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        基于可視嗅覺指紋技術(shù)的水產(chǎn)品新鮮度快速表征

        2019-05-23 05:17:40管彬彬陳彬
        食品與發(fā)酵工業(yè) 2019年9期
        關(guān)鍵詞:小黃魚梭子蟹新鮮度

        管彬彬,陳彬

        (南通市食品藥品監(jiān)督檢驗(yàn)中心, 江蘇 南通,226006)

        我國(guó)是水產(chǎn)生產(chǎn)和貿(mào)易大國(guó),水產(chǎn)品味道鮮美,因其具有豐富的蛋白質(zhì)和維生素和較低的脂肪含量而深受廣大消費(fèi)者喜愛[1-2]。然而,也正是由于水產(chǎn)品水分含量高、肌肉組織脆弱、內(nèi)源蛋白酶活躍,其在貯藏過(guò)程中極易導(dǎo)致腐敗、變質(zhì),影響其實(shí)用品質(zhì)及安全性[3-4]。在收購(gòu)、運(yùn)銷、加工過(guò)程中對(duì)水產(chǎn)品的新鮮度進(jìn)行快速檢驗(yàn)已成為重要的課題。目前,水產(chǎn)品新鮮度常用的檢驗(yàn)方法一般分為感官檢驗(yàn)、物理檢驗(yàn)、化學(xué)檢驗(yàn)和微生物檢驗(yàn)等。但是,這些傳統(tǒng)測(cè)定方法存在著主觀性大、耗時(shí)長(zhǎng)、操作程序復(fù)雜、需要專業(yè)的人員、對(duì)產(chǎn)品有破壞性等缺點(diǎn)。 因此,開發(fā)一些快速無(wú)損檢測(cè)技術(shù),具有較大的應(yīng)用前景。在水產(chǎn)品新鮮度的感官評(píng)定中,氣味占據(jù)很高的評(píng)分權(quán)重,氣味和滋味又密切相關(guān),散發(fā)香氣的食品通常也伴隨著好滋味[5]。色敏傳感器技術(shù)是近年來(lái)出現(xiàn)的一種氣體表征的新方法,利用傳感色敏材料與待檢測(cè)氣體發(fā)生反應(yīng)[6-7],根據(jù)反應(yīng)前后色敏材料的顏色變化對(duì)揮發(fā)氣體進(jìn)行定性定量分析,可將食品的氣味通過(guò)圖像方式直觀的表達(dá)出來(lái)。本研究以不同儲(chǔ)藏階段的對(duì)蝦、小黃魚和梭子蟹為檢測(cè)對(duì)象,通過(guò)可視嗅覺指紋技術(shù)來(lái)對(duì)水產(chǎn)品的新鮮度進(jìn)行快速表征。

        1 材料與方法

        1.1 試驗(yàn)材料

        試驗(yàn)所需的新鮮對(duì)蝦、小黃魚和梭子蟹均購(gòu)于南通市新城菜市場(chǎng),購(gòu)得后放入冰袋置于保溫袋送回實(shí)驗(yàn)室,保存于4 ℃冰箱。分別取第1天、第3天、第5天、第7天、第9天的水產(chǎn)品進(jìn)行可視嗅覺指紋技術(shù)圖像采集,每天取10個(gè)樣本,共5 d,魚、蝦、蟹共150個(gè)樣本。

        圖1是自制的嗅覺指紋技術(shù)檢測(cè)系統(tǒng)示意圖。本裝置采用一種亮度均勻的環(huán)形線光源,和CCD相機(jī)處于同一水平面,保證圖像的照度均勻,確保每次實(shí)驗(yàn)都處于同一水平。

        1-電腦;2-相機(jī);3-環(huán)形光源;4-色敏傳感器圖1 嗅覺指紋技術(shù)檢測(cè)系統(tǒng)示意圖Fig.1 Diagram of artificial olfaction system

        1.2 試驗(yàn)方法

        1.2.1 水產(chǎn)品儲(chǔ)藏過(guò)程中的揮發(fā)性鹽基氮(total volatile basic nitrogen,TVBN)的測(cè)定

        按照GB 5009.228—2016用半微量定氮法測(cè)定TVBN[8]。

        1.2.2 基于可視嗅覺指紋技術(shù)的水產(chǎn)品儲(chǔ)藏過(guò)程中的新鮮度檢測(cè)

