許 澄，趙啟蒙，黃 雯，包建強

（上海海洋大學食品學院，上海水產品加工及貯藏工程技術研究中心，上海 201306）

草魚魚鰓顏色變化作為新鮮度快速檢測指標的可行性探究

許 澄，趙啟蒙，黃 雯，包建強*

（上海海洋大學食品學院，上海水產品加工及貯藏工程技術研究中心，上海 201306）

以20℃、恒定濕度（80%）貯藏的草魚魚鰓為研究對象，通過CCD相機獲取在兩級不同LED光照強度下的貯藏期間圖像信息，并將草魚魚鰓顏色數(shù)據(jù)與貯藏時間以及草魚肉總揮發(fā)性鹽基氮（TVBN）進行線性擬合。結果表明：將草魚魚鰓RGB值、L*a*b*值和CMYK值與貯藏時間以及TVBN進行線性擬合，其中線性擬合度最高的是L*a*b*值中的a*值，可將a*值作為特征采用機器視覺快速檢測草魚新鮮度。在2 W光源下其與TVBN線性擬合方程為：Y＝－2.2228X＋179.190，R2＝0.9632；在1.8W光源下，其與TVBN線性擬合方程為：Y＝－2.3111X＋180.520，R2＝0.9517。

草魚；魚鰓；機器視覺；新鮮度檢測；RGB；L*a*b*；CMYK

魚鰓是魚的呼吸器官，同時也是魚新鮮程度和健康程度的重要表征。新鮮健康的魚鰓表現(xiàn)出亮紅色，變質的魚鰓表現(xiàn)出玫瑰色、偏白、黃色中帶著灰白色，不健康的魚鰓通常會帶有黑點等其他不良特征［1］，通過檢查魚鰓可斷定魚體的新鮮程度。機器視覺主要通過采集圖像信息，并經過軟件對其提取分析，最終用于實際生產中的檢測、測量及控制等環(huán)節(jié)［2］。機器視覺技術具有無損檢測、處理速度快、處理樣品量多和反饋實時等優(yōu)勢，在新鮮度檢測中得到了廣泛應用。機器視覺技術在國內外廣泛應用于肉品、蛋品的無損檢測［3-5］，但在國內尚未見其應用于水產品新鮮度的檢測。通過機器視覺可對魚鰓圖像信息進行采集，經算法計算得出新鮮度。本試驗通過CCD圖像采集系統(tǒng)獲取草魚魚鰓在20℃、恒定濕度下顏色變化情況的圖像信息，并采用MATLAB軟件進行分析，將魚鰓平均的RGB值、L*a*b*值以及CMYK值在貯藏期間的變化趨勢曲線與草魚肉TVBN進行擬合，探討以魚鰓機器視覺變化為特征的魚體新鮮度快速檢測方法的可行性。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

新鮮草魚購于上海市古棕路菜市場，魚體質量1 500 g±200 g。鮮活狀態(tài)下運至實驗室，用冷卻水（4℃）沖洗干凈。前處理方法按照夏金達等［6］處理方法。

1.2 試驗儀器

CCD相機（ARTRAY-424KY-USB3）；24 LED燈照明燈（廣東久量光電科技，LED-666）；全自動凱氏定氮儀（FOSS，KEJET 2300）；電子天平（Sartorius，感應0.001 g）。

1.3 樣品處理方法

取一培養(yǎng)皿，將略小于培養(yǎng)皿的黑色塑料墊放置于培養(yǎng)皿中，在塑料墊周圍倒入蒸餾水，使蒸餾水液面不高于黑色塑料墊的高度，將取下的魚鰓小心放置于黑色墊子上（將用于TVBN測試的草魚背部肉同時放置在容器內黑色墊子上），不與蒸餾水接觸。將培養(yǎng)皿蓋上，用封口膜密封，通過水分的蒸發(fā)作用保證培養(yǎng)皿內魚鰓樣品的恒定濕度（80%）。

將含有樣品的培養(yǎng)皿放于20℃恒溫培養(yǎng)箱中，每隔1 h取出，使用CCD相機采集魚鰓顏色變化情況，圖像采集在暗箱中操作，以防止外界光線對樣品信息產生影響。

CCD相機參數(shù)為：光圈F4焦距f24，相機與樣品距離15 cm。

光源為24 LED燈照明系統(tǒng)，輸出功率為2W。光源與樣品之間的距離為25 cm。

所有采樣數(shù)據(jù)均采取8個樣品3組平行，取平均值。

揮發(fā)性鹽基總氮值（Total volatile basic nitrogen，TVBN）測定方法：取解凍后的魚肉樣品，準確稱取2.000 g。催化劑為輕質氧化鎂。按照張欽發(fā)等［7］的方法用FOSS公司全自動凱氏定氮儀分析魚肉TVBN值。

