叢艷君，易　紅，鄭福平，*（1.北京工商大學(xué)食品學(xué)院，北京100048；2.北京工商大學(xué)北京市食品風(fēng)味化學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京100048；3.北京工商大學(xué)食品添加劑與配料北京高校工程研究中心，北京100048）

基于電子舌技術(shù)區(qū)分酸奶的滋味

叢艷君1，2，易紅1，3，鄭福平1，2，*
（1.北京工商大學(xué)食品學(xué)院，北京100048；2.北京工商大學(xué)北京市食品風(fēng)味化學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京100048；3.北京工商大學(xué)食品添加劑與配料北京高校工程研究中心，北京100048）

為探索應(yīng)用電子舌區(qū)分酸奶滋味的可行性，以原味酸奶和風(fēng)味酸奶為研究對象，應(yīng)用電子舌交叉選擇型傳感器進(jìn)行檢測，獲得酸奶響應(yīng)信號值，采用主成分分析（PCA）、判別因子分析（DFA）對酸奶響應(yīng)信號值進(jìn)行分類辨別，并通過PCA、偏最小二乘法（PLSR）將感官評定值與響應(yīng)值做相關(guān)性分析。結(jié)果表明：基于PCA、DFA方法分析響應(yīng)信號值，電子舌技術(shù)能很好地辨別不同的酸奶。PLSR模型可以較好的預(yù)測酸奶的滋味品質(zhì)，HA傳感器與甜和鮮味具有相關(guān)性，以PC1為軸，它們呈顯著負(fù)相關(guān)（p＜0.05），苦味與BB和JB兩根傳感器以PC1軸呈顯著正相關(guān)（p＜0.05）。

電子舌，酸奶，主成分分析，偏最小二乘法，感官評定

電子舌技術(shù)是20世紀(jì)80年代中期發(fā)展起來的一種分析、識別液體成分的智能儀器技術(shù)，它主要由傳感器陣列、信號處理和模式識別系統(tǒng)組成。傳感器陣列對液體樣品做出響應(yīng)并輸出信號，信號經(jīng)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理后得到反映樣品味覺特征的結(jié)果，實(shí)現(xiàn)了由儀器“味覺”對產(chǎn)品進(jìn)行客觀分析[1]。

電子舌按照傳感器陣列的不同可分為：電勢型、伏安型、光學(xué)型以及其他類型的電子舌。電勢型電子舌的原理是基于原電池內(nèi)化學(xué)反應(yīng)的進(jìn)行使自由電子發(fā)生轉(zhuǎn)移，只要反應(yīng)未達(dá)到平衡，就會有電勢產(chǎn)生，在無電流通過的情況下測量電極膜兩側(cè)產(chǎn)生電勢，通過分析此電勢差來研究樣品的特征[2]。其主要特點(diǎn)是，操作簡便、快速，能在有色或渾濁試液中進(jìn)行分析，因?yàn)榭梢灾苯咏o出電位信號，較易實(shí)現(xiàn)連續(xù)測定與自動檢測[3]，目前電勢型電子舌在乳品品質(zhì)監(jiān)控方面應(yīng)用報(bào)道較少，報(bào)道比較多的是基于光電效應(yīng)原理、光化學(xué)原理伏安型電子舌。另外還有根據(jù)聲電效應(yīng)來識別液體的SH-SAW（shear horizontalsurface acoustic wave）電子舌[4]，應(yīng)用味覺物質(zhì)使電解液電導(dǎo)率降低的原理制成的電導(dǎo)型電子舌[5]以及采用納米材料作為傳感器部件的電子舌[6]。

國外已經(jīng)開始應(yīng)用電子舌技術(shù)進(jìn)行酸奶品質(zhì)評價(jià)及在線生產(chǎn)監(jiān)測[7-8]，國內(nèi)相關(guān)研究均處于起步階段。本研究應(yīng)用Alpha M.O.S公司的電勢型電子舌Astree II（交叉型傳感器）對6種酸奶滋味進(jìn)行綜合評價(jià)，并通過主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）、判別因子分析（Discriminant Factor Analysis，DFA）方法對酸奶樣品進(jìn)行模式識別，同時(shí)通過PCA與偏最小二乘回歸法（Partial Least Squares Regression，PLSR）對電子舌響應(yīng)信號特征與感官評價(jià)結(jié)果進(jìn)行相關(guān)性分析，本實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以為酸奶的智能化品質(zhì)評價(jià)提供理論依據(jù)。

