猪肉品质无损检测研究进展

猪肉品质无损检测研究进展

猪肉是人类重要的动物性食源，其品质复杂，丹麦学者Andersen将其归纳为以下5种属性：食用感观属性，食用营养属性，食用安全属性，加工技术属性，喂养形式、屠宰方式、转基因技术使用等人文属性，这些属性又相互关联影响，随着社会进步，消费水平的提高，消费者对肉类产品的消费理念已从食用无病害疫虫感染肉的基础性安全要求发展到对其颜色、风味、营养含量、药物和重金属等有害物质残留等品质的关注．各个国家在制定严格疫病防治检验标准的基础上制定了相关的品质标准，如国际标准《食物中兽药残留最大残留量限制》、欧美等国家的猪肉胴体分级标准、我国的无公害猪肉标准(NY 5029-2001)等，以保证肉与肉制品的质量和食用安全以及经济价值，肉类加工企业为了在激烈的市场竞争中保持强的竞争力，在对原料肉进行严格的卫生检查的基础上，对原料品质以“原料肉是否适合所要加工产品”的要求进行评级定价，对加工半成品实施品质监测与控制，对产品进行按质分类定价，以最大化其经济效益；因此，对肉及肉制品进行品质检测，是质量管理、消费、生产加工的市场选择需要． 传统的肉品品质检测，是以人工感观评定、化学分析为主．人工感观评定需要经过专业训练的评价人员，评价结果主观性强，可重复性差，大批量的检测劳动强度大；化学分析方法是采用化学方法进行破坏性检测，步骤繁琐，检测结果依赖操作人员的技术水平与熟练程度．另有如剪切嫩度仪、刺入式pH计等仪器虽然简易快捷，但都属于破坏性检测，而无损检测技术利用检测对象的声学、光学、电磁学等物理性质，在无需破坏样品的情况下对其品质进行快速、客观、准确的检测，且在检测过程中有效地运用了计算机、传感器等技术，易实现自动化、智能化的品质检测．国外发达国家在猪肉品质无损检测方面有大量的研究与应用，国内研究相对较少．论文主要介绍国外无损检测技术，包括超声波检测技术，图像与光谱检测技术，电子鼻技术和核磁共振技术在猪肉品质检测中的应用情况． 1 超声波检测技术 根据声波在猪肉中传播时的反射、散射、透射及吸收特性，衰减系数和传播速度等特性对其品质进行检测，常用的是低能量超声波(频率大于200 kHz)，具有方向性好，穿透能力强，易于获得较集中的声能，且不会影响检测对象的性质，获得的信息分为超声波谱和超声成像． 最早的研究是应用声波在肥瘦肉中传播的速度及不同介质交互面上的反射差异检测胴体的肥瘦肉厚度及肥瘦比，国外已有商业应用的超声波检测胴体分级系统，如UltraFom 300（SFK，丹麦）、AutoFom（SFK，丹麦）、CVT-2（AUS，美国），有些已经被规定为标准的检测设备．其中AutoFom（SFK，丹麦）检测系统采用间隔25 mm的16个超声波传感器呈U型布置环绕包围猪胴体背部区域，在胴体被拖动过程中采集3 200个点、120mm深的超声波信息，获得猪肉胴体的3维超声波图像，对其肥瘦肉厚度和瘦肉率进行预测，肥肉厚度预测的标准残差(residual standard deviation，RSD)为1.24%，瘦肉厚度预测RSD=2.90 mm，瘦肉率预测RSD= 1.84%，可实现1 150头．h_1的在线自动检测．该系统克服了单点或径向多点探测时由于胴体不同部位肥瘦分布不一致而引起的误差，实现了胴体背部的精确全面检测，但系统组成复杂，成本较高，改进的方法是对猪肉胴体采用超声波扫描获得眼肌切面的结构图像，结合光学成像技术获得猪肉背面和侧面的2维图像和结构光3维重建图像，计算猪胴体的体积、背面面积、侧面面积等多个特征，建立猪胴体瘦肉率的预测模型，该模型因为融合了超声波图像特征和光学图像特征，较超声波检测的模型复杂，但硬件系统相对简单，其预测结果也较好，预测决定系数(R2)为0. 