基于近红外光谱技术快速检测椰汁品质

2019-08-26连媛媛熊乾威杨木莎蓝真红李祥辉孙伟明

食品工业科技 2019年12期

连媛媛,熊乾威,杨木莎,蓝真红,李祥辉,孙伟明,*

(1.福建医科大学药学院,福建福州 350108; 2.福建医科大学医学技术与工程学院,福建福州 350004)

椰子的椰清和椰肉均含有丰富的营养素,具有许多天然保健功能,被称为“养生第一果汁”。椰汁不仅具有很好的清凉消暑、生津止渴的作用,还有强心、止呕止泻的功效。生榨椰子汁含有丰富的钾、镁等矿物质,可纠正脱水和电解质紊乱,达到利尿消肿之效[1]。同时,椰肉及椰汁均有杀灭肠道寄生虫的作用,疗效可靠且无毒副作用,可用于临床。此外,椰汁含糖类、脂肪、蛋白质、生长激素、维生素和大量人体必需的微量元素,经常饮用椰汁能益人气力,补充细胞内液,扩充血容量,滋润皮肤[2]。正是由于椰子的养生保健作用,市面上出现了大量的椰子系列产品。然而,由于市售椰汁中原汁含量不同,致使产品质量良莠不齐,且从外观上无法鉴定椰汁质量。近年来业内屡次出现与椰子产品相关的食品安全事件如:椰汁蛋白含量不够、采用焦亚硫酸钠处理新鲜椰青、利用木薯粉冒充椰子粉等[3]。因此,椰子产品的品质鉴定,尤其是椰汁中原汁含量的检测分析显得非常重要。

在众多分析检测手段中,近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIRs)分析技术具有效率高、耗时短、绿色环保、可在线无损检测等优点,主要通过检测待测样品含氢基团X-H(X=C、N、O、P、S等)振动产生的合频和倍频吸收在近红外区生成的特征谱图获得特征信息[4-5],已成为鉴定食品品质、分析食品中有效成分含量等的有效工具,被广泛应用于大豆[6-7]、水稻[8]、苹果酒[9]、橄榄油[10-11]、绿茶[12]、可可豆[13]、中药材[14]、山茶油[15]、牛奶[16]、蜂蜜[17]等品质检测。但是,由于果汁成分复杂,近红外光谱重叠严重[18-19],因此限制了近红外光谱技术在果汁品质鉴别方面的推广和应用[20-22]。鉴于此,本研究采用化学计量学方法辅助近红外光谱技术,对椰汁及椰子系列产品的品质进行了检测研究。利用近红外光谱结合主成分分析法(principal components analysis,PCA)对不同品种椰子及不同品牌椰子系列产品进行定性分析,并利用近红外光谱结合偏最小二乘法(partial least squares,PLS)对不同浓度的椰子原汁含量进行检测并建立定量分析模型,不仅为市售椰汁品质的快速检测奠定了基础,还为椰汁等各类果汁的品质检测提供一种简便、无损、快捷的方法。

1 材料与方法

1.1 材料与仪器

速溶椰子粉共3种，分别来自金维他(福建)食品有限公司、海南文昌琼岛食品有限公司、海南南国食品实业有限公司；格凌宝椰奶饮料泰国(上海)格零宝食品商贸有限公司进口；椰子饮料马来西亚(宁波保税区)食全酒美供应链管理有限公司进口；椰树牌椰汁海南椰家乐食品饮料有限公司;椰子果实椰子、椰青、椰皇三种椰子果实,均采购于本地永辉超市,并要求色泽好、无菌斑、质地佳。

ANTARISⅡ型傅里叶变换近红外光谱分析仪 Thermo公司。

1.2 实验方法

1.2.1 定性样本制备分别取3种不同品牌的椰子粉30 g,加入300 mL水中溶解,得到椰子粉样品并置于烧杯中备用。与处理后的新鲜椰子汁和市场购买的成品椰汁一并用于定性分析检测。