        通過(guò)前期試驗(yàn)和經(jīng)驗(yàn),篩選出9種色敏材料,分別為(1)5,10,15,20-Tetraphenyl-21H,23H-porphine zinc,ZnTPP;(2)通過(guò)表面活性劑輔助再沉淀法自組裝修飾的ZnTPP納米化材料N-ZnTPP-12 h(靜置12 h);(3)溴甲酚綠;(4)N-ZnTPP-24 h;(5)中性紅;(6)甲基紅;(7)N-ZnTPP-48 h;(8)N-ZnTPP-72 h;(9)甲酚紅;其中5種為卟啉類化合物,4種為pH指示劑。將9種色敏材料用二氯甲烷溶解,質(zhì)量濃度為1 mg/mL,用點(diǎn)樣毛細(xì)管將其印染在PVDF膜上,在氮?dú)猸h(huán)境下待其溶劑揮發(fā),得到可視色敏材料傳感器陣列。

        利用CCD相機(jī)獲取反應(yīng)前的傳感器陣列的圖像。將對(duì)蝦、小黃魚、梭子蟹分別稱重,置于保鮮盒中,將傳感器陣列固定在保鮮盒蓋上,扣上蓋子開始計(jì)時(shí),當(dāng)色敏傳感器陣列分別與對(duì)蝦、小黃魚、梭子蟹的揮發(fā)性氣體充分接觸10 min后,獲取反應(yīng)后的傳感器陣列圖像。利用特定軟件獲得不同儲(chǔ)藏天數(shù)的對(duì)蝦、小黃魚和梭子蟹的揮發(fā)性氣體與反應(yīng)差值,并進(jìn)行質(zhì)量修正。

        2 結(jié)果與討論

        2.1 水產(chǎn)品揮發(fā)性氣體的可視色敏材料響應(yīng)

        可視嗅覺指紋技術(shù)是一種將嗅覺信息轉(zhuǎn)化為視覺信息的技術(shù),使氣味“看得見”[9],當(dāng)水產(chǎn)品的揮發(fā)性氣體與色敏傳感器陣列發(fā)生反應(yīng),相機(jī)獲取反應(yīng)后的色敏傳感器圖像,處理軟件分別將反應(yīng)前后的圖像進(jìn)行濾波、二值化、形態(tài)學(xué)處理,并獲取每個(gè)色敏材料的中心(9種色敏材料共9個(gè)中心),構(gòu)建以色敏材料中心為原點(diǎn)、15個(gè)像素為半徑的圓作為模板,計(jì)算每個(gè)模板的R、G、B(共3個(gè)顏色分量)均值,即得到27個(gè)特征值(R、G、B3個(gè)顏色分量×9種色敏材料);將色敏材料反應(yīng)前后的R、G、B分量均值相減后歸一化,并將3 個(gè)分量(R、G、B)差值圖融合,即得到色敏材料與樣本的反應(yīng)差值圖。圖2是新鮮對(duì)蝦、小黃魚和梭子蟹的揮發(fā)性氣體與色敏傳感器陣列的反應(yīng)差值圖譜,從圖2中可以看出,不同的水產(chǎn)品揮發(fā)性氣體與同樣的色敏材料充分接觸后,得到不同的響應(yīng)圖譜,對(duì)蝦、小黃魚、梭子蟹的顏色變化各不相同。與傳統(tǒng)的電子鼻技術(shù)相比,該方法更加直觀、生動(dòng),而且傳統(tǒng)的電子鼻對(duì)濕度敏感,難以應(yīng)用于濕度較大的水產(chǎn)品。

        a-對(duì)蝦;b-小黃魚;c-梭子蟹圖2 水產(chǎn)品揮發(fā)性氣體響應(yīng)譜圖Fig.2 Characteristic images for aquatic products

        2.2 不同儲(chǔ)藏時(shí)間的水產(chǎn)品揮發(fā)性鹽基氮含量的測(cè)定結(jié)果

        圖3是用半微量定氮法測(cè)定不同儲(chǔ)藏時(shí)間下水產(chǎn)品的揮發(fā)性鹽基氮(TVBN)含量。根據(jù)GB 2733—2015[10],對(duì)蝦、梭子蟹、小黃魚的TVBN限量值分別為20、25、30 mg/100g。從圖3中可以看出,在4 ℃條件下保存5 d后,小黃魚的TVBN含量超過(guò)了30 mg/100g,將其劃分為腐敗小黃魚,不能食用;對(duì)蝦在4 ℃條件下保存3 d后,大部分樣本的TVBN含量接近20 mg/100g,處于腐敗的臨界值,即將腐敗;而梭子蟹在4 ℃條件下保存3 d后,大部分樣本TVBN含量超過(guò)25 mg/100g,已腐敗。

        圖3 不同儲(chǔ)藏時(shí)間下水產(chǎn)品揮發(fā)性鹽基氮含量Fig.3 Results of TVBN of aquatic products at different storage times

