现代食品检测专业技术论文.doc

国内外五种著名全脂牛奶感官评价分析及其电子鼻、电子舌、色差仪甄别初探 朱作容 2012140167 12食品摘 要：本文选取五种不同品牌的牛奶（光明、蒙牛、伊利、德运和风车牧场），通过感官评价分析，了解国内外奶制品的差异，及当代年轻人对奶制品的饮用嗜好，并探索电子鼻和电子舌用于甄别不同品牌牛奶的可行性。感官描述性实验结果发现五种品牌牛奶均呈均一、稳定的形态，奶香味明显。其中，光明和蒙牛牛奶具有较明显脂质感和较低透明度，进口牛奶的奶甜味和奶香味略强于国产牛奶。感官嗜好性主成分分析的结果显示：决定牛奶受欢迎程度的主要因素为牛奶的奶香味、甜味、后味和口感，即牛奶的口味，其次为牛奶的质构特性。最后，发现利用电子鼻和电子舌均能较好区分五种不同品牌牛奶，牛奶制品的奶香味对电子鼻的区分结果起主导作用，而牛奶制品的奶甜味对电子舌的区分结果起主导作用。关键词：牛奶；感官评价；电子鼻；电子舌；色差仪； 引言：牛奶是最古老的天然饮料之一。 牛奶中含有的丰富活性钙，更容易被人体所吸收利用，而且牛奶中的乳糖可促进人体肠壁对钙的吸收， 从而调节体内钙的代谢，增进骨骼的钙化。因此，牛奶已成为人类日常饮食中重要组成部分。传统感官评价能较客观地了解人类对于相关食品的味觉，嗅觉和视觉感受，可直接为食品工业企业及时解决生产问题。但其尚存在重现性较差，个体差异大等缺点， 而模拟仿生检测设备电子鼻、电子舌和色差仪恰好能弥补感官检测的缺陷。 电子鼻、电子舌及色差仪主要利用传感器技术和模式识别技术， 以更直观的方式分析复杂体系的整体“信息轮廓”。随着电子鼻、电子舌及色差仪检测分析技的进一步研究和发展， 他们在食品行业和制药行业中正起到举足轻重的作用，特别是在食品行业中，其涉猎领域包含区分识别分析新鲜度判别熟度测定等。浙大学使用便携式电子鼻测定区分纯牛奶中掺入奶粉奶或蒸馏水的混合奶，发现电子鼻可准确区分纯牛奶和奶粉奶，且掺有不同比例奶粉奶或水的样品在结果分析中的分布具有一定规律性等利用电子舌，很好地区分了新鲜牛乳和变质牛乳。利用电子舌，区分不同原料乳，发现运用线性判别分析和簇类的独立软模式进行数据分析可实现对乳房炎牛乳正常牛乳的区分，正确率达 95%。本实验挑选 65 受过系统性感官评价课程培训的食品专业大学生担任品评员， 对五种牛奶的不同感官特性进行评判打分， 结合描述性评价和嗜好性评价结果，以分析五种牛奶的感官区别、了解国内外不同品牌牛奶的差异， 及当代年轻人对乳制品的饮用嗜好， 为我国奶制品企业未来的研发提供理论依据。同时，鉴于电子鼻和电子舌优秀的鉴别能力，故本实验利用电子鼻、电子舌和色差仪检测技术， 通过主成分分析和线性判别分析方法， 了解电子鼻和电子舌对市售五种著名国内外同类牛奶进行区分的可能性，以期为未来基于电子鼻、电子舌及色差仪的奶制品追根溯源提供参考。1 材料与方法1.1 材料 光明（Guangming）全脂灭菌纯牛奶（1L 装利乐包，光明（上海）股份有限公司，中国），蒙牛（Mengniu）全脂灭菌纯牛奶（1L 装利乐包，内蒙古蒙牛乳业（集团）股份有限公司，中国），伊利（Yili）全脂灭菌纯牛奶（250mL 利乐包，内蒙古伊利实业集团股份有限公司，中国），德运（Devondale）全脂灭菌纯牛奶（1L装利乐包，Murray Goulburn Co-operative Co.Ltd，澳大利亚），风车牧场（Vollemelk）全脂灭菌纯牛奶（1L装利乐包，Holland Vecozuivel Co-operative Co.Ltd，荷兰）。品评杯，载物盘，25mL 量筒。1.2 仪器和设备 实验用 iNOSE 电子鼻（上海昂申智能科技有限公司），包含 S1（氦气、胺类）、S2（硫化氢、硫化物）、S3（氢气）、S4（酒精、有机溶剂）、S5（食物烹调过程中挥发气体）、S6（甲烷、沼气、碳氢化合物）、S7（可燃性气体）、S8（环境污染气体）、S9（氢氧化合物、汽油、煤油）和 S10（烷烃、可燃性气体）10 个金属氧化物传感器阵列。