蔣姍姍

食品中含有多種營養(yǎng)，包括蛋白質(zhì)、維生素、脂質(zhì)和糖類等，因保存環(huán)境、運(yùn)輸環(huán)境的影響，食品的營養(yǎng)品質(zhì)會發(fā)生一定的變化，因此有必要采取相應(yīng)的檢測手段對食品中的各營養(yǎng)成分及含量進(jìn)行檢測。目前，多光譜成像技術(shù)主要利用無損檢測手段對食品營養(yǎng)進(jìn)行檢測，具有快速、準(zhǔn)確度高的優(yōu)點(diǎn)。本文主要對多光譜成像技術(shù)在食品營養(yǎng)品質(zhì)檢測中的應(yīng)用現(xiàn)狀及趨勢進(jìn)行分析。

一、多光譜成像技術(shù)概述

1.技術(shù)原理及結(jié)構(gòu)。多光譜成像技術(shù)主要是利用光鏡識別系統(tǒng)進(jìn)行光譜信息分析，通過將光源、相機(jī)、分散裝置、過濾裝置聯(lián)合組裝應(yīng)用，制作生產(chǎn)成多光譜成像儀，針對不同的特殊波長進(jìn)行信息采集以及分析。將其應(yīng)用到食品營養(yǎng)品質(zhì)檢測中，可以去除不必要的信息，留存必要信息，實(shí)現(xiàn)對不同食品營養(yǎng)成分的數(shù)據(jù)分析。多光譜成像儀的機(jī)構(gòu)如圖1所示，a表示成像儀的外形，b表示成像儀的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。

2.應(yīng)用現(xiàn)狀。該系統(tǒng)設(shè)計耗時較長，且算法組合需要采用人工的方式進(jìn)行執(zhí)行運(yùn)算，在系統(tǒng)工作波段內(nèi)的光譜區(qū)識別效果良好，但其他區(qū)域的拓展性有待研究。該系統(tǒng)應(yīng)用到食品品質(zhì)檢測中，局限性主要體現(xiàn)在以下兩點(diǎn)：

一是如何采用計量的方式對食品品質(zhì)進(jìn)行檢測。光譜成像儀主要利用波長對算法進(jìn)行選擇，從而對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，即使相同的食品，檢測結(jié)果仍有可能存在差異，計量算法的科學(xué)性、準(zhǔn)確性有待提高。該技術(shù)主要應(yīng)用在實(shí)驗(yàn)室檢測中，計量方法、食品種類、營養(yǎng)成分等均是檢測結(jié)果中的變量要素，且該過程大都由人工進(jìn)行完成，分析需要以計量學(xué)為依據(jù)，最優(yōu)解難以確定。

二是多光譜成像技術(shù)屬于間接檢測方法，雖然可以無損進(jìn)行食品檢測，但是仍以傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，并在數(shù)據(jù)修正、校準(zhǔn)后將其作為檢測標(biāo)準(zhǔn)，通過數(shù)據(jù)采集進(jìn)行營養(yǎng)成分的分析。例如，將其應(yīng)用到豬肉的營養(yǎng)品質(zhì)檢測中，通過干燥的方式對豬肉食品中的水分含量進(jìn)行預(yù)測，并使用校準(zhǔn)PLSR模型對該類物質(zhì)進(jìn)行預(yù)測，對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行分析。雖然多光譜成像技術(shù)的應(yīng)用預(yù)測結(jié)果良好，且具有一定的準(zhǔn)確性，但是從目前的應(yīng)用現(xiàn)狀來看，需要經(jīng)過波長選擇以及校準(zhǔn)等程序后才可以有效應(yīng)用，使得其在規(guī)?；?、批量化的檢測中具有局限性。

二、多光譜成像技術(shù)在食品品質(zhì)檢測中的應(yīng)用

1.肉類食品品質(zhì)檢測。肉類食品包括畜肉、家禽、水產(chǎn)品等，肉類食品含有豐富的蛋白質(zhì)、維生素以及人體所需的有機(jī)質(zhì)和礦物質(zhì)等。使用多光譜成像技術(shù)對生肉以及肉類食品的營養(yǎng)成分進(jìn)行檢測，可用于評價肉類產(chǎn)品的營養(yǎng)、口感以及貨架期等。大多數(shù)研究人員將多光譜成像技術(shù)應(yīng)用到肉類產(chǎn)品的水分、脂肪以及蛋白質(zhì)檢測中，應(yīng)用PLSR模型對其進(jìn)行分析，準(zhǔn)確率可以達(dá)到95%左右。不同肉類食品的營養(yǎng)品質(zhì)檢測結(jié)果如表1所示。

將多光譜成像技術(shù)與肉質(zhì)的紋理信息對比，建立信息檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停蓪θ忸愔械乃忠约暗鞍踪|(zhì)等營養(yǎng)成分進(jìn)行預(yù)測。使用多光譜成像技術(shù)除了可實(shí)現(xiàn)對肉類營養(yǎng)物質(zhì)中蛋白質(zhì)、水分以及脂肪進(jìn)行分析之外，對豬肉中的血紅素鐵以及非血紅素鐵等營養(yǎng)物質(zhì)也可進(jìn)行檢測，包括肌肉中的TBARS成分以及TVB-N成分等。該檢測結(jié)果可以應(yīng)用到對肉類食品新鮮度檢測中，并不會對肉質(zhì)產(chǎn)品產(chǎn)生影響。在肉類食品營養(yǎng)品質(zhì)檢測中應(yīng)用多光譜成像技術(shù)時，冷凍時間、解凍程度、肉質(zhì)狀態(tài)等均會對檢驗(yàn)結(jié)果產(chǎn)生影響，利用多光譜成像技術(shù)檢測冷凍牛肉時，其結(jié)果準(zhǔn)確率可以達(dá)到100%。

