应用电子鼻评价加工型辣椒果实辣度的方法

李颖慧，王辉，杨延杰，林多，马静

(青岛农业大学 园艺学院，山东 青岛 266109)

辣椒，其果实既可以作为鲜食蔬菜，供人们直接食用，也可制成不同风味的辣椒酱作为佐餐的调味佳品，此外，其还是生物碱、天然色素和制药的重要工业原料。我国辣椒栽培面积占世界辣椒的35%，总栽培面积已超过1000 万公顷[1]。我国辣椒经济产值和效益居各类蔬菜之首，栽植遍布全国各地，形成的品种类型间差异巨大，满足了不同需求。对辣椒产品加工而言，原材料的质量稳定和标准化是必要的前提，其中稳定辣度筛选是评价辣椒品质的重要指标。企业在收购和使用前，必须对辣椒果实的辣度进行检测，以确保各批产品的辣味稳定。因原料数量巨大、储运加工过程等环节的技术要求，需要建立快速准确的辣度检测方法。

目前辣椒辣度的测定方法中，国标(GB 10783-2008)法[2，3]测定辣椒碱含量，存在使用巨毒药品、重复性差等问题；Scoville感官评定法[4，5]存在测试环境限制较多、主观成分较大的问题；高效液相色谱法(High Performance Liquid Chromatography，HPLC)[6-8]的操作环境难以摸索，体系难以建立，并且仪器维护费用较高，且不便于田间应用。因此，需要建立一种便携式的快速、准确、稳定的检测技术。

电子鼻是测定样品中挥发性组分的整体信息，根据各种不同的气味测定不同的信号，并与已建立数据库中的信号进行比较、识别和判断，具有相似于鼻子的功能[9，10]。目前，电子鼻已应用于检测评价调味品[11-13]、海鲜[14，15]、果蔬[16，17]等领域，但在检测鲜椒辣味领域，电子鼻具有快速、准确、便携等优点，目前还没有文献报道利用电子鼻评价鲜食辣椒的辣度。本试验以品种间辣度差异较大的辣椒鲜果为材料，探索样品处理和检测条件，进而建立快速稳定的检测方法，并验证方法的准确性和重现性，为辣椒果实辣度的快速准确测定提供了技术支持。

1 材料与方法

1.1 材料

采用9种已知辣度的辣椒红果果实，建立应用电子鼻评价加工型辣椒果实辣度的方法，所用辣椒果实取自山东省青岛农业大学辣椒栽培基地(见表1)；应用所建立的辣度评价方法分别检测11种辣椒红果及辣椒绿果，检测的11个辣椒加工基地的原料见表2。将试验材料于常温、避光保存，待测定。

表1 用于建立辣度测定方法的9个加工型辣椒品种代号Table 1 Nine processed pepper varieties used for the establishment of pungency degree evaluation method

表2 用于评价11种不同加工基地辣椒辣度的原料Table 2 Raw materials for evaluating the pungency degrees of 11 different processing bases

1.2 材料处理

辣椒果实辣度测定采用PEN3型便携式电子鼻传感器(德国Airsense公司)。PEN3式电子鼻具有10个金属传感器，对于不同气味会有不同的响应信号，其敏感物质见表3。

表3 PEN3电子鼻传感器名称及性能描述Table 3 Sensors and performance of electronic nose PEN3

1.3 试验方法

1.3.1 辣度的感官评定

在国际上用斯科维尔指数来表示辣感强弱的量化值，本试验的感官评定结果是根据GB/T 21265-2007方法[18]进行鉴定所得，将结果分不辣、微辣、辣和超级辣4种情况，其原理是利用乙醇提取测试样品中的辣椒素类物质，然后过滤，将该提取液制成不同辣椒素浓度的糖水溶液，通过感官分析品评。

1.3.2 辣度的电子鼻检测

利用辣椒果实中段，去种子后准确称取5 g样品，剪碎并存放于100 mL的锥形瓶中，静置30 min后，利用电子鼻进行检测。每种样品做3次生物学重复，分别计算每个传感器生物学重复的均值。检测条件：清洗时长70 s，检测时长60 s。数据分析采用电子鼻自带分析软件Winmuster进行分析，包括主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和负荷加载分析(Loadings)。

2 结果与分析

2.1 辣椒果实感官辣味评定

试验使用的9种辣椒品种，其感官评定结果见表4。9种辣椒其感官辣度分为3个范围：不辣、微辣、辣，其中，不辣和辣这2个区域，感官评定者划分较为稳定，但微辣区域有所差异。

表4 9个加工型辣椒品种感官评定结果Table 4 Sensory evaluation results of nine processed pepper varieties

2.2 辣椒果实辣度测定的电子鼻方法建立

2.2.1 9个辣椒果实的电子鼻传感器响应值

以9种红熟期辣椒3次生物学重复的数值为基础，做均值处理，整理结果见图1。

图1 9个辣椒品种均值分析Fig.1 Mean value analysis of nine pepper varieties

由图1可知，9种试验材料各传感器间存在明显差异，数值各有不同，其中，W1W传感器在此试验中最为敏感，其次是W2W传感器和W5S传感器，明显差别于其他传感器，而其余传感器数值差别不大。

2.2.2 9个辣椒品种负荷加载分析

图2 9个辣椒品种电子鼻负荷加载分析Fig.2 Loadings analysis of electronic nose of nine kinds of peppers