利用 SmartNose 智能识别软件系统，基于主成分分析方法获得最佳电子鼻传感器组合。实验用 iTONGUE 电子舌 （上海昂申智能科技有限公司），包含标准的三电极系统，其一为由铂电极（Pd）、金电极（Au）、钯电极（Pd）、钨电极（Wu）、钛电极（Ti）和银电极（Ag）共计 6 种不同的贵金属组成的工作电极，其二是以 Ag/AgCl 电极为参比电极，其三是以铂电极为辅助电极，外盐桥使用饱和氯化钾。测定过程中， 采用 1Hz，10Hz 和 100Hz 3 个脉冲频率段。采用峰值拐点法提取获得特征值。此次实验中最佳传感器及最适脉冲频率段组合用 SmartTongue智能识别软件系统分析获得。实验用色差仪是一种能分辨不同颜色的高精密电子仪器，本实验用其检测咖啡在研磨过程中受光敏影响变化情况。Lab色空间是基于一种颜色不能同时为绿和红，也不能同时为蓝和黄这个理论建立。用L*、a*、b*的数值来表示任何一种颜色。其中，L*表示明度值，取值0100，0表示纯白色，100表示纯黑色，数值越大颜色越深；a*、b*有正负之分，+a*表示红度，-a*表示绿度，+b*表示黄度，-b*表示蓝度。同时，可以测出色度（Chroma，C*）和色调角（Hue ange，h），具体计算见公式(1)、(2)。C=(a*2+b*2)0.5 (1)h=arctg(b*/a*) (2)也可用公式(3)8-9计算。h=(180/p)arctg(b*/a*) (3)1.3 方法1.3.1 感官评价 选取 65 名（其中男生 25 人，女生 40 人），接受过系统性感官评价课程培训的大学生担任品评员，将其分成四组，分别对五种牛奶，进行描述性检验和嗜好性评价，每种样品的各个参数重复品评两次，结果取平均值。感官嗜好性评价主成分分析原始数据为四组评分结果的平均值。1.3.2 电子鼻检测 取五种品牌牛奶 10mL 至电子鼻专用样品瓶中，各样品平行测定 3 次，用于主成分分析和线性判别分析。电子鼻的检测参数为：采用动态顶空法采集气体。 样品气体的流量为 0.8L/min。 检测时间为20s。等待进样时间为 10s。平行样品间的清洗时间为60s，不同样品间的清洗时间为 300s，以消除样品间的干扰、减小误差，提高仪器灵敏度。分析选用的最佳传感器组合为 S1、S4 和 S5。1.3.3 电子舌检测 取五种品牌牛奶 20mL 至电子舌专用样品烧杯中，各样品平行测定 3 次，用于主成分分析和线性判别分析。电子舌的检测参数为：最大电位为+1.00V，最小电位为-1.00V，点位步进：0.2V，电极灵敏度为0.0001。 分析选用的最佳传感器组合为 100Hz 的S6。1.3.4色差仪检测 用色差仪对处理后样品进行测色，每个样品重复3次，取平均值，得到Lab数据10，见表1。从表1中可以看出，样品1至样品3的L*值逐渐减少，表示牛奶在短时间（小于9 min）变化，颜色会逐渐变浅。样品4至样品7的L*值逐渐增加，表示牛奶经过9 min 时间放置，颜色会加深。可能是表面增加，牛奶在各成分在光的照射下发生光敏反应，使颜色变化。由于L*是通过a*值、b*值、C*值和h值共同来表达，因此L*值变化 样品编号 L*a*b*C*h142.204.455.537.1051.17241.804.905.447.4048.55341.464.785.106.9946.89441.704.905.577.4248.65541.715.205.377.4745.92641.765.716.018.2946.44742.335.476.018.147.66 1.4 数据分析方法1.4.1 感官评价的数据分析方法绘制雷达图， 分析比较五种牛奶的描述性感官特性和特征感官特性的嗜好性差异。