天麻为兰科植物,是我国传统的大宗名贵药食同源中药材[1]。新鲜天麻质地鲜嫩、易腐变质,需及时加工干燥以保留其药效成分。传统加工方式如冷冻干燥、真空干燥及红外干燥虽能较好地保留品质,但成本较高[2]。微波热风干燥因其干燥效率高、成本低、品质保留优等优点,逐渐成为一种适用于天麻干燥的潜力技术[3]。陈苏森等[4]分析室内晾干、50 ℃热风干燥和微波干燥对斑兰叶品质的影响,并利用GC-MS技术对挥发性成分含量进行分析,结果表明微波干燥是斑兰叶最佳干燥方式。刘艳红等[5]对香菜分别进行热风干燥、微波干燥、热风微波联合干燥并分析其干后品质,结果表明微波热风干燥方式不仅能缩短干燥时间,还能减少微波对香菜营养物质的破坏,干后香菜品质最高。
天麻中含有天麻素(gastrodin,GAS)、对羟基苯甲醇(4-hydroxybenzyl alcohol,HBA)、巴利森苷类及多糖等活性成分,具有改善神经衰弱、降血压、抗惊厥等功效[6]。传统食品检测方法,如气相色谱、高效液相色谱和聚合酶链式反应,存在破坏性大、实时性差、成本高、耗时多等缺点,难以满足快速分析及在线质量评估需求[7]。研究表明,中药材的气味和色泽与其品质密切相关,已成为评价其质量的重要指标[8]。机器视觉与电子鼻作为无损检测技术,能高效提取中药材的色泽和气味特征,为品质评价提供新方法。LIU等[9]利用电子鼻结合GC-MS技术分析黄芪干燥过程中气味变化与品质间的关系,并通过神经网络实现感官品质预测;杨添钧等[10]结合电子鼻和机器视觉建立多种模型,实现对山楂炮制品的快速判别。
本文以天麻微波热风干燥为例,以机器视觉及电子鼻技术获取的特征变量ΔE及电子鼻传感器响应值为自变量,天麻干燥过程中总酚类(total phenolic content,TPC)、总黄酮(total flavonoid content,TFC)、多糖、GAS、HBA为因变量,建立基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)的最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)品质预测模型,为天麻加工过程的品质精准评价提供理论依据和技术支持。
1 材料与方法
1.1 材料与试剂
天麻,中国云南省邵通市彝良县;福林酚、Na2CO3、没食子酸、NaNO2、Al(NO3)3、NaOH、芦丁、乙醇、乙腈、GAS、对羟基苯甲醇、对羟基苯甲醛、磷酸、苯酚、硫酸、葡萄糖,国药集团化学试剂有限公司。
1.2 仪器与设备
本研究设计了一套具有视觉及气味信息采集的微波热风干燥系统,如图1所示。包括:M1-L202B微波炉,美的;I4A01荧光光纤测温仪,西安和其光电科技有限公司;USB-6008数据采集卡,美国National Instruments公司;LSA-H3P50YB晶闸管,博得电子科技有限公司;OTS-750空气压缩机,台州市奥突斯工贸有限公司;ES5000电子秤,天津德安特传感技术有限公司;RS-500C工业相机,深圳市锐视时代科技有限公司;PEN3电子鼻,德国AIRSENSE公司。
图1 实验系统示意图
Fig.1 Schematic diagram of experimental system
理化实验设备:SIL-20A/C高效液相系统,日本岛津公司;SU 1510扫描电子显微镜,日本Hitachi公司;TYHD-240超声波清洗器,北京天佑恒达科技有限公司;CPA-225D电子分析天平,Sartorius公司;D2000紫外分光度计,上海闻奕光电科技有限公司;HH-1水浴锅,邦西科技有限公司;TG-16G高速离心机,上海川一实验仪器有限公司。
1.3 实验方法
1.3.1 样品处理
实验材料采购于中国云南省邵通市彝良县,精选二级天麻(150～200 g):外观光滑、无裂纹、色泽均匀、质地坚实。将新鲜天麻洗净,放入蒸锅饱和水蒸气30 min,确保中心透亮无白心,蒸熟后去皮,并纵向切成厚度为3～4 mm的薄片,放入4 ℃冰箱备用。
1.3.2 实验方案
将(40±1) g天麻切片均匀放置在干燥罐中干燥网上,固定风速为2 m/s,控制不同物料温度(50、60、70、80 ℃)及热风温度(20、30、40、50 ℃)进行干燥,直至含水率小于10%时停止干燥,并进行3次重复实验取平均值。
1.3.3 TPC含量测定
采用福林酚比色法[11]测定并稍作修改。
1.3.4 TFC含量测定
采用NaNO2-Al(NO3)3比色法[12]测定并稍作修改。
1.3.5 单个酚类化合物含量测定
测定过程参考《中国药典》2020年版中高效液相色谱法[1]并稍作修改。
1.3.6 天麻多糖含量测定
