基于特征参量的肉鸡木质肉在线检测方法
2017-06-27刘浩鲁陈彩蓉陈坤杰
孙 啸 刘浩鲁 陈彩蓉 陈坤杰
(南京农业大学工学院, 南京 210031)
基于特征参量的肉鸡木质肉在线检测方法
孙 啸 刘浩鲁 陈彩蓉 陈坤杰
(南京农业大学工学院, 南京 210031)
近年来肉鸡中出现的肌肉缺陷疾病——木质肉(Woody/wooden breast,WB)越来越受到关注。为了探索WB在线检测方法及熟肉肉质区别,以完整的鸡胸肉样本(左、右2部分)作为实验研究对象,左半部分样本进行挤压力(Compression force,CF)测量,同时通过高压空气无损检测系统采集不同实验高度(12、15、18 cm)下样本的形变参量;右半部分样本进行蒸煮后, 以蒸煮损失率、2种剪切探头做功(MORSE、BMORSE)及剪切力产生的峰值个数(PC-MORS、PC-BMORS)作为熟肉肉质评价参量。实验结果表明:生肉实验中,CF随WB等级升高显著增大,而12、15、18 cm处圆形变形量随WB等级升高显著减小;18 cm处圆形变形量与WB等级极显著相关,可作为WB在线检测潜在的特征参量,结合图像处理技术可能实现对WB在线检测分级。熟肉实验中蒸煮损失率、BMORSE、 PC-BMORS随WB等级升高显著增大,但MORSE在各等级间无差异,说明BMORS探头更适合WB熟肉肉质分析。此外,PC-MORS、PC-BMORS比传统的剪切能量评价体系更加容易区分WB等级,不仅可作为新的特征参量评价WB熟肉肉质,同时也客观地描述了不同WB等级间肌肉内部结构及纹理特征。
鸡肉肉质; 木质肉; 特征参量; 在线检测
引言
无骨鸡胸肉因其营养价值丰富一直广受消费者青睐[1-2]。为了满足消费需求,家禽企业通过选择性育种培育生长迅速、出肉率高的肉鸡品种。如今肉鸡养殖出栏时间较50年前减半,而肉鸡活体重却是50年前的2倍,同时在养殖过程中肉鸡平均增加单位质量所需时间较50年前减少2/3[3-4]。但肉鸡市场迅速发展的同时,肌肉缺陷问题也随之出现[5-9],其中木质肉(Woody/wooden breast, WB)[10-18]近几年备受关注。与正常鸡肉相比,WB因肌肉退化致其整体颜色苍白且呈现不同程度的坚硬触感,对于WB比较严重的鸡胸肉表面同时会有渗血及粘性分泌物,还可能与白色纹理缺陷(White striping,WS)[19-22]同时出现。WB虽未发现食用后会对人体健康产生危害,但感官评价研究发现其食用品质差,口感硬且有类似橡胶质感使人难以咀嚼[23],因此对于WB程度较低的鸡胸肉,通常都作为副产品处理;而对WB程度严重的鸡胸肉,大部分厂家都选择直接废弃的处理方式,给家禽加工企业造成巨大的经济损失[24]。目前,WB在家禽产业生产中发生率有5%~10%,在有些严重地区可达15%或更高,饲养周期长的肉鸡WB出现的几率也随之升高。如今美国、西班牙、意大利等国都相继出现WB问题[25-26]。国内速生型肉鸡市场不断扩大,但WB生肉在线检测以及WB熟肉肉质的分析研究尚未见报道。近年来国内对肉类产品品质检测的研究已较多[27-32],为探寻WB在线无损检测的方法及研究其熟肉肉质,本文通过生肉硬度检测同时结合高压空气无损检测方式进行检测,分析2种方式测量参数之间的相关性,以期确定可对WB肉检测的特征参量,为后续研究设计在线WB检测分级装置提供理论依据。此外,本文还对WB熟肉肉质进行分析评价,在传统剪切实验基础上结合剪切特征参量分析不同等级WB肌肉内部结构及纹理特征。
1 实验材料与方法
1.1 实验样本
496只Cobb 500品种肉鸡饲养至49 d进行宰杀,所有肉鸡在宰杀前10 h禁食但保证正常饮水,肉鸡活体平均质量3.83 kg。宰杀时,肉鸡通过电击晕、放血、高温烫毛、去头和爪后,手动去除内脏并对鸡胴体进行清洗。随后放入温度为1℃的水浴环境下冷却90 min,2 h后去骨分割。根据去骨程序的相关规定,同时为了避免因人为的差异造成鸡胸肉的尺寸大小及肉质改变,所有肉鸡均有经过长期训练的专业人员(6~8人)参照文献[33]的方法进行分割。所有实验样本均切割成左、右2部分,用食品保鲜袋包装后置于冷藏室(4℃)保存。
1.2 WB等级的评定及标准
现阶段研究中WB等级评定主要依靠人的感官及触感进行分级,根据其表观纹理硬度参照文献[14]的方法分为3个等级,其中各等级的评判标准如表1所示。
表1 WB样本分级标准
1.3 实验仪器设备
质构仪(Texture Technologies公司),硬度检测探头(Probe探头, 长12 cm、直径6 mm),电子秤(精度0.1 g),高压空气装置(414 kPa),电子游标卡尺(精度0.01 mm),烹饪锡纸,剪切探头Meullenet-Owens Razor Shear (MORS)及Blunt Meullenet-Owens Razor Shear (BMORS)。
1.4 样本硬度检测
