基于近红外光谱的金鲳鱼新鲜度快速检测技术 方瑶 谢天铧 郭渭 白雪冰 李振波 李鑫星摘要： 挥发性盐基氮（Total volatile basic nitrogen，TVB-N）是动物性食品的新鲜度指标传统的TVB-N检测技术工序繁杂，对鱼肉具有不可逆的破坏性本研究拟用近红外光谱技术进行金鲳鱼肉质新鲜度的检测，采用一阶微分（1st Der）、二阶微分（2nd Der）、多元散射校正（Multiplicative scatter correction ， MSC）、标准正态变换（Standard normal variate transform，SNV）对金鲳鱼鱼肉的近红外光谱数据进行预处理，通过比较预测结果，确定多元散射校正为最优预处理方法分别采用偏最小二乘法（PLS）和主成分回归法（PCR）建立金鲳鱼鱼肉TVB-N的预测模型，最终确立了基于MSC和PLS的最佳模型，其中预测集均方根误差（RMSEP）为1.845 4，决定系数（R2）为0.884 1由研究结果看出，基于近红外光谱建立的金鲳鱼肉质预测模型具有较高的精度，可为快速检测金鲳鱼的肉质新鲜度提供理论依据关键词： 近红外光谱;新鲜度;金鲳鱼;挥发性盐基氮;偏最小二乘法;多元散射校正： O657.3 ： A ： 1000-4440（2021）01-0213-06Rapid detection technology of pomfret freshness based on near infrared spectroscopyFANG Yao1， XIE Tian-hua2， GUO Wei1， BAI Xue-bing1， LI Zhen-bo1， LI Xin-xing1（1.College of Information and Electrical Engineering， China Agricutural University， Beijing 100083， China;2.College of Engineering， China Agricultural University， Beijing 100083， China）Abstract： The total volatile basic nitrogen （TVB-N） is the freshness index of animal food. The traditional TVB-N detection technology is complicated and has irreversible damage to fish. In this study， near-infrared spectroscopy was used to detect the meat freshness of pomfret. The first order differential （1st Der）， second order differential （2nd Der）， standard normal variate transform（SNV）， multiplicative scatter correction （MSC） were used to preprocess the near infrared spectrum data. The MSC was determined as the optimal pretreatment method by comparing the predicted results. Partial least squares（PLS） and principal component regression（PCR） were used to establish the TVB-N prediction model. The best model was the prediction model based on MSC and PLS. RMSEP of the model was 1.845 4， and R2 was 0.884 1. The results show that the prediction model of pomfret meat freshness based on near-infrared spectroscopy has high accuracy， which provides theoretical basis for rapid detection of pomfret meat freshness.Key words： near infrared spectroscopy;freshness;pomfret;total volatile basic nitrogen;partial least squares;multiplicative scatter correction金鯧鱼产于沿海地区，其肉质鲜美、营养价值高[1]，但是在捕获、运输、加工、消费过程中，由于金鲳鱼内源酶降解、微生物分解等作用，使其肉质新鲜度下降[2]，导致其商品价值降低，甚至会引发食品安全问题。
可见，对金鲳鱼进行肉质新鲜度的检测十分必要GB 2722-1981《鲜肉卫生标准》中以挥发性盐基氮（TVB-N）[3]作为评价鱼肉、羊肉等肉质新鲜度的重要指标目前，鱼类肉质新鲜度的检测方法有人工感官评定法和理化检测法人工感官评定法较为主观且不易量化，存在误判的可能性，会导致新鲜度品质评价失误[4]传统的理化检测方法对肉质具有不可逆的破坏性，且存在耗时长、费用高、专业性强等问题，不适于快速无损检测近年来，随着光谱技术的发展，光谱无损检测逐渐成为一种非接触检测技术[5]近红外光谱（NIR）[6-8]是一种介于可见光波段和中红外光波段间的电磁波，可反映含氢基团的倍频信息和合频信息动物肉中含有丰富的有机化合物，且不同有机化合物的氢基团含量有差异，当肉质在自身内源酶降解[9]或微生物分解作用下发生腐败时，其内部蛋白质等有机化合物含量会发生变化，使其所含氢基团的倍频信息和合频信息随之发生改变由此可见，通过建立基于近红外光谱的TVB-N定量模型，可以评价肉质的新鲜度近年来，国内外许多学者使用近红外光谱实现了肉质品质的检测[10-12]杨勇等[13]建立了近红外光谱和TVB-N值与pH值的变化模型，实现了鹅肉新鲜度的近红外检测。
