王笑丹，武瑞玾，徐麗萍，王 瑩

（1. 吉林大學(xué)食品科學(xué)與工程學(xué)院，長春 130062；2. 青島農(nóng)業(yè)大學(xué)食品科學(xué)與工程學(xué)院，青島 266109）

0 引 言

牛肉是一種營養(yǎng)豐富、口感鮮美的高蛋白優(yōu)質(zhì)紅肉，其品質(zhì)主要從嫩度、新鮮度、系水力、滋味、多汁性、肉色6方面進(jìn)行評定[1]。系水力也稱保水性，是指肉類產(chǎn)品保持水分的能力[2]，它是衡量牛肉品質(zhì)的重要指標(biāo)，對肌肉的物理形態(tài)、風(fēng)味、肉色等有重要意義，也影響著肉制品的生產(chǎn)、加工與消費(fèi)[3-6]。影響肉制品系水力的因素有很多，包括肌肉凈電荷含量、肌肉蛋白降解、pH值、基因遺傳以及包裝方式等[7-9]。

目前，國內(nèi)外使用的系水力檢測方法按照測定原理可以分為 2類，包括直接法和間接法，直接法有：壓力法[10]、滴水損失法[11]、拿破率法[12]、離心法[13]等，其中壓力法測量較為準(zhǔn)確，但消耗的時間超過3 h，同時破壞了肉樣，消耗較多資源；間接法有：近紅外光譜法[14]、高光譜成像法[15]、低場核磁共振法[16]等，間接法用時較短，但檢測成本較高。近年來很多學(xué)者針對系水力的檢測開展了不同程度的工作研究，胡耀華等[17]利用近紅外光譜技術(shù)驗證了系水力快速檢測的方法的可行性，常規(guī)法與近紅外法預(yù)測值的相關(guān)系數(shù)為 0.73～0.79，鄭巖[18]利用液位傳感器技術(shù)研究了牛肉系水力檢測方法，通過分析肉樣受壓后滲出液的液位高度，實現(xiàn)對系水力的間接測量，Goh等[19]研制了一種微波傳感器，利用微波分光光度法研究測定肉中的系水力；Zhu等[20]以X射線譜作為輸入層，核磁共振值作為輸出層，采用偏最小二乘回歸法建立校準(zhǔn)模型，驗證了核磁共振技術(shù)可應(yīng)用于系水力檢測。

本研究利用顏色傳感器結(jié)合遺傳算法檢測牛肉系水力。構(gòu)建并調(diào)試顏色傳感器，變色試紙與牛肉樣品表面進(jìn)行貼附，通過顏色傳感器和壓力法分別檢測試紙的R、G、B值與牛肉的系水力值，建立基于遺傳算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，為牛肉系水力提供了一種快速檢測方法。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

試驗牛肉樣品購于吉林省長春市皓月清真肉業(yè)有限公司，試驗牛品種均為沃金黑牛，體質(zhì)量為400～550 kg，月齡為30～36個月，育肥6個月以上。屠宰前24 h禁食，8 h禁水；按照《牛肉等級標(biāo)準(zhǔn)》（NY/Y676-2003）要求的操作規(guī)程屠宰，屠宰后冷卻24 h排酸，從宰后成熟胴體中取背最長肌的一段，除去肌肉表面結(jié)締組織和脂肪。隨機(jī)選取83頭試驗牛，其中3頭作為優(yōu)化組用于優(yōu)化試紙貼附時間，60頭作為訓(xùn)練組用于構(gòu)建和優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，20頭作為驗證組用于驗證模型預(yù)測的準(zhǔn)確性。

氯化鈷為分析純，購于天津市光復(fù)精細(xì)化工研究所；中速定性濾紙，購于通用電氣生物科技有限公司。

1.2 儀器與設(shè)備

Arduino Uno R3控制器（上海智位機(jī)器人股份有限公司），TCS34725顏色傳感器（上海智位機(jī)器人股份有限公司），電子天平（上海京諾埃爾電子設(shè)備有限公司，A1003-100 g/0.001 g），DH070A干燥箱（上海一恒科學(xué)儀器有限公司）。

