間長,不適宜于在線即時(shí)檢測,而NIR技術(shù)應(yīng)用于肉品化學(xué)成分分析,可以快速、無損測定原料肉及肉類制品中多種組分的含量,以評定其品質(zhì)[2]。早在20世紀(jì)70～80年代,國外已有研究者開始關(guān)注近紅外反射光譜與水分、蛋白質(zhì)、脂肪之間的相關(guān)性研究[3],這為深入挖掘近紅外光譜在肉品快速檢測方面的應(yīng)用與發(fā)展打下了基礎(chǔ)。近年來,近紅外光譜技術(shù)在肉品的化學(xué)成分快速檢測方面取得了諸多進(jìn)展,如Cozzolino等應(yīng)用可見/近紅外光譜對51只羊身上不同部位的306塊肌肉進(jìn)行檢測,發(fā)現(xiàn)測定的結(jié)果與化學(xué)分析測得的結(jié)果具有較好的相關(guān)性,水、蛋白質(zhì)、肌內(nèi)脂肪的相關(guān)系數(shù)分別為0.76、0.83、0.73[4]。Gaitán-Jurado等將兩個(gè)品種的豬肉混合后采用切片和絞碎兩種方法制成熏干肉腸,利用NIR獲得光譜建立脂肪、蛋白質(zhì)、水分的關(guān)系模型,采用切片方法加工的肉腸脂肪、水分和蛋白質(zhì)的相關(guān)系數(shù)分別為0.98、0.93、0.97,絞碎方法加工的肉腸脂肪、水分、蛋白質(zhì)的相關(guān)系數(shù)則分別為0.99、0.98、0.97[5]。

除了蛋白質(zhì)、脂肪、水分這三種主要的組分外,脂肪中脂肪酸的組成和含量對肉的品質(zhì)和營養(yǎng)價(jià)值也具有較大的影響,近年來,也有一些學(xué)者開始對肉類脂肪酸的組成和含量進(jìn)行了近紅外光譜分析研究。Sierra等采用NIR技術(shù)預(yù)測了牛肉中各種脂肪酸含量,飽和脂肪酸、支鏈脂肪酸和單一不飽和脂肪酸校正模型的相關(guān)系數(shù)分別為0.837、0.701和0.852[6]。De Marchi等在波長范圍1100～1830nm用近紅外光纖探頭在線采集未切碎的雞胸肉光譜,采用MPLS建立模型對多種脂肪酸含量進(jìn)行了預(yù)測,結(jié)果證實(shí)利用近紅外反射光難以對無損雞胸肉的脂肪酸含量進(jìn)行有效的在線檢測[7]。Prieto等采用近紅外光纖探頭采集兩種不同飼養(yǎng)方式的牛肉樣本光譜研究脂肪酸含量,LIMX樣本中的部分脂肪酸含量的相關(guān)系數(shù)大于0.64,而AAx樣本中脂肪酸含量的近紅外光譜檢測相關(guān)系數(shù)較低[8]。可見,除了對含量相對較多的油酸、單不飽和脂肪酸等的檢測尚可外,對肉品中其他含量較少的脂肪酸進(jìn)行近紅外光譜檢測較困難,這主要是由于近紅外光譜是碳?xì)浠鶊F(tuán)倍頻和合頻的吸收,其吸收強(qiáng)度較弱,不利于痕量分析,對肉品中含量較低的部分脂肪酸,采用NIR檢測難以獲得較好的結(jié)果。

在肉類微量元素含量的近紅外光譜分析方面,Gonzalez-Martin利用近紅外反射光譜對Iberian鮮豬肉糜中的礦物質(zhì)元素Fe、Zn、Ca、Na和K進(jìn)行了檢測并建立模型,得到的Fe、Zn、Ca、Na和K的相關(guān)系數(shù)分別為0.842、0.695、0.761、0.639、0.781,直接利用光纖反射探頭獲得樣本光譜建立模型,得到的Fe、Na和K相關(guān)系數(shù)分別為0.898、0.757、0.775[9]。Viljoen等利用近紅外反射光譜對綿羊肉糜中的礦物質(zhì)元素Zn,K,Mg的預(yù)測相關(guān)系數(shù)為0.86、0.86、0.92[10]。從以上文獻(xiàn)可見,對肉品中礦物質(zhì)的近紅外光譜檢測是可行的,這可能是由于肉品中礦物質(zhì)的存在形式與有機(jī)官能團(tuán)相關(guān),從而間接地反映在近紅外光譜上。