郑晓春等[14]采用近红外光谱建立了牛肉品质检测系统彭彦昆等[15]通过近红外光谱结合多点检测，实现了猪肉水分含量的测定与划分然而，目前很少有学者将近红外光谱用于鱼肉的新鲜度检测中为了采用近红外光谱法建立金鲳鱼肉质新鲜度的检测模型，本研究以挥发性盐基氮作为金鲳鱼肉质的评价指标，采集8 d内不同腐败程度的金鲳鱼鱼肉的近红外光谱信息，并用凯氏定氮法测定鱼肉中挥发性盐基氮含量此外，本研究用不同预处理方法对金鲳鱼鱼肉的近红外光谱数据进行预处理，并确定最佳预处理方法;分别采用偏最小二乘法（PLS）和主成分回归法（PCR）建立金鲳鱼TVB-N含量的预测模型，以确定最佳建模方法1 材料与方法1.1 试验材料同一批次的金鲳鱼购于青岛当地海鲜市场，从捕捞到运输历时2 d，运输时金鲳鱼保持冰鲜状态金鲳鱼鱼体规格为500～1 000 g，共20尾在洁净的工作台上处理鱼肉，室温为15 ℃取金鲳鱼背部鱼肉，去除鱼刺、鱼皮后用绞肉机粉碎，制成鱼糜并分装于保鲜袋中，于4 ℃恒温生化培养箱中保存每天取10个鱼糜样品，采集近红外光谱数据，同时测定挥发性盐基氮含量，共测定80个样品，历时8 d1.2 仪器与设备近红外光谱数据使用美国UNITY公司生产的SpectreStar XT2600近红外光谱仪采集。
挥发性盐基氮含量的测定使用FOSS公司生产的KjeltecTM 8400凯氏定氮仪离心机型号为LSC-50H，转速为0～4 000 r/min1.3 近红外光谱数据的采集将鱼糜样品装入测量皿中，轻轻按压样品使其完全覆盖玻璃表面，按压后鱼糜样品的厚度约为2～3 cm近红外光谱仪的分辨率为1 nm，扫描范围为680～2 600 nm，扫描温度为4 ℃，环境温度为15 ℃每个样品连续测量3次，获得3份近红外光谱数据，取其平均值测量近红外光谱数据后，迅速测量挥发性盐基氮含量，以保证测量的近红外光谱数据和挥发性盐基氮含量对应的鱼肉新鲜度一致1.4 挥发性盐基氮含量的测定鱼肉中挥发性盐基氮含量的测定采用凯氏定氮法，具体参照GB 5009.228-2016《食品安全国家标准食品中挥发性盐基氮的测定》[16]取（10.00±0.10） g鱼糜样品至50 ml离心管中，再添加0.6 mol/L高氯酸溶液至总体积为25 ml， 充分混合然后加0.6 mol/L高氯酸溶液并定容至40 ml使用型号为LSC-50H离心机，于4 000 r/min离心10 min后过濾混合液取20 ml上清液于消化管中，测定TVB-N含量。
每个样品均测量3次，取3次测量的均值TVB-N含量按以下公式计算：X=[（V-V′）×0.14]/m×F式中：X为样品中的TVB-N含量（mg/g），V为样品消耗的0.010 0 mol/L标准酸体积（ml），V′为空白对照消耗的0.010 0 mol/L标准酸体积（ml），m为样品质量（g），F为样品稀释系数，0.14表示1 ml HCl标准溶液中的TVB-N量（mg）2 结果与分析2.1 金鲳鱼鱼肉样品中TVB-N含量从表1可以看出，试验期间表征金鲳鱼肉质新鲜度的TVB-N含量升高趋势明显在贮藏1 d时，金鲳鱼鱼肉的平均TVB-N含量为0.166 7 mg/g随着贮藏时间的增加，金鲳鱼肉质的腐败程度加重，当贮藏时间为8 d时，平均挥发性盐基氮含量达到0.318 7 mg/g在贮藏过程中，金鲳鱼鱼肉的平均挥发性盐基氮含量增加速率变快，表明随着时间的增加，金鲳鱼肉质的腐败速度加快，这是由于在鱼肉腐败的过程中，微生物的生长速率、内源酶的降解速率随着贮藏时间的增加而不断上升[17]由表1还可以看出，随着挥发性盐基氮含量上升，部分贮藏时间内金鲳鱼鱼肉样品中挥发性盐基氮含量的标准差呈上升趋势，可能由于不同鱼个体之间存在差异，随着贮藏时间的增加，环境等因素使不同鱼个体之间的差异逐渐拉大，最终造成不同鱼肉的腐败程度存在差异。
2.2 原始红外光谱预处理如图1所示，金鲳鱼鱼肉样品的近红外光谱原始曲线的变化趋势基本保持一致但是，由于金鲳鱼鱼肉内部含氢基团含量的变化，使得整体光谱曲线的吸光度存在差异从图1的金鲳鱼鱼肉近红外光谱原始曲线中可以看到3个吸收峰，分别在1 500 nm、2 000 nm和2 500 nm附近受仪器特性及环境干扰等因素影响，原始光谱包含较大噪声，所以本试验尽量控制金鲳鱼鱼肉近红外光谱数据采集过程中环境变量的一致性，如温度、湿度、光照条件等即使在去除了外界干扰的情况下，金鲳鱼鱼肉的原始近红外光谱也会不可避免地受到基线漂移、随机噪声等信息的干扰，会使模型出现误差，最终导致模型的预测精度下降由此可见，对原始光谱数据进行预处理十分必要本研究分别使用4种不同预处理方法[一阶微分（1st Der），二阶微分（2nd Der），多元散射校正（Multiplicative scatter correction ， MSC），标准正态变换（Standard normal variate transform，SNV）]对金鲳鱼鱼肉近红外光谱数据进行预处理经过预处理的光谱既有效消除了噪声的影响，又保留了原始光谱的有效信息。
图2、图3分别为经1st Der、MSC处理后的光谱曲线，可见用不同方法预处理后的光谱曲线间差异明显为了比较不同预处理方法的效。