        2.3 水產(chǎn)品新鮮度的主成分分析(principal component analysis,PCA)

        圖4-a是對(duì)不同儲(chǔ)藏天數(shù)的對(duì)蝦進(jìn)行區(qū)分,由前3個(gè)主成分構(gòu)建的三維散點(diǎn)圖。從圖4-a中可以看出,在儲(chǔ)藏過(guò)程中水產(chǎn)品樣本的散點(diǎn)圖呈現(xiàn)一定的聚類趨勢(shì),隨著儲(chǔ)藏天數(shù)的增加,樣本呈現(xiàn)一定的延伸性傳播;盡管樣本隨儲(chǔ)藏過(guò)程呈現(xiàn)一定的趨勢(shì)性,但是由于腐敗過(guò)程是連續(xù)的,且水產(chǎn)品的腐敗受到自身微生物含量等因素影響,具有不均勻性。因此,有一些重疊。但是對(duì)蝦在不同階段的集群趨勢(shì)還是比較明顯的。結(jié)果表明,隨著儲(chǔ)藏時(shí)間的增加,水產(chǎn)品樣本的揮發(fā)性氣體有了明顯的成分組成差異。圖4-b、c、d分別以20、25、30 mg/100g為臨界值,將對(duì)蝦、梭子蟹和小黃魚分成新鮮和腐敗2組的三維主成分散點(diǎn)圖,可以看出,新鮮的對(duì)蝦、小黃魚、梭子蟹和腐敗的對(duì)蝦、小黃魚、梭子蟹具有明顯的成分組成差異,基本能從圖中進(jìn)行新鮮度區(qū)分,少量在分界線附近的樣本有一定的重疊。

        a-不同儲(chǔ)藏天數(shù)的對(duì)蝦;b-新鮮對(duì)蝦和腐敗對(duì)蝦;c-新鮮梭子蟹和腐敗梭子蟹;d-新鮮小黃魚和腐敗小黃魚圖4 三維主成分散點(diǎn)分布圖Fig.4 Classification results achieved by PCA

        2.4 水產(chǎn)品新鮮度的線性判別分析(linear discriminant analysis,LDA)

        按照TVBN的含量(分別以20、25、30 mg/100g為臨界值),將對(duì)蝦、梭子蟹和小黃魚分成新鮮和腐敗2組,將樣本數(shù)均為50的對(duì)蝦、小黃魚和梭子蟹的揮發(fā)性氣體與可視色敏傳感器材料反應(yīng)的27個(gè)特征響應(yīng)值進(jìn)行LDA分析。表1是3種水產(chǎn)品的LDA模式識(shí)別結(jié)果。

        表1 水產(chǎn)品儲(chǔ)藏過(guò)程中新鮮度的LDA判別結(jié)果Table 1 Results of LDA model to identify the freshnessof aquatic products during the storage

        從表1可以看出,18只新鮮對(duì)蝦中有17只分類成功,還有1只被識(shí)別為腐敗對(duì)蝦,識(shí)別率為94.44%;32只腐敗對(duì)蝦有2只被誤判為新鮮對(duì)蝦,識(shí)別率為93.75%。20個(gè)新鮮小黃魚的識(shí)別率為95%,其中19條分類成功,另外1條被分為腐敗小黃魚組;30條腐敗小黃魚的識(shí)別率為100%。11只新鮮梭子蟹的識(shí)別率為100%, 39只腐敗梭子蟹的識(shí)別率為92.31%,有3只被誤判為新鮮梭子蟹。結(jié)果表明,新鮮組和腐敗組的識(shí)別率均在90%以上,說(shuō)明該方法結(jié)合LDA模型可以較好地判別水產(chǎn)品的新鮮度。

        2.5 水產(chǎn)品新鮮度的誤差反向傳播人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(back propagation artificial neural network, BP-ANN)預(yù)測(cè)結(jié)果

        本研究利用可視嗅覺指紋技術(shù)結(jié)合BP-ANN模型來(lái)定量預(yù)測(cè)水產(chǎn)品儲(chǔ)藏過(guò)程中的新鮮度。將每種水產(chǎn)品的50個(gè)樣本隨機(jī)抽取34個(gè)樣本作為訓(xùn)練集,剩下的16個(gè)樣本作為預(yù)測(cè)集。首先將27個(gè)特征值(R、G、B3個(gè)顏色分量×9種色敏材料)進(jìn)行主成分分析,分別以前5~10個(gè)主成分的特征變量作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量,相應(yīng)儲(chǔ)藏天數(shù)下的TVBN實(shí)測(cè)值作為輸出變量,初始權(quán)重0.3,學(xué)習(xí)速率和動(dòng)量因子為0.1,訓(xùn)練迭代次數(shù)設(shè)為100次;傳遞函數(shù)為雙曲正切函數(shù)(tanh)。通過(guò)比較訓(xùn)練集及預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)R、交互驗(yàn)證均方根誤差(root mean squares error of cross validation, RMSECV)和預(yù)測(cè)均方根誤差(root mean square error of prediction, PMSEP)來(lái)評(píng)價(jià)模型。

