为保证研究可靠, 分批开展了3次独立实验, 每次实验设置两组样品, 分别标记为Group1A, Group1B, Group2A, Group2B, Group3A和Group3B。 实验所用猪肉为市售新鲜猪后腿肉, 分别于2016年9月7日、 9月27日、 10月8日采购于北京某超市, 并充分搅碎以保证样品均匀性。

将制备好的猪肉样品放置于室温环境下48 h, 每隔12 h采集一次光谱数据, 其中, Group2样品在室温放置了84 h, 用以更好地分析猪肉新鲜度随放置时间下降的规律。 此外, 为探索温度对猪肉新鲜度的影响, 将Group1样品又等分为两份, 一份放置于室温, 另一份置于冰箱冷藏(每隔12 h迅速采集一次光谱后再放回冷藏)。 为降低杂散光对光谱采集的影响, 实验在光学暗室进行, 光源为专用卤素灯, 光谱采集设备为PSR-3500便携式地物光谱仪(视场角FOV为25° ; 光谱范围350~2 500 nm, 光谱分辨率在350~1 000 nm范围为3.5 nm)。 为避免仪器噪声、 操作等对光谱数据的影响, 在每次光谱数据采集前, 需将卤素灯与PSR-3500光谱仪充分预热15 min, 并设置相同的采集参数, 且保持光源、 光谱仪探头、 标准参考板、 猪肉样品四者的位置固定不变。 采集光谱数据时, 为增加数据信噪比, 同一目标连续采集5条光谱。 最后, 将采集到的每组光谱数据先后进行“ 5条一平均” 及Savitzky-Golay滤波(S-G滤波)降噪等预处理^[7]。

肉色是表征猪肉新鲜程度的重要特征, 肌红蛋白质是肉中主要的色素物质, 其含量与化学状态决定肉色的变化^{[8, 9]}。 随着放置时间的增加, 猪肉中的肌红蛋白质通过与氧气结合转化为氧合肌红蛋白以及高铁肌红蛋白, 导致自身含量降低, 有研究表明, 肌红蛋白的一个典型光谱吸收特征出现在760 nm附近, 而其氧化物的吸收特征向短波移动, 主要在420和560 nm等附近, 并且猪肉的新鲜度与肌红蛋白质的含量密切相关^{[2, 9, 10, 11, 12]}。 实验也进一步证实了前人的研究, 如图1所示。 研究中构建了一种表征肌红蛋白质光谱吸收深度变化的特征指数FI, 用以指示猪肉的新鲜度水平。 猪肉新鲜度光谱特征指数FI构建方法如式(1)

FI=RL-Rt|RR-Rt|(1)

其中, FI为猪肉新鲜度光谱特征指数, R_t为特征波段760 nm处的光谱反射值, R_L和R_R为不受肌红蛋白影响的参考波段, 分别位于760 nm吸收波段的左右。 为提高新鲜度光谱特征指数的稳健性, 本文R_L, R_R和R_t分别取其附近微小邻域均值进行计算, 即

RL=1N∑i∈ΩLRiRR=1N∑i∈ΩRRi(2)Rt=1N∑i∈ΩtRi

其中, Ω _L, Ω _R, Ω _t分别为以R_L, R_R和R_t为中心波长的邻域集合, R_i为邻域内各个波长所对应的反射值, N为邻域内波段的总数。 根据式(1)可知, 新鲜度光谱特征指数能够刻画760 nm处吸收深度的变化, 随着760 nm波长处的特征吸收深度的降低, FI指数也将变小。

以Group2猪肉样品为例, 图1展示了室温下放置不同时间猪肉样品的反射率光谱曲线, 其中(a)为原始光谱数据(包括两个猪肉样本, 即sample A和sample B), (b)为预处理后数据, 不同颜色曲线表示放置不同时间猪肉样品光谱。

图1

Fig.1

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	图1 不同放置时间猪肉样品光谱 (a): 原始光谱; (b): 预处理后光谱Fig.1 Pork spectra with different resting times (a): Original; (b): Preprocessed