负荷加载分析(Loadings)与PCA分析是相关的，基于同一种算法，区别在于Loadings分析是针对电子鼻传感器贡献率进行研究。电子鼻共有10个传感器，不同传感器可以反映样品中挥发性气味的响应值，传感器数值离原点越远，说明该传感器识别能力越强，反之则越弱。由图2可知，在第一主成分中，W1W传感器识别作用最强，其次是W2W传感器，这2个传感器与其余传感器相比，距原点的距离明显较远，识别能力强。在第二主成分中，W5S传感器距原点距离明显远于其余传感器，综合来看，W5S、W1W、W2W传感器对9种辣椒品种的辣度评价起到了主要作用，这与图1中的辣度均值分析结果相吻合。

2.2.3 9个辣椒品种主成分分析

主成分分析(PCA分析)，将传感器所显示的多指标数据信息进行转换和降维，从而转化为少数综合指标信息。PC1和PC2分别代表的是第一主成分和第二主成分的贡献率，横、纵坐标的比例越大，表示该主成分贡献率越大,表明此分析方法可以将样品的多个指标信息较好地反映出来。采用PCA 方法分析不同品种(系)红熟期辣椒的电子鼻响应值结果，见图3。

图3 9个辣椒品种电子鼻主成分分析Fig.3 PCA analysis of electronic nose of nine kinds of peppers

由图3可知，第一主成分贡献率为98.48%，第二主成分贡献率为1.14%，累计贡献率为99.62%，表明这2个主成分代表了样品的主要信息特征，证明PCA分析方法可行，几乎可以用来表示样品信息，代表不同品种(系)红熟期辣椒的整体信息。在9种红熟期辣椒中，除17129和17135品种外，其余7个品种位于不同区域，没有重叠部分，能较好区分。17129和17135有部分重叠，说明这2类辣椒品种部分样品可能辣度大致一样，为此，需进行LDA分析，提高分类精度。两种方法一起进行分析，既可以解决PCA对不同样本数据不敏感，又解决了LDA算法中的小样本，可以获得较好的分类效果。

2.2.4 9个辣椒品种线性判别分析

线性判别分析(LDA分析)是判断样品所属类型的一种统计方法，与PCA相比，更加注重样品在空间的分布状态及各品种间的距离，使不同类别的数据差异达到最大，进而反映不同辣椒品种的辣度差异，提高分类精度。 LDA分析图能较好地区分各类样品，见图4，除17151和17129这2个品种有极小重叠外，其余7个辣椒品种均无重合部分，说明其余7种是完全不同的辣椒品种。与PCA分析相比，LDA分析数据更为集中，分类更加明显，因此，在评定辣椒辣度及其种类应综合2种方法进行分析。

图4 9个辣椒品种电子鼻线性判别分析Fig.4 LDA analysis of electronic nose of nine kinds of peppers

2.2.5 9个辣椒品种辣度测定结果

根据9个辣椒品种的量化测定结果分析可得，用于建立辣度测定方法的9种辣椒均为不同品种，存在明显差异，且W5S、W1W和W2W传感器为检测辣椒辣度的主要敏感传感器，与电子鼻分析结果吻合，从而验证电子鼻区分辣椒品种的可行性。将W5S、W1W、W2W传感器的均值相加，发现感官评价为不辣的辣椒品种，其W5S、W1W、W2W数值之和在1～10之间；感官评价为微辣的辣椒品种，其W5S、W1W、W2W传感器辣度值之和在10.1～20之间；感官评价为辣的辣椒品种，其W5S、W1W、W2W传感器辣度值之和在20.1～50之间，见表5，此结论与感官评价结果相一致，证明建立方法有效。

表5 9个辣椒品种辣度量化测定结果Table 5 Quantitative determination of pungency degrees of 9 pepper varieties

注：不同辣椒品种传感器测量值后的字母标注不同，表示差异显著(P<0.05)；字母标注相同，则表示在品种间差异不显著(P<0.05)，下同。

2.3 电子鼻法在辣椒原料果实辣度测定上的应用

表6 应用辣度测定方法的11种辣椒原料检测结果Table 6 Detection results of eleven kinds of pepper raw materials by using pungency degree evaluation method

由表6可知，11种辣椒原料存在显著性差异，说明利用电子鼻可以有效区分辣椒品种。且所有红熟期辣椒、所有绿熟期辣椒和同一品种红绿果辣椒辣度测定结果均与上述结果吻合：感官评价为不辣的辣椒原料，其W5S、W1W、W2W数值之和在1～10之间；感官评价为微辣的辣椒原料，其W5S、W1W、W2W传感器辣度值之和在10.1～20之间；感官评价为辣的辣椒原料，其W5S、W1W、W2W传感器辣度值之和在20.1～50，其中，魔鬼椒的W5S、W1W、W2W传感器辣度值之和大于50.1，评定为超辣，证明电子鼻测定辣椒辣度的可行性。

3 结论

电子鼻技术相对于其他检测方法具备技术简单、检测快速、仪器便携等优点，对于辣椒加工企业而言，利用电子鼻技术可以维持同一辣椒加工品不同批次间恒定的辣度与风味，保证产品的辣度稳定性。本文采用感官评定法和电子鼻技术，对鲜椒辣度进行评价，在感官评定基础上，利用电子鼻3个辣味敏感传感器进行检测，结果与感官评定相匹配，由此，划分辣度区间。

结果表明，电子鼻传感器识别效应较好，可有效区分辣椒果实品种；负荷加载分析显示电子鼻传感器中对辣味最为敏感的3个传感器是：W5S、W1W和W2W；通过传感器W5S、W1W和W2W对辣椒果实响应值建立评价辣椒辣度的测定方法，并划分辣度区间，即：不辣(1～10)、微辣(10.1～20)、辣(20.1～50)、超级辣(50.1～70)；应用该测定方法对产自11个辣椒加工基地的原料进行了检验，均能显著区分辣椒果实的辣度差异，说明此方法可为辣椒加工企业的辣度控制提供一种快速有效的检测方法。