82，RSD= 1.68%． 利用声音传播速度取决于介质的体积弹性模量和密度的性质，可以应用超声波对嫩度、弹性等与猪肉组织结构相关的品质进行检测．肌内脂肪含量( intramuscular fat，IMF)关系到肉的大理石纹、嫩度、多汁性与风味等食用品质，是影响消费者购买的关键因素之一，其含量不同，肌肉结构组织也不同，对超声波波谱的振幅、散射与衰减特性也不同．对猪肉胴体眼肌肉的超声波反射波谱应用偏最小二乘回归( partial least-squares regression regress, PLSR)等化学计量学方法建立IMF预测模型，预测均方根误差(root mean square error of prediction，RMSEP)为0.36%；而利用超声波对活体的肌内脂肪含量进行预测，RMSEP一1.02%，精度相对较低．猪肉的保水性(water-holding capacity，WHC)与肌肉结构组织有关，关系到加工生产的产量，利用化学计量学方法，可建立基于猪肉超声波波谱的WHC预测模型，对屠宰初期的猪肉胴体进行分级，可对不同保水性胴体实施不同后续处理方法，以降低加工损失． 不同喂养方式的猪，其肉的组织结构也不一致，通过超声波探测活体背部以检测活体的眼肌厚度、背膘厚度和瘦肉率、肌内脂肪含量等，可以检测猪的生长过程，以改良饲养流程．不同品种的猪，体内肌肉的分布不同，利用超声波测量活体以确定猪胴体性状和某些肉质性状作为判断依据，进行良种选育，提高猪肉产业上游环节的经济效益． 2 光学信息检测技术 利用对光的吸收、散射、反射和透射等特性进行肉类品质检测，包括图像和光谱2种形式的信息．对图像信息，采用图像处理技术，结合模式识别，可以检测颜色、形状、大小等品质特征；光谱具有反映样品内部结构成分信息的特点，结合化学计量学方法，它能对畜产品的内部品质进行快速无损检测． 2.1 光学图像检测 由不同波长的成像光源和不同传感器采集到的图像所反映的品质信息也不同，其中应用最多且最方便的是可见光图像．猪肉的颜色、大理石纹及纹理等特征是影响消费者购买的关键因素，由图像传感器采集的可见光图像，经过计算机处理可建立与消费者感知统一的检测分级体系．检测分级常以猪胴体眼肌部位为对象，关键步骤是目标提取和分级模型的建立，在线检测时对动态图像还需要先经过图像校正和插值等处理．关于猪肉眼肌区域提取算法方面的相关研究报道较少，与牛肉的眼肌提取方法类似，根据眼肌图像的颜色特征和结构特征，采用阈值分割、区域增长结合腐蚀膨胀等形态学操作来实现；对大理石纹提取采用阈值分割、模糊聚类．但因为猪肉的颜色特征与牛肉区别大，纹理细小，猪肉肌肉肉色偏白，还需要开发适合于猪肉颜色和结构的算法以提高目标提取的精度．对颜色的评价是通过计算目标区域图像的RGB、HIS等颜色特征值与人为感观评定的分级结果建立分级模型，或将目标区域平均RGB值换成CIE L*a*6*标准颜色空间值进行量化评价；对图像中大理石纹的面积统计可预测肌内脂肪含量，并可利用灰度共生矩阵法、结构基元法等对肉的纹理进行描述评价．