如图1(b)所示, 在760 nm波长处, 猪肉样品A和B都呈现出明显的吸收特征, 且随放置时间的增加, 样品在该处的吸收深度逐渐降低, 这一特征吸收谷即为猪肉肌红蛋白的一个典型吸收谷, 其后的几个较为明显的吸收谷如980, 1 100和1 400 nm附近波段均为水份导致的吸收谷。 此外, 不同放置时间的可见-近红外(350~2 500 nm)光谱曲线形状比较相似, 但强度不一样, 这是由于随着放置时间的增加, 猪肉表面的水份不断蒸发、 肉体腐败糜烂、 组织氧化变暗等导致原有的亮泽逐渐消失。

根据式(1)与式(2), 图2 给出了本文设计的6组猪肉样品(Group1A, Group1B, Group2A, Group2B, Group3A和Group3B)经历48 h室温放置后(每隔12 h采集了一次光谱), 其新鲜度光谱特征指数FI的变化情况。 图中, 横坐标为猪肉样品放置时间, 不同颜色曲线为不同批次猪肉样品, 不同线型代表同组内不同观测对象A和B。

图2

Fig.2

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	图2 48 h内6组猪肉样品FI指数随放置时间的变化Fig.2 FI changes against timesfor six group samples during 48 hours

如图2, 不同批次市售新鲜猪肉初始新鲜度水平基本一致, 保持在0.5± 0.1范围内; 由于Group3样品购买时间相对较晚, 其初始新鲜度水平相对较低。 6个样品中, 随放置时间逐增, 样品新鲜度逐降, FI指数具有逐降趋势; Group1中, 由于实验日期相对较早, 室温较高, 加快了猪肉的腐败速度, 导致FI指数快速下降; Group2和3中, 室温相对较低, 猪肉腐败速度相对缓慢, FI指数变化相对平缓。

图3比较了常温放置的Group1猪肉样品与家用冰箱冷藏的Group1猪肉样品FI指数随放置时间的变化。

如图3所示, 常温与冷藏样品为同批次购买的猪肉, 其初始新鲜度水平基本一致, 保持在0.65± 0.1范围; 经过冰箱冷藏处理的冷A与冷B, 相较于常温下的常A与常B, 腐败速度明显缓慢, 对应的FI指数变化也相对平缓; 相同时间内, 冷藏猪肉样品的FI指数要明显高于常温的同批次猪肉样品; 48 h内, 冷藏猪肉样品、 常温猪肉样品的FI指数分别降低了约0.5和1.05, 且冷藏样品的新鲜度水平明显高于常温猪肉样品。

图3

Fig.3

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	图3 Group1常温与冷藏样品FI指数变化Fig.3 FI changes against times for group1 at room temperature and cold storage

为更好地分析猪肉新鲜度随放置时间降低的规律, 图4进一步展示了Group2样品在84 h内FI指数的变化情况。 前36 h内样品快速腐败, FI指数显著降低, 最终保持在0.18附近; 与鲜猪肉相比, 在前36 h内猪肉样品的FI指数降低了约0.45; 在36 h后, 猪肉内大部分肌红蛋白质已氧化变质, 腐败速度减缓, FI指数变化相对平缓; 在最后观测时间84 h处, FI指数低至0.08左右, 相对于36 h处的FI降低了约0.10, 相对于0 h处FI降低了约0.52。

图4

Fig.4

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	图4 室温84 h内Group2猪肉样品FI指数变化Fig.4 FI variationsagainst times for group2 pork samples at room temperature during 84 hours

PSR光谱仪具有较高的光谱分辨率(最高达到3.5 nm)和信噪比, 是适合于实验使用的专业光谱探测系统。 但其价格昂贵、 体积较大、 操作与数据处理复杂, 限制了其在市场的广泛使用。 本文将从设备的光谱分辨率与信噪比两方面性能出发, 探究新鲜度光谱特征指数FI对于光谱检测系统配置的最低限度要求, 为设计低成本、 手持式简易的光谱检测设备提供科学依据。