1　材料與方法

1.1材料與儀器

原味酸奶伊利（生產(chǎn)日期：20140416），蒙牛（生產(chǎn)日期：20140412），三元（生產(chǎn)日期：20140324），光明（生產(chǎn)日期：20140328）4種品牌，購于超市發(fā)；風(fēng)味酸奶紅棗風(fēng)味酸奶（生產(chǎn)日期：20140415），黃桃風(fēng)味酸奶（生產(chǎn)日期：20140415），購于超市發(fā)。

電子舌系統(tǒng)（型號：ASTREE II） 法國Alpha M. O.S公司；電子舌系統(tǒng)主要由味覺傳感器、信號采集器和模式識別系統(tǒng)3部分組成，該電子舌系統(tǒng)含有1套交叉選擇型化學(xué)傳感器陣列和一個(gè)Ag/AgCl參比電極，此傳感器陣列包括ZZ、JE、BB、CA、GA、HA、JB7根具有非專一選擇性的傳感器，傳感器是由有機(jī)物覆蓋的硅晶體管制成，每個(gè)傳感器前端有1個(gè)電子芯片，芯片表面覆蓋一層敏感吸附薄膜，可以選擇性吸附液體中的游離分子，傳感器之間互相影響，所采集的信號數(shù)據(jù)最終體現(xiàn)的是樣品的整體信息和綜合口感。

1.2感官評定

感官評定是采用定量描述性感官評價(jià)方法，選取10點(diǎn)制，0～9（0=沒味道，9=味道最強(qiáng)）。評價(jià)小組由有經(jīng)驗(yàn)的評價(jià)人員組成（有6周以上的感官評價(jià)經(jīng)驗(yàn)），共10人，年齡在23～30歲之間。酸、甜、苦、咸、鮮5種基本味道分別選取檸檬酸、葡萄糖、咖啡因、氯化鈉、谷氨酸鈉作參照物，參照物的濃度：檸檬酸：0.08g/100mL；葡萄糖：5g/100mL；NaCl：0.5g/100mL；咖啡堿：0.08g/100mL；谷氨酸鈉：1g/100mL，每個(gè)樣品重復(fù)評價(jià)2次[9-11]。

1.3電子舌分析

采用ASTREE II電子舌系統(tǒng)，以Ag/AgCl作為參比電極，在室溫下進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。數(shù)據(jù)采集前，電子舌系統(tǒng)需要經(jīng)過被動活化、主動活化、校準(zhǔn)、診斷等步驟，以確保采集得到的數(shù)據(jù)具有可靠性和穩(wěn)定性。實(shí)驗(yàn)將酸奶稀釋1倍，取25mL后直接倒入電子舌專用燒杯中進(jìn)行檢測，采用蒸餾水作為清洗溶劑，采樣時(shí)間為180s，1次/s，重復(fù)采集8次，選擇最后3次穩(wěn)定的檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

1.4數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計(jì)分析

將電子舌分析得到的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，PCA、DFA分析由電子舌自帶軟件Alpha soft Version 12.0完成，感官評定結(jié)果方差分析由Excel軟件完成，感官評價(jià)值與電子舌響應(yīng)值的主成分相關(guān)性分析及偏最小二乘回歸通過Unscrambler軟件（中國科學(xué)軟件網(wǎng)）完成[12-13]。分析結(jié)果由判別指數(shù)（Discrimination Index，DI）進(jìn)行衡量[14]。DI值的計(jì)算公式

DI（%）=（1-ΣSi/S總）×100

式中：Si是指單個(gè)樣品的區(qū)域面積；S總則表示的是所有區(qū)域的總體面積。DI值越大表示區(qū)分的效果越理想，2種樣品之間的距離越遠(yuǎn)，且越接近100%則表示區(qū)分效果越理想。而在一般情況下，認(rèn)為DI大于80%即為區(qū)分效果非常理想。

歐氏距離法[15]：歐式距離能反映樣品間的親疏程度，距離越小相似度越大，距離越大的相似度越小，樣品差異越大。以每個(gè)樣品響應(yīng)值計(jì)算歐式距離，計(jì)算公式為式中：dij為歐式距離，Xki為第i個(gè)供試品的n個(gè)測