1.3 試驗方法

1.3.1 樣品制備

每頭試驗牛對應(yīng)1個試驗組，每組肉樣包含3個平行樣，鮮肉置于4℃的環(huán)境中儲存12 h后，將牛肉樣品垂直于肌纖維方向切成4 cm×1 cm×0.5 cm的試驗樣品，試驗樣品截面切割平整，不含肌間脂肪和結(jié)締組織，將試驗樣品置于培養(yǎng)皿中，用保鮮膜密封口，避免試驗樣品在檢測前受外界環(huán)境的影響。

1.3.2 系水力變色試紙的研制

氯化鈷是一種穩(wěn)定性的無機(jī)氯化物，在干燥空氣中放出結(jié)晶水呈現(xiàn)天藍(lán)色，當(dāng)與含水物質(zhì)接觸后，變成含有結(jié)晶水的氯化物，根據(jù)氯化鈷所含結(jié)晶水的多少而呈現(xiàn)不同的顏色，其遇水變色的過程為[16]：由天藍(lán)色的CoCl2變?yōu)樗{(lán)紫色的 CoCl2·H2O，接著變?yōu)樽霞t色的CoCl2·2H2O，最終變?yōu)榉奂t色的 CoCl2·6H2O?；谇捌谠囼灮A(chǔ)，選取中速定性濾紙，裁剪成5 cm×2 cm的紙條，將紙條浸泡于3 g/mL氯化鈷溶液中，20 min后用鑷子從氯化鈷溶液中取出紙條，瀝除多余水分，平鋪于玻璃培養(yǎng)皿中，放入75 ℃干燥箱中30 min，即得變色試紙，放入密封袋中隔絕空氣保存，以備試驗使用[21-22]。盡管氯化鈷具有微弱的毒性[23]，但檢測對象是針對切取的一小塊牛肉樣品，不會對其它未被檢測部分造成污染。

1.3.3 構(gòu)建顏色傳感裝置

TCS34725顏色傳感器支持紅（R）、綠（G）、藍(lán)（B）三原色和明光感應(yīng)，可以輸出對應(yīng)的具體數(shù)值，以還原顏色本真。圖1為顏色傳感裝置連接結(jié)構(gòu)示意圖。

圖1 顏色傳感裝置結(jié)構(gòu)示意圖Fig.1 Structure of color sensor device

由圖1可知，顏色傳感器由1個3×4光電二極管陣列和 4個模數(shù)轉(zhuǎn)換器組成，光電二極管陣列有紅色濾波管、綠色濾波管、藍(lán)色濾波管和清除管，不同的顏色光波會改變光電二極管的電流，通過數(shù)模轉(zhuǎn)換器將電流轉(zhuǎn)化為顏色參數(shù)，因而傳感器可以通過光學(xué)感應(yīng)來識別物體的表面顏色[24]。顏色傳感器板載自帶 4個高亮 LED（light- emitting diode），可以讓傳感器在低環(huán)境光的情況下依然能夠正常使用，實現(xiàn)“補(bǔ)光”的功能。計算機(jī)與Arduino控制器通過USB（universal serial bus）數(shù)據(jù)線調(diào)試程序，Arduino控制器通過4根杜邦線實現(xiàn)對顏色傳感器的操控：VCC（volt current condenser）連接5 V電源正極，GND（ground）連接電源負(fù)極，SDA（serial data）連接模擬輸入接口A4實現(xiàn)數(shù)據(jù)信號的傳遞，SCL（serial clock）連接模擬輸入接口A5實現(xiàn)時鐘信號的傳遞[25]。

1.3.4 調(diào)試顏色傳感器

顏色傳感器與Arduino控制器連接完成后，將程序上傳至Arduino控制器，實現(xiàn)顏色傳感器的檢測功能，并進(jìn)行檢測實時數(shù)據(jù)的串口通信。由于顏色傳感器測量的準(zhǔn)確度受到測量距離的影響[26]，為保證測量距離的一致性，在顏色傳感器上安裝2根長度為0.5 cm的六角柱，使顏色傳感器與被測試紙之間的測定距離始終為 0.5 cm。在每次檢測開始之前，都需要對顏色進(jìn)行白平衡調(diào)整[27-28]：將顏色傳感器放在白色卡片0.5 cm處，在自帶LED燈的照射下進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，根據(jù)采集的數(shù)據(jù)值，基于map函數(shù)修改Arduino代碼系數(shù)，使檢測的白色物體的顏色參數(shù)為R=255、G=255、B=255；再使顏色傳感器對準(zhǔn)黑色卡片，調(diào)整相應(yīng)代碼，使檢測黑色物體的顏色參數(shù)為R=0、G=0、B=0。

