曹仲文
(揚州大學(xué)旅游烹飪學(xué)院,江蘇揚州 225127)
電子舌對醬油的區(qū)分識別研究
曹仲文
(揚州大學(xué)旅游烹飪學(xué)院,江蘇揚州 225127)
運用電子舌對多種類型的醬油進行識別,將所得數(shù)據(jù)經(jīng)過特征值處理后應(yīng)用判別值(DI)、主成分分析(PCA)、判別函數(shù)分析(DFA)、偏最小二乘法(PLS)4種方法進行分析。結(jié)果表明:電子舌能夠有效識別不同的醬油,表明電子舌在調(diào)味品檢測方面有著較為廣闊的應(yīng)用前景。
電子舌;醬油;判別值;主成分分析;判別函數(shù)分析;偏最小二乘法
醬油,是各民族菜系中傳統(tǒng)的調(diào)味品,在中國周朝就有制醬的記載[1]。傳統(tǒng)醬油由豆、麥、麩皮釀造,色澤紅褐色,有獨特醬香,滋味鮮美,是有助于促進食欲的調(diào)味品,在烹飪中應(yīng)用極廣,在烹飪行業(yè)中,主要對醬油的色澤、滋味等有所要求。由于醬油的釀造方法極其簡單,這就導(dǎo)致一些小作坊跟風而起,自產(chǎn)自銷,這部分醬油中有60%是以水加味精及合成色素勾兌而成,長期食用對肝、腎有一定毒副作用,合成色素還會影響兒童智力發(fā)育,長期食用這種醬油會造成安全隱患。
目前烹飪行業(yè)中傳統(tǒng)的醬油鑒別方法多是采用感官檢查,而質(zhì)監(jiān)部門對醬油產(chǎn)品的抽檢主要是檢驗食品添加劑(防腐劑、色素等)和細菌類,導(dǎo)致以往發(fā)現(xiàn)的不合格情況主要是以氨基酸態(tài)氮(以氮計)項目不達標、安全指標如防腐劑、菌落總數(shù)超標等問題為主[2]。于麗燕等曾應(yīng)用近紅外光譜特征進行了醬油成分分析[3],結(jié)果顯示只能對醬油中氮元素的分布進行分析,而不能識別氮元素的種類,所以研究一種快速鑒別醬油的技術(shù)和方法非常必要。
電子舌是由具有高度交叉敏感特性的傳感器單元組成的傳感器陣列,結(jié)合適當?shù)哪J阶R別算法和多變量分析方法對陣列數(shù)據(jù)進行處理,從而獲得溶液樣本定性定量信息的一種分析儀器[4]。目前根據(jù)相關(guān)資料,已能識別多種可用于烹飪的原料,如食醋[5]、豆瓣[6]、醋豆等[7]。在食品新鮮程度檢測中的應(yīng)用,人類主要通過嗅覺與味覺系統(tǒng)來辨別食品的好壞與新鮮程度,電子舌可以分析樣品中的不揮發(fā)或低揮發(fā)分子及可溶性化合物。其與傳統(tǒng)分析方法相比,不但檢測速
度快,而且操作簡單,無樣品前處理,對樣品不存在破壞,現(xiàn)已被廣泛應(yīng)用于茶葉[8]、酒類[9-12]、乳品[13,14]、飲料[15]、肉類[16]等樣品的分析和檢測中。在相似味型檢測方面的應(yīng)用,電子舌依然能夠很好地進行區(qū)分和判斷,能夠準確地分析其相似程度以及差異[17]。為此,本文擬應(yīng)用電子舌,針對餐飲烹飪中常用的醬油進行區(qū)分識別研究。
1.1 材料與儀器
1.1.1 試驗材料
本試驗所選用的醬油均是在揚州市場占有率較高的品牌,在當?shù)乇容^具有代表性,樣品名及生產(chǎn)廠家見表1。
表1 樣品名及生產(chǎn)廠家
1.1.2 試驗儀器
試驗所采用的電子舌系統(tǒng)為上海昂申智能科技有限公司的智舌系統(tǒng),其組成見圖1。主要是將傳感器陣列產(chǎn)生的基于不同產(chǎn)品的相應(yīng)信號,通過模式識別的方法進行區(qū)分識別,筆者將其應(yīng)用于雞湯和人工勾兌高湯的區(qū)分識別,取得了良好的效果[18]。
圖1 智舌示意圖
1.2 試驗方法
對醬油的標簽進行詳細的分析并分類,包括其品牌、釀造方法、顏色分類、氮含量。
對醬油進行編號:分別是樣品A、樣品B、樣品C、樣品D、樣品E、樣品F,對應(yīng)的醬油是海天味極鮮特級醬油、海天草菇老抽醬油、李錦記草菇老抽醬油、李錦記紅燒醬油、李錦記錦珍老抽、四美老抽醬油,見表2。
表2 不同醬油的基本信息和編號
取潔凈的燒杯分別按順序放入醬油,之后把醬油和清潔液一并放入電子舌相應(yīng)槽內(nèi)。
開啟機器,并對樣品進行自動采樣。
每個樣品測試3次,一共得到18個相應(yīng)的數(shù)據(jù)點,并對其數(shù)據(jù)進行記錄和保存。
利用電子舌自帶的數(shù)據(jù)處理軟件對數(shù)據(jù)進行采集、分析和模式識別。
1.3 數(shù)據(jù)處理
分別采用主成分分析(PCA)、判別函數(shù)分析(DFA)、偏最小二乘分析(PLS)的處理方法,對不同編號的樣品進行區(qū)分識別。
2.1 不同醬油的主成分信息判別值(DI)的計算
利用Photoshop軟件處理主成分分析圖,得到基于主成分分析圖的區(qū)域分析,見圖2。
圖2 基于主成分分析圖的區(qū)域分析
對其中各個區(qū)域面積進行計算,得到相應(yīng)樣品的像素點。S,SA~SF對應(yīng)的像素分別是118222,3160,1889,2626,634,208,173。不同的區(qū)域代表不同的樣品,區(qū)域?qū)?yīng)的面積則代表電子舌對于該種醬油的識別能力。面積越大則代表誤差越大,面積越小則說明電子舌對該樣品測定越穩(wěn)定。經(jīng)過計算,醬油的主成分判別值DI=92%,遠遠大于80%,可見對于醬油來說,電子舌對其識別能力非常好,數(shù)據(jù)見表3。