定值（x1i，x2i，…，xki），Xkj為第j個(gè)供試品的n個(gè)測定值（x1j，x2j，…，xkj）。

2　結(jié)果與分析

2.1感官評定結(jié)果

表1　酸奶樣品感官評定結(jié)果Table.1　Sensory evaluation results of yoghourts

酸奶感官評定結(jié)果如表1所示，通過方差分析，6種酸奶的酸、甜兩種感官屬性具有顯著性差異（p＜0.05），而苦味、咸味和鮮味差異不顯著，說明這6種酸奶主要在酸和甜這2種基本味道上有較大差別。其中伊利和光明牌的原味酸奶的酸味程度最高，其次為黃桃風(fēng)味酸奶；蒙牛牌原味酸奶和伊利紅棗風(fēng)味酸奶的甜味程度最高，其次為黃桃風(fēng)味酸奶。

2.2電子舌結(jié)果分析

2.2.1電子舌傳感器信號響應(yīng)值電子舌以1次/s的速率采集傳感器電壓信號，每個(gè)樣品重復(fù)8次進(jìn)行平行測定，取最后3次的檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，由于CA傳感器不穩(wěn)定將其剔除，得到6個(gè)樣品的6根傳感器最后3次測量的響應(yīng)信號值，最后3次平行信號的平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差見表2。由表2可見，JE傳感器的標(biāo)準(zhǔn)偏差較大，說明該傳感器在樣品中沒有其他傳感器響應(yīng)穩(wěn)定，故在數(shù)據(jù)分析時(shí)將其剔除，因?yàn)榇颂捉徊嫘蛡鞲衅鞯拿扛鶄鞲衅鲗悠沸畔⒍加许憫?yīng)，所以剔除CA和JE傳感器的響應(yīng)值并不影響結(jié)果。最終采用ZZ、BB、GA、HA、JB 5根傳感器的響應(yīng)值進(jìn)行分析。

表2　電子舌傳感器響應(yīng)信號值Table.2　Electronic tongue sensor response signals

2.2.2電子舌傳感器相應(yīng)信號的PCA分析電子舌測定6種酸奶的PCA結(jié)果如圖1所示，其主成分1（PC1）的方差貢獻(xiàn)率為64.779%，主成分2（PC2）的方差貢獻(xiàn)率為26.968%，累計(jì)貢獻(xiàn)率為91.747%，能反映樣品整體的絕大部分信息。判別指數(shù)（DI）是85，表示判別結(jié)果較好，不同的酸奶樣品之間能很好地區(qū)分。從圖上看，光明牌的原味酸奶和伊利牌的紅棗酸奶與其他的酸奶距離十分明顯，說明它們與其他酸奶的差異很大。

圖1　6種酸奶的電子舌響應(yīng)信號值的PCA分析圖Fig.1　PCA plot of electronic tongue sensor response signals from six kinds of yoghourts

PCA是一種通用數(shù)據(jù)降維的方法，研究如何將多變量指標(biāo)間的問題化為較少的幾個(gè)綜合指標(biāo)問題，這些綜合指標(biāo)彼此既互不相關(guān)，又能綜合反映原來多個(gè)指標(biāo)的信息，是原來多個(gè)指標(biāo)的線性綜合。習(xí)慣把新的指標(biāo)稱作主成分，主成分中按方差貢獻(xiàn)率大小稱為第1主成分，第2主成分等。當(dāng)方差貢獻(xiàn)率累積達(dá)到85%以上時(shí)就認(rèn)為所選的幾個(gè)主成分能夠反映原來指標(biāo)的信息[16]。PCA圖上樣品間的距離越近說明其品質(zhì)特性越近，即距離可以量化樣品間的品質(zhì)差異。

2.2.3電子舌傳感器相應(yīng)信號的DFA分析DFA分析結(jié)果如圖2所示，DF1的貢獻(xiàn)率為94.945%，DF2的貢獻(xiàn)率為4.487%，累計(jì)為99.432%，能反映樣品大量的信息，6種酸奶樣品明顯地區(qū)分開，說明DFA分析也能在酸奶的種類辨別中發(fā)揮很好的作用。判別因子分析（DFA）是一種通過重新組合傳感器數(shù)據(jù)來優(yōu)化區(qū)分性的分類技術(shù)，它的目的是使組間距離最大的同時(shí)保證組內(nèi)差異最小，使各個(gè)組間的重心距離最大，DFA法能夠?qū)悠烽g差異有更好的區(qū)分度，并且同一樣品組內(nèi)的離散度也比PCA法更小，不同樣品組間的區(qū)分更明顯。