此外,也有一些學(xué)者對肉類制品的近紅外光譜在線檢測進(jìn)行了研究,Togersen等在1996年首次采用近紅外反射儀構(gòu)建了肉糜在線檢測系統(tǒng),對不同粒度大小的牛肉糜中的脂肪、蛋白質(zhì)和水分含量進(jìn)行了在線檢測,檢測結(jié)果表明,肉糜粒度越小,其預(yù)測誤差越小,但該系統(tǒng)只能用于少量樣品的檢測[11]。Liao Yi-Tao等利用可見/近紅外技術(shù)對新鮮豬肉進(jìn)行在線檢測,構(gòu)建了檢測系統(tǒng),并建立了偏最小二乘回歸模型,肌內(nèi)脂肪、蛋白質(zhì)和水分含量的相關(guān)系數(shù)≥0.81[12]。

近紅外光譜技術(shù)可較準(zhǔn)確地測定肉中主要成分脂肪、蛋白質(zhì)和水分的組成和含量,但對含量較少的其他化學(xué)成分的檢測精度還不是特別理想,有待于改善參考方法以提高檢測精度。另外,利用近紅外反射光譜測定肉中成分的含量時(shí),將肉切碎或絞碎均勻混合成肉糜狀,其檢測精度比整塊肉樣明顯要高,而且對于裝樣過程要求也比較高,對于完整肉片或肉塊檢測時(shí),近紅外光譜法雖然建模預(yù)測精度相對較差,但能達(dá)到其在線檢測的要求,為增加檢測精度,可增加掃描次數(shù)或擴(kuò)大取樣范圍。

2 近紅外光譜技術(shù)應(yīng)用于肉類產(chǎn)品感官評價(jià)的分析

肉類的感官指標(biāo)主要指肉品的顏色、紋理、風(fēng)味、嫩度、多汁性等,近紅外光譜技術(shù)利用這些指標(biāo)與肉品其他物化性質(zhì)的關(guān)聯(lián)性可對其進(jìn)行檢測。

肉色是肉品感官評定的重要指標(biāo),由于肉的顏色(L*(亮度)、a*(紅度)、b*(黃度))跟肌內(nèi)脂肪含量有關(guān),近年來有學(xué)者通過NIR技術(shù)對其進(jìn)行檢測。Cozmlino等利用可見光和近紅外光譜采用修正的偏最小二乘分析方法分析預(yù)測豬肉樣本的顏色,得到同品種豬肉的L*和a*的驗(yàn)證相關(guān)系數(shù)較高[13]。Prieto等利用近紅外光譜(1100～2500nm)研究了成年牛肉和幼年牛肉的pH、肉色、系水力等,發(fā)現(xiàn)近紅外光譜技術(shù)對顏色特性中的L*值和b*的相關(guān)系數(shù)分別為0.869和0.901[14]。胡耀華等采用漫反射光纖探頭對任意厚度真空包裝豬肉進(jìn)行可見/近紅外光譜分析,經(jīng)回歸分析后得到肉色的相關(guān)系數(shù)均大于0.83[15]。De Marchi采用近紅外光纖探頭在線采集230頭牛的近紅外光譜,研究其pH、肉色、蒸煮損失和剪切力,得到的pH、肉色和蒸煮損失的相關(guān)系數(shù)較好,而剪切力的預(yù)測較差[16]。

