高光譜成像技術(shù)應(yīng)用于畜禽肉品品質(zhì)研究進展

? ? 食品安全不光關(guān)乎我們身體健康而且影響著社會穩(wěn)定,?做好食品安全檢測是防止有毒食品進入人體的關(guān)鍵步驟也是維護社會穩(wěn)定的重要舉措。為改善傳統(tǒng)畜禽肉質(zhì)檢測方法費時費力的現(xiàn)狀,??食品安全檢測方法正趨于多樣化,引入了許多高新技術(shù),?高光譜成像技術(shù)(hyperspectral?imaging,HIS)便是其中之一。其憑借超強的探測能力和分辨能力能夠快速無損地檢測出食品內(nèi)部品質(zhì)信息。附著在食品表面的有毒殘留所形成的光譜曲線不同于正常的曲線,內(nèi)部品質(zhì)的變化也可以通過光譜曲線反映出來。本文從畜禽肉品品質(zhì)安全角度出發(fā),?圍繞畜禽肉品化學(xué)指標、物理屬性和食用安全指標?3個方面,?綜述了高光譜成像技術(shù)在畜禽肉品安全檢測中的應(yīng)用,歸納總結(jié)了預(yù)處理,變量篩選和建模方法。對目前高光譜成像技術(shù)應(yīng)用于畜禽肉品檢測中所暴露的缺點進行總結(jié),并就未來發(fā)展方向進行展望,為畜禽肉品中各成分的檢測提供了科學(xué)依據(jù),為延長各種類畜禽肉品及其肉制品貨架期提供了新的參考。

0 ??引 ?言

? ? 食品安全是我們長久以來一直密切關(guān)注著的熱點話題,與我們?nèi)粘９ぷ骱蛯W(xué)習(xí)生活息息相關(guān)。在2015 年6月調(diào)查顯示英國73%的雞肉中都含有易導(dǎo)致人體食物中毒的彎曲桿菌。同年12月份世界衛(wèi)生組織(World ?Health Organization,WHO)做了一個關(guān)于食物中毒事件調(diào)查,調(diào)查顯示每年全球約有42萬人死于食物中毒。據(jù)研究報告顯示, 2017年8月16日在英國當?shù)氐囊患页谐鍪鄣呢i肉制品中檢測出戊型肝炎病菌,導(dǎo)致成千上萬的英國市民感染此病菌。畜禽肉品是人們?nèi)粘Ｉ钪谐Ｒ姷臓I養(yǎng)物質(zhì)來 源,常常將其做成各種美味佳肴端上餐桌,一旦畜禽肉品存在安全隱患極易導(dǎo)致食物中毒。因此, 如何快速、無損、高效地檢驗出食品內(nèi)部品質(zhì)情況是保證食品安全的關(guān)鍵。

? ? 從20世紀80年代開始,高光譜成像技術(shù)(hyperspectral?imaging, HIS)憑借強大的探測能力和超高的分辨能力受到了各國研究人員的注意,經(jīng)過幾十年的發(fā)展到現(xiàn)在,它不光運用于食品檢測方面,在醫(yī)學(xué)診斷、航空航天領(lǐng)域、遙感監(jiān)測、環(huán)境保護、文物保護等方面都有所應(yīng)用。高光譜成像技術(shù)是將傳統(tǒng)檢測技術(shù)與光譜技術(shù)相結(jié)合,在獲得樣品光譜數(shù)據(jù)的同時可對其進行可視化觀測。它不光解決了傳統(tǒng)檢測方法費時費力的問題, 還為實時監(jiān)測樣品成分變化提供了幫助。隨著技術(shù)的持續(xù)發(fā)展,未來高光譜成像檢測技術(shù)將在數(shù)據(jù)降維及其他算法處理上不斷創(chuàng)新?，F(xiàn)有的關(guān)于高光譜成像技術(shù)應(yīng)用于肉品品質(zhì)檢測研究綜述中,鮮少有對畜禽肉品各檢測指標進行全面概述的。因此,本文對各檢測指標進行分類,著重介紹所采用的檢測方法,對其所存在的問題進行總結(jié),為相關(guān)研究人員在畜禽肉品品質(zhì)檢測領(lǐng)域的突破創(chuàng)新提供全新的參考。

1 ?高光譜成像技術(shù)

