鄭莉曉 馬無錫

摘? 要：針對傳統(tǒng)魚類新鮮度檢測方法中存在易受環(huán)境影響，導(dǎo)致檢測結(jié)果均方根誤差大，影響檢測結(jié)果準(zhǔn)確性的問題，開展了基于可視化嗅覺檢測技術(shù)的魚類新鮮度無損檢測研究。通過可視化嗅覺檢測技術(shù)進(jìn)行魚類新鮮度信號提取、魚類新鮮度無損檢測結(jié)果標(biāo)定以及建立魚類新鮮度定量預(yù)測結(jié)果驗(yàn)證函數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，通過實(shí)驗(yàn)論證，可視化嗅覺檢測技術(shù)可有效提高檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性，且在檢測過程中不損害檢測樣本，具有更高的應(yīng)用價(jià)值。

關(guān)鍵詞：可視化嗅覺檢測技術(shù);魚類;新鮮度;無損檢測

中圖分類號：TS205? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? ? ? ? ? ? ? ?文章編號：1672-0105（2020）04-0072-04

Research on Non-destructive Testing of Fish Freshness Based on Visual Olfactory Testing Technology

ZHENG Li-xiao， MA Wu-xi

（Zhejiang Industry & Trade Vocational College， Wenzhou， 325003， China）

Abstract：? Aiming at the problems that the traditional fish freshness detection method is susceptible to environmental influences， which leads to large root-mean-square error of the detection results and affects the accuracy of the detection results， a non-destructive detection study of fish freshness based on visual olfactory detection technology was carried out. The fish freshness signal extraction， fish freshness non-destructive detection result calibration and the fish freshness quantitative prediction result verification function were established by visual olfactory detection technology. The experimental results show that the technology of visual olfactory detection can effectively improve the accuracy of the detection results without damaging the detection samples during the detection process， which has a higher application value.

Key Words：? visual olfaction detection technology; fish; freshness; non-destructive testing

當(dāng)前，數(shù)字漁業(yè)與精細(xì)化漁業(yè)是現(xiàn)代化漁業(yè)最主要、最前沿且最有潛力的發(fā)展方向，可以更加快速、無損、準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)漁業(yè)對象的數(shù)字化信息提取，并進(jìn)行實(shí)時(shí)的分析、控制和管理等工作。傳統(tǒng)劃分測量分析方法已經(jīng)無法滿足當(dāng)前數(shù)字化漁業(yè)的發(fā)展需求[1]。因此，該領(lǐng)域研究人員將研究重點(diǎn)轉(zhuǎn)變?yōu)榱碎_發(fā)漁業(yè)信息的快速無損檢測方法等研究內(nèi)容。由于魚類產(chǎn)品與其它食品原材料相比，水分含量相對較高，肌肉組織更加細(xì)嫩，因此更容易在微生物以及酶的作用下發(fā)生腐敗變質(zhì)現(xiàn)象。傳統(tǒng)的魚類水產(chǎn)品新鮮度檢測方法主要可劃分為感官、化學(xué)、微生物等多種應(yīng)用手段。其中，感官檢測方法主要是利用人工對魚體的彎曲程度、組織彈性、色澤等指標(biāo)進(jìn)行評價(jià)，不借助任何外界檢測設(shè)備，操作簡單，且具備時(shí)效性、全面性等優(yōu)勢[2]。但存在的缺點(diǎn)在于這種檢測方法是通過檢測人員的經(jīng)驗(yàn)為主，因此在實(shí)際檢測過程中對于檢測人員的能力要求相對較高，且存在更多的主觀因素和片面性，因此難以滿足新鮮度的實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確檢測要求。而現(xiàn)有的其他檢測方法也都存在著各種外界及自身?xiàng)l件因素的限制，使得最終的檢測結(jié)果不準(zhǔn)確。目前雖然有對魚類新鮮度評定指標(biāo)和檢測方法進(jìn)行深入研究，但仍缺乏一種能夠快速同步獲取多種指標(biāo)信息并進(jìn)行綜合利用的有效途徑。對此，本文提出一種基于可視化嗅覺檢測技術(shù)的魚類新鮮度無損檢測方法。

一、基于可視化嗅覺檢測技術(shù)的魚類新鮮度無損檢測方法

（一）基于可視化嗅覺檢測技術(shù)的魚類新鮮度信號提取

本文基于可視化嗅覺檢測技術(shù)的魚類新鮮度無損檢測方法，通過提取魚類產(chǎn)品氣敏材料以及揮發(fā)性物質(zhì)在反應(yīng)前后的顏色變化情況，再結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)統(tǒng)計(jì)方法，對氣敏材料及揮發(fā)性物質(zhì)進(jìn)行定性和定量分析。

