冷卻羊肉表面微生物的大量繁殖不僅使冷卻肉的顏色、氣味等感官性質發生改變,更會導致病原體、毒素的形成,對人體健康造成危害。傳統檢測方法大多存在操作繁瑣、產品破壞大等缺點,很難實現冷卻肉在冷鏈流通、銷售等環節的在線無損檢測。隨著光譜技術的不斷發展,光譜無損檢測技術被廣泛的應用于冷卻羊肉表面細菌總數檢測。本文介紹了SM350近紅外光高光譜成像儀在冷卻羊肉表面細菌總數檢測中的應用。
冷卻羊肉表面細菌總數檢測的重要性:
羊肉蛋白質含量高于豬肉,脂肪含量低,鈣、磷、鐵等礦物質明顯高于豬肉、雞肉,是理想的綠色動物蛋白來源。隨著居民生活水平的提高,對健康、營養、安全等重視程度的增加、冷卻肉的需求量日益增長,代表了未來肉制品的主流方向。冷卻羊肉表面微生物的大量繁殖不僅使冷卻肉的顏色、氣味等感官性質發生改變,更會導致病原體、毒素的形成,對人體健康造成危害。
細菌總數是評價食品衛生質量的重要微生物學指標,傳統檢測方法大多基于快速測試片技術、電阻抗技術、微菌落技術、發射測量法、微熱量技術、三磷酸腺苷生物發光技術、色譜法等方法,但存在操作繁瑣、耗時長、產品破壞大、檢測結果滯后等缺點,很難實現冷卻肉在冷鏈流通、銷售等環節的在線無損檢測。
光譜技術已經廣泛地應用于食品的分析和檢驗,其中高光譜成像技術利用畜產品在紫外、可見或近紅外等光譜區域的分光反射特性揭示其品質參量,由于物體的反射光譜具有“指紋”效應,不同物不同譜、同物一定同譜的原理來分辨不同的物質信息。不同基團或同一基團在不同化學環境中的吸收波長和強度有明顯差別,具有豐富的結構和組成信息,非常適合用于碳氫有機物質的組成和性質的測量。近年來在農畜產品內外品質檢驗(如嫩度、大理石花紋)、肉類、水果表面污染無損檢測等中成為熱點。
SM350近紅外光高光譜成像儀在冷卻羊肉表面細菌總數檢測中的應用:
SM350近紅外光高光譜成像儀是為顯微測量應用研發的一款顯微高光譜成像系統,在900nm-1700nm范圍內可以快速采集顯微視場內樣品高光譜數據和精細空間圖像,通過數據處理分析進而挖掘在微觀狀態下的更多細節信息。通過高光譜成像技術對冷卻羊肉表面細菌總數進行檢測,可以獲取900nm~1700nm波長范圍內獲取冷卻羊肉樣本的高光譜圖像信息,結合偏最小二乘和人工神經網絡(反向人工神經網絡和徑向基人工神經網絡)建立預測模型,可以為羊肉質量的安全檢測提供更加準確、快速、無損的檢測手段。具體方法如下:
1.高光譜圖像采集
測量時隨機取出4個待測冷凍樣品,將其置于室溫下30min后采集樣品的高光譜圖像。為避免由于樣本、儀器和環境變量帶來的檢測限差異,在利用不同波長范圍進行光譜值獲取時,使用相同樣本同時進行測量,且確保實驗室周圍溫度、濕度、照明等外界條件一致,采集前系統設置如下:光譜范圍900nm~1700nm,曝光時間為10ms,曝光速率為15mm/s,掃描寬度為180mm以確保圖像清晰不失真。在采集樣本圖像之前,為校正相機暗電流和室內照明對圖像的影響,進行黑白校正。
R=(R0-D)/(W-D)
式中,R為校正后的高光譜圖像,R0為原始高光譜圖像,W為白板圖像,D為暗圖像。
2.樣品表面微生物測量
采集高光譜圖像后,立即按照GB 4789.2-2010食品安全國家標準《食品微生物學檢驗菌落總數測定》采用平板計數法測定冷卻羊肉樣本表面的細菌總數,按照1:10比例梯度稀釋,選取兩個合適稀釋度倒平板,每個稀釋度倒兩個平板作為平行,隨后將其置于恒溫培養箱,48h后計數,取對數值作為參考數據。
3.高譜值的獲取
使用儀器配帶的高光譜圖像數據采集分析軟件,對校正后樣本高光譜圖像,選取表面一個感興趣區域并計算平均反射光譜,依次按照此法獲取多個樣本的全波段原始反射光譜曲線圖。
4.光譜數據的處理
為增強分析信息,獲得低背景干擾、高信噪比的分析信號,對原始光譜使用多元散射校正、導數法、標準正態變量變換以及其相結合復合算法等多種種方法進行預處理。最后對冷卻羊肉表面的細菌總數建立模型,獲取模型評價指標。通過通過評價指標可以得出400nm~1100nm波長和900nm ~1700nm波長范圍內,菌落總數建模的最佳光譜預處理方法為多元散射校正和2階導數相結合。進而建立不同波長范圍下細菌總數建模的最佳預處理光譜圖。