3种颜色体系在食品应用中的研究进展

雷用东，邓小蓉，罗瑞峰，魏向利，罗小玲,*

3种颜色体系在食品应用中的研究进展

雷用东1，邓小蓉2，罗瑞峰1，魏向利1，罗小玲1,*

（1.新疆农垦科学院 农业部食品质量监督检验测试中心，新疆 石河子 832000；
2.新疆农垦科学院 农产品加工研究所，新疆 石河子 832000）

外观颜色是食品的一个重要属性，影响着人们对食品质量的感知。用于描述食品颜色且适于测量颜色差异的Hunter Lab体系、国际照明委员会（Commission International de IEclairage，CIE）LAB体系和CIELCH体系，已被广泛应用于食品工厂的颜色测量中。本文综述了国内外Hunter Lab、CIELAB和CIELCH体系应用于食品颜色研究中的现状，对3 种颜色体系的特性、3 种体系在各类食品颜色研究中的最新进展进行了阐述，并对未来3 种颜色体系应用的发展方向进行展望，以期为食品颜色研究应用提供参考。

颜色体系；CIELAB；Hunter Lab；CIELCH；食品

与彩色图集或卡片进行视觉比较得到的食品颜色，因为简单、方便且易于理解而备受欢迎。但用于比对的图集或卡片往往随着使用时间延长可能发生变化，如纸片折断、颜色褪化等；同时，通过视觉比对食品与标准色之间的颜色，有时难于向其他人表达清楚；许多颜色明显在人眼的辨别极限之下。此外，由于个体差异，对同一颜色对比结果也存在差异。这样使得颜色与视觉相匹配的文字或数字，以及与所用仪器相关的颜色体系备受关注。

颜色体系是描述颜色的方法，自古以来，人们从视觉上评价颜色，并且产生了许多设计和研究都很好的颜色体系，如蒙塞尔体系（Munsell System）、匈牙利颜色体系（Hungarian Coloroid System）、德国DLN体系（German DLN System）、国际社会颜色协会（InterSociety Color Council）、阿根廷维拉波斯彩色图集（Argentinian Villalobos）、自然色体系（Natural Color System）和Ostvald颜色体系（Ostvald System）[1]。最为人们所知的蒙塞尔体系是一种视觉体系，可在色相、值和色度方面指定颜色，它们各自都有等价的视觉 空间，这是非常有益的。

早已被理解的颜色视觉生理学为国际照明委员会（Commission International de IEclairage，CIE）三色体系的发展提供了必要的背景信息。可供利用的颜色体系之一是CIE-XYZ体系，它允许XYZ三色数值的计算，它可准确地反映颜色并对颜色匹配很有用处；但此系统无相当的视觉空间，无法测量一个样品与标准的区别或无法测量样品在加工和贮藏过程中的变化。颜色排序体系（color-order system）已发展起来，更加适合用于测量颜色差异，它们包括Hunter Lab体系，CIELAB体系和CIELCH体系，它们已经被广泛应用于食品工厂的颜色测量中[2]。

1 3种颜色体系概述

1.1 Hunter Lab体系

为了得到与观察颜色更匹配的数值，与颜色知觉相当的理论体系被发展起来。Hunter色空间于1942年首次发表[2]（图1），其L*表示亮度，a*表示红（+）或绿（－）坐标，b*表示黄（+）或蓝（－）坐标。Hunter Lab色空间已被广泛应用到食品工厂中，在测量色差上它是非常有效的。

1.2 CIELAB体系

CIELAB体系是惯常用来描述人眼可见的所有颜色最完备的色彩模型，CIE在1931年建立了一种色彩测量国际标准，后来改进给予了更多的均匀颜色空间，在1976年修正为CIE L*a*b*。L*代表亮度（0～100）0为黑色、100为白色。坐标a*表示红色（+）和绿色（－），b*表示黄色（+）和蓝色（－），a*和b*的限值为±80。色调角用h或H*表示，h=arctan b*/a*，图2中显示的是从红色到黄色的色调角。彩度是指图中一点到中心点的距离，如图中A点到中心点的距离，彩度用C*表示，C*=（a*2+b*2）1/2[2]。CIELAB体系的Lab坐标颜色易于想象，并且在整个颜色空间中更加均一，随之得到了发展和流行。

图2 CIELAB体系的第一象限图[[22]]Fig.2 First quadrant diagram of CIELAB system[2]