在描述性感官评价方面，选取所有 20 项评价特性进行综合评价，详细的评价特性及指标见表 1。 在特征感官特性的嗜好性评价方面，选取粘度、口感、甜味、奶香味、后味，作为嗜好性评价特性。打分方式均按照七点评分法进行打分，详细的评分方法见表 2。利用 SPSS 19.0 专业统计软件中的主成分分析模块对特征感官特性的嗜好性进行主成分分析，以了解对奶制品嗜好性起主导作用的感官特性因子分析方法采用相关系数矩阵进行分析。主成分（因子）的数目为 2。从 KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）度量和Bartlett 球型度检验的结果来看，KM 。 表 1 描述性检验评分标准检验项目 检验方法1 颜色 观察样品颜色，是否呈现白色2 组织状态 样品是否为均匀一致的液体，有无凝块，有无沉淀，有无正常视力可见异物3 透明度 将杯子倾斜 30，观察倾斜部分的透明度4 颗粒感 口中是否感受到干干的，略带粉状的颗粒感5 脂质感 品尝产品时，在舌头和上牙面之间的油腻感的强度6 滑爽感 吞咽时，有无异物感，吞咽过程是否很舒畅7 粘度 产品在舌头上流动，是否具有厚重感8 异味 有无异味，如动物身上的臭味，霉味等9 奶香味 感受奶制品原本具有的奶香味的强度10 奶甜味 感受牛奶本身甘甜味的强度11 谷物味 是否有玉米、小麦等谷物的味道12 烧煮味 是否有过分烧煮后残留的味道，如糊味等13 纸包装盒味 是否有纸包装盒的味道14 金属味 是否有金属等的味道15 酸味 品尝时，感受牛奶所具有的酸味强度16 涩味 品尝时，嘴、舌等感受到的一种褶皱感的强度17 后味（奶香味） 品尝完后，残留奶香味的强度大小18 后味（脂质感） 品尝完后，在舌头和上牙面之间的油腻感的强度19 后味（奶甜味） 品尝完后，口中残留奶甜味的强度大小20 后味（酸味） 品尝完后，口中酸味残留的大小为均匀一致的液体，有无凝块，有无沉淀，有无正常视力可见异物3 透明度 将杯子倾斜 30，观察倾斜部分的透明度4 颗粒感 口中是否感受到干干的，略带粉状的颗粒感5 脂质感 品尝产品时，在舌头和上牙面之间的油腻感的强度6 滑爽感 吞咽时，有无异物感，吞咽过程是否很舒畅7 粘度 产品在舌头上流动，是否具有厚重感8 异味 有无异味，如动物身上的臭味，霉味等9 奶香味 感受奶制品原本具有的奶香味的强度10 奶甜味 感受牛奶本身甘甜味的强度11 谷物味 是否有玉米、小麦等谷物的味道12 烧煮味 是否有过分烧煮后残留的味道，如糊味等13 纸包装盒味 是否有纸包装盒的味道14 金属味 是否有金属等的味道15 酸味 品尝时，感受牛奶所具有的酸味强度16 涩味 品尝时，嘴、舌等感受到的一种褶皱感的强度17 后味（奶香味） 品尝完后，残留奶香味的强度大小18 后味（脂质感） 品尝完后，在舌头和上牙面之间的油腻感的强度19 后味（奶甜味） 品尝完后，口中残留奶甜味的强度大小20 后味（酸味） 品尝完后，口中酸味残留的大小 利用 SPSS 19.0 专业统计软件中的主成分分析模块对特征感官特性的嗜好性进行主成分分析，以了解对奶制品嗜好性起主导作用的感官特性，因子分析方法采用相关系数矩阵进行分析。主成分（因子）的数目为 2。从 KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）度量和Bartlett 球型度检验的结果来看，KMO 值为 0.676，在 0.5-1.0 之间，说明适合因子分析；以及 Bartlett球型度检验中的相应显著性概率为 0.025， 其结果小于显著性水平 0.05，因此，本例较适合做主成分分析。