圖2　6種酸奶電子舌響應(yīng)信號值的DFA分析圖Fig.2　DFA plot of electronic tongue sensor response signals from six kinds of yoghourts

2.2.4歐氏距離歐氏距離是指將多次重復(fù)測試點(diǎn)以概率加權(quán)后的“中心”作為該樣品的代表點(diǎn)[17]，從而計(jì)算代表點(diǎn)之間的距離。圖3是以PCA二維分析圖為基礎(chǔ)的歐氏距離比較圖，樣品之間的歐氏距離越大，表明樣品間的相對差異越大。圖中縱坐標(biāo)表示兩種樣品的歐式距離。

圖3　6種酸奶之間的歐氏距離Fig.3　Comparison of euclidean distance between six kinds of yoghurts

6種酸奶之間的歐式距離數(shù)值見表3，從表中縱列來看，伊利牌原味酸奶與其他酸奶比較，它和光明牌酸奶、紅棗酸奶的歐氏距離較大，差異顯著（p＜0.05）；蒙牛牌原味酸奶與光明牌原味酸奶的差異顯著（p＜0.05）；三元牌酸奶與光明牌原味酸奶差異顯著（p＜0.05）；黃桃味酸奶與光明牌原味酸奶的差異顯著（p＜0.05）。

2.3感官評價(jià)值與電子舌傳感器響應(yīng)值的相關(guān)性分析

圖4　感官分析結(jié)果與傳感器相關(guān)性PLSR分析圖Fig.4　PLSR plot of correlation between sensory evaluation and sensors

5個(gè)傳感器（ZZ、BB、GA、HA、JB）作為X變量，感官屬性（酸、甜、苦、咸、鮮）作為Y變量，建立偏最小二乘回歸法（PLSR）模型，如圖4所示，結(jié)果表明，該模型中89%的X變量解釋了66%的Y變量。圖中的兩個(gè)橢圓，分別表示50%和100%的方差貢獻(xiàn)率。傳感器ZZ、BB、GA、HA、JB和感官屬性酸、甜、苦、咸、鮮味位于兩個(gè)橢圓之間，說明該模型對這些變量具有很好的解釋能力。由圖4可知，HA傳感器與甜和鮮味具有相關(guān)性，以PC1為軸，它們呈顯著負(fù)相關(guān)（p＜0.05）。苦味與BB和JB兩根傳感器以PC1軸呈顯著正相關(guān)（p＜0.05）。

3　結(jié)論

3.1本研究表明，6種品牌酸奶樣品的酸、甜感官屬性具有顯著性差異（p＜0.05），苦、咸、鮮的感官屬性差異不顯著。

3.2本實(shí)驗(yàn)應(yīng)用電子舌交叉選擇型傳感器對不同品牌和風(fēng)味的酸奶進(jìn)行檢測，通過對獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行PCA和DFA分析發(fā)現(xiàn)電子舌可以對不同的酸奶進(jìn)行辨別區(qū)分，并且以PCA二維分析圖為基礎(chǔ)的歐氏距離比較圖更能反映酸奶樣品之間的差異。

3.3PLSR模型可以較好地解釋感官屬性與傳感器響應(yīng)值的相關(guān)性，應(yīng)用此模型對未知檢測樣本進(jìn)行預(yù)測分析將是我們下一步的工作內(nèi)容。

[1]Legin A，Rudnitskaya A.Application of electronic tongue for qualitative and quantitative analysis of complex liquid media[J]. Sensors and Actuators B，2000，65（1-3）：232-234.

[2]Krantz-Rülcker C，Stenberg M，Winquist F，et al.Electronic tongue for environmental monitoring based on sensor arrays and pattern recognition：a review[J].Analytica Chemica Acta，2001，426（2）：217-226.

[3]王平.人工嗅覺與人工味覺[M].北京：北京科技出版社，2000.

[4]Jun Kondoh，Takao Muramatsu，Tetsuo Nakanishi，et al. Development of practical surface acoustic wave liquid sensing system and its application for measurement of Japanese tea[J]. Sensors and Actuators B：Chemical，92（1-2）：191-198.

[5]Wu Ren-Jang，Yeh Cheng-Hsiu，Yu Ming-Ru，et al. Application of taste sensor array to sports drinks by using impedance measurement technology[J].Sensor Letters，2008，62（6）：765-770.

[6]Medeiros Eliton S，Gregório Rinaldo，Martinez Rodrigo A，et al.A taste sensor array based on polyaniline nanofibers for orange juice quality assessment[J].Sensor Letters，2009，79（7）：24-30.