嫩度也是肉類食用品質(zhì)中重要的衡量指標(biāo)之一,用近紅外光譜技術(shù)對肉類嫩度的檢測早有報(bào)導(dǎo)。Byrne等采用主成分分析法(PCR,principal component regression)在750～1098nm的光譜范圍內(nèi)研究了牛肉背最長肌(LD)的嫩度、紋理以及風(fēng)味與近紅外光譜的相關(guān)性[17]；Park等采用近紅外反射光譜技術(shù)結(jié)合主成分分析法(PCR)分析波長在1100～2498nm處生牛肉的吸收光譜,發(fā)現(xiàn)其與剪切力測得的熟肉嫩度相關(guān)[18]。Shackelford等利用可見、近紅外嫩度檢測儀對美國精選牛肉背長肌的嫩度進(jìn)行在線檢測,實(shí)現(xiàn)對牛肉畜體的質(zhì)量評價(jià)與產(chǎn)量分級[19]。趙杰文等利用近紅外光譜技術(shù)和沃布剪切儀測得的牛肉(LD)的最大剪切力值建模對牛肉樣本進(jìn)行主觀嫩度的等級評價(jià),正確分級率達(dá)到84.21%[20]。張德權(quán)等應(yīng)用傅里葉變換近紅外光譜技術(shù),采用偏最小二乘法(MPLS)定量分析了羊肉嫩度,建立的羊肉嫩度模型相關(guān)系數(shù)達(dá)到86.2%[21]。胡耀華等采用可見/近紅外漫反射光譜對真空包裝豬肉的蒸煮損失和嫩度進(jìn)行了檢測研究,用偏最小二乘法建立定量模型,相關(guān)系數(shù)分別為0.81和0.78[22]。

新鮮度也可利用近紅外光譜來進(jìn)行快速評定,其主要通過揮發(fā)性鹽基氮這一指標(biāo)來表示。Leroy等在1200～1300nm波長范圍利用近紅外光譜技術(shù)建立了揮發(fā)性鹽基氮預(yù)測模型以評價(jià)豬肉的新鮮度[23]。侯瑞峰等通過近紅外漫反射光譜法建立了揮發(fā)性鹽基氮(TVB-N)的預(yù)測模型,并通過聚類分析方法對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行了分類處理,實(shí)現(xiàn)了對肉品的新鮮度非破壞性、快速檢測[24]。蔡健榮等利用NIR技術(shù)和聯(lián)合區(qū)間偏最小二乘法快速無損檢測豬肉揮發(fā)性鹽基氮含量[25]。趙松瑋等利用多通道可見近紅外光譜系統(tǒng)對豬肉新鮮度進(jìn)行評價(jià),使用PLSR建立預(yù)測模型,對TVB-N的預(yù)測相關(guān)系數(shù)為0.91,對pH的預(yù)測相關(guān)系數(shù)為0.93,用該模型對豬肉新鮮度進(jìn)行評定準(zhǔn)確率達(dá)92.9%[26]。

可見,近紅外光譜技術(shù)快速檢測肉類主要感官指標(biāo)是可行性的,但由于肉類多不均勻而造成研究肌肉部位受到限制,使得預(yù)測模型往往不容易重復(fù),若近紅外光譜技術(shù)能與目前應(yīng)用最為廣泛的機(jī)器視覺技術(shù)等方法進(jìn)行融合,既可提高肉品的感官評定精度,又可綜合評定多種肉品指標(biāo),則在一定程度上可提高在線檢測效率和實(shí)際的經(jīng)濟(jì)效益。