将经冷藏24 h后左半部分样本取出,通过质构仪控制Probe探头对样本顶端进行挤压百分比为20%的硬度检测实验。探头的触发受力为5 g,初始高度为55 mm,测试速度为5 mm/s,探头触碰样本前及挤压完成后的运动速度为10 mm/s。每个探头在样本顶端区域进行3次非破坏性挤压,记录每次挤压后所得的最大受力并以3次挤压力(Compression force,CF)均值作为硬度检测结果。
1.5 高压空气无损检测
经过硬度检测的样本通过高压空气装置进行无损检测实验。每个样本分别在3种不同高度(12、15、18 cm)下进行检测。高压空气无损检测装置如图1所示,图中D为实验设定高度。出气口喷出高压气流(414 kPa)垂直作用于样本顶部使其产生圆形形变,用电子游标卡尺对圆形区域直径进行4次测量(直径为d1~d4),最终将平均值作为单个样本在固定高度下的形变参量,如图2所示。
图1 高压空气无损检测系统Fig.1 High pressure air noninvasive testing system1.高压空气装置 2.高度调节及固定支架 3.高压空气出口 4.实验样本
图2 空气形变参量测量示意图Fig.2 Sketch of air deformation feature measurement
1.6 熟肉蒸煮实验
将冷藏24 h的右半部分样本取出,去除样本表面多余脂肪,切除样本底部区域,称量并记录结果。参照文献[34]所述方法对样本进行蒸煮,将样本放在用锡纸包裹的托盘内,放入温度为176℃烤箱内使样本中心温度达到76℃,取出样本冷却至室温(20℃)后再次进行称量并记录结果。所有样本用锡纸包裹后放入4℃冷藏室保存至第2天进行剪切实验。蒸煮损失率计算公式为
C=(1-w1/w0)×100%
式中w0——蒸煮前样本质量,gw1——蒸煮后降至室温的样本质量,g
图3 剪切探头及剪切区域Fig.3 Shearing region of MORS and BMORS
将经过冷藏至恒温的样本由质构仪分别控制MORS、BMORS探头于样本顶部且垂直肌肉纹路方向进行4次剪切实验(图3),探头的触发受力为10 g,初始高度为55 mm,剪切深度为20 mm,测试速度为5 mm/s,探头触碰样本前及挤压完成后的运动速度为10 mm/s。剪切完成后样本数据中的剪切力做功(MORSE和BMORSE,N·mm)和产生的峰值个数(PC-MORS、 PC-BMORS)均值被记录作为剪切实验的参量测量最终结果。其中MORS探头在经过99次剪切实验后需要更换新的探头,防止因探头剪切刀口变钝而影响实验结果。
1.7 数据分析
实验数据采用JMP(SAS, 2015)软件通过GLM Procedure进行统计学分析。采用Tukey’s HSD检测法,对数据组间显著性差异进行对比分析。当显著性水平设定P<0.05时,组间数据呈显著性差异。对生肉测量参量之间进行相关性分析,同时对所有生肉及熟肉测量参量与WB等级之间进行相关性分析,结果用相关系数R表示。P<0.05表示显著相关,P<0.001表示极显著相关。
2 结果与讨论
2.1 样本WB分级结果
经宰杀的496只肉鸡参照表1标准进行WB等级评定,评定后NORM有292个(58.87%),MOD有122个(24.60%),SEV有82个(16.53%)。本研究从上述3种WB等级中各取30个完整的鸡胸肉作为实验对象。
2.2 WB生肉检测分级结果
不同WB等级下生肉肉质检测结果如表2所示。由表2可知,CF随WB等级的升高而显著增大。因WB等级升高,样本整体硬度显著增大导致CF也显著增大。而3种不同高度下高压空气无损检测结果变化与CF相反,其随WB等级的升高而显著减小。当相同压力空气作用在不同等级的WB表面时,NORM因整体柔软而产生较大的圆形形变。而随WB等级的升高,样本硬度也相应显著增加,导致相同压力的空气进行检测时产生的圆形形变区域减小。此外,当不同高度的高压空气作用在同样等级的WB表面时,高度越低空气作用区域越集中,对样本表面产生的压力越大,所产生的圆形形变区域越小,导致圆形形变区域随着高度的降低逐渐减小。
表2 不同WB等级下生肉肉质检测结果
注:同行中上标字母不同表示WB组间对比存在显著性差异 (P<0.05),下同。
由表3各参数间相关性分析可知,挤压力与18 cm处圆形变形量(R=0.80)及15 cm处圆形变形量(R=0.76)极显著相关(P<0.001),且18 cm处圆形变形量与15 cm处圆形变形量之间极显著相关(R=0.77,P<0.001),但与12 cm处圆形变形量不相关。主要原因可能由于12 cm高度距离样本作用区域最近,导致WB等级组间参数差异较18 cm和15 cm高度小,使其与挤压力无相关性。由此可推测,高压空气无损检测在18 cm或15 cm高度下可一定程度上代替机械硬度检测,未来结合机器视觉及图像处理技术提取形变区域参量有可能实现在线实时对WB的分级。