1.2.2 定量样本制备取新鲜椰子,开孔后取其椰清置于烧杯中待用,使用刀具打开椰子壳,挖取椰肉,放置于榨汁机中,同时将椰清倒入榨汁机中,以20000 r/min转速搅拌混匀5 min,搅拌完成后,用纱布过滤,滤液置于另一烧杯中待用。将按上述方法处理后的椰汁原汁与软化后的自来水按不同质量比进行勾兑,配制成新鲜椰汁原汁质量分数不同的一系列椰汁样本21个,即每个样本(100 g混合液)中含有的椰子原汁和软化后自来水的质量比不同,分别为0∶100、5∶95、10∶90、15∶85、20∶80、25∶75、30∶70、35∶65、40∶60、45∶55、50∶50、55∶45、60∶40、65∶35、70∶30、75∶25、80∶20、85∶15、90∶10、95∶5、100∶0,震荡摇匀,用于椰子原汁的定量检测。

1.3 光谱数据的采集

本实验所有光谱数据采用Thermo公司生产的ANTARISⅡ型傅里叶变换近红外光谱分析仪进行采集。设置光谱扫描范围为4000～10000 cm-1,样品扫描次数32次,分辨率为8 cm-1,控制温度25 ℃,空气湿度65%,以空气作为背景,采集光谱数据。数据处理分析在Matlab(R2016b)中进行。

1.4 模型的建立

1.4.1 定性分析模型的建立分别选择3个不同品种的椰子,3种不同品牌的椰汁饮料和3种不同品牌的椰子粉作为待测标本,每个品种取12个样本,采用近红外漫反射采集光谱,每个样本扫描5次(扫描前震荡混匀样品),共计60次,9个品种共计540次。主成分分析法(PCA)是一种常用的定性处理标本的统计分析方法,通过对数据的降维、变量的提取、数据的压缩等一系列过程进行分析处理,从而实现对标本的定性分析。因此,本实验采用PCA对所有标本进行定性分析,系统随机选择每类样本中半数样本为校正集,另半数样本为预测集,利用开元算法建立并优化PCA模型。

2 结果与分析

2.1 定性分析

2.1.1 波段选取本实验中所有椰子系列产品的近红外光谱如图1所示,可观察到在5200与6900 cm-1附近有2个明显吸收峰,其中位于5200 cm-1附近的吸收峰为亚甲基中的C-H组合频,6900 cm-1为O-H或N-H的二级倍频[25]。此外,可以看出不同品种的椰子相关样品的峰位置和峰强度具有较高的相似性。因此,在本实验中处理数据时选择包含5200与6900 cm-1的4500～5500 cm-1与6500～7500 cm-1的波段范围作为研究对象。

图1 新鲜椰子汁、椰子粉、成品椰汁的近红外光谱图Fig.1 Near infrared spectra of fresh coconuts, coconut powder,and the finished product

2.1.2 定性模型的分析为实现对不同椰子产品的准确定性分析,本实验采用PCA算法对椰子及其制品进行大类及小类定性分析,不同样本在由PCA的3个主成分PC1、PC2和PC3建立的坐标系中的得分分布情况如图2所示。3种不同椰子品种处于不同维度位置中,且同一品种椰子的样本所处位置较为集中,不同品种的椰子分离清晰,判别率可达100%,如图2(a)所示。图2(b)显示的是不同品牌市售椰汁饮料的得分情况,不同颜色形状分别代表所选取的3类不同品牌的成品椰子饮料,每类椰子原汁样本内部的得分分布较为分散,与不同椰汁饮料的椰子原汁的含量、配方等因素有关。不同种类的椰汁饮料在矩阵中得分分布不相冲突,可完全分离。图2(c)显示的是3种不同品牌的椰子粉的得分分布情况,3类样本得分距离分布较远,每类样本内部分布相对集中。图2(d)显示的是椰子原汁、椰子粉、成品椰汁3种不同类型的椰子产品的得分分布情况,三类不相重叠,表明PCA方法可有效分离三种类型的椰子产品。