1.4 數(shù)據(jù)處理

通過MATLAB軟件對所獲得的圖像信息進行處理。將魚鰓紅色部位提取出后通過軟件將魚鰓圖像所有紅色部位的信息轉化為RGB編碼、L*a*b*編碼以及CMYK編碼的數(shù)字化信息。將色彩編碼信息與貯藏時間和TVBN擬合，綜合分析得出結果。

圖1 貯藏期間草魚肉TVBN變化情況Fig.1 Changesof TVBN in grass carp meat during storage

2 結果與分析

2.1 貯藏期間草魚肉TVBN隨貯藏時間變化曲線

凍藏過程中，隨著貯藏時間延長，在腐敗微生物和酶的作用下，草魚肉中所含的蛋白質不斷分解產生胺類等堿性含氮揮發(fā)性物質，導致TVBN含量不斷增加（圖1）。揮發(fā)性鹽基氮的值和草魚肉的新鮮程度相關，TVBN≤13 mg/（100 g）為一級品，13 mg/（100 g）＜TVBN≤20 mg/（100 g）為二級品［8］。草魚肉TVBN在貯藏起始階段為6.0 mg/（100 g），隨著貯藏時間的增加而逐漸上升，在12 h左右達到二級品質，在17 h時TVBN值超出20 mg/（100 g）。

2.2 20℃貯藏草魚魚鰓RGB強度值與草魚肉TVBN的擬合曲線

RGB色彩模式是通過對紅（R）、綠（G）、藍（B）這3個顏色的變化和它們的相互疊加來得到其他各種顏色的一種色彩編碼模式［9］。草魚魚鰓在20℃下每隔1 h的RGB強度值變化趨勢如圖2、圖3所示。將RGB值與貯藏期間草魚肉TVBN變化進行擬合，得到圖4和圖5。結果顯示：在2W強度的LED燈光下，草魚魚鰓的R值呈下降趨勢，從初始值155下降到了129，這可能是由于草魚魚鰓毛細血管中的血液在貯藏期間發(fā)生了氧化作用［10］，使得魚鰓的紅色值出現(xiàn)了一定程度的下降。在1.8 W的LED燈下，草魚魚鰓的R值也顯示出下降趨勢，從140下降到了125，但其與貯藏時間的線性擬合程度不高。在2 W燈光下魚鰓的G值呈現(xiàn)出一定的線性上升趨勢，在貯藏初期，由于魚鰓中含有大量的草魚血液，導致樣品的G值較小為61.7，但在隨后的貯藏過程中，隨血液不斷的氧化，微生物不斷生長等一系列作用，草魚魚鰓的G值小幅上升，達到了100左右。在1.8 W燈光下，草魚魚鰓G值也呈現(xiàn)上升趨勢，波動較2 W光源下大。在2W燈光下測得的草魚魚鰓的B值在貯藏期間變化總體呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢，在1.8 W燈光下測定的B值也表現(xiàn)出此規(guī)律。將2W燈光下的草魚魚鰓RGB值與其對應的貯藏階段魚肉的TVBN值進行擬合，可以發(fā)現(xiàn)：R值呈現(xiàn)下降趨勢，其擬合曲線線性程度不高，B值呈現(xiàn)先下降后上升趨勢，而G值相對于TVBN的擬合曲線呈現(xiàn)出了線性變化，其線性擬合系數(shù)較高為0.9522。在1.8W燈光下，R值和B值變化趨勢類似于2W情況，G值的線性擬合系數(shù)為0.9224，較2W燈光下稍差。可以得出，適當提高光源強度能夠減少RGB值的波動情況，提高精度。

圖2 在2 W光源下RGB隨時間變化趨勢Fig.2 The trend of RGB with tim e under 2 W light source

圖3 在1.8 W光源下RGB隨時間變化趨勢Fig.3 The trend of RGB w ith time under 1.8 W light source

圖4 在2 W光源下RGB隨TVBN變化趨勢Fig.4 The trend of RGB w ith TVBN under 2 W light source

圖5 在1.8 W光源下RGB隨TVBN變化趨勢Fig.5 The trend of RGB with TVBN under 1.8 W light source