為避免肉樣中血液顏色對變色試紙的影響，將中速定性濾紙裁剪成與變色試紙同樣尺寸的空白試紙，對試驗肉樣進(jìn)行貼附，用顏色傳感器采集顏色參數(shù) R0、G0、B0，空白試紙的顏色變化為 ΔR=255–R0，ΔG=255–G0，ΔB=255–B0。貼附過試驗樣品的變色試紙，其顏色參數(shù)為R、G、B，通過R–ΔR、G–ΔG、B–ΔB即可消除血液顏色對變色試紙的影響。

1.3.5 優(yōu)化試紙貼附方式

如果將試紙附于肉樣，在不施加外力的條件下，試紙不能與肉樣表面平整地貼附，會導(dǎo)致試紙顏色變化不均勻，影響檢測的準(zhǔn)確性。本研究選擇將一個玻璃塊（76 mm×26 mm×6 mm）作為試紙擠壓工具，在試紙與試驗樣品接觸時，將玻璃塊平放于試紙之上，在重力作用下使試紙與試驗樣品表面貼附更加平整。

1.3.6 優(yōu)化試紙貼附時間

系水力變色試紙與試驗肉樣表面接觸會立即發(fā)生顏色反應(yīng)，但貼附時間的長短會之間影響試紙的變色效果。貼附時間過短，由于受到肉樣紋路影響，顏色變化不均勻；貼附時間過長，會影響檢測速度。為此需要對試紙貼附時間進(jìn)行優(yōu)化：選擇優(yōu)化組中的 3頭試驗牛作為試驗樣品，選取相同部位的肌肉，每頭試驗牛按樣品制備中的方法切成尺寸相同的樣品進(jìn)行試驗，變色試紙在玻璃塊的作用下與試驗樣品進(jìn)行貼附，每個樣品在貼附時長分別10、20、30、40、50 s的條件下進(jìn)行單因素試驗，揭下變色試紙，用顏色傳感器測定每張試紙10個點的顏色參數(shù)，用變異系數(shù)（coefficient of variation，CV）判斷顏色參數(shù)R、G、B的離散程度，取3組試驗樣品變異系數(shù)的平均值，選擇離散程度低且耗時短的水平作為最佳貼附時間。

系水力變色試紙與試驗樣品貼附后，迅速用鑷子從樣品表面揭下，平鋪于潔凈工作臺，將調(diào)試好的顏色傳感器正對試紙表面，選取10個測量位點進(jìn)行檢測，計算顏色參數(shù)R、G、B的平均值。

1.3.7 牛肉系水力的壓力法檢測

本文參考國家農(nóng)業(yè)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)NY/T1333-2007，選擇壓力法測量系水力。首先稱量試驗樣品的質(zhì)量，再將試驗樣品置于2層紗布之間，紗布上下兩面各墊18層濾紙，濾紙外層各放1塊硬塑料墊板，加壓至350 N，保持300 s，撤除壓力后立即從紗布中剝出肉樣，稱其質(zhì)量；將擠壓過的肉樣置于恒溫干燥箱中，在 100～105℃下烘干 3 h后取出，放入干燥箱中冷卻0.5 h后稱其質(zhì)量；重復(fù)以上操作，直至前后2次質(zhì)量相差不超過2 mg[10]。

按式（1）計算系水力（water-holding capacity，WHC）。

式中FM為壓前樣品質(zhì)量，g；PM為壓后樣品質(zhì)量，g；DM為烘干后式樣品質(zhì)量，g。

1.3.8 系水力等級評定

為驗證顏色傳感器檢測牛肉系水力等級的準(zhǔn)確性，以壓力法作為牛肉系水力等級的評定的驗證標(biāo)準(zhǔn)。根據(jù)國標(biāo)規(guī)定與國內(nèi)外研究設(shè)計系水力等級評定表[29]，如表1所示。