表3 生肉样本参数相关系数
注: *** 表示极显著相关(P<0.001)。
2.3 WB熟肉蒸煮及剪切实验结果
不同WB等级下熟肉肉质检测结果如表4所示。由表4可知,蒸煮损失率、BMORSE及PC-BMORS参量都随WB等级的增加而显著增大。MORSE在不同WB等级间无显著差异,而PC-MORS参量SEV显著高于NORM与MOD,且NORM与MOD组间无显著差异。
表4 不同WB等级下熟肉肉质检测结果
蒸煮损失率随WB等级的升高而明显增大,说明SEV在蒸煮过程中更易失去水分导致其持水率较低,嫩度明显下降,肉质整体偏硬、干燥,这些因素较大程度上影响了肉的食用品质,文献[11,14]发现的蒸煮损失率变化与本研究一致。此外,文献[21]发现通过MORS、BMORS进行剪切实验时,在不同WB等级间BMORSE差异性较MORSE明显,更适合对较大日龄的WB进行熟肉肉质评价。本研究结果与上述相吻合,因MORS切口部分较BMORS锋利,更易切入肌肉内部,并不会受熟肉WB等级不同导致嫩度变化的影响,因此MORSE结果无显著差异。而BMORS因切口部分刀片钝化(图4)不易直接切入肌肉内部。当使用BMORS剪切不同WB等级的熟肉样本时,BMORSE较MORSE高且BMORSE随WB等级的升高而显著增大,能更客观的区别WB的熟肉肉质,为WB的食用品质提供参考。
图4 不同WB等级熟肉样本横截面Fig.4 Cross sections of different WB categories in cooked fillets
文献[17]研究发现SEV较NORM含有较高的不溶性胶原蛋白和结缔组织,这些因素共同作用导致SEV结构与NORM及MOD存在差异。图4所示为不同WB等级熟肉横切面图像,由图4可知,NORM肌肉结构纹理细密,而SEV因上述因素导致肌肉结构发生改变,具有明显的层状结构,且SEV层状结构较NORM及MOD多。当MORS或BMORS剪切样本时,由于不同WB等级的层状结构数量不同,在刀片切入时会因层状结构的影响而产生不同个数的峰值,最终使得PC-MORS及PC-BMORS在SEV等级下显著高于其他WB等级。此外,由于MORS与BMORS的切口不同(图3),对于同一个样本MORS因切口锋利可以直接逐层切入肌肉内部,而BMORS因切口钝化在剪切样本时不易直接切入样本,通常先对样本表层内数层层状结构进行物理挤压,当挤压聚集的能量足够切入样本时,BMORS将对数层层状结构同时切断。该过程重复进行直至完成一次剪切实验。因此,PC-BMORS在同一样本下较PC-MORS小。
综上所述,通过蒸煮损失率及2种剪切探头对熟肉肉质检测发现熟肉肉质随WB等级的升高而降低,其食用品质显著下降。在MORS及BMORS中,BMORS可更加有效地区别WB熟肉肉质。同时,PC-MORS、PC-BMORS作为新的衡量标准,在区分WB熟肉肉质组间差异的同时客观地反映了WB内部的结构及纹理特征。
2.4 各参量与WB等级之间相关性
对本研究中所有生肉及熟肉的测量参量与WB等级之间进行相关性分析,结果发现挤压力(R=0.92)、18 cm处圆形变形量(R=0.71)、15 cm处圆形变形量(R=0.65)、蒸煮损失率(R=0.70)、PC-MORS(R=0.68)、PC-BMORS(R=0.71)参量均与WB等级极显著相关,BMORS(R=0.53)与WB等级显著相关,但12 cm处圆形变形量(R=0.22)、MORSE(R=0.13)与WB等级不相关。挤压力与WB等级相关性极高,是描述WB生肉硬度的极显著参量。18 cm处圆形变形量的相关性较15 cm高,可作为检测WB等级的极显著形变参量。蒸煮损失率、PC-MORS、PC-BMORS与WB等级极显著相关,是描述熟肉肉质的特征参量。综上,挤压力、18 cm处圆形变形量可作为WB生肉肉质分析及判定的极显著参量,同时可以考虑用机器视觉技术提取18 cm处圆形变形量作为在线无损检测的特征参量替代传统的人工分级及机械检测方法,从而在一定程度上为实现WB的在线检测提供理论依据。蒸煮损失率、PC-MORS、PC-BMORS这些参量可对熟肉肉质进行分析预测,同时提供了不同WB等级样本内部的结构及纹理特征。
3 结束语
本文通过生肉的不同检测方法探求了一种可以替代人工评价体系的特征参量用于对WB的在线检测。此外,在对熟肉肉质进行检测分析的同时,通过对PC-MORS、PC-BMORS参量的分析,探讨了WB内部结构及纹理特征。实验研究表明,随着WB等级的升高,鸡胸肉生肉样本的挤压力显著增大,18 cm、15 cm和12 cm处圆形变形量显著减小。熟肉样本中蒸煮损失率、BMORSE、PC-BMORS显著增大。挤压力可作为描述WB等级极显著的硬度参量,同时18 cm处圆形变形量可作为实现WB在线检测分级的潜在特征参量;在熟肉肉质分析中BMORS较MORS更易对WB进行检测评价,在通过剪切能量(MORSE、BMORSE)评价肉质的同时,通过PC-MORS及PC-BMORS 2个参量增强了熟肉肉质评价的可靠性,同时对不同等级WB的内部结构及纹理特征做了直观地描述和区分。结合相关性分析,挤压力、蒸煮损失率、BMORSE、PC-BMORS可作为WB生肉及熟肉肉质分析的特征参量,结合这些参量可客观地对WB肉的品质及等级进行预测和评定。