3 近紅外光譜技術(shù)應(yīng)用于肉類產(chǎn)品物理特性的分析

NIR技術(shù)對肉類物理特性的檢測主要包括pH、系水力、剪切力等。

肉品系水力(WHC)是肌肉組織保持水分的能力,多用滴水損失(Drip Lose)表示肉品的保水性,若肉品系水力不良,在生產(chǎn)、運(yùn)輸過程中將造成嚴(yán)重的重量損失。近年來國內(nèi)外均有學(xué)者利用可見近紅外光譜技術(shù)對生鮮肉系水力進(jìn)行檢測研究,但結(jié)果并不是很理想。Hoving-Bolink等用近紅外光譜在線檢測,發(fā)現(xiàn)對滴水損失的預(yù)測效果很差[27]。Prevolnik等利用近紅外光譜對豬肉的滴水損失進(jìn)行了研究,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和偏最小二乘回歸分別建模,其預(yù)測誤差相近,且近紅外光譜預(yù)測模型的預(yù)測誤差高于以特性參數(shù)建立的預(yù)測模型[28]。該學(xué)者還采用四種不同的方法對228個(gè)豬肉樣本對其系水力的近紅外光譜檢測進(jìn)行了研究,并在三個(gè)波段范圍(400～1100、1100～2500、400～2500nm)分別建立預(yù)測模型,最好的模型相關(guān)系數(shù)0.62[29]。Kapper等對131個(gè)豬肉樣品進(jìn)行近紅外光譜分析,得到滴水損失的相關(guān)系數(shù)為0.73[30]。胡耀華等采用近紅外漫反射光譜檢測真空包裝豬肉的系水力,使用偏最小二乘法建立定量檢測模型,相關(guān)系數(shù)為0.73～0.79,其結(jié)果好于近紅外反射和透過光譜法[31]。

很多研究發(fā)現(xiàn),利用近紅外光譜技術(shù)可對多種肉類pH進(jìn)行檢測。De Marchi等利用光纖探測器在波長350～1800nm對193個(gè)雞胸肉樣品進(jìn)行可見/近紅外光譜分析,pH、L*和蒸煮損失的相關(guān)系數(shù)0.69～0.76[32]。廖宜濤等研究了豬肉pH的可見/近紅外光譜在線檢測,實(shí)驗(yàn)動(dòng)態(tài)采集了豬肉肉塊樣本的可見/近紅外光譜,同時(shí)測定pH,采用PLSR建立pH的預(yù)測模型,經(jīng)一階微分結(jié)合多元散射校正對光譜預(yù)處理后所建模型的預(yù)測相關(guān)系數(shù)為0.905,RMSEP為0.051[33]。

從當(dāng)前的研究來看,基于近紅外光譜預(yù)測肉品滴水損失存在一定的局限性,但由于其他評價(jià)系水力的方法都存在破壞樣品、耗時(shí)長、樣品準(zhǔn)備復(fù)雜等諸多問題,而近紅外光譜分析技術(shù)更具有在線無損檢測的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。因此,更好地防止外在因素對光譜獲取的影響及改善參考方法,提高近紅外光譜法對肉品滴水損失的預(yù)測精度,具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

4 近紅外光譜應(yīng)用于肉類品種判斷和安全鑒定

在肉類品種鑒別過程中,作為原料肉首先應(yīng)明確其來源,這對于食品的安全檢測非常重要。以近紅外光譜技術(shù)對肉類的化學(xué)成分和含量分析、以品質(zhì)評定為依據(jù),可進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)肉類的品種判斷和安全鑒定。McDevitt等采用近紅外光譜技術(shù)結(jié)合經(jīng)典化學(xué)分析方法,用以鑒別不同飼養(yǎng)條件的雞肉,得到脂肪、蛋白質(zhì)和灰分的相關(guān)系數(shù)分別為0.93、0.86和0.71,發(fā)現(xiàn)養(yǎng)殖時(shí)間短的雞肉含有更高的脂肪和更低的蛋白質(zhì)和灰分,并可通過近紅外光譜技術(shù)快速判別其養(yǎng)殖條件[34]。Cozzolino等對100個(gè)牛肉、44個(gè)豬肉、140個(gè)羊肉和46個(gè)雞肉樣本進(jìn)行了近紅外光譜定性判別,采用主成分分析和偏最小二乘回歸建立模型,判別正確率高于80%[35]。Andrés等對232個(gè)羊羔肉樣品分別獲得NIR光譜曲線和通過化學(xué)分析及專業(yè)人員進(jìn)行感官分析,雖然得到嫩度、多汁性、氣味等感官指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)小于0.40,但通過近紅外光譜分析,可明顯區(qū)分出25個(gè)最好和最差的樣品,證明近紅外光譜技術(shù)具有快速判別羊羔肉的感官特性、區(qū)分具有優(yōu)良感官指標(biāo)的肉品[36]。Gangidi等對絞碎牛肉中摻入0～100ppm脊髓的樣本采集近紅外光譜,經(jīng)二階微分處理后建立PLSR模型,校正和預(yù)測相關(guān)系數(shù)分別為0.94和O.90,模型的限為21ppm,摻假判別的正確率為87%[37]。此外,近紅外光譜還可判別PSE肉和DFD[38-39],Monroy等以PSE、RSE、PFN和RFN四種品質(zhì)的60個(gè)豬肉樣本作為研究對象建立NIR分析模型,判別正確率大于79%[40]。

