一种基于近红外快速检测羊肉挥发性盐基氮数据库的建立方法和应用与流程

1.本技术涉及挥发性盐基氮检测技术领域，尤其涉及一种基于近红外快速检测羊肉挥发性盐基氮数据库的建立方法和应用。


背景技术：

2.羊肉，能御风寒，又可补身体，对一般风寒咳嗽、慢性气管炎、虚寒哮喘、肾亏阳痿、腹部冷痛、体虚怕冷、腰膝酸软、面黄肌瘦、气血两亏、病后或产后身体虚亏等一切虚状均有治疗和补益效果，最适宜于冬季食用，故被称为冬令补品，深受人们欢迎。随着国内经济水平的发展以及人们生活水平的提高，消费者对供消费的羊肉的新鲜程度的要求也越来越高，然而市场上出售的羊肉新鲜程度不一。
3.挥发性盐基氮是指动物性食品由于酶和细菌的作用，在腐败过程中，使蛋白质分解而产生氨以及胺类等碱性含氮物质，此类物质具有挥发性，其含量越高，表明氨基酸被破坏的越多，特别是蛋氨酸和酪氨酸，因此营养价值大受影响，是鉴定生鲜羊肉新鲜度的重要指标也是国标中用于评价肉质鲜度的唯一理化指标。目前对于肉中挥发性盐基氮的检测大多数使用传统的化学检测方法或高效液相色谱法，这种检测方法虽然检测结果较为准确，但检测过程繁琐耗时，而且须配备具有多种专业技能的人员及仪器，耗用大量化学试剂。
4.因此，有必要提供一种能够对市场上出售的羊肉的新鲜程度进行方便、快速检测的方法。


技术实现要素：

5.本说明书实施例提供一种基于近红外快速检测羊肉挥发性盐基氮数据库的建立方法和应用，以能够方便、快速地对市场上出售的羊肉的新鲜程度进行检测。
6.为解决上述技术问题，本说明书实施例是这样实现的：本发明实施例提供一种基于近红外快速检测羊肉挥发性盐基氮数据库的建立方法，包括：步骤s1、采集若干份生鲜羊肉样品，将所述若干份生鲜羊肉样品按预定比例划分为建模集和测试集，采集所述若干份生鲜羊肉样品中的每一份生鲜羊肉样品的近红外光谱；步骤s2、采用国家标准规定的化学测定方法测定所述若干份生鲜羊肉样品中的每一份生鲜羊肉样品中挥发性盐基氮的含量；步骤s3、对于所述若干份生鲜羊肉样品中的任意一份生鲜羊肉样品，将所述任意一份生鲜羊肉样品的近红外光谱与所述任意一份生鲜羊肉样品的挥发性盐基氮的含量建立对应关系；步骤s4、利用所述建模集中每一份生鲜羊肉样品的近红外光谱和挥发性盐基氮的含量的对应关系，建立羊肉样品挥发性盐基氮含量的预测模型；利用所述测试集中每一份
生鲜羊肉样品的近红外光谱和挥发性盐基氮的含量的对应关系和模型精准度评价参数对所述羊肉样品挥发性盐基氮含量的预测模型的准确度进行校正，得到校正后的预测模型；将所述校正后的预测模型中包含的生鲜羊肉样品的近红外光谱和挥发性盐基氮的含量的对应关系保存在数据库中。
7.优选的，所述步骤s1中利用近红外光谱成像仪采集所述每一份生鲜羊肉样品的近红外光谱，在进行近红外光谱采集时在3000-13000nm波长范围内进行波长连续扫描。
8.优选的，所述采集所述若干份生鲜羊肉样品中的每一份生鲜羊肉样品的近红外光谱之前，还包括：将所述若干份生鲜羊肉样品放置在冰箱中保存，所述冰箱的保存温度范围为-18
°
c：-20
°
c。
9.优选的，步骤s2中按照国家标准gb 5009.228-2016规定的化学检测方法对羊肉样品中的挥发性盐基氮含量进行测定。
10.优选的，所述建立羊肉样品挥发性盐基氮含量的预测模型之前，还包括：利用偏最小二乘法建立对所述若干份生鲜羊肉样品的近红外光谱进校正的校正模型，其中，在建模时计算所述若干份生鲜羊肉样品中每份生鲜羊肉样品的近红外光谱值的马氏距离，剔除异常值。
11.优选的，得到所述校正模型后进行所述校正模型的内部交叉验证和外部验证，根据所述校正模型的校正决定系数和/或交互验证残差均方根指标对所述校正模型进行优化，得到最终的校正模型。
12.优选的，所述模型精准度评价参数包括但不限于校正集标准偏差、交互验证标准偏差、验证集标准偏差、校正集相关系数、验证集相关系数。
13.本发明实施例技术方案还提供一种基于近红外快速检测羊肉挥发性盐基氮数据库的应用方法，所述应用方法应用于前述的盐基氮数据库，包括：对于待检测羊肉样品，采集所述待检测羊肉样品的近红外光谱，将所述待检测羊肉样品的近红外光谱输入所述校正后的预测模型，得到所述待检测羊肉样品中挥发性盐基氮的含量。