        表2是5~10個(gè)主成分因子數(shù)下新鮮度的BP-ANN模型評(píng)價(jià)指標(biāo)。從表2可以看出,當(dāng)主成分因子數(shù)分別為10、5和10時(shí),對(duì)蝦、梭子蟹和小黃魚BP-ANN模型的TVBN訓(xùn)練集和預(yù)測(cè)集與TVBN實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)均為最高,此時(shí)模型最優(yōu);圖5-a是選取前 10個(gè)主成分?jǐn)?shù)作為輸入變量時(shí),不同儲(chǔ)藏天數(shù)下對(duì)蝦實(shí)測(cè)TVBN和BP-ANN 模型TVBN預(yù)測(cè)值的相關(guān)關(guān)系。從圖中可以看出,此時(shí)訓(xùn)練集的Rc為1,RMSECV值為0.224 9,預(yù)測(cè)集的Rp值為0.988 4,RMSEP值為4.943 4;圖5(b)是選取前5個(gè)主成分?jǐn)?shù)作為輸入變量時(shí),不同儲(chǔ)藏天數(shù)下梭子蟹實(shí)測(cè)TVBN和BP-ANN 模型TVBN預(yù)測(cè)值的相關(guān)關(guān)系,從圖中可以看出,訓(xùn)練集的Rc為0.999 5,RMSECV值為0.913 7,預(yù)測(cè)集的Rp值為0.995 4,RMSEP值為2.653 3;圖5(c)是選取前5個(gè)主成分?jǐn)?shù)作為輸入變量時(shí),不同儲(chǔ)藏天數(shù)下小黃魚實(shí)測(cè)TVBN和BP-ANN 模型TVBN預(yù)測(cè)值的相關(guān)關(guān)系,從圖中可以看出,訓(xùn)練集的Rc為1,RMSECV值為0.014 7,預(yù)測(cè)集的Rp值為0.983 8,RMSEP值為4.846 8。綜上可以看出,利用可視嗅覺指紋技術(shù)采集到的不同儲(chǔ)藏天數(shù)的水產(chǎn)品的氣味信息與理化檢測(cè)得到的TVBN含量的相關(guān)度較高。因此,該技術(shù)不僅操作簡(jiǎn)便無(wú)損,而且結(jié)果可靠,可以作為水產(chǎn)品儲(chǔ)藏過(guò)程中新鮮度的檢測(cè)方法。

        表2 水產(chǎn)品儲(chǔ)藏過(guò)程中TVBN的BP-ANN模型評(píng)價(jià)指標(biāo)Table 2 BP-ANN model results of TVBN during the storage of aquatic products

        a-對(duì)蝦;b-梭子蟹;c-小黃魚圖5 TVBN實(shí)測(cè)值與BP-ANN模型預(yù)測(cè)值的相關(guān)關(guān)系Fig.5 Correlation between the measured value and the BP-ANN model prediction of TVBN

        3 結(jié)論

        本研究通過(guò)自制的可視嗅覺指紋技術(shù)系統(tǒng)跟蹤了不同儲(chǔ)藏時(shí)間下的對(duì)蝦、梭子蟹和小黃魚的揮發(fā)性氣體成分變化。通過(guò)色敏傳感器陣列對(duì)不同的水產(chǎn)品的揮發(fā)性氣體進(jìn)行了整體表征,并通過(guò)PCA分析呈現(xiàn)水產(chǎn)品儲(chǔ)藏過(guò)程的氣味變化趨勢(shì),通過(guò)LDA分析分別建立了對(duì)蝦、梭子蟹和小黃魚新鮮度的識(shí)別模型,結(jié)果表明腐敗水產(chǎn)品和新鮮水產(chǎn)品的識(shí)別率均為90%以上;利用該技術(shù)結(jié)合BP-ANN模型來(lái)定量預(yù)測(cè)水產(chǎn)品的TVBN含量,該模型與半微量定氮法測(cè)定對(duì)蝦、梭子蟹和小黃魚中TVBN含量的相關(guān)系數(shù)分別為0.988 4、0.995 4、0.983 8,表明該技術(shù)可用于水產(chǎn)品新鮮度的快速表征。

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