采用苯酚-硫酸法[13]对天麻多糖含量进行测定。
1.3.7 气味采集
使用电子鼻对天麻干燥过程中的挥发性气味进行处理和采集。设置电子鼻采样时间间隔为2 min,包含清洗时间1 min和测量时间1 min,对挥发性气味进行实时采集。10个传感器对应的敏感物质类型如表1所示。
表1 PEN3电子鼻传感器及其性能描述
Table 1 PEN3 electronic nose sensors and their performance description
传感器传感器型号敏感气体类型R1W1C芳烃类R2W5S氮氧类化合物R3W3C氨和其他芳香族化合物R4W6S氢气R5W5C烷烃,芳香族化合物R6W1S甲基类,短链烷烃类化合物R7W1W无机硫化物R8W2S芳香族化合物醇、醚、醛、酮类化合物R9W2W芳香成分,有机硫化物R10W3S高浓度的长链烷烃-脂肪族物质
1.3.8 图像信息采集及处理
采用工业相机获取干燥过程中物料图像,采集间隔为2 min。对获取的图像进行预处理,主要包括灰度化、二值化、腐蚀、膨胀、遮罩[14]。通过LabVIEW程序对处理后的图像提取RGB模型分量,再计算Lab模型分量,然后计算出各含水率下物料相较于鲜样的色差变化情况[15]。
1.4 数据统计分析
采用SPSS 19.0软件进行数据统计分析和Pearson相关性分析,采用Matlab 2018b软件进行预测模型分析,采用Origin 2021进行图像绘制。
2 结果与分析
2.1 不同干燥条件对TPC、TFC含量的影响
如图2、图3所示,TPC、TFC在不同干燥条件下的变化趋势相似,均呈现先增加后降低的模式,在含水率约20%时达到最大值。这主要是因为干燥过程中,微波能量破坏了细胞结构,促使酚类和黄酮类物质从细胞基质中释放,含量随之增加[16]。然而,长时间的干燥导致TPC、TFC发生不可逆的氧化和热降解[17]。
a-TPC;b-TFC
图2 不同物料温度对TPC、TFC含量的影响
Fig.2 Effects of different material temperatures on TPC, TFC content
a-TPC;b-TFC
图3 不同热风温度对TPC、TFC含量的影响
Fig.3 Effects of different hot air temperatures on TPC, TFC content
如图2所示,不同物料温度对TPC、TFC含量影响显著。随着物料温度的升高,两者含量先增加后降低,在70 ℃时达到最大值,TPC含量为3.75 mg GAE/g,TFC含量为0.35 mg RE/g。然而,在80 ℃下含量显著降低,分别降至3、0.308 mg RE/g。温度升高促进了结合酚类和黄酮类从细胞结构中释放,同时加快干燥速率,缩短干燥时间,从而减少了酚类物质的氧化。然而,在80 ℃下含量显著下降,可能是由于较高温度导致剧烈的热降解以及初始释放的酚类和黄酮类与某些结构成分发生络合反应[18]。
如图3所示,不同热风温度对TPC、TFC含量影响较小,含量最大值出现在热风30 ℃时,TPC含量为3.71 mg GAE/g,TFC含量为0.34 mg GAE/g,热风50 ℃时含量最低,TPC含量为3.2 mg GAE/g,TFC含量为0.32 mg GAE/g。这与干燥时间及干燥速率呈现一定的相关性,干燥时间越短,发生热降解的游离状态酚类和黄酮类越少,剩余含量越高[19]。
2.2 不同干燥条件对GAS含量的影响
如图4所示,GAS含量随含水率的降低呈现先升高后降低的趋势。在干燥初期,GAS含量迅速上升,当含水率达到20%～30%时,含量达到峰值,随后迅速下降直至干燥结束。初期含量增加可能是由于蒸制过程中产生的前体化合物,如巴利森苷和天麻苷元,在干燥过程中进一步水解生成GAS[20]。然而,长时间的干燥和较高温度会导致GAS的进一步水解,从而引起含量下降。
a-物料温度;b-热风温度
图4 不同干燥条件对GAS含量的影响
Fig.4 Effects of different drying conditions on the GAS content
如图4-a所示,GAS含量受干燥温度显著影响,为2.08～2.3 mg/g。随着温度升高,GAS含量先增加后减少。在物料温度50 ℃时,GAS含量变化平稳;超过50 ℃后迅速上升。这可能是由于GAS在低温下易水解,裂解酶活跃,至60 ℃裂解酶逐渐失活,使GAS含量增加[21]。然而,水解作用随温度上升而增强,70 ℃ 时GAS含量达2.3 mg/g。如图4-b所示,热风温度对GAS含量影响较小,为2.02～2.28 mg/g。在30 ℃时含量最高,50 ℃时最低,可能与不同温度下干燥速率差异导致天麻内部结构破坏程度不同相关。
