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        應(yīng)用雙能X射線進(jìn)行在線肉類脂肪含量測(cè)量的可行性研究

        2021-09-12 15:48:14施利輝
        食品安全導(dǎo)刊 2021年8期
        關(guān)鍵詞:肉類可行性X射線

        施利輝

        摘 要:本文根據(jù)目前的國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展和市場(chǎng)實(shí)際需要,對(duì)應(yīng)用雙能X射線進(jìn)行在線肉類脂肪含量測(cè)量的可行性進(jìn)行研究。通過在雙能X射線成像(DEXA)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)采集分析數(shù)據(jù),驗(yàn)證該技術(shù)在肉品脂肪含量分析上的技術(shù)可行性。

        關(guān)鍵詞:X射線;脂肪含量;肉類;可行性

        目前,以國(guó)內(nèi)消費(fèi)量最大的豬肉為例,檢測(cè)豬肉脂肪含量主要有以下幾類。①人工檢測(cè)。通過檢測(cè)人員感官分辨判斷肉品等級(jí),這種方法完全依賴個(gè)人主觀經(jīng)驗(yàn),不具備科學(xué)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),可靠性差。②實(shí)驗(yàn)室理化檢測(cè)法。根據(jù)國(guó)標(biāo)GB 5009.6—2016食品中脂肪的測(cè)定方法,對(duì)于肉制品常用索氏抽提法[1],可以準(zhǔn)確檢測(cè)出脂肪含量,但其對(duì)樣品的檢測(cè)方法是有損測(cè)試,難以滿足企業(yè)對(duì)于大規(guī)模生產(chǎn)檢測(cè)的實(shí)際要求。③通過特定技術(shù)方法實(shí)現(xiàn)在線式的無損脂肪含量測(cè)量。國(guó)內(nèi)外研究機(jī)構(gòu)和設(shè)備制造企業(yè)通過近紅外光譜分析,三維超聲波檢測(cè),X射線透射成像等技術(shù)對(duì)生豬及豬肉制品進(jìn)行脂肪含量在線無損檢測(cè),在一些肉類加工廠得到批量應(yīng)用,目前國(guó)內(nèi)大型的肉類加工企業(yè)在這方面仍然處于起步階段。本文根據(jù)目前國(guó)內(nèi)外的研究進(jìn)展和市場(chǎng)實(shí)際需要,通過在雙能X射線成像(DEXA)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)采集分析數(shù)據(jù),驗(yàn)證該技術(shù)在肉品脂肪含量分析上的技術(shù)可行性[2-3]。

        1 實(shí)驗(yàn)方法

        1.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)備

        通常雙能X射線吸收測(cè)量法(DEXA)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)中的骨密度檢測(cè)或是行李安檢透射檢測(cè),利用不同材質(zhì)(對(duì)應(yīng)不同等效原子序數(shù)Zeff屬性)對(duì)高能和低能X射線吸收的差異性來對(duì)材質(zhì)屬性進(jìn)行鑒別。本實(shí)驗(yàn)使用的是光源規(guī)格為最大電壓80 kV,最大電流為8 mA,探測(cè)器為0.8 mm分辨率雙排線陣高低雙能探測(cè)器。光源和探測(cè)器成像平臺(tái)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

        射線源位于照射面上方,產(chǎn)生的扇面光束通過中部準(zhǔn)直縫形成一個(gè)線狀扇面束照射到平臺(tái)底部的雙能探測(cè)器。雙能探測(cè)器由低能探測(cè)片、高能探測(cè)片以及中間濾波銅片組成。對(duì)于連續(xù)X射線能譜來說,低能探測(cè)器偏向吸收能譜中能量較低的射線束,中間濾波片屏蔽了低能譜部分而讓高能譜部分被下方高能探測(cè)器吸收。測(cè)試樣品通過傳統(tǒng)帶機(jī)平移掃描成像從而獲得兩幅高低能圖像,上傳系統(tǒng)進(jìn)行分析。

        1.2 實(shí)驗(yàn)樣本

        為分析實(shí)際豬肉脂肪含量,需要有典型樣品供實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析,采購(gòu)1 100 g豬膘油作為參考脂肪標(biāo)本,1 338 g瘦肉并分割剔除明顯脂肪作為參考肌肉標(biāo)本。

        1.3 測(cè)量原理

        當(dāng)射線照射一定物質(zhì)后,會(huì)被對(duì)應(yīng)穿透材料吸收而衰減,其低能、高能對(duì)應(yīng)的衰減率公式為:

        Il=Iole-μT (1)

        Ih=Iohe-μT (2)