14.本说明书中提供的至少一个实施例能够达到以下有益效果：本发明技术方案根据近红外光谱技术预先建立检测羊肉样品中盐基氮含量的检测模型，在后期对实际的待检测样品进行简单的光谱扫描进行检测，然后根据建立的检测模型就可以快速地检测盐基氮含量，达到对检测样品的安全成分定量分析和品质分级的目的，这种操作方式简单、成本低，准确度高，且具有很高的可靠性。
附图说明
15.为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
16.图1表示本实施例技术方案中不同羊肉样品在波长范围为3000-13000nm的平均反射光谱图；
图2表示本实施例技术方案中背景剔除和图像分割后的光谱图像；图3是本实施例技术方案中所测挥发性盐基氮含量建立模型校正集的实际值和预测值的关系散点图；图4是本实施例技术方案中所测挥发性盐基氮含量建立模型测试集的实际值和预测值的关系散点图。
具体实施方式
17.为使本说明书一个或多个实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本说明书具体实施例及相应的附图对本说明书一个或多个实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本说明书的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本说明书一个或多个实施例保护的范围。若未特别指明，实施例中所用的技术手段为本领域技术人员所熟知的常规手段，所用原料均为市售商品。
18.实施例1基于近红外快速检测羊肉挥发性盐基氮数据库的建立方法（1）样品采集与预处理采收不同品种的生鲜羊肉样品共360份，将采收的生鲜羊肉样品当天运回实验室，在4℃左右下进行保存，然后按一定比例将采收的羊肉样品划分为建模集和测试集，比如按5:1的比例将采收的羊肉样品划分为建模集和测试集，即300份羊肉样品为建模集，60份羊肉样品为测试集。
19.其中，为了使采收的羊肉样品的来源具有多样性，所采收的羊肉样品对应的羊的品种可以包括呼伦贝尔草原羊、阿尔巴斯绒山羊、乌珠穆沁羊、杜泊羊、苏尼特羊以及鄂尔多斯细毛羊等六个品种。羊肉样品的采集部位可以包括羊前腿、羊后腿、羊背脊及羊臀肌等多个部位的肌肉组织，并且涵盖不同活羊运输距离、不同屠宰方式、不同加工方式、不用生鲜羊肉运输时间等处理。
20.（2）羊肉样品的近红外光谱采集利用近红外光谱分析仪采集步骤（1）中每份羊肉样品的近红外光谱数据，近红外光谱数据采集前无需对羊肉样品进行任何破快性处理。对于每份羊肉样品，记录此份样品对应的羊的年龄、性别及品种等相关信息，比如第8份羊肉样品对应的羊的年龄为4岁，性别为公羊，品种为乌珠穆沁羊。
21.其中，近红外光谱分析仪采用德国bruker公司生产的mpa型近红外光谱分析仪，进行羊肉样品近红外光谱的扫描，扫描部件采用积分球漫反射，使用in312/c的旋转台加in460玻璃皿（直径为97mm）、in312-fb托盘。在进行装样时使羊肉样品均匀平整得分布在中间位置。利用opus软件对近红外光谱分析仪的主要工作参数进行设置：扫描谱区范围为12500cm-1-3600cm-1
，扫描次数为64，分辨率：16cm-1
。开机后仪器首先进行约30s的自检，待仪器预热30分钟后即可使用。在对羊肉样品进行近红外光谱采集时在3000-13000nm波长范围内进行波长连续扫描，采集羊肉样品的吸收光谱，每份羊肉样品重复装样两次，每次均扫描背景，计算其平均光谱，可得到图1中所示的不同羊肉样品在波长范围为3000-13000nm的平均反射光谱图。
22.（3）羊肉样品中挥发性盐基氮含量的测定
对于每份羊肉样品进行去筋膜去脂肪处理，用绞肉机完全粉碎，放入冰箱中冷藏，得到冷藏处理后的羊肉样品，其中，冰箱的保存温度范围为。然后用常规检测方法获得全部羊肉样品的挥发性盐基氮含量。