1.1??高光譜成像原理

? ? 高光譜成像技術(shù)就是將光譜學(xué)和機器視覺2種當下最為廣泛應(yīng)用的技術(shù)相融合,形成它們獨有的技術(shù)優(yōu)勢和特點:利用探測到的目標的二維幾何空間和第三維光譜信息,來獲取具有高光譜分辨率的連續(xù)、窄波段圖像數(shù)據(jù)。所獲得的光譜分辨率很高,可達幾個納米。不同的樣品通過高光譜相機照射后所返回的光譜信息是不同的,這主要是因為分子中的官能團對波長的光吸收是有差異的。除此之外,不同樣品的外觀和所構(gòu)成的材質(zhì)也是不同的,?通過所獲得的光譜信息對樣品進行分析,可以找到樣品中的物理、化學(xué)信息差異。高光譜成像系統(tǒng)見圖1。

1.2??未來發(fā)展趨勢

? ? 高光譜成像系統(tǒng)所采集到的數(shù)據(jù)是一塊形如長方體的3D數(shù)據(jù)塊,里面包含了海量信息。為篩選出有效的特征光譜信息,會采用數(shù)據(jù)降維算法對其進行降維。當前比較常見的數(shù)據(jù)降維算法有非線性和線2大類,因為采集到的圖像數(shù)據(jù)中包含了非線性數(shù)據(jù),所以用線性降維算法對所采集到的數(shù)據(jù)進行降維時,會造成誤差。綜上所述,對線性降維算法未來的研究中可以從這個點進行突破。從應(yīng)用前景角度來看, 非線性降維算法將會成為主流,但是目前前沿的非線性降維技術(shù)存在運算流程復(fù)雜的問題,如何解決此問題,提升數(shù)據(jù)降維的效果,是需要我們?nèi)ャ@研的地方。

2 ?高光譜成像技術(shù)應(yīng)用于畜禽肉品研究

? ? 畜禽是指經(jīng)過長期勞動馴化的能為我們提供蛋、肉、乳的各種動物。肉是我們生活中常見的營養(yǎng)食物,除了帶給我們味覺的享受,還為我們提供了豐富的營養(yǎng)元素。例如豬肉,它富含鈉離子、鉀離子和磷離子能促進人體新陳代謝。但由于一些不法商家為了取得更大的利益,不惜在飼養(yǎng)畜禽的過程中肆意添加催長素和瘦肉精等違禁藥品,致使有毒物質(zhì)殘留于肉中。一旦這樣的食品進入人體,會嚴重危害人體健康。為防止對人體健康有害的畜禽肉品進入市場,做好肉品質(zhì)量把關(guān)非常重要。現(xiàn)有的畜禽肉品品質(zhì)檢測方法以感官檢測和人工實驗法為主,這些方法一般是由專業(yè)人員進行操作、分析和評估,所得結(jié)果容易受到主觀因素影響,且耗費人力物力,還會破壞被檢樣品的完整性。其次,這些檢測方法還不能滿足現(xiàn)代化生產(chǎn)所要求的高效快速在線檢測,它只適用于實驗室的小數(shù)量樣品檢測。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，在畜禽肉品檢測領(lǐng)域引入了高光譜成像技術(shù),它是將圖像技術(shù)與光譜技術(shù)相結(jié)合, 在獲取樣品光譜數(shù)據(jù)的同時不會破壞樣品完整性。不僅具備了方便快捷、簡單易操作的特點而且彌補了傳統(tǒng)檢測方法不能用于大批量在線檢測的不足,突破了傳統(tǒng)檢測方法的局限性。目前,高光譜成像技術(shù)越來越多地應(yīng)用于畜禽肉品品質(zhì)檢測中,并取得了不錯的效果。本文總結(jié)了HIS技術(shù)運用于畜禽肉品各檢測指標中的最新進展,主要涉及畜禽肉品化學(xué)指標、物理指標和食用安全指標。

2.1 ?畜禽肉品化學(xué)指標檢測

? ? 畜禽肉質(zhì)經(jīng)宰殺以后,隨著時間、溫度和環(huán)境的變化會慢慢變質(zhì)，其肉品新鮮度會遭到嚴重影響。揮發(fā)性鹽基氮值(total volatile base nitrogen,TVB-N)、硫代巴比妥酸值(thiobarbital acid,TBA)及 pH等指標也會隨著肉質(zhì)變化而變化,所以可用它們作為指標來表征肉品新鮮度。