2.果蔬類食品品質(zhì)檢測。果蔬類的營養(yǎng)品質(zhì)檢測對象主要包括維生素、礦物質(zhì)、膳食纖維以及生物活性物質(zhì)等，這些物質(zhì)可以供給人體所需的營養(yǎng)，并起到預(yù)防疾病的作用。由于果蔬類食品不適宜長期保存，且在運(yùn)輸過程中極易發(fā)生質(zhì)變，從而使得營養(yǎng)價值大打折扣，采用多光譜成像技術(shù)對不同果蔬中的營養(yǎng)物質(zhì)進(jìn)行分析具有可行性。

評價果蔬營養(yǎng)品質(zhì)的參數(shù)主要為可溶性固形物含量，包括纖維素、維生素等。多光譜成像技術(shù)多以SCC檢測為標(biāo)準(zhǔn)，在不對果蔬產(chǎn)生破壞的基礎(chǔ)上進(jìn)行營養(yǎng)品質(zhì)檢測。例如，選擇波長405-970nm對草莓進(jìn)行檢測，使用波長1000-2500nm對荔枝進(jìn)行檢測，使用波長350-1000nm對花青素進(jìn)行檢測，其結(jié)果準(zhǔn)確率可以達(dá)到80%以上。

除了上述果蔬，選擇適宜的波長，多光譜成像技術(shù)還可以同時對果蔬中的色素物質(zhì)、酚類物質(zhì)以及黃酮類化合物進(jìn)行檢測，結(jié)果準(zhǔn)確率也較高。將其應(yīng)用到番茄的酚類物質(zhì)檢測中，最終的結(jié)果準(zhǔn)確率可以達(dá)到92%以上，對菊花中木犀草素的檢測結(jié)果準(zhǔn)確率可以達(dá)到96%以上。另外，多光譜成像技術(shù)還可以對鐵觀音、胡蘿卜、蘋果、櫻桃、大蒜等食品的營養(yǎng)品質(zhì)進(jìn)行檢測，并可以進(jìn)行摻假鑒別分析。

3.糧油食品品質(zhì)檢測。糧油食品包括谷類食品以及豆類產(chǎn)品等，紅薯、紫薯等也屬于糧油食品類型。消費(fèi)者多將糧油食品作為主食，攝取食品中的蛋白質(zhì)、淀粉、油脂、膳食纖維等營養(yǎng)物質(zhì)。將多光譜成像技術(shù)應(yīng)用于糧油食品營養(yǎng)品質(zhì)檢測中時，多用于品種鑒別。

比如，利用多光譜成像儀可對水稻是否為轉(zhuǎn)基因進(jìn)行鑒別，建立LS-SVM模型對其進(jìn)行分析，可以實(shí)現(xiàn)對水稻種子中蘇云金芽孢桿菌的檢測，結(jié)果準(zhǔn)確率可以達(dá)到100%。除水稻之外，該技術(shù)還可以應(yīng)用到玉米品種的鑒別中，選取波長400-1000nm對玉米進(jìn)行檢測，可以同時檢測玉米中的胚乳成分，結(jié)果準(zhǔn)確率可以達(dá)到91%以上。

除將多光譜成像技術(shù)應(yīng)用到糧油食品的品種鑒別上外，也可以針對某類糧食中的營養(yǎng)物質(zhì)進(jìn)行分析，檢測對象包括馬鈴薯中的淀粉成分以及咖啡豆中的咖啡因含量等。利用多光譜成像系統(tǒng)的信息采集功能，在選取合適波長的情況下，使用PLSRT模型對營養(yǎng)成分進(jìn)行分析，檢測結(jié)果良好。

三、多光譜成像技術(shù)的未來發(fā)展趨勢

多光譜成像技術(shù)在食品檢測中的應(yīng)用采用立體的數(shù)據(jù)分析方法，空間、光譜是營養(yǎng)品質(zhì)檢測的主要程序，并通過系統(tǒng)中的分散裝置、過濾裝置獲得最終的光譜數(shù)據(jù)。該食品檢測程序比較簡單，減少了檢驗(yàn)的時間，檢測結(jié)果準(zhǔn)確率也可以得到保障。目前，該技術(shù)在肉類食品、果蔬類食品、糧食食品的營養(yǎng)品質(zhì)檢測中應(yīng)用廣泛，且具有快速、無損檢測的優(yōu)勢。

在未來，多光譜成像技術(shù)在食品營養(yǎng)品質(zhì)檢測中的應(yīng)用將會更加便利，基于計算機(jī)科學(xué)、自動化技術(shù)、食品科學(xué)的不斷發(fā)展，投入使用自動化光譜采集分析系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)對食品光譜區(qū)域的自動劃分以及模型的自動構(gòu)建，運(yùn)算速度會得到提升，數(shù)據(jù)量也會得到優(yōu)化，檢測過程將更加便捷。

綜上所述，多光譜成像技術(shù)擁有廣闊的發(fā)展空間，未來多光譜成像技術(shù)在食品營養(yǎng)品質(zhì)檢測中的應(yīng)用將會越來越廣泛，且會向著自動化的方向轉(zhuǎn)變，檢測數(shù)據(jù)分析結(jié)果也會更加科學(xué)。因此，有關(guān)部門及相關(guān)學(xué)者需要進(jìn)一步對多光譜成像技術(shù)進(jìn)行研究、分析，探索其在食品營養(yǎng)品質(zhì)檢測中的應(yīng)用。