表1 系水力等級評定Table 1 Ranks of water-holding capacity（WHC）

系水力等級與試紙顏色具有一一對應(yīng)關(guān)系，試驗肉樣的系水力越小，其表面保持水分的能力越弱，試紙變色的程度越大，系水力等級為 1級的試驗樣品，試紙變紅的程度最大，說明此時試驗樣品維持水分的能力最低，系水力最?。浑S著系水力等級提高，試紙變紅的程度逐漸越低，說明肉樣維持水分的能力逐漸增強(qiáng)，5級代表著系水力的最高等級。顏色傳感器可以靈敏地捕捉到試紙微小的顏色變化，將可見光譜數(shù)據(jù)化為顏色參數(shù)，為牛肉系水力等級的評定提供了依據(jù)。

1.4 構(gòu)建預(yù)測模型

以60組試驗樣品的試紙顏色參數(shù)與系水力值作為訓(xùn)練樣本，選擇3個顏色參數(shù)R、G、B值作為輸入集，將壓力法測得的牛肉系水力作為輸出值，構(gòu)建Back Propagation（BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，使用遺傳算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化，另取20組試驗肉樣作為預(yù)測樣本對系水力等級進(jìn)行評定。

1.4.1 構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按照誤差逆向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，是應(yīng)用最廣泛的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一[30]，本研究首先使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立預(yù)測模型，基于前期試驗基礎(chǔ)設(shè)置相關(guān)參數(shù)：輸入神經(jīng)元個數(shù)設(shè)為3，輸出神經(jīng)元個數(shù)設(shè)為1，隱藏神經(jīng)元個數(shù)設(shè)為10，學(xué)習(xí)率設(shè)為0.1，最大訓(xùn)練次數(shù)設(shè)為1×103，最小均方差設(shè)為1×10–6。但是 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在網(wǎng)絡(luò)全局研究能力不足、收斂速度慢，局部最優(yōu)迭代不足等缺陷。本研究選擇用遺傳算法來優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法（genetic algorithm，GA）是模擬達(dá)爾文的遺傳選擇和自然淘汰的生物進(jìn)化過程的計算模型，具有很強(qiáng)的全局優(yōu)化性和全局搜索能力，用遺傳算法優(yōu)化 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，不僅可以提升網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測的準(zhǔn)確性，還能加快收斂速度[31]。

1.4.2 優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

本研究利用遺傳算法來優(yōu)化 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，其流程圖如圖2所示。

圖2 遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)流程圖Fig.2 Flow diagram of neural network optimized by genetic algorithm

為確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的個數(shù)，對個體進(jìn)行編碼，編碼長度S算法如式（2）。

式中m為隱含層節(jié)點數(shù)；n為輸入層節(jié)點數(shù)；l為輸出層節(jié)點數(shù)。

本研究將適應(yīng)度函數(shù) f設(shè)定為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差平方和的倒數(shù)如式（3）。

式中SE為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)期望輸出與預(yù)測輸出的誤差平方和。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測誤差越小，適應(yīng)性越好。

本研究依據(jù)概率值Pi公式對個體進(jìn)行選擇如式（4）。

式中fi為個體的適應(yīng)度值，k為種群個體數(shù)目。

對于最優(yōu)個體直接復(fù)制到下一代，對于非最優(yōu)個體需要進(jìn)行交叉操作和變異操作。本研究設(shè)置交叉概率pc=0.4，變異概率pm=0.09，種群大小設(shè)置為50，進(jìn)化迭代數(shù)為100。

2 結(jié)果與分析

2.1 最優(yōu)試紙貼附時間

基于顏色參數(shù)的變異系數(shù)判斷最優(yōu)試紙貼附時間，R、G、B的變異系數(shù)越小代表顏色參數(shù)的離散程度越低。如圖 3所示，總體來看，顏色參數(shù)的變異系數(shù)隨時間的延長而降低，這說明接觸時間越長，試紙顏色參數(shù)的離散程度越來越小。在10 s時顏色參數(shù)的變異系數(shù)R、G、B分別為17.07%、5.76%、3.69%，在20 s時迅速降低至5.72%、3.77%、2.35%，之后雖然變異系數(shù)隨著接觸時間的延長也在降低，但降低的速度較為平緩。為提高檢測效率，在變異系數(shù)相差不大的條件下選擇時間較短的水平，因此將20 s作為試紙貼附的最優(yōu)時間。