1.4.2 电子鼻和电子舌的数据分析方法1.4.2.1 主成分分析PCA）是指将多个变量通过线性变化（降维），用一组新主成分轴来捕捉整个数据集间的最大差异， 每个主成分都是原始变量的线性组合，且相互正交，第 1主成分携带的信息最多，第 2 主成分次之，且与第 1主成分不相关， 以选出较少个数的重要变量的一种多元统计分析方法。 主成分分析通过对提取的传感器多指标信息进行数据转换和降维， 并对降维后的特征向量进行线性分类，最后在主成分分析的三点图 上 显 示 主 要 的 二 维 散 点 图 ， 其 中 主 成 分 1Principal Component 1，PC1）和主成分 2（PrincipalComponent 2，PC2） 上包含了在主成分分析转换中得到的第 1 主成分和第 2 主成分的贡献率，贡献率越大，说明主要主成分可以较好地反映原来多指标的信息。因此，主成分分析在电子鼻和电子舌中，可用于客观地分析样品间差异。1.4.2.2 线性判别分析 （Linear Discriminant Analysis，LDA）的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息的压缩特征空间维数的效果，投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离，即模式在该空间中有最佳的可分离性。采用线性判别，以期投影后不同类别之间的数据点的距离更大，同一类别的数据点更紧凑。其缺点为抗干扰容错能力差，不能保证最大程度排除环境变化所形成的影响。因此，应将主成分分析和线性判别分析结合使用，以达到更好的区分辨别效果。1.4.2.3 辨别值 辨别值（Discriminant Index，DI）可用于判断区分能力优劣，一般在主成分分析图或是线性判断分析图中表示。DI 的计算方式有两种：1）每个区域所代表的样品都能够明确区分开，则：DI/%=（1-Si/S 总）100 （1）式中：Si 代表某种样品的区域面积；S 总代表所有区域的总面积。因此，DI 值越大，表示区分的效果越好，样品间的距离越大，差异越明显。2）如果有重叠部分存在，则：DI/%=（-Si/S 总）100 （2）公式（1）与公式（2）可以看出，DI 为正值表示样品能够被全部区分，且越接近 100%，则区分效果越好；DI 为负值表示不能完全区分待测样品， 数值越小，区分效果越差。2 结果与讨论2.1 感官评价分析图 1 为五种牛奶样品感官特性的描述性检验得分雷达图。在外观方面，五种牛奶样品的颜色有一定差异，其中伊利牛奶的颜色最接近白色，其他四种牛奶均呈现乳白色，而光明牛奶的颜色最接近于淡黄色。五种牛奶的组织形态均为均一、稳定的状态。光明和蒙牛牛奶的透明度较低。在质构方面，五种牛奶样品的颗粒感、滑爽感和粘度均无明显差异，五种样品品评时，基本无略带粉状的颗粒感，吞咽过程中无异物感，过程很舒畅，舌尖的厚重感均一般，说明粘度一般。由于五种牛奶样品均为全脂牛奶，故均有一定的脂质感，但并不是非常明显，相比较而言，光明和蒙牛牛奶较其他三种牛奶的脂质感更明显。 通过比较脂质感与透明度的描述性检验结果，发现具有较明显脂质感的样品，其透明度较低。在风味方面，五种牛奶样品中的异味、谷物味、烧煮味、纸包装盒味、金属味、酸味和涩味均未被检验出，说明产品特性均较好，无明显影响产品品质的特殊异味。 通过比对奶制品所特有的奶香味和奶甜味，我们发现五种牛奶的奶香味和奶甜味均较明显，其中，在奶香味上，进口牛奶的奶香味均较国产牛奶强烈，同样在奶甜味上，进口牛奶的奶甜味也均比国产牛奶明显， 而在国产牛奶中， 伊利的奶甜味较明显，光明牛奶和蒙牛牛奶的奶甜味略逊，究其原因可能是由于奶源地的区别所致。在后味方面，我们发现酸味上，五种牛奶制品都没有酸味，说明并未发生酸败。奶甜味和奶香味的后味上，进口牛奶均强于国产牛奶，其中，德运牛奶较其他品牌牛奶明显。 伊利牛奶的后味脂质感相对较低，饮用时的厚重感稍逊。