為了獲取到適用于魚類產(chǎn)品新鮮度無損檢測的氣敏材料，本文采用頂空固相微萃取氣質(zhì)聯(lián)用技術(shù)對魚類產(chǎn)品在5°C溫度的恒溫環(huán)境中儲藏，并對產(chǎn)生的揮發(fā)性物質(zhì)進(jìn)行檢測[3]。根據(jù)魚類產(chǎn)品產(chǎn)生的揮發(fā)性物質(zhì)特點(diǎn)，本文主要以醛（RCHO）、酮（RCOR'）、醇（R-OH）以及胺類化合物作為主要檢測氣體。對上述氣體進(jìn)行氣敏材料篩選，最終得到與之相關(guān)的18種氣敏材料，本文采用相轉(zhuǎn)移檢測方法，將上述18種氣敏材料，分別放置在C2反向硅膠材料板上，并構(gòu)成多個(gè)敏感單元結(jié)構(gòu)，構(gòu)建有關(guān)魚類新鮮度可視化傳感器的陣列。

在對魚類新鮮度可視化傳感器陣列進(jìn)行檢測過程中，首先使用氮?dú)鈱φ麄€(gè)氣路進(jìn)行清潔，通過掃描裝置獲取到傳感器陣列在反應(yīng)前的圖像信息。再將待檢測的魚類產(chǎn)品樣品放置在樣品室當(dāng)中，對其進(jìn)行密封集氣處理。當(dāng)保持氮?dú)獾牧魍ㄋ俣葹?20mL/min，反應(yīng)時(shí)間持續(xù)5min時(shí)，反應(yīng)停止。最后利用掃描裝置對反應(yīng)后的傳感器陣列進(jìn)行掃描，獲取反應(yīng)后的圖像信息[4]。分別提取反應(yīng)前后魚類新鮮度可視化傳感器陣列圖像當(dāng)中的敏感單元中的RGB三個(gè)通道的灰度均值，得到魚類新鮮度可視化傳感器陣列的對應(yīng)的響應(yīng)信號，作為魚類新鮮度信號。

（二）魚類新鮮度無損檢測結(jié)果標(biāo)定

將通過魚類新鮮度預(yù)測函數(shù)計(jì)算得到的數(shù)據(jù)，首先參照表1魚類新鮮度評定標(biāo)準(zhǔn)評分表，由評價(jià)檢測人員對其進(jìn)行評分，根據(jù)魚類產(chǎn)品的對應(yīng)特征變化，通過嗅覺等感官對其進(jìn)行新鮮度評定。

其次，對魚類產(chǎn)品的腐敗分解產(chǎn)物揮發(fā)性鹽基氮以及菌落總數(shù)的含量進(jìn)行測定，并將測定結(jié)果作為判斷魚類新鮮度的參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)。按照水產(chǎn)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)SC/T3032-2007檢測指標(biāo)：揮發(fā)性鹽基氮含量;按照GB/T4789.2-2008中的PetrifilmTM測試片法檢測指標(biāo)：菌落總數(shù)[5]。最后，采用兩種方式標(biāo)定魚類新鮮度，用于開展后續(xù)魚類新鮮度分析，第一種，參照水產(chǎn)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)SC3113-2002，利用揮發(fā)性鹽基氮含量，并參考上文中的新鮮度感官評分，評定不同貯藏時(shí)間的魚新鮮度等級（劃分1，2，3等級）[6]。第二種，直接利用貯藏天數(shù)來表示魚類新鮮度（新鮮度天數(shù)）。

（三）建立魚類新鮮度定量預(yù)測結(jié)果驗(yàn)證函數(shù)

在完成魚類新鮮度無損檢測結(jié)果標(biāo)定的基礎(chǔ)上，本文結(jié)合偏最小二乘回歸、多元線性回歸、最小二乘支持向量機(jī)，三種化學(xué)計(jì)量法相結(jié)合的方法，分析高光譜特征指紋參數(shù)與TVB-N、TVC指標(biāo)之間的相關(guān)關(guān)系，建立魚類新鮮度定量預(yù)測函數(shù)如下：

[Y2=1-i=1n（xi-xi）2i=1n（xi-x）2]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（1）

[RMSE=1ni=1n（xi-xi）2]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （2）

公式（1）中，[Y2]表示為函數(shù)預(yù)測數(shù)值與實(shí)際測量數(shù)值之間的相關(guān)性，該數(shù)值越接近1越精確;[n]表示為檢測的魚類產(chǎn)品數(shù)據(jù)集樣本個(gè)數(shù);[xi]表示為檢測樣本揮發(fā)性鹽基氮含量的預(yù)測數(shù)值，單位為mg/100g;[xi]表示為揮發(fā)性鹽基氮含量的實(shí)際測量值，單位為mg/100g;[x]表示為所用檢測樣本的實(shí)際測量值的平均值，單位為mg/100g。公式（2）中，[RMSE]表示為函數(shù)對未知檢測樣本的新鮮度預(yù)測能力，該數(shù)值越小越好。通過公式（1）和公式（2）對魚類新鮮度檢測結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證、擴(kuò)充修正，最終實(shí)現(xiàn)基于可視化嗅覺檢測技術(shù)的魚類新鮮度指標(biāo)揮發(fā)性鹽基氮、微生物指標(biāo)以及新鮮度的快速無損檢測。