表3 Photoshop獲取的主成分圖對應(yīng)像素
2.2 同種品牌不同類型醬油的主成分分析(PCA)以及判別函數(shù)(DFA)
對電子舌得到的主成分分析圖和判別函數(shù)分析圖,按照同種品牌不同類型進行分類,得到圖3和圖4。
圖3 同種品牌不同類型醬油的主成分分析(PCA)
圖4 同種品牌不同類型醬油的判別函數(shù)(DFA)
每個樣品的3次不重復(fù)進樣構(gòu)成一個獨立的族群,說明分析的重復(fù)性合格;每一種樣品都在各自的區(qū)域里互相沒有重疊,電子舌可以較好地區(qū)別不同的醬油。同時發(fā)現(xiàn)對于同種品牌的醬油,電子舌可以很好地對其進行區(qū)分和歸類。不同的點之間的距離越近代表其差異性越?。幌嗷ゾ嚯x越遠,差異性越大。
樣品A和樣品B都是海天品牌的醬油,而樣品C、樣品D、樣品E則是李錦記品牌的醬油,所以電子舌對其進行的識別結(jié)果顯示,相同品牌更趨向在一起。而四美醬油(樣品F),因為其采用的是低鹽固態(tài)技術(shù),品牌和工藝與其他樣品完全不同,所以是單獨在一邊。
2.3 不同品牌同種類型醬油的主成分分析(PCA)以及判別函數(shù)(DFA)
對電子舌得到的主成分分析圖和判別函數(shù)分析圖,按照不同品牌同種類型進行分類,得到圖5和圖6。
圖5 不同品牌同種類型醬油的主成分分析(PCA)
圖6 不同品牌同種類型醬油的判別函數(shù)(DFA)
對于相同類型的醬油(圖中矩形圈中的部分),樣品B、樣品C相似度十分靠近,說明對于醬油來說,具體的制作目的還是有很大意義的。每種品牌的草菇老抽、紅燒醬油等都具有其特點,都能在菜肴烹制過程中起到不同的作用,這說明文中的這些品牌的醬油廠商準確標注了標簽。市面上的醬油可以按照不同的烹飪目的進行區(qū)分。
對于老抽和生抽(圖中圓圈中的部分),樣品A作為生抽的代表,樣品B、樣品C、樣品D、樣品E則代表老抽,樣品之間的距離相距很遠。樣品F是揚州四美老抽醬油,由于其獨特的制作工藝,介于老抽和生抽中間,這也與感官評價和揚州百姓食用習慣相符。
2.4 偏最小二乘法(PLS)擬合分析
將用6種傳感器,在10Hz頻率段下檢測的醬油所得數(shù)據(jù)建立PLS模型。以傳感器響應(yīng)值為因變量,以醬油的標簽氮含量(見表2)為自變量進行曲線擬合,得到圖7。
圖7 醬油主成分的擬合函數(shù)分析(PLS)
由圖7可知,擬合函數(shù)相關(guān)系數(shù)為0.97698,擬合效果良好,這說明對于醬油來說,氮含量是重要的一個主成分,利用電子舌能夠指導(dǎo)假醬油的識別。
本試驗運用電子舌系統(tǒng),所得數(shù)據(jù)經(jīng)過特征提取后,分別用兩種數(shù)據(jù)處理方法進行處理,主成分分析在選取兩個主成分繪制得分圖時,就可以取得較好的分類效果,而判別函數(shù)分析比主成分分析的分類效果更加明顯。采用偏最小二乘法對電子舌檢測數(shù)據(jù)的結(jié)果建立最優(yōu)模型,利用已建立的模型對已知氮含量的醬油進行PLS模型預(yù)測,得到的預(yù)測值都較為準確,因此電子舌對醬油氮含量具有測定作用,可以用于鑒別假醬油[19,20]。
當然,由于醬油的種類太多,而本試驗所選取的樣品數(shù)目畢竟有限,不能完全代表市面上所有醬油種類。此外,醬油自身的分類也不是特別明確,這也間接導(dǎo)致了樣品選擇的不確定性。有一些隱藏的因素會干擾到電子舌對醬油的鑒別。最為關(guān)鍵的是化學(xué)醬油這一假冒偽劣產(chǎn)品,由于未能找到,無法進行測試,可在以后的相關(guān)試驗研究中加以改進。
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Research on Distinction and Identification of Soy Sauce by Electronic Tongue
CAO Zhong-wen
(School of Tourism and Culinary Science,Yangzhou University,Yangzhou 225127,China)
Electronic tongue is used to detect different brands and types of soy sauce.Datas are analyzed with four recognition techniques:discrimination index(DI),principal component analysis(PCA),deterministic finite automaton(DFA)and partial least squares(PLS).The results show that the electronic tongue has better ability to distinguish soy sauce and it has a broad application prospect in condiment detection.
electronic tongue;soy sauce;DI;PCA;DFA;PLS
TS264.21
A
10.3969/j.issn.1000-9973.2017.03.025
1000-9973(2017)03-0110-04
2016-09-15
曹仲文(1973-),男,副教授,博士,主要從事輕工技術(shù)與工程研究。