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2.2 ??畜禽肉品物理屬性檢測

2.2.1 ?系水力

? ? 系水力也稱持水性,是指畜禽在經(jīng)屠宰以后,畜禽肉在運輸、加工和保存的過程中,憑借自身的物理形態(tài)和化學(xué)構(gòu)成對水分構(gòu)成一定的限制和束縛能力,減少肉中水分流失,它是衡量畜禽肉品品質(zhì)的重要指標。張晶晶利用高光譜成像技術(shù)(400~1000nm)來對冷鮮灘羊肉的持水性進行檢測。運用變量組合集群分析法(variables combination population analysis, VCPA)和SPA對預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)進行特征變量篩選?？偨Y(jié)可得,高光譜成像技術(shù)對肉的系水力檢測效果未達到較高精度, 這主要是和模型選取有關(guān)。就目前研究來看,對畜禽肉品系水力的研究較少,在未來的研究中可更多地從此方面拓展。

2.2.2 ?肉品色澤檢測

? ? 肉品色澤是消費者衡量肉質(zhì)好壞的視覺指標,好的色澤不僅能夠給人們留下好的第一印象,也能激起消費者的購買欲。過去檢測肉品色度的方法采用的是色度計和色度儀對肉色進行測量評估,這樣的方法受到測量范圍的限制,不能進行大范圍的色度測量,而且極易污染樣品、可行性不高。利用高光譜成像技術(shù)可高效、無損、快速地對肉品色澤進行檢測,很多學(xué)者在此方面進行了研究。

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2.2.3 ?畜禽肉品紋理檢測

? ? 除了對畜禽肉質(zhì)系水力和色澤進行檢測, 其肉品紋理也有助于評估肉質(zhì)好壞。精品上等肥瘦相間的肉, ?會帶有形如大理石花紋一般的紋理,紋理越好,肉的品質(zhì)越好。畜禽肉品紋理檢測中多以檢測牛肉大理石花紋為主,科學(xué)家們在此做了多方面探究。在特征波段下,目標區(qū)域與反射區(qū)域光譜反射強度有較大區(qū)別,從這里進行圖像分割可取得最佳效果。為了更好地發(fā)揮高光譜技術(shù)在檢測方面的潛能,將機器視覺、圖像技術(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合,對牛肉大理石花紋進行檢測分級,可以取得較好的效果。綜上所述, 將高光譜成像檢測技術(shù)與其他技術(shù)相結(jié)合,取長補短,可提升其檢測的廣度和深度。

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3? ?結(jié)論與展望

? ? 本文綜述了高光譜成像技術(shù)應(yīng)用于畜禽肉品品質(zhì)研究的關(guān)鍵指標(化學(xué)指標、物理指標、食用安全指標)檢測及檢測方法,與傳統(tǒng)檢測方法相比檢測精度有了根本上的提高,證明了高光譜成像技術(shù)運用于此的可行性。高光譜成像技術(shù)因其獨有的特點,正廣泛地被應(yīng)用于各個領(lǐng)域。

? ? 綜上所述,高光譜成像技術(shù)憑借快速高效、無損環(huán)保的技術(shù)特點,為及時掌握所檢樣品內(nèi)部營養(yǎng)成分變化提供了幫助,在畜禽肉品品質(zhì)檢測中具有巨大潛力。伴隨著新冠疫情肆虐全球以后,人們越來越注重食品安全。高光譜成像技術(shù)可以在不損傷樣品外部的前提下,檢測其內(nèi)部信息,有望取代傳統(tǒng)檢測方法成為安檢部門檢測畜禽肉品品質(zhì)的新方法，為人們的食用健康安全提供保障。同時也可以有效地保證流入市場的畜禽肉品是合格的,防止不法商販以假亂真擾亂市場秩序。因此,高效無損、快速精準的檢測方法已是發(fā)展所需,未來高光譜成像技術(shù)檢測畜禽肉品的安全性也會成為大勢所趨。所以，我們要在算法上不斷地創(chuàng)新、在技術(shù)上新益求新,才能使得高光譜成像技術(shù)得到更好的發(fā)展。