二、實(shí)驗(yàn)論證分析

（一）實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

1.實(shí)驗(yàn)材料

200條冰鮮多寶魚，保證購入的多寶魚體型基本一致，且表皮均呈現(xiàn)出色澤均勻的光亮，肉質(zhì)緊實(shí)且無明顯異味。鮮活運(yùn)至實(shí)驗(yàn)室，剔除死亡個(gè)體，分裝于保鮮盒中，保存于4℃恒溫箱中，用于后續(xù)實(shí)驗(yàn)。

2.實(shí)驗(yàn)方法

為驗(yàn)證本文提出的基于可視化嗅覺檢測技術(shù)的魚類新鮮度無損檢測方法的有效性和可行性，將200條冰鮮多寶魚進(jìn)行冰封裝箱后，快速放置在本文對比實(shí)驗(yàn)所處的實(shí)驗(yàn)室環(huán)境當(dāng)中，去除實(shí)驗(yàn)對象表面的碎冰，并將體表擦干，裝入保鮮袋內(nèi)，貼上對應(yīng)重量、長度等參數(shù)信息的標(biāo)簽，放置在5°C溫度的冰箱中進(jìn)行恒溫冷藏，將其作為實(shí)驗(yàn)對象，等待進(jìn)一步的實(shí)驗(yàn)操作。對于同一批樣本每天取隨機(jī)的20條完整多寶魚，先對其進(jìn)行傳統(tǒng)新鮮度檢測，再采用本文提出的檢測方法對其新鮮度進(jìn)行檢測，設(shè)置傳統(tǒng)檢測方法為對照組，本文檢測方法為實(shí)驗(yàn)組。待連續(xù)檢測10天后，樣本出現(xiàn)嚴(yán)重腐敗現(xiàn)象，完成對比實(shí)驗(yàn)。

（二）實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

根據(jù)本文上述實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備，完成實(shí)驗(yàn)后，分別將實(shí)驗(yàn)組與對照組得到的檢測結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，根據(jù)本文上述公式計(jì)算出兩種檢測結(jié)果與實(shí)際測量結(jié)果的均方根誤差，如下表2、表3所示。

根據(jù)上表數(shù)據(jù)，繪制成如圖1所示的實(shí)驗(yàn)結(jié)果對比圖。

由圖1中實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，實(shí)驗(yàn)組的均方根誤差明顯低于對照組，通過本文上述可知均方根誤差[RMSE]的數(shù)值越小，則說明檢測準(zhǔn)確度和精度越高。因此，通過實(shí)驗(yàn)證明，本文提出的基于可視化嗅覺檢測技術(shù)的魚類新鮮度無損檢測方法與傳統(tǒng)檢測方法相比各項(xiàng)性能更加優(yōu)越，檢測結(jié)果的均方根誤差[RMSE]得到明顯地降低了。利用本文檢測方法對魚類新鮮度進(jìn)行無損檢測具有一定的可行性，且檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性更高，可實(shí)現(xiàn)對魚類新鮮度相關(guān)指標(biāo)及新鮮度的快速、無損、準(zhǔn)確檢測。

本文通過對魚類新鮮度影響因素進(jìn)行分析，并在此基礎(chǔ)上結(jié)合可視化嗅覺檢測技術(shù)，提出一種全新的魚類新鮮度無損檢測方法。通過實(shí)驗(yàn)證明了該方法的有效性。根據(jù)可視化嗅覺檢測技術(shù)的特性，將本文新鮮度無損檢測方法應(yīng)用于其它海產(chǎn)品上，用于對不同類型海產(chǎn)品的新鮮度理化、微生物、感官指標(biāo)等信息的獲取是十分可行的。通過本文研究，為后續(xù)基于可視化嗅覺檢測技術(shù)的魚類新鮮度多指標(biāo)信息快速同步獲取及新鮮度檢測研究，提供了良好前期理論依據(jù)和方法基礎(chǔ)。

參考文獻(xiàn)：

[1] 王曉君，沈秋霞，盧朝婷，等.南方大口鯰在微凍和凍藏條件下鮮度及品質(zhì)的變化[J].食品工業(yè)科技，2018，39（23）：300-304+311.

[2] 王慧，何鴻舉，劉璐，等.高光譜成像在魚肉品質(zhì)無損檢測中的研究進(jìn)展[J].食品科學(xué)，2019，40（05）：329-338.

[3] 李闖，朱瑤迪，李苗云，等.基于天然色素嗅覺可視化技術(shù)的牛肉新鮮度的快速檢測[J].河南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2019，53（01）：115-119+127.

[4] 孫紅，梁媛媛，田男，等.鮮切果品新鮮度可見/近紅外快速檢測裝置設(shè)計(jì)與實(shí)驗(yàn)[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2019，50（31）：393-398.

[5] 劉云宏，王慶慶，石曉微，等.金銀花貯藏過程中綠原酸含量的高光譜無損檢測模型研究[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2019，35（13）：291-299.

[6] 徐霞，吳笑天，徐嘉鈺，等.生物傳感器在水產(chǎn)品新鮮度檢測中的應(yīng)用與研究進(jìn)展[J].核農(nóng)學(xué)報(bào)，2020，34（07）：1525-1533.

（責(zé)任編輯：李曉星）