2.3 20℃貯藏草魚魚鰓L*a*b*強度值與草魚肉TVBN的擬合曲線

L*a*b*顏色模型是基于人的視覺系統(tǒng)對色彩的感覺而定的一種色彩編碼模式。L*a*b*中各種數(shù)值描述的顏色能夠涵括人類正常視力范圍內所能見到的所有顏色［11］。草魚魚鰓在20℃下每隔1 h的L*a*b*強度值變化趨勢如圖6和圖7所示。將L*a*b*強度值與其對應貯藏階段的草魚肉TVBN值進行線性擬合，如圖8和圖9所示。結果表明：在20℃下貯藏的草魚魚鰓的L*值呈現(xiàn)上升的趨勢，通過對草魚魚鰓圖片信息的分析可得，魚鰓亮度的上升可能是由于草魚魚鰓在貯藏過程中由鮮紅色逐漸轉變到淡紅色，紅色的減弱在一定程度上增加了整體圖片的亮度。整體亮度增加呈現(xiàn)出一定的線性趨勢，但線性相關程度不高。將L*值與其所對應的TVBN值進行線性擬合，2 W光源下L*值線性擬合R2＝0.8918，1.8W光源下R2＝0.7939。在2 W下測定的草魚魚鰓a*值呈現(xiàn)出明顯的線性下降趨勢，草魚魚鰓a*值的下降與貯藏時間（h）的線性擬合性良好，其線性相關系數(shù)R2＝0.96；1.8 W下a*值的R2＝0.91。這可能是由于草魚魚鰓顏色變化主要是由于魚鰓中血液的顏色變化導致的，而其血液氧化的顏色變化剛好符合a*值的變化規(guī)律，即從洋紅色到綠色色系的轉變，所以其表現(xiàn)出了良好的線性相關關系。將a*值與其對應的草魚肉TVBN進行線性擬合，結果表明：在2 W和1.8 W光源下均呈現(xiàn)出了良好的線性趨勢，其線性擬合系數(shù)分別為0.95和0.93。草魚魚鰓b*值變化呈現(xiàn)出先上升后小幅波動的趨勢。1.8W下b*值變化與2W下差異不大。b*值與TVBN的線性擬合情況較差。通過分析兩組數(shù)據(jù)可以得到，在貯藏時間擬合曲線以及TVBN擬合曲線中，適當提高光源亮度能夠提高a*值線性趨勢。

圖6 在2W光源下L*a*b*隨時間變化趨勢Fig.6 The trend of L*a*b*w ith time under 2W light source

圖7 在1.8W光源下L*a*b*隨時間變化趨勢Fig.7 The trend of L*a*b*w ith time under 1.8W light source

圖8 在2 W光源下L*a*b*隨TVBN變化趨勢Fig.8 The trend of L*a*b*with TVBN under 2W light source

圖9 在1.8W光源下L*a*b*隨TVBN變化趨勢Fig.9 The trend of L*a*b*with TVBN under 1.8W light source

2.4 20℃貯藏草魚魚鰓CMYK強度值與草魚肉TVBN的擬合曲線

CMYK是指印刷四分色彩模式［12］，它是利用色彩顏料的三原色再加上黑色油墨共計四種顏色混合疊加，從而得到所有其他色彩的模式，是一種不同于RGB的發(fā)光色彩模式的反光色彩模式［13］。草魚魚鰓在20℃下每隔1 h的CMYK強度值變化趨勢如下圖10和圖11所示。將CMYK強度值與草魚肉TVBN進行線性擬合得到圖12和圖13。結果表明：與RGB以及L*a*b*測定結果類似，草魚魚鰓的M值，也就是紅色值出現(xiàn)了一定的線性下降趨勢，在2W燈下其R2＝0.8713，1.8W燈下R2＝0.8829。將M值與TVBN進行擬合可以發(fā)現(xiàn)，在2W和1.8W光源下，魚鰓的M值與魚肉TVBN有良好的線性關系，其相關系數(shù)分別達到0.9412和0.9537。草魚魚鰓的C值在貯藏初期出現(xiàn)了一定的下降，但是在3 h后的貯藏期間，C值穩(wěn)定在40—50。在TVBN擬合趨勢圖中，C值在貯藏初期呈現(xiàn)一定的波動變化，而在貯藏后期則呈現(xiàn)出穩(wěn)定的趨勢，表明草魚魚鰓在貯藏期間青色的顏色變化不明顯。草魚魚鰓的黃色Y值貯藏初期上升，隨后在60—70附近波動，10 h后逐漸趨于穩(wěn)定，說明魚鰓在貯藏后期黃色色度的變化不明顯。在TVBN擬合曲線中呈現(xiàn)出了類似變化，說明監(jiān)測魚鰓黃色變化不能有效表征草魚新鮮度。黑色K值則總體呈現(xiàn)小幅上升的趨勢，貯藏前期上升幅度較小，隨后，其增加速率慢慢增大，這可能是由于貯藏后期微生物的活動導致魚鰓表面出現(xiàn)一定的深色菌落［14］。在1.8W的LED燈下，CMYK各組值的波動幅度均較2W光源下稍大。