23.在本实施例技术方案中，羊肉样品中挥发性盐基氮含量的化学检测方法可参照《gb 5009.228-2016食品安全国家标准食品中挥发性盐基氮的测定》中记载的侧定方法进行测定，此测定方法所需的试剂包括氧化镁(mgo)、硼酸(h3bo3)、盐酸(hcl)或硫酸(h2so4)、甲基红指示剂(c15h15n3o2)、溴甲酚绿指示剂(c21h14br4o5s)、95%乙醇(c2h5oh)；所需的仪器和设备包括感量为1mg的天平、搅拌机、自动凯氏定氮仪、500ml或750ml的蒸馏管、10.0ml的吸量管。
24.具体的分析步骤如下：a.仪器设定标准溶液使用盐酸标准滴定溶液(0.1000mol/l)或硫酸标准滴定溶液(0.1000mol/l)。
25.带自动添加试剂、自动排废功能的自动定氮仪，关闭自动排废、自动加碱和自动加水功能，设定加碱、加水体积为0ml，硼酸接收液加入设定为30ml。
26.b.蒸馏设定设定蒸馏时间180s或蒸馏体积200ml，以先到者为准。
27.c.滴定终点设定采用自动电位滴定方式判断终点的定氮仪，设定滴定终点ph = 4.65。采用颜色方式判断终点的定氮仪，使用混合指示液，30ml的硼酸接收液滴加10滴混合指示液。
28.d.试样处理鲜（冻）肉去除皮、脂肪、骨、筋腱，取瘦肉部分，鲜(冻)海产品和水产品去除外壳、皮、头部、内脏、骨刺，取可食部分，绞碎搅匀。制成品直接绞碎搅匀。肉糜、肉粉、肉松、鱼粉、鱼松、液体样品等均匀样品可直接使用。皮蛋(松花蛋)、咸蛋等腌制蛋去蛋壳、去蛋膜，按蛋︰水=2∶1的比例加入水，用搅拌机绞碎搅匀成匀浆。皮蛋、咸蛋样品称取蛋匀浆15g(计算含量时，蛋匀浆的质量乘以2/3即为试样质量)，其他样品称取试样10g，精确至0.001g，液体样品吸取10.0ml，于蒸馏管内，加入75ml 水，振摇，使试样在样液中分散均匀，浸渍30min。
29.e.测定按照仪器操作说明书的要求运行仪器，通过清洗、试运行，使仪器进入正常测试运行状态，首先进行试剂空白测定，取得空白值。
30.在装有已处理试样的蒸馏管中加入1g氧化镁，立刻连接到蒸馏器上，按照仪器设定的条件和仪器操作说明书的要求开始测定，测定完毕及时清洗和疏通加液管路和蒸馏系统。
31.f.分析结果的表述试样中挥发性盐基氮的含量按下式计算：式中:表示试样中挥发性盐基氮的含量，单位为毫克每百克(mg/100g)或毫克每百毫升(mg/100ml)；表示试液消耗盐酸或硫酸标准滴定溶液的体积，单位为毫升(ml)；
表示试剂空白消耗盐酸或硫酸标准滴定溶液的体积，单位为毫升(ml)；表示盐酸或硫酸标准滴定溶液的浓度，单位为摩尔每升(mol/l)；常数14表示滴定1.0ml盐酸[c(hcl)=1.000mol/l]或硫酸[c(1/2h2so4)=1.000mol/l]标准滴定溶液相当的氮的质量，单位为克每摩尔(g/mol)；表示试样质量，单位为克(g)或试样体积，单位为(ml)；常数100表示计算结果换算为毫克每百克(mg/100g)或毫克每百毫升(mg/100ml)的换算系数。
[0032]
需要说明的是，实验结果以重复性条件下获得的两次独立测定结果的算术平均值表示，结果保留三位有效数字。利用本步骤中的方法，可以得到步骤（1）中的360份生鲜羊肉样品中挥发性盐基氮的含量数据，统计结果如表1所示。
[0033]
表1羊肉样品中挥发性盐基氮含量分析（4）建立羊肉样品挥发性盐基氮含量的预测模型对于步骤（1）中的360份羊肉样品中的每一份羊肉样品，步骤（2）至步骤（3）已经采集了对应的近红外光谱和挥发性盐基氮的含量数据，本步骤利用这一对应关系建立挥发性盐基氮含量的预测模型，具体内容如下：首先，对步骤（2）中采集的每一份羊肉样品的近红外光谱数据进行预处理，以去除光谱中的无关干扰信息、强化谱带特征和降低随机噪声。预处理方法可以包括savitzky-golay平滑、求导（savitzky-golay一阶导数、差分一阶导数）、信号校正（多元散射校正msc、标准正太变量变换snv、净分析信号nas、正交信号校正osc，去趋势校正dt、基线校正）、标准化（均值中心化、标准化）等中的至少一种。如可以得到表2所示的羊肉样品中挥发性盐基氮的最佳光谱预处理参数，与此对应的，图2是经过背景剔除和图像分割后的近红外光谱图像。