1.3 CIELCH颜色体系

CIE组织也推荐采用CIELCH或L*C*H*体系，此色空间指定3 个维度，分别为色调角H*、亮度L*和彩度C*，它们与蒙塞尔体系的色调角、值和彩度明显平行。在CIELCH体系中，0°表示红色，90°表示黄色，180°表示绿色，270°表示蓝色（图3），其优势就在于CIELCH的色调角与人类正常色觉感知和可接受性最接近。颜色检测中的一个常见的错误就是仅用a*值来作为红色的测量值，而如果用L*、H*和C*来监测颜色变化则更容易被理解[2]。

图3 CIELCH体系图[[22]]Fig.3 CIELCH system diagram[2]

2 Hunter Lab体系在食品中的应用

Hunter Lab体系已被广泛应用到食品工厂中，在测量色差上它是非常有效的。对于食品颜色的仪器测定中，大部分都采用Lab和CIELAB体系。Hunter Lab色差仪利用人眼睛对颜色判断的三变数原理，模拟人眼判断颜色的过程，可研究其色差值与感官品评值的相关性，去除人为因素对测定结果的影响，使得颜色的判定更加客观。Hunter Lab色差仪与人眼对颜色反应相同，在数秒内就能完成测定，在食品工业化生产、科研实验、质检、商检和计量部门有着广泛应用的光学分析仪器[3]。Hunter Lab色差仪已为美国农业部（United States Department of Agricultur e，USDA）、全球500强食品企业中的75%所用，这些机构使用Hunter Lab色差仪成了潜在的标准[4]。

3 CIELAB体系在食品中的应用

3.1 CIELAB体系在葡萄酒、红酒研究中的应用

葡萄中含有丰富的花色苷，以及总酚和单宁物质等，运用CIELAB参数可对所选干红葡萄酒进行系统分类[5]；利用CIELAB法采集所选酿酒葡萄品种及其品系在葡萄酒酿造过程中的葡萄酒颜色参数及变化，采用相关性分析、主成分分析挖掘颜色参数与多个理化指标之间的关系，挖掘对葡萄酒产品差异贡献显著的重要理化指标，都表明总花色苷含量与颜色参数之间存在相关性[6-7]。同时，在添加制酒类单宁和过熟葡萄[8]、杀真菌剂[9]对红酒的酚类成分和颜色质量会有影响；不同品种葡萄在其成熟过程中葡萄皮的酚类成分具有差异性[10]；在葡萄干燥过程中葡萄颜色和酚类化合物的变化[11]。

颜色是决定葡萄酒质量的一项重要指标，与葡萄酒酿造工艺之间存在一定关系，通过采集葡萄酒样品的颜色参数可分析所选酿造工艺在不同葡萄酒产区的应用效果[12]或不同品种葡萄酿造效果[13]。研究葡萄酒酿造过程中颜色的变化规律，可探讨不同酵母和果胶酶对原料葡萄色素的浸提作用及引起颜色变化的影响情况[14]。Santos等[15]通过加压处理红酒、加入40 mg/kg二氧化硫的红酒样品、空白样，3 个样在12 个月后，高压处理样品CIELAB参数值（a*、b*和L*）更高，单体花青素含量较低，加压酒也呈现出更好的感官特性，使其有年份酒的特征。CIELAB颜色体系也可配以其他分析检测技术比较新橡木桶及使用过一年旧橡木桶陈酿对赤霞珠干红葡萄酒花色苷含量及颜色变化的影响[16]。

3.2 CIELAB体系在甜椒粉研究中的应用

甜椒粉是一种亮红色且几乎无辣度的研磨粉末，因其理想的颜色、风味和粉末度，且无所想的辣度而被应用于许多食品中，包括生产午餐肉、香肠、奶酪和其他乳制品、汤、酱汁和零食（如薯片）等[17]。国内将CIELAB颜色体系应用于甜椒粉中的研究较少，仅江玲等[18]将a*值和总色差应用于热风干燥红甜椒粒前处理的护色研究，大多数研究主要将其应用于辣椒种子颜色与质量的关系[19]、辣椒果实不同时期色泽变化检测[20]、热风脱水红辣椒前处理护色技术[21]。这可能与国人的饮食习惯有关，他们更喜欢中国传统的具有辛辣味的辣椒，将各类研究集中在辣椒上具有重要的现实意义。