如图5所示,HBA含量随着含水率的下降不断升高,并在含水率30%左右时趋于平稳。研究表明,蒸制过程增加了GAS和HBA的含量,同时降低了高分子巴利森苷的含量[22],随着干燥的进行进一步促进了巴利森苷等物质的转化,导致了HBA含量的升高。此外,GAS在干燥过程中可通过葡萄糖醛酸化和甲基化产生HBA、对羟基苯甲醛和对羟基苯甲酸等代谢产物,从而不断增加HBA含量[23]。
a-物料温度;b-热风温度
图5 不同干燥条件对HBA含量的影响
Fig.5 Effects of different drying conditions on HBA content
a-物料温度;b-热风温度
图6 不同干燥条件对多糖含量的影响
Fig.6 Effects of different drying conditions on the polysaccharide content
如图5-a所示,HBA含量显著受物料温度的影响。较高的干燥温度有助于HBA的生成,但过高的温度会导致其热降解,使含量下降。因此,在物料温度为70 ℃时,HBA含量达到最高值,为0.88 mg/g。如图5-b所示,在热风温度为30 ℃时,由于干燥时间较短,氧化损失较少,干燥速率最快,HBA含量最高,为0.85 mg/g。而在热风温度为50 ℃时,干燥速率显著降低,导致HBA含量最低,仅为0.76 mg/g。
2.3 不同干燥条件对天麻多糖含量的影响
如图6所示,天麻多糖含量随着含水率的下降而减少,主要是因为多糖在干燥过程中容易发生水解,并且干燥过程中微波诱导多糖水解生成还原性糖[24]。不同干燥温度对多糖含量有显著影响。如图6-a所示,随着干燥温度的升高,多糖水解程度先减弱后增强。在物料温度为50、60、70、80 ℃时,多糖含量分别降低了18.42%、10.52%、21.05%、26.31%。其中,60 ℃时多糖含量最高,为68 mg/g;而在80 ℃时含量最低,为56 mg/g。如图6-b所示,热风温度对多糖含量的影响主要体现在干燥时间上,影响相对不显著。干燥时间越短,干燥后多糖含量越高。在热风温度为30 ℃时,多糖含量最高,为68 mg/g;50 ℃时含量最低,为62 mg/g。研究表明,多糖受温度、提取时间等因素的影响,较高温度和较长的干燥时间会加剧多糖水解[25]。
2.4 电子鼻传感器变化分析
如图7所示,10个传感器中R2、R6、R7、R8、R9传感器具有响应值变化,其中R6、R7传感器响应值最大,参照电子鼻各传感器识别气体类型,说明天麻气味中甲基类物质、有机硫化物含量丰富。相较于蒸后样品,干后样品传感器响应值有所降低,干燥后R6、R7响应值分别降低27.5%和19.2%,结合干燥过程中响应值变化将R6、R7传感器响应值作为天麻特征气味检测的主要传感器。
图7 天麻电子鼻传感器雷达图
Fig.7 Radar chart of electronic nose sensors for gelata samples
如图8所示,不同物料温度对传感器响应值的影响较为显著。其中R6、R7的响应值分别为1.19～2.38、1.28～2.01,且在物料温度为80 ℃时达到最大值。相比之下,不同热风温度对传感器响应值的影响较小,其结果如图9所示。R6、R7的响应值分别为1.07～1.90、1.28～1.78,表明热风温度对传感器响应值的影响相对较弱。
a-R6;b-R7
图8 不同物料温度对各传感器响应值影响
Fig.8 Effects of different material temperatures on the response values of various sensors
a-R6;b-R7
图9 不同热风温度对各传感器响应值影响
Fig.9 Effects of different hot air temperatures on the response values of various sensors
2.5 图像特征变化
图像采集单元提取的图像特征包括L*、a*、b*及ΔE,用于反映干燥过程中天麻的颜色变化趋势。如图10所示,在不同物料温度下,随着含水率的降低,L*值逐渐下降,而a*值和b*值则呈现上升趋势。L*、a*、b*值分别为63.1～67、2.24～3.54和20.88～23.1,色差值ΔE为12.3～16.83。在物料温度为50 ℃时,天麻干燥后的ΔE值最小,表明此条件下天麻的色泽变化与新鲜天麻的差异较小,更接近其原始色泽。相较之下,在干燥温度为80 ℃时,ΔE值最大,这可能是由于较高的温度和功率易在样品中产生局部热点,导致局部焦化或褐变现象,使天麻颜色变黄、亮度降低,颜色变化显著[26]。