圖3 RGB變異系數(shù)趨勢Fig.3 Trend of RGB variable coefficient

2.2 基于遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

本研究選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差平方和的倒數(shù)作為遺傳算法的適應(yīng)度函數(shù)[31]，經(jīng)過 100次迭代，得到最佳適應(yīng)度函數(shù)，如圖4所示，在進(jìn)化迭代到20代之后適應(yīng)度函數(shù)值基本趨向于穩(wěn)定，這說明遺傳算法在改善BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差和收斂速度方面起到突出的作用。

圖4 適度函數(shù)進(jìn)化曲線Fig.4 Curve of fitness function evolution

將遺傳算法優(yōu)化后的權(quán)值和閾值帶入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用60個訓(xùn)練組試驗樣品進(jìn)行重新訓(xùn)練，20組驗證組試驗樣品的系水力進(jìn)行預(yù)測。如圖 5所示，橫坐標(biāo)為試驗樣品牛肉系水力的測量值；縱坐標(biāo)為遺傳算法優(yōu)化后的模型對牛肉系水力的預(yù)測值?；貧w方程的相關(guān)系數(shù) R2是0.987，最佳線性回歸方程的斜率是 0.96，這表明經(jīng)遺傳算法優(yōu)化后的 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值與實際測量值偏差極小，優(yōu)化后的模型符合試驗需求。

圖5 訓(xùn)練樣本輸出回歸線Fig.5 Regression line of network output for training samples

基于遺傳算法優(yōu)化后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對20個驗證組試驗樣品的系水力等級進(jìn)行預(yù)測。如表 2所示，顏色參數(shù)R、G、B為試紙顏色測量值，系水力為壓力法對樣品的測量值，將顏色參數(shù)分別代入優(yōu)化前后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中得到系水力預(yù)測值。在置信區(qū)間百分比為 95%的條件下進(jìn)行配對樣本t檢驗，系水力測量值與優(yōu)化后預(yù)測值無顯著性差異（P＞0.05）。將系水力的預(yù)測值等級與測量值對比判斷，可知在優(yōu)化前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，20個驗證組的樣品中有18個預(yù)測準(zhǔn)確，2個預(yù)測錯誤；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型經(jīng)遺傳算法優(yōu)化后，20個驗證組的樣品中有19個預(yù)測準(zhǔn)確，1個預(yù)測錯誤，對牛肉系水力等級的預(yù)測準(zhǔn)確率從90%提高到95%。

表2 系水力等級評定Table 2 Prediction result of model

使用顏色傳感器檢測1個樣品的時間約為1 min，與使用壓力法[10]至少需要4 h相比，此方法不僅大大縮短了檢測時間，而且減少了檢測過程中資源的浪費(fèi)；與近紅外光譜法[14]、高光譜成像法[15]、低場核磁共振法[16]等間接檢測方法相比，使用顏色傳感器作為檢測設(shè)備成本更低，因此本檢測方法具有快速、準(zhǔn)確、低成本的特點。

3 結(jié) 論

本研究采用顏色識別和遺傳算法優(yōu)化技術(shù)，針對牛肉系水力的快速檢測問題，建立了系水力快速檢測模型，研究表明：

1）利用顏色傳感器獲取顏色參數(shù)R、G、B，研究了不同時間下顏色參數(shù)的變異系數(shù)，得到了最優(yōu)試紙貼附時間為20 s，檢測系水力的時間降低到1 min之內(nèi)，實現(xiàn)了對牛肉系水力等級的快速檢測。

2）顏色傳感器可以靈敏地捕捉到微小的顏色變化，將可見光譜轉(zhuǎn)化為顏色參數(shù)，為牛肉系水力等級的評定提供了依據(jù)。顏色參數(shù)的變色程度越低，所代表的牛肉系水力等級越高，減小了人工判斷所產(chǎn)生的誤差。

3）基于遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有更好的擬合效果，模型預(yù)測值與實際檢測值的回歸直線相關(guān)系數(shù)R2為0.987，系水力等級的預(yù)測準(zhǔn)確率從90%提高到95%，具有良好的檢測準(zhǔn)確性，為今后肉制品系水力智能檢測設(shè)備的開發(fā)奠定了基礎(chǔ)。

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