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On-line Detection Method of Raw Woody Breast Based on Characteristic Parameter
SUN Xiao LIU Haolu CHEN Cairong CHEN Kunjie
(CollegeofEngineering,NanjingAgriculturalUniversity,Nanjing210031,China)
Global attention has been drawn to the woody breast (WB) myopathy in modern poultry industry which is observed a distinct hardness of raw fillets. The test was conducted to determine effectiveness of compression force and air deformation of fillet surfaces to identify WB in raw fillets and meat quality with different WB categories in cooked fillets. Whole breast fillets were collected from 49 d broilers categorized in normal (NORM), moderate (MOD) and severe (SEV) categories of WB (n=30/category). Left part fillets were conducted compression force (CF) and air deformation measurement; right part fillets were cooked and sheared with MORS and BMORS. Cook loss (CL), shear energy (MORSE and BMORSE) and peak counts of shear curves (PC-MORS and PC-BMORS) were recorded on each fillet. In raw fillets, CF was increased remarkably with the increase of WB (P<0.05), diameter measurements of air deformation was decreased (P<0.05) as the increase of WB categories regardless of distance. In cooked fillets, WB negatively affected CL and shear properties. The result indicated that air deformation may be potentially used as tool for online raw fillet detection, and the new method of peak counting was useful in distinguishing among WB categories, which could be a good feature to describe WB inner muscle texture of cooked fillet.
poultry meat quality; woody breast; characteristic parameter; on-line detection
10.6041/j.issn.1000-1298.2017.06.037
2016-10-19
2016-11-21
“十二五”国家科技支撑计划项目(2015BAD19B06)
孙啸(1989—),男,博士生,主要从事农产品加工及检测研究,E-mail: sunxiaonjau@126.com
陈坤杰(1963—),男,教授,博士生导师,主要从事农产品加工、检测及其智能化装备研究,E-mail: kunjiechen@njau.edu.cn
TS251.7
A
1000-1298(2017)06-0284-06