为探索FI指数对设备光谱分辨率的敏感性, 基于PSR实测光谱数据, 假设光谱仪的光谱响应符合高斯函数分布, 模拟获取不同光谱分辨率的数据, 分别为5, 10, 20, 30和40 nm, 结果如图5所示, 各颜色曲线代表放置不同时间的光谱曲线, 横轴为波长(nm), 纵轴为反射率(%)。 利用模拟光谱数据所构建的不同光谱分辨率下的FI指数变化如图6, 横轴为放置时间(h), 纵轴为FI指数。

图5

Fig.5

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	图5 模拟不同光谱分辨率的光谱曲线Fig.5 Simulated spectrawith different spectral resolution

图6

Fig.6

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	图6 光谱分辨率与新鲜度特征指数FI的关系Fig.6 Relationship between spectral resolution and FI

如图5与图6所示, 随着光谱分辨率的降低, 猪肉样品在760 nm处的吸收特征逐渐变小直至消失, PSR实测数据具有最高的光谱分辨率(3.5 nm), 表现出最强烈的吸收特征; 当光谱分辨率为5和10 nm时, 原始光谱曲线在760 nm处仍表现为较强烈的吸收特征, 新鲜度指数FI_{5 nm}和FI_{10 nm}在48 h内基本与原始数据FI_{3.5 nm}保持相同的变化趋势, 且具有较小的偏离值; 当光谱分辨率降到20 nm时, 原始光谱被“ 平滑” , 吸收特征明显消弱, 虽然在整体上, FI_{20 nm}指数的变化趋势与FI_{3.5 nm}保持相似, 但已产生较大的偏离; 当光谱分辨率为30 nm时, 760 nm处的吸收特征基本消失, FI_{30 nm}指数表现为在整个观测时段内基本持平, 不具有新鲜度检测功能; 当光谱分辨率降到40 nm时, 由于光谱分辨率过低, 光谱吸收特征完全消失, 新鲜度光谱特征指数FI_{40 nm}变化异常, 不具备指示新鲜度能力。 综上, 光谱分辨率越高, FI指数对猪肉新鲜度指示效果越好, 但对设备的光谱分辨率要求并不十分严苛, 在实际应用中光谱分辨率保证优于10 nm左右即可。

通过添加随机噪声获取760 nm及附近波段不同信噪比的模拟光谱数据, 用以分析FI对光谱检测设备信噪比(SNR)的敏感性。 模拟的SNR在20~80范围内每间隔2个单位采样, 如图7所示列举了8组数据: 其图7(a)为350~2 000 nm波长范围内不同信噪比下的光谱模拟数据, 图7(b)为选取的700~800 nm范围内局部光谱, 横轴为波长(nm), 纵轴为反射率(%), 不同曲线为放置不同时间的猪肉样品。 基于不同信噪比的模拟光谱数据计算FI, 如图8所示, 每条曲线代表不同放置时间的猪肉样品光谱信噪比SNR与其FI指数的关系。

图7

Fig.7

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	图7 不同信噪比下模拟光谱特征曲线 (a): 350~2 000 nm; (b): 700~800 nmFig.7 Simulated spectral curves under different SNRs (a): 350~2 000 nm; (b): 700~800 nm

图8

Fig.8

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	图8 信噪比(SNR)与新鲜度光谱特征指数FI的关系Fig.8 Relationship between SNR and FI

如图7与图8所示, 随着信噪比的降低, 光谱曲线的噪声逐渐增强。 当SNR=20时, 噪声达到最大值, 光谱呈现剧烈的波动, 在700~800 nm波长范围内, 由于噪声强度过大, 掩盖了肌红蛋白在760 nm处的吸收特征, FI指数已不能用来指示样品新鲜度; 随着信噪比增大, 光谱曲线逐渐趋于平滑, 760 nm处吸收特征逐渐显现; 当SNR≥ 45时, 噪声较小, 光谱曲线较平稳。 综上, 新鲜度光谱特征指数FI对仪器的信噪比敏感, 但只要保证适宜的信噪比水平, 如SNR45时, FI指数即可较好地指示猪肉新鲜度的变化。