图2 不同椰子系列产品PCA分析图Fig.2 Principal component analysis(PCA)scores of different coconut series注:(a)3种不同品种椰子,样本1～3分别为椰子、椰青、椰皇;(b)3种不同品牌椰子饮品,样本4～6分别为格凌宝椰奶饮料、椰耶椰子汁饮料、椰树牌椰汁;(c)3种不同品牌椰子粉,样本7～9分别为椰子粉、速溶椰子粉饮品、速溶椰子粉(固体饮料);(d)3种椰子系列产品,样本10～12分别为椰子原汁、椰子成品饮料、椰子粉。

为了更直观的判断PCA性能,计算校正集和预测集的判别率,列于表1。结果表明,PCA也可以对不同形式的椰子产品进行有效鉴别,且判别率达到100%。综上所述,近红外光谱结合PCA能够对不同品种的椰子、椰汁饮料、椰子粉进行有效判别,其预测值与真实值的准确判别率均达到100%。

表1 不同椰子系列产品判别结果Table 1 PCA identification results of different series of coconut products

2.2 定量分析

2.2.1 波段分析为了实现对不同椰汁饮品中原汁含量进行准确定量检测,本实验按照1.2.2中方法进行定量样本制备,并将所得的21个定量样本进行近红外扫描,得到样品的近红外光谱,每个样本扫描3次,取其平均值作为样品的近红外光谱,如图3所示。椰汁的近红外谱图在5200与6900 cm-1附近有2个明显吸收峰,且在8200～8400 cm-1处有一个较弱的吸收峰。其中5200 cm-1处的吸收峰为水分子中O-H伸缩和弯曲振动的合频,6900 cm-1附近的吸收峰为水分子中O-H伸缩振动的一级倍频吸收带,而8200～8400 cm-1附近为C-H基团的二级倍频与组合频[25]。以上3个主要吸收峰,是定量分析的基础,借助PLS建立定量分析模型。

图3 不同比例椰汁原汁勾兑饮料近红外光谱图Fig.3 Near infrared spectra of coconut drinks with different juice concentrations

2.2.2 数据预处理为提高模型的准确性、稳定性,降低由于样品自身颗粒大小、颗粒均匀性、仪器噪声等因素产生的影响,本研究采用6种预处理方法对数据进行优化,分别为中心化(Center)、多元散射校正(MSC)、标准正态变量(SNV)、SG卷积平滑一阶(1st)、SG卷积平滑二阶(2st)、标准化(Normalize)[26]。在此基础上,采用PLS建立模型。

预处理过后所得光谱图如图4所示,由图可知经过Center、Normalize、SNV与MSC预处理后光谱曲线光滑,干扰信息较少,光谱信息更加集中。其中,Normalize、SNV与MSC预处理减小了不同样本之间的差异,因其降低了样品镜面反射等因素引起的误差,但也导致部分有效信息被过度处理后丢失。相反,Center预处理可以有效放大不同样本间的差异,可使不同样本的光谱得到有效区分。而经2st与1st预处理后的谱图较为分散、模糊,且毛刺较多,因此采用微分处理,信号被放大的同时,噪声也被放大,且经2st预处理过后的毛刺较1st预处理过后的毛刺更多,噪声信号放大更为明显,因而经此两种方法所得预测结果可能不及其他预处理结果理想[27]。上述不同光谱预处理方法对模型准确性、稳健性的影响需通过对比相关参数进一步进行验证。

图4 不同预处理后的近红外光谱图Fig.4 Near infrared spectrum after pretreating by different methods注:(a):Center;(b):SNV;(c):Normalize;(d):MSC;(e):2st;(f):1st;图5同。

2.2.3 定量分析模型的建立本实验从制备的21个定量样本近红外扫描光谱图中随机选择11个椰汁样本做为校正集,10个椰汁样本作为预测集来建立并完善椰汁原汁浓度梯度模型。在PLS建立定量分析模型时,对上述6种不同预处理方法所得波谱数据做进一步处理,所得模型结果如图5所示。其中,预测值与真实值分布越趋近于图中拟合直线则表明所建模型越准确,其中图5(e)与5(f)较其他分布图而言,明显更为分散,表明其模型性能不佳,而图5(a)与图5(c)相似且较图5(b)与图5(d)更趋向于拟合直线,因而可说明经Center预处理与Normalize预处理后所得模型较好。