肉類(lèi)主要包括畜禽類(lèi)和水產(chǎn)品類(lèi),人體所需的蛋白質(zhì)、脂肪酸、微量元素等重要能量物質(zhì)都來(lái)源于肉類(lèi)。隨著生活水平不斷地提高,人們?cè)陲嬍撤矫娓幼⒅厥称返钠焚|(zhì)和營(yíng)養(yǎng)均衡搭配,但一些不法商家將一些低品質(zhì)的肉類(lèi)混入高品質(zhì)肉類(lèi)中,以次充好,特別是2013年歐洲的“馬肉風(fēng)波",引發(fā)了人們對(duì)肉類(lèi)摻假問(wèn)題的極度關(guān)注。肉類(lèi)摻假檢測(cè)方法包括感官評(píng)測(cè)、熒光PCR檢測(cè)技術(shù)、電泳分析法和酶聯(lián)免疫分析技術(shù)等,但大都需要樣品前處理,試驗(yàn)操作較為繁瑣且費(fèi)時(shí)費(fèi)力,很難實(shí)現(xiàn)較大樣品量的現(xiàn)場(chǎng)快速實(shí)時(shí)檢測(cè)。
江蘇雙利合譜公司利用GaiaField-Pro-V10E型和GaiaField-Pro-N17E型高光譜相機(jī),搭配GaiaSoter分選儀,對(duì)羊肉中摻假鴨肉進(jìn)行快速定量檢測(cè),以期為羊肉摻假的定量檢測(cè)提供數(shù)據(jù)和技術(shù)支撐。
圖1為獲取羊肉中摻雜不同比例的鴨肉高光譜數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)易流程(摻假比例為0%~100%,間隔為10%),包括感興趣區(qū)域的選取及光譜的提取工作。在整個(gè)光譜范圍(400~1000nm和900~1700nm)內(nèi)并不存在隨著羊肉摻假比例地升高,光譜的反射率曲線(xiàn)有明顯的升高或下降的規(guī)律,因此需要通過(guò)化學(xué)計(jì)量學(xué)方法提取光譜中的有效信息,剔除無(wú)用的干擾信息后建立模型。

圖1
首先對(duì)全光譜進(jìn)行預(yù)處理后建模,如表1,表2所示,對(duì)于400~1000nm波段范圍的光譜,采用歸一化預(yù)處理后建模效果好,對(duì)于900~1700nm波段范圍的光譜,采用SNV預(yù)處理后的光譜建模最好。
表1 400~1000nm采用不同預(yù)處理方法的全波段PLS模型性能
模型  | 主因子數(shù)  | 校正集  | 預(yù)測(cè)集  | |||
R2cv  | SECV  | R2p  | RMSEP  | RPD  | ||
NONE  | 7  | 0.9059  | 0.0994  | 0.9078  | 0.0903  | 3.2933  | 
WT  | 10  | 0.8605  | 0.1147  | 0.8886  | 0.1117  | 2.9661  | 
MSC  | 13  | 0.9169  | 0.0955  | 0.8184  | 0.1247  | 2.3466  | 
SNV  | 9  | 0.8980  | 0.1058  | 0.8761  | 0.1052  | 2.8410  | 
歸一化  | 6  | 0.9071  | 0.0988  | 0.9153  | 0.0853  | 3.4360  | 
SG  | 7  | 0.9060  | 0.0993  | 0.9074  | 0.0905  | 3.2832  | 
表2 900~1700nm采用不同預(yù)處理方法的全波段PLS模型性能
模型  | 主因子數(shù)  | 校正集  | 預(yù)測(cè)集  | |||
R2cv  | SECV  | R2p  | RMSEP  | RPD  | ||
NONE  | 6  | 0.7856  | 0.1455  | 0.8618  | 0.1169  | 2.6900  | 
WT  | 13  | 0.8712  | 0.1042  | 0.8970  | 0.1081  | 3.1159  | 
MSC  | 5  | 0.9038  | 0.0979  | 0.9269  | 0.0944  | 3.6986  | 
SNV  | 5  | 0.9055  | 0.0970  | 0.9311  | 0.0967  | 3.8087  | 
歸一化  | 7  | 0.8974  | 0.0995  | 0.8842  | 0.1479  | 2.9386  | 
SG  | 12  | 0.8022  | 0.1397  | 0.9106  | 0.0941  | 3.3445  | 
隨后在選擇最佳預(yù)處理方法的基礎(chǔ)上,對(duì)光譜進(jìn)行特征選擇,并與全光譜進(jìn)行模型性能對(duì)比,最終選擇在900-1700nm波段范圍內(nèi),采用SNV-SPA方法的建模效果好,其建模效果:R2cv為0.9191,SECV為0.0997,R2p為0.9684,RMSEP為0.0582,RPD為5.6254。表3、表4為不同特征波長(zhǎng)挑選方法的建模效果對(duì)比,圖2為挑選波長(zhǎng)的位置分布及建模效果。
表3 400~1000nm采用歸一化后的PLSR建模效果
模型  | 特征波長(zhǎng)數(shù)  | 主因子數(shù)  | 校正集  | 預(yù)測(cè)集  | |||
R2cv  | SECV  | R2p  | RMSEP  | RPD  | |||
CARS  | 10  | 9  | 0.8998  | 0.0964  | 0.8708  | 0.1024  | 2.7821  | 
iRF  | 29  | 6  | 0.9098  | 0.0983  | 0.9292  | 0.0760  | 3.7582  | 
SiPLS  | 47  | 7  | 0.9088  | 0.0982  | 0.8960  | 0.0919  | 3.1009  | 
SPA  | 14  | 10  | 0.9103  | 0.0987  | 0.9479  | 0.0704  | 4.3811  | 

表4 900~1700nm采用SNV預(yù)處理方法后的PLSR建模效果
模型  | 特征波長(zhǎng)數(shù)  | 主因子數(shù)  | 校正集  | 預(yù)測(cè)集  | |||
R2cv  | SECV  | R2p  | RMSEP  | RPD  | |||
CARS  | 14  | 13  | 0.9167  | 0.0996  | 0.9575  | 0.0184  | 4.8507  | 
iRF  | 70  | 7  | 0.9062  | 0.0967  | 0.9434  | 0.0197  | 4.2033  | 
SiPLS  | 205  | 6  | 0.9092  | 0.0951  | 0.9554  | 0.0600  | 4.7351  | 
SPA  | 13  | 7  | 0.9191  | 0.0997  | 0.9684  | 0.0582  | 5.6254  | 
最后對(duì)最佳模型進(jìn)行可視化反演,從圖3可以看出,隨著摻假比例的增加,顏色由深色變成淺色。高光譜成像技術(shù)提供了一種切實(shí)可靠的方法來(lái)可視化摻假樣品的分布,這是其他方法無(wú)法實(shí)現(xiàn)的。

參考文獻(xiàn):
趙靜遠(yuǎn), 張俊芹, 孫梅,等. 基于高光譜成像的羊肉摻假可視化無(wú)損定量檢測(cè)[J]. 食品與機(jī)械, 2022, 38(10):8.