国外将CIELAB颜色体系应用于甜椒粉加工和储蓄过程的研究较多，并且较为深入。甜椒粉颜色可通过不同原料、不同调配方式实现，蒸汽处理亦可使其具有良好色泽，虽然有研究显示甜椒粉经高压蒸汽灭菌会有颜色损失且在长时间的贮藏期内会有自由基存在[22]，但蒸汽处理仍是安全性最高最普遍使用的杀菌方法。Almela等[23]通过CIELAB颜色体系的参数L*、a*、b*、C*、H*、△E*，研究了高温短时杀菌（high temperature short time，HTST）温度和处理时间对甜椒粉的影响，得出HTST处理的最佳条件以最小化颜色损失，他们还建议HTST处理的甜椒粉应冷藏保存。在甜椒粉加工和贮藏过程中温度和水分活度对甜椒粉颜色有一定影响，有研究显示一阶动力学模型可很好地描述热处理和贮存期间的甜椒粉的颜色变化，褪色的所有颜色参数与温度的关系可用阿雷乌斯等式来表示，这些动力学方程均可在实际应用中用于控制甜椒粉的唯一颜色特征[24]。此外，Shenoy等[25]以CIELAB颜色体系为基础，配以数字色彩成像技术用于研究甜椒混合粉末的质量，混合粉末原料包括甜椒、盐、黑胡椒和洋葱，CIELAB颜色参数用于描述样品的颜色，样品颜色方差用于测量混合物质量。CIELAB颜色体系大多应用于甜椒粉研究，也少量应用于红辣椒的研究中[26-27]。

3.3 CIELAB体系在水果研究中的应用

人们主要基于果皮颜色对水果成熟度、质量等级进行分类，外观颜色也是水果在采摘、加工和贮藏过程中的一项重要指标。CIELAB颜色体系主要应用于水果分级筛选及加工贮藏过程中，如运用于杨梅采摘后的筛选和加工贮藏[28]、甜瓜研究[29]、油桃在冷藏期间受静高压处理后的颜色变化[30]。近年来，国外有研究将CIELAB体系与其他技术联用一同研究了芒果的分级，并得出基于这些技术有可能开发出有用的分类工具并应用于芒果加工、存储和分销过程中[31]；CIELAB体系与计算机视觉系统一同研究了水分含量对脱水草莓彩色属性在贮藏期间的影响[32]。CIELAB体系还可应用于不同光照条件对水果成熟度判断的影响，如光照对香蕉成熟度特征的影响，分析显示CIELAB体系的a*坐标受不同照明系统的影响，有可能在包装期间对香蕉分级产生影响[33]。

3.4 CIELAB体系在鱼类研究中的应用

CIELAB体系主要用于鱼类颜色数据采集，结合计算机视觉系统根据鱼肉颜色进行分级或用于判断鱼的新鲜程度。刘子毅[34]以CIELAB体系和其他色空间作为基础，结合计算机视觉与机器学习方法对大西洋鲑鱼肉色特征进行建模，将其运用于大西洋鲑鱼肉色自动分级及摄食活性测量研究。Dowlatia等[35]则对养殖和野生乌颊鱼海鲷的新鲜度作了深入研究，他们采集了冰贮过程中乌颊鱼海鲷的眼睛和腮的L*、a*、b*、C*和总色差（ΔE）参数，通过将回归分析和人工神经网络方法用于关联眼睛和腮的颜色参数与贮藏时间，研究者发现颜色参数与贮藏时间之间有很大的关联性，并得出鱼眼睛的颜色参数可以作为绿色、低成本和简单的方法用于快速、在线评估食品行业中鱼的新鲜度。

3.5 CIELAB体系在其他食品研究中的应用

CIELAB颜色体系作为一种广泛使用的颜色研究方法，不仅运用在葡萄酒、甜椒粉、鱼类和水果等研究中，还作为一种基础的数据采集和分析方法运用在橙汁、蜂蜜、生肉等研究当中。橙汁为人们生活中常见饮料，可作为研究对象，研究颜色外观与预期水平的感官特性之间的关系[36]、研究色差阈值以进行色彩训练[37]。巴氏杀菌后的橙汁在贮藏过程中CIELAB颜色参数和类胡萝卜素含量明显变化[38]，橙汁颜色越暗越有可能会更苦，而越红和越黄则更甜并且具有更强的风味，在CIELAB色差公式（△E*ab）基础上提出的一种新的△EOJ色差公式可有效地改善对酸味和新鲜度的预测性能[36]。

蜂蜜分不同植物来源，不同品种蜂蜜间颜色也存在差异，包括物理化学特征、矿物质含量等，通过CIELAB颜色参数来区别不同品种蜂蜜间颜色的差异[39]，将CIELAB的L*、a*、b*颜色参数和其他参数结合可开发一种基于神经网络的工具来区分不同植物来源的蜂蜜[40]。同时，CIELAB颜色体系平米应用于生肉的表观色泽研究[41]，在红色值（CIELAB的a*值，RGB的R值）的基础上研究鲜切肉的表面颜色变化[42]，或是将CIELAB用于研究用羊肉替换猪肉后肉酱的表观颜色变化[43]。