可见光图像提供与人眼感知相似的信息源，可建立与人对颜色、大小、纹理等品质相似的理解与描述，能避免人为主观因素，可重复性强；检测过程中，图像信息获取方便，甚至无需接触样品，且具有信息量大、速度快等优点，可实现外观品质数字化快速、高精度、大规模的在线检测分级． 可见近红外波段的高光谱分辨率图像具有丰富的图像信息，能较好用于PSE肉和DFD肉的辨别及大理石纹的检测．根据猪在不同环境下有不同行为状态的特点，利用视频处理和监视技术在猪舍内可对猪的活动行为、休息形态进行监测，对环境实施自动控制，保证舒适的生长环境，实现优育优质． X射线在穿透物质时，和不同物质的原子发生相互作用后发生衰减的程度不同，在猪胴体内肌肉、脂肪和骨头之间的衰减差异明显，通过双能X射线吸收法(dual energy X-ray absorptiometry，DXA)扫描猪胴体，可获得表征猪胴体结构组成的图像，用于检测各组成部分的含量，检测精度较高，因为是透射成像，采用的是半胴体．半胴体扫描的速度较慢，检测胴体脂肪含量时可仅对猪胴体上有代表性的部位扫描，以提高检测速度，利用DXA对活猪的肥瘦肉及骨头含量进行检测，扫描过程中要保持猪安定静止状态，如图1所示，对体质 量在60～105 kg的猪瘦肉率预测R2—0.85，RMSEP=1. 60%，对体质量在50 kg以下的猪预测效果较差．利用X射线计算机断层扫描(X-ray computer tomography，CT)对猪胴体的切面进行扫描，获得多个切面的组织结构图，检测胴体的瘦肉率，精度极高，R2可达0. 99，但该方法的设备昂贵，检测速度也较超声波检测慢． 放大的图像在肉的品质分析中也得到应用：通过放大10倍的图像可以对肌内结缔组织进行分析以检测嫩度；更高放大倍数的图像可以对肉的生物组织结构进行观察以研究猪肉品质特征形成及改变的本质，以提高肉的品质，改善加工工艺． 2.2光谱分析技术 近红外光谱（波长范围800～2 500 nm）的信息源是分子内部原子间振动的倍频与合频，具有反映样品物理结构指纹信息的特点，在农畜产品品质的定性和定量无损检测中得到了极大发展，Woodcock等在回顾1997 2008年近红外光谱的应用研究中表明，利用近红外光谱可对肉品水分、蛋白质、IMF、WHC、pH值、剪切力等多个指标进行检测，在肉品检测中多采用漫反射式光谱，即采集进入样品内部发生漫射后反射出的光信息，光纤技术的发展和应用使得屠宰、加工过程中的在线检测易实现，猪肉是非绝对均质材料，将样品进行粉碎预处理后检测效果更佳，但无法实现在线检测， 近红外光谱常拓展至可见光范围内，可对与视觉相关的品质，如对颜色进行检测、判别PSE肉和DFD肉．对肌内脂肪酸的种类及含量的检测和猪肉中矿物质的检测表明该技术可实现肉品中含量较低成分的检测．而应用中红外光谱（波长范围2 500～25 000 nm）检测猪肉的脂肪酸含量精度更高，预测相关系数(r)达0.982，但采集光谱时需要将脂肪预加热至50℃熔融状态． THz光谱是指频率在0.1～10 THz范围内的电磁波，生物大分子的振动和转动频率均在太赫兹波段，在农畜产品的品质检测上有着良好的应用前景，初步研究表明猪肉的表皮、脂肪和瘦肉组织的THz光谱特性有明显的差异，病变的组织也可由THz光谱进行辨别；在THz光谱范围内蛋白质结构、DNA构造都有明显的特征信号，可用于基因诊断． 荧光是物质吸收光子之后发出的辐射，荧光光谱分析是指以物质所发射的荧光强度与浓度之间的线性关系为依据进行的定量分析，以荧光光谱的形状和荧光峰对应的波长进行的定性分析．对猪肉以420 nm的激光进行激发，获得550～