a-L*;b-a*;c-b*;d-ΔE
图10 不同物料温度对L*、a*、b*及ΔE的影响
Fig.10 Effects of different material temperatures on L*, a*, b*, ΔE values
a-L*;b-a*;c-b*;d-ΔE
图11 不同热风温度对L*、a*、b*及ΔE的影响
Fig.11 Effects of different hot air temperatures on L*, a*, b*, ΔE values
不同热风温度对天麻色泽的影响相较于物料温度较为有限。如图11所示,L*、a*和b*值分别为66.30～66.90、2.50～2.64和21.30～21.77,色差值ΔE为12.78～13.15,整体变化幅度较小。这表明热风温度对天麻色泽的影响较弱,而物料温度是决定色泽变化的主要因素。
2.6 相关性分析
为了探究视觉及气味特征变量与天麻内部品质之间的关联程度,本研究采用Pearson相关性分析方法,对视觉特征信息(L*、a*、b*、ΔE)和气味特征信息(R6、R7传感器)与5个内部品质指标(TPC、TFC、GAS、HBA、多糖)之间的相关性进行了详细分析,结果如图12所示。
图12 特征变量与品质指标Pearson相关性分析
Fig.12 Pearson correlation analysis between feature variables and quality indicators
分析结果表明,视觉特征信息L*、a*、b*和ΔE与多糖的相关系数分别为0.93、-0.93、0.90和0.98,绝对值均大于0.80,呈现显著相关性。其中,ΔE与多糖显著正相关,表明ΔE可较好地反映多糖含量的变化趋势。气味特征变量与TPC、TFC、GAS和HBA表现出显著负相关性,其中R6传感器与TPC、TFC、GAS和HBA的相关系数分别为-0.84、-0.96、-0.84 和-0.91,均表现为显著负相关;而R7传感器与HBA的相关系数为0.80,呈显著正相关。
2.7 预测模型建立
采用PSO-LSSVM建立各品质预测模型,模型采用视觉及气味特征信息作为输入,TPC、TFC、GAS、HBA和多糖含量作为输出。预测结果如表2所示,基于视觉和气味信息的品质预测模型均能实现对内部品质指标的定量预测。具体而言,TPC、TFC、GAS、HBA和多糖预测模型的决定系数R2分别为0.835 7、0.903 4、0.853 6、0.918 7和0.933 7,对应的均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为0.233 5、0.102 3、0.194 4、0.119 8和0.103 2。其中,TFC、HBA和多糖的预测模型精度较高,R2均超过0.9,表明模型对这3种品质指标具有较强的预测能力。
表2 各品质预测模型预测结果
Table 2 Prediction results of quality models
变量指标R2RMSETPC0.835 70.233 5TFC0.903 40.102 3GAS0.853 60.194 4HBA0.918 70.119 8多糖0.933 70.103 2
3 结论
本研究以天麻微波热风干燥为例,构建了融合电子鼻和机器视觉的在线监测系统,实时检测干燥过程中天麻的视觉及气味特征变化,并测定不同干燥条件下TPC、TFC、GAS、HBA、多糖指标的含量变化规律。研究发现,干燥温度对各品质指标的影响显著,其中在干燥温度70 ℃条件下,天麻的TPC、TFC、GAS、HBA、多糖含量分别达到3.75 mg GAE/g、0.35 mg RE/g、2.3 mg/g、0.88 mg/g和65 mg/g,均为最高水平;相比之下,热风温度对品质指标的影响较小。进一步通过相关性分析发现,天麻TFC、HBA及多糖含量与色差值ΔE及R6和R7传感器信号之间具有显著相关性,其中ΔE与多糖的相关系数为0.98,R6与TFC和HBA的相关系数分别为-0.96和-0.91,R7与HBA的相关系数为0.84,均表明视觉与气味特征能够较好地表征品质变化。因此,构建了基于PSO-LSSVM的品质预测模型,结果显示,TFC、HBA和多糖的预测精度R2分别为0.903 4、0.918 7和0.933 7,RMSE分别为0.102 3、0.119 8和0.103 2,能够有效反映干燥过程中天麻品质变化的趋势。本研究为天麻干燥工艺优化及品质快速评价提供了理论依据和技术支持。
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