[0034]
然后，利用偏最小二乘法建立羊肉样品的近红外光谱的校正模型，以对步骤（2）采集的羊肉样品的近红外光谱进行校正，校正模型建模时可以计算羊肉样品光谱值的马氏距离，剔除异常值以进行模型优化。建模后进行校正模型的内部交叉验证和外部验证，根据校正模型的校正决定系数（r2）和交互验证残差均方根（rmsevc）等指标对校正模型进行进一步优化，并确定最终的校正模型，如表3所示，表3为羊肉样品中挥发性盐基氮模型的主要评价参数。另外利用相对分析误差（rpd）对模型的实际预测效果做出评价，一般rdp值大于2.5即为可用，大于3.0为良好，大于5.0为很好。
[0035]
表2羊肉样品中挥发性盐基氮的最佳光谱预处理参数表3羊肉样品中挥发性盐基氮模型的主要评价参数
然后，对于建模集中的羊肉样品，利用前面步骤所获得的挥发性盐基氮信息与近红外光谱数据经由数据分析后，结合化学计量学方法建立挥发性盐基氮含量的预测模型。然后对建立的预测模型的精准度进行评价，精准度评价参数可以包括校正集标准偏差（sec）、交互验证标准偏差（secv）、验证集标准偏差（sep）、校正集相关系数（rc）和验证集相关系数（rp）。需要说明的是，本步骤中可以建立多个预测模型。
[0036]
在得到预测模型后，还可以对预测模型进行进一步修正，比如对于某个预测模型，随机选取不同品种羊的随机部位及随机选取物种，对其进行红外光谱测定；根据此预测模型对羊肉样品中的挥发性盐基氮的含量进行估测，得到估测值；然后采用化学测定方法对挥发性盐基氮的含量进行实际测定，得到实测值；然后检测估测值同实测值之间是否存在差值，并检测其差值是否存在线性的关系，然后调整此线性关系，修正估测值和实测值之间的差异。
[0037]
（5）对建立的预测模型进行测试利用建立的挥发性盐基氮含量的预测模型，对测试集中的羊肉样品中包含的挥发性盐基氮含量进行测试，得到测试集中每份羊肉样品的挥发性盐基氮含量的预测值，并分析其与羊肉样品中挥发性盐基氮含量的实际值的差异。在本实施例技术方案中，步骤（4）中对羊肉样品的近红外光谱数据进行预处理的方法有多个，而且建立的预测模型也可以有多个，可以选取预测精度最佳的作为最终的羊肉样品中挥发性盐基氮含量的预测模型。
[0038]
具体的，如图4所示，本步骤中利用最终建立的预测模型，对测试集中的羊肉样品进行预测，根据近红外光谱预测得到测试集中羊肉样品挥发性盐基氮的含量值，并分析得到其与羊肉样品中挥发性盐基氮含量的实际值基本一致，这表明这个预测模型具有较好的拟合程度和预测能力，所建预测模型测试效果良好，具有可行性，能够实现对羊肉样品中挥发性盐基氮含量进行快速检测。最后将预测模型中包含的生鲜羊肉样品的近红外光谱和挥发性盐基氮的含量的对应关系保存在数据库中。
[0039]
本发明技术方案根据近红外光谱技术预先建立检测羊肉样品中盐基氮含量的检测模型，在后期对实际的待检测样品进行简单的光谱扫描进行检测，然后根据建立的检测模型就可以快速地检测盐基氮含量，达到对检测样品的安全成分定量分析和品质分级的目的，这种操作方式简单、成本低，准确度高，且具有很高的可靠性。
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实施例2基于近红外快速检测羊肉挥发性盐基氮数据库的应用从市场上购买具有代表性的羊肉样品40份，利用实施例1方案中得到的挥发性盐基氮含量检测方法对这40份羊肉样品的挥发性盐基氮的含量进行预测，并将预测结果与根据化学方法测试得到的挥发性盐基氮含量的实际值进行比对，如表4所示，预测值和实际值的误差在允许范围之内，证明了本发明实施例得到的预测模型的可靠性。
[0041]
表4羊肉中挥发性盐基氮模型应用结果
应当理解，尽管在本技术文件中可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。
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上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。