此外，CIELAB体系还被应用到橄榄油杂质含量[44]、意大利面条属性[45]以及食品包装纸印品的色差评价方面[46]。近年来随着研究的深入，计算机视觉已广泛运用于估计食品成分中，特别是测量产品颜色或光谱特性，我们能据此估计食品的成分、品种或成熟度，运用计算机视觉将椭圆体应用到颜色数据来分析食品外观属性[47]。

4 CIELCH体系在食品中的应用

CIELCH体系在食品中的应用较少，Anyasi等[48]用CIELAB和CIELCH研究了有机酸前处理后的不同品种香蕉所制香蕉粉的颜色特性，发现有明显的不同；Mollov等[49]通过强化天然玫瑰花瓣中的多酚复合色素来改善草莓饮料颜色稳定性，热处理加入多酚类复合色素的草莓饮料，用CIELCH色彩坐标检测，添加玫瑰花瓣多酚类物质后其颜色稳定性提高。CIELCH体系为极性体系，主要是强调颜色的耐受性，在食品颜色描述和食品颜色变化上的应用不明显，而Hunter Lab和CIELAB体系在整个颜色立体图中，在视觉上更为均匀，在食品中的应用较为广泛。

5 结 语

颜色与视觉相匹配的颜色体系得到不断地发展，它是用以描述食品外观颜色的方法，外观颜色又是食品的一个重要属性，影响着人们对食品质量的感知。用于描述食品颜色且适于测量颜色差异的Hunter Lab体系、CIELAB体系和CIELCH体系，已经被广泛应用于食品工厂的颜色测量中。基于Hunter Lab体系的分析仪器主要用于质检、商检和企业质量检测中，以及科研实验中用于基础数据的采集和分析，此法可去除人为因素对测定结果的影响，使得颜色结果更加客观。CIELAB颜色体系作为3 种体系中应用最多的体系，除作为基础的数据采集和分析方法外，它主要用于研究葡萄酒蜂蜜分类、水果分级筛选、食品颜色与组分的相关性、食品配方和加工工艺以及食品贮藏等，这是因为CIELAB颜色体系除了具有Lab坐标的颜色易于想象外，并且在整个颜色空间中更加均匀。而CIELCH体系为极性体系，主要是强调颜色的耐受性，在食品颜色研究中应用较少。未来，Hunter Lab和CIELAB体系在食品颜色研究中将得到发展，如基于两者采集数据并建立颜色模型；基于CIELAB体系并配以其他技术，如神经网络、计算机视觉系统、数字色彩成像技术等研究，有可能开发出有用的工具并应用于食品采摘、加工、存储和分销过程中。

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Progress in the Application of Three Types of Color System in Color Measurement of Foods

LEI Yongdong1, DENG Xiaorong2, LUO Ruifeng1, WEI Xiangli1, LUO Xiaoling1,*
(1. Food Quality Supervision and Testing Center, Ministry of Agriculture, Xinjiang Academy of Agricultural and Reclamation Science, Shihezi 832000, China; 2. Institute of Agricultural Products Processing, Xinjiang Academy of Agricultural and Reclamation Science, Shihezi 832000, China)

Color is the principal property of foods that has an impact on the perception of food quality. The Hunter Lab system, the Commission International de IEclairage (CIE) LAB system and the CIELCH system are used to describe food color and are suitable for measuring color difference, which have been widely adopted by the food industry for color measurement. This paper reviews the current situation of studies on the application of the three systems in the color measurement of foods. Additionally, the characteristics of the color systems are elaborated. Moreover, future development of these color systems is prospected. Hopefully, this review will provide

for the color measurement of foods.

color system; CIELAB; Hunter Lab; CIELCH; food

10.7506/spkx1002-6630-201601042

TS255

A

1002-6630（2016）01-0241-06

雷用东, 邓小蓉, 罗瑞峰, 等. 3种颜色体系在食品应用中的研究进展[J]. 食品科学, 2016, 37(1): 241-246. DOI:10.7506/ spkx1002-6630-201601042. http://www.spkx.net.cn

LEI Yongdong, DENG Xiaorong, LUO Ruifeng, et al. Progress in the application of three types of color system in color measurement of foods[J]. Food Science, 2016, 37(1): 241-246. (in Chinese with English abstract) DOI:10.7506/spkx1002-6630-201601042. http://www.spkx.net.cn

2015-03-11

国家自然科学基金面上项目（30972048）

雷用东（1988—），男，实验师，硕士，研究方向为果蔬贮藏与加工。E-mail：leiyongdong1008@126.com

*通信作者：罗小玲（1962—），女，研究员，博士，研究方向为食品安全与检测。E-mail：lxl62-622@126.com