        式中:Iol和Ioh分別為低能、高能初始能量,Il和Ih為低能、高能衰減后能量,T為材質(zhì)質(zhì)量,μ為材質(zhì)對(duì)應(yīng)衰減系數(shù)。當(dāng)照射樣品為脂肪和肌肉混合時(shí),對(duì)應(yīng)的理論吸收率應(yīng)為[4]:

        (3)

        (4)

        經(jīng)過轉(zhuǎn)換后計(jì)算得出脂肪質(zhì)量和肌肉質(zhì)量為:

        (5)

        (6)

        其中,,通過得到脂肪厚度和肌肉厚度便可以計(jì)算出對(duì)應(yīng)的脂肪含量比例,由式(5)、

        式(6)可以看出Tf和Tm跟低能和高能的吸收率直接相關(guān),其余為固定參數(shù),脂肪跟肌肉含量比例可直接等效為:

        基于高低能圖像來分析,樣品的脂肪含量比例F計(jì)算可通過統(tǒng)計(jì)所有肉品區(qū)域內(nèi)像素點(diǎn)代表的單位面積質(zhì)量求和來進(jìn)行評(píng)估。

        F (8)

        1.4 測(cè)試方法

        由于圖像本身噪聲和射線源受本體波動(dòng)的影響,數(shù)據(jù)點(diǎn)呈現(xiàn)分布性,在衰減較大區(qū)域的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)非線性特性。為提取精確的典型高低能衰減比描述曲線[5],本文選擇分段二次多項(xiàng)式擬合方法進(jìn)行確定,為防止分段曲線在交界處不連續(xù)問題,在段與段之間設(shè)置有1/4的重疊區(qū)域,該區(qū)域擬合值由交接兩邊的兩個(gè)多項(xiàng)式函數(shù)曲線進(jìn)行混合,根據(jù)交接區(qū)位置點(diǎn),取不同權(quán)重進(jìn)行線性插值,得到如圖2中對(duì)應(yīng)的參考曲線,可以看到擬合曲線達(dá)到了較好效果。

        2 結(jié)果與分析

        對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行分割混合后,得到若干評(píng)估樣本,包括樣本1純脂肪280 g,樣本2純瘦肉510 g,樣本3脂肪

        (380 g)+瘦肉(250 g)混合肉。每份樣品在相同工況下隨機(jī)照射10次,并取10次數(shù)據(jù)。對(duì)每個(gè)有效像素點(diǎn)位置的低能灰度值L(x)和高能灰度值H(y)對(duì)應(yīng)到參考曲線坐標(biāo)中的點(diǎn)。假設(shè)以脂肪參考曲線上取值為1.0(100%),肌肉參考曲線為0(0%),對(duì)應(yīng)的結(jié)果值可通過該點(diǎn)位置距離脂肪曲線和肌肉曲線的位置關(guān)系比例進(jìn)行評(píng)估計(jì)算。對(duì)每幅圖像中所有像素點(diǎn)數(shù)據(jù)分析求和跟假設(shè)值對(duì)比后,得到的評(píng)估數(shù)據(jù)如表1。

        3 結(jié)論

        通過對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的處理分析,可以看到雙能透射成像對(duì)于肉類脂肪含量測(cè)定在少量樣本實(shí)驗(yàn)條件下測(cè)量誤差可以控制在±5%以下。在實(shí)際產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用中,相比較其他在線脂肪含量測(cè)量方法,該技術(shù)在可靠性及檢測(cè)效率上具有明顯的優(yōu)勢(shì)以及很好的推廣應(yīng)用價(jià)值。

        參考文獻(xiàn)

        [1]國(guó)家衛(wèi)生和計(jì)劃生育委員會(huì),國(guó)家食品藥品監(jiān)督管理總局.食品安全國(guó)家標(biāo)準(zhǔn) 食品中脂肪的測(cè)定:GB 5009.6—2016[S].北京:中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)出版社,2016.

        [2]沈杰.基于X射線及近紅外光譜技術(shù)的禽肉品質(zhì)檢測(cè)[D].南昌:江西農(nóng)業(yè)大學(xué),2011.

        [3]程月紅,鮑連艷,王健,等.食品中脂肪測(cè)定方法對(duì)比研究[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技,2018(16):234.

        [4]CHENA A,LUOB J,WANGC A,et al.Fat to Muscle Ratio Measurements with Dual Energy X Ray Absorbtiometry[J].Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A,2015,788:24-28.

        [5]鄔小平,王學(xué)武,謝亞麗,等.基于貝葉斯決策的雙能X射線材料分辨算法研究[J].中國(guó)體視學(xué)與圖像分析,2003(3):162-165.

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