从以上结果我们发现， 进口和国产牛奶的奶香味和奶甜味的差异较大。其原因可能有：（1）奶牛饲养环境差异；（2）牛奶生产工艺差异；（3）牛奶保鲜工艺差异。图2 五种牛奶样品感官嗜好性评价主成分分析图图 2 展示了五种不同品牌牛奶的感官嗜好性指标的主成分分析图， 其中所选取的指标为粘度、口感、甜味、后味、奶香味，观察主成分分析图，发现其第 1、第 2 主成分的累积贡献率为 71.23%，故第 1、第 2 主成分可在一定程度上表征整体数据的特征。从感官嗜好性评价的 PCA 图中，我们发现五种牛奶的分布区域均集中在中心区域，五种牛奶并不能被区分开，说明五种牛奶样品的感官嗜好性评价的差异较小，究其原因可能是由于品评员对味觉的感知和嗜好性存在一定差异所导致。图 3 为主成分 1 和 2 的因子荷载图，从图中可看出，第 1 主成分主要由奶香味、甜味、后味和口感决定，即第 1 主成分代表了牛奶的口味，其口味越好， 其受欢迎程度越大。 第 2 主成分主要由粘度决定，其反应了牛奶的质构特性，但由于第 2 主成分的贡献率比第 1 主成分低， 故决定牛奶受欢迎程度的主要因素为牛奶的口味，其次为牛奶的质构特性。因此， 对于当代年轻人而言， 一个具有良好口味的牛奶，将受到更多青睐，因此牛奶生产厂家应多在牛奶口味和质量上多下功夫。2.2 电子鼻和电子舌分析 图 4 和图 5 分别为电子鼻测定的五种牛奶样品的 PCA 图和 LDA 图。从图 4 中，我们发现利用电子鼻测定五种牛奶样品，其 PCA 图的第 1 主成分和第2 主成分的贡献率之和为 99.00%， 而有文献指出主成分总贡献率超过 70%85%，说明此方法适用。此时，识别指数 DI 值为 92.90%，故电子鼻的PCA 分析可较好区分五种牛奶样品。结合图 4 和图5， 发现在 PCA 图中， 五种样品得到较好区分，在LDA 图中，两种进口牛奶同三种国产牛奶的区分度明显。将 PCA 图结合感官描述性评价分析，发现该结果与感官描述性评价中的奶香味评价结果较一致， 故可能是由于进口牛奶与国产牛奶在奶源和加工工艺方面的区别，造成样品间的奶香味差异。图 6 和附录图 1 为电子舌测定的五种牛奶样品的 PCA 分布图，从图中我们发现，同种样品间表现出明显的聚类特性。同时，此图的识别指数 DI 值为100%，充分说明图中五种样品均能被较好的分类区分 。 第 1 主 成 分 和 第 2 主 成 分 的 总 贡 献 率 为99.50%，而第 1 主成分的贡献率为 89.40%，从中不难发现，第 1 主成分和第 2 主成分可完整反映原始数据的信息，并具有较好的区分度。另外，五种牛奶样品在电子鼻的主成分分析图上的分布规律为伊利独立于其他四种样品在 PCA 图的上部；蒙牛和光明距离较近，位于 PCA 图的左下角；德运和风车牧场在 PCA 图的右下角， 结合感官描述性分析结果，现可能由于五种牛奶样品在奶甜味方面的差异导致。 观察图 7 及附录图 2 的电子舌测定 LDA 图，发现此时的识别指数 DI 值也为 100%，且同种样品间的聚集度较 PCA 图高， 并且与电子鼻的 LDA 图一样，电子舌的 LDA 图也可将国产牛奶和进口牛奶区分开。结合图 6 和图 7，充分说明利用电子舌可较好区分五种牛奶样品。比较电子鼻和电子舌的 PCA 图，发现虽然电子鼻和电子舌均能有效区分五种牛奶样品， 但我们发现电子舌测定结果中同种样品间聚集度较电子鼻高，究其缘由，可能是由于电子鼻的测定方法是将测定探头置于密闭的顶空进样瓶上方 3cm 处测定，故易造成一定差异， 而电子舌的测定方式是将测定电极插入样品中进行测定，测定过程中，液体均匀分布在检测探头周围，故受环境的影响因素较小。通过查阅文献， 发现电子鼻检测时获取的样品信息主要来自于奶制品的挥发性和半挥发性物质， 而电子舌检测时获取的信息是来自于奶制品中的所有物质 （