2.5 不同光照條件下魚鰓顏色變化色彩模型線性擬合情況

將魚鰓圖像信息與貯藏時間及草魚肉TVBN進行擬合得到線性擬合方程和線性相關系數(shù)（表1、2）。在與貯藏時間擬合中，線性相關系數(shù)大于0.9的有：2 W下RGB模型的G值、L*a*b*模型的L*值和a*值、CMYK模型的K值，1.8W下L*a*b*模型的a*值。其中線性擬合程度最高的是2 W下L*a*b*模型的a*值，R2＝0.9690。在與TVBN的擬合中，2 W和1.8W下類似，RGB模型的G值、L*a*b*模型的a*值、CMYK模型的M值的線性相關系數(shù)均大于0.9。其中線性擬合程度最高的是2 W下L*a*b*模型的a*值，R2＝0.9632。

圖10 在2W光源下CMYK隨時間變化趨勢Fig.10 The trend of CMYK with time under 2 W light source

圖11 在1.8 W光源下CMYK隨時間變化趨勢Fig.11 The trend of CMYK with tim e under 1.8 W light source

圖12 在2W光源下CMYK隨TVBN變化趨勢Fig.12 The trend of CMYK w ith TVBN under 2W light source

圖13 在1.8 W光源下CMYK隨TVBN變化趨勢Fig.13 The trend of CMYK with TVBN under 1.8 W light source

表1 不同光照條件下魚鰓顏色變化色彩模型與貯藏時間的線性擬合情況Table 1 The linear fitting between fish gill color model and storage time under different light conditions

表2 不同光照條件下魚鰓顏色變化色彩模型與草魚肉TVBN的線性擬合情況Table2 The linear fitting between fish gill color changes and TVBN of the grass carp meat under different light conditions

3 結論

本試驗表明，在20℃、恒定濕度（80%）1.8W和2W的LED燈下，草魚魚鰓a*值變化與貯藏時間（h）呈高度線性相關，且草魚魚鰓a*值變化與對應貯藏時間草魚肉TVBN呈高度線性相關，可以將a*值作為機器視覺方法的特征量來檢測草魚新鮮度。2 W光源下a*值與貯藏時間線性擬合：Y＝－1.9759X＋170.860，R2＝0.9690；a*值與TVBN擬合：Y＝－2.2228X＋179.190，R2＝0.9632。1.8W光源下a*值與貯藏時間線性擬合：Y＝－2.0540X＋171.870，R2＝0.9570；a*值與TVBN擬合：Y＝－2.3111X＋180.520，R2＝0.9517。2W LED光源下的效果更好，其線性相關系數(shù)更高。

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（責任編輯：閆其濤）

Feasibility research on the color changes of grass carp gill as a rapid detection index of freshness

XU Cheng，ZHAO Qi-meng，HUANGWen，BAO Jian-qiang*
（College of Food Scienceɑnd Technology，Shɑnghɑi Oceɑn University；Shɑnghɑi Engineering Reseɑrch Center of Aquɑtic-Product Processing＆Preservɑtion，Shɑnghɑi201306，Chinɑ）

Taking the grass carp gills stored at20℃with constanthumidity（80%）as the research objects，the image information stored in two different LED light intensitywas obtained by CCD camera，and the color data of grass carp gill and storage time and totalvolatile basic nitrogen（TVBN）ofgrass carpmeatwere linearly fitted. The results showed that the linear degree of a*value is the highestamong RGB value，L*a*b*value and CMYK value of grass carp gill linear fitting with storage time and TVBN，and a*value could be used as a feature of machine vision to quickly detect the freshness of grass carp.Under 2 W light source，the linear fitting equation between a*value and TVBN was Y＝－2.2228X＋179.190，R2＝0.9632；Under 1.8 W light source，the linear fitting equation was Y＝－2.3111X＋180.520，R2＝0.9517.

Grass carp；Gill；Machine-vision；Freshness evaluation；RGB；L*a*b*；CMYK

S984.1

A

1000-3924（2017）01-149-06

2015-06-15

水產動物遺傳育種中心上海市協(xié)同創(chuàng)新中心項目（ZF1206）；上海市科委工程中心建設項目（11DZ2280300）

許澄（1990—），男，在讀碩士，研究方向：食品低溫保鮮

*通信作者，Tel：021-61900377，E-mail：baojq＠shou.edu.cn