[7]Mirjana Hru?kar，Nikola Major，Marina Krpan，et al.Evaluation of milk and dairy products by electronic tongue[J].Mljekarstvo/ Dairy，2009，59（3）：193-200.

[8]Robert B Bjorklund，Christian Magnusson，Per M?rtensson，et al.Continuous monitoring of yoghurt fermentation using a noble metal electrode array[J].International Journal of Food Science& Technology，2009，44（3），635-640.

[9]Zhenbo Wei，Jun Wang，Xi Zhang.Monitoring of quality and storage time of unsealed pasteurized milk by voltammetric electronic tongue[J].Electrochimica Acta，2013，88（2）：231-239.

[10]Katrien Beullens，Péter Mészáros，Steven Vermeir，et al. Analysis of tomato taste using two types of electronic tongues[J]. Sensors and Actuators B：Chemical，2008，131（1）：10-17.

[11]Murray JM，Delahunty CM，Baxter IA.Descriptive sensory analysis：past，present and future[J].Food Research International，2001，34（6）：461-471.

[12]Wei He，Xiaosong Hu，Lei Zhao，et al.Evaluation of Chinese tea by the electronic tongue：Correlation with sensory properties and classification according to geographical origin and grade level[J].Food Research International，2009，42（10）：1462-1467.

[13]Gunilla Wormbs，Annika Larsson，Josefine Alm，et al.The use of design of experiment and sensory analysis as tools for the evaluation of production methods for milk[J].Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems，2004，73（1）：67-71.

[14]王璐，黃明泉，孫寶國，等.電子舌技術(shù)在甜面醬口感評價(jià)中的應(yīng)用[J].食品科學(xué)，2012，33（20）：347-351.

[15]楊天偉，李濤，張霽，等.紫外光譜結(jié)合歐氏距離和主成分分析法快速鑒別牛肝菌[J].食品科學(xué)，2014，35（16）：105-109. [16]Moreno-Rojas R，Sα＇nchez-Segarra PJ，Cα＇mara-Martos F，et al.Multivariate analysis techniques as tools for categorization ofSouthern Spanish cheeses：nutritional composition and mineral content[J].European Food Research and Technology，2010，231（6）：841-845.

[17]宋運(yùn)紅，李振祥，孫連輝，等.馬氏距離與歐式距離方法在地球化學(xué)異常處理中的對比[J].吉林地質(zhì)，2008，27（4）：117-121.

Taste distinguishing of yoghourts using electronic tongue

CONG Yan-jun1，2，YI Hong1，3，ZHENG Fu-ping1，2，*
（1.College of Food Science，Beijing Technology and Business University，Beijing 100048，China；2.Beijing Key Laboratory for Flavor Chemistry，Beijing Technology and Business University，Beijing 100048，China；3.Beijing Higher Institution Engineering Research Center for Food Additives and Ingredients，Beijing Technology and Business University，Beijing 100048，China）

In order to explore the feasibility of applying electronic tongue distinguish yogurt taste，four different brands of yoghurt and two kinds of flavor yoghurt were detected using electronic tongue in this paper.The electronic tongue used in this study was based on potentiometry and cross-type sensors.The data obtained from the electronic tongue was processed by principal components analysis（PCA）and discriminant factorial analysis（DFA）.The correlationship of sensory evaluation and sensor response signals was analyzed by PCA and partial least squares regression（PLSR），respectively.Results demonstrated that electronic tongue technique was very effective in distinguishing different yoghurts selected in this study.Moreover，PLSR model might be better used to predict the yogurt taste attributes.The signal value of sensor named as HA correlated with sweetness，umami based on PC1（p＜0.05），and BB，JB response with bitterness based on PC1（p＜0.05）.

electronic tongue；yoghourt；principal components analysis；partial least squares regression；sensory evaluation

TS252.7

A

1002-0306（2015）04-0049-05

10.13386/j.issn1002-0306.2015.04.001

2014－09－01

叢艷君（1978-），女，博士，副教授，研究方向：乳品科學(xué)。

鄭福平（1969-），男，博士，教授，研究方向：食品香精香料。

北京市自然科學(xué)基金項(xiàng)目（6132004）；國家自然科學(xué)基金青年基金項(xiàng)目（31101236）；國家“863”計(jì)劃項(xiàng)目（2011AA100903）；北京市科技新星計(jì)劃項(xiàng)目（Z131102000413005）。