由于肉品成分復(fù)雜,摻雜后外觀、組成比較接近,采用一般的化學(xué)方法鑒別真?zhèn)位ㄙM(fèi)的時(shí)間較長,這使得近紅外光譜技術(shù)能快速對肉類摻假進(jìn)行鑒別的意義重大,可應(yīng)用于原料肉品質(zhì)的快速定性與鑒別分析。

5 結(jié)語

近紅外光譜是一種具有同時(shí)對大量肉樣的化學(xué)組成進(jìn)行檢測并對肉樣進(jìn)行質(zhì)量分級的檢測技術(shù),它可以代替那些耗費(fèi)時(shí)間、代價(jià)昂貴同時(shí)還危害健康或污染環(huán)境的檢測器工具或檢測技術(shù),還能對肉的物理性質(zhì)和感官品質(zhì)進(jìn)行分析。通過近紅外光譜技術(shù),肉類工業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)肉品的快速、無損和在線檢測,將近紅外光譜技術(shù)在肉類工業(yè)中進(jìn)行推廣應(yīng)用,將能夠更好地完善肉及肉制品行業(yè)的安全監(jiān)控,具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。特別是近期研究人員正在積極開發(fā)一些能夠顯著提高近紅外光譜技術(shù)檢測效率和精度的配套器械,為近紅外光譜技術(shù)的推廣打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。隨著近紅外光譜技術(shù)越來越受到人們的關(guān)注,降低參照方法的檢測誤差,使用變化范圍更大的樣品和更合理的檢測方法,以及與其他檢測技術(shù)進(jìn)行綜合,利用多重信息對肉品進(jìn)行全面評價(jià),可使提取有效信息的效率不斷提高,光譜的信噪比逐步增大,近紅外光譜技術(shù)在肉品工業(yè)中的應(yīng)用將會更加高效而廣泛。

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Study on the application of Near Infrared Spectroscopy in the meat quality evaluation

WUXi-yu1,2,ZHAOGuo-hua1,ZHUShi-ping2,*

(1. College of Food Science,Southwest University,Chongqing 400715,China; 2. College of Engineering and Technology,Southwest University,Chongqing 400715,China)

As one of new optical detection methods,near infrared spectroscopy(NIRS)technique has been widely used in food industry and proved to be one of the most efficient and advanced tools for estimation of quality attributes in meat and meat products in recent years. The paper reviewed the recent development of research of near infrared spectroscopy in meat industry,including the potential to predict chemical composition,sensory attributes,physical properties and to categorize meat into quality classes. Lastly,this review tried to come up with some perspectives on meat quality detection with NIRS. Standardizing sample preparation and improving the accuracy reference methods were considered useful to improve precision of NIRS.

near infared spectroscopy;meat quality;meat analysis

2013-05-28 *通訊聯(lián)系人

吳習(xí)宇(1978-)，女，在讀博士，講師，研究方向：農(nóng)產(chǎn)品貯藏工程。

西南大學(xué)基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目(XDJK2012C055)。

TS251.7

：A

：1002-0306(2014)01-0371-05