CN103955626A - 一种干制毛豆品质评价模型及构建方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种干制毛豆品质评价模型及构建方法，包括测定影响干制毛豆品质的主要理化指标，采用主成分分析和相关性分析方法筛选干制毛豆品质评价的核心指标参数，并运用主成分归一化法确定核心指标的权重系数，在此基础上构建干制毛豆品质评价数学模型为：品质得分(Z)＝1.12×a^*+0.64×硬度-0.76×脆度-0.87×可溶性固形物含量+0.52×Vc含量+0.35×产出率，依据该模型可有效判定干制毛豆的质量等级。本发明方法标准化程度较高，准确、客观，在实际操作中简便易行。

Description

一种干制毛豆品质评价模型及构建方法

技术领域

本发明涉及果蔬加工与品质评价技术领域，具体涉及一种基于理化指标统计分析的干制毛豆品质评价模型及构建方法。

背景技术

毛豆(edamame)不仅营养丰富均衡，而且食味温润、清甜，利用干燥技术将毛豆脱水加工成具有独特风味的休闲食品更是受到广大消费者的喜爱。目前主要从外观、食味等方面评判干制毛豆的品质。胡庆国等(Journal of Food Engineering，2006，77：977-982)以色泽、复水比、松脆性和咀嚼性作为干制毛豆的品质评价指标。Simonne等(InnovativeFood Science and Emerging Technologies，2000，1：289-296)以冻干毛豆籽粒的色泽、豆香、脆度、硬度及整体接受程度为指标，评判其是否适合作为休闲食品。由于感官评定是依靠人的感觉器官鉴别果蔬制品综合品质的好坏，以个人的主观评价为基础，用语言报告评定结果，受评审人员的主观影响较大，因此建立一种科学有效的品质评价方法对干制毛豆的质量区分具有实际意义。

利用理化指标取代感官评价的研究并不鲜见，但由于反映果蔬制品品质的评价指标众多，使得各项品质指标测定起来比较繁琐，工作量较大，且不同指标间有一定相关性和相对独立性，指标评价较复杂且主次难分，因此采用多元统计的分析方法对其品质评价指标进一步筛选和优化，主成分分析法(Principle Component Analysis，PCA)是一种较常用的多元统计分析方法，PCA的主旨思想是降维，既能够用少量的综合指标代替原指标所包含的全部信息，同时可以客观地确定各个指标的权重，避免主观随意性，目前已广泛应用于果蔬、发酵食品等质量评价领域。

针对农产品品质评价模型的研究成果，国内已有相关的专利报道，如黄卉等(申请号：201210138369.X)发明了基于肌肉中蛋白与酶类的罗非鱼片品质评价模型的构建方法，主要利用模糊层次分析法获得各品质评价指标的权重值，建立主观、客观评价标准之间的联系，再根据权重值建立品质评价模型。张京芳等(申请号：201310095682.4)发明了一种酿酒葡萄的加工品质评价方法，其以酿酒红葡萄原料的理化指标构建酿酒葡萄的加工品质评价模型。王艳辉等(申请号：201210138369.X)发明了红色果酒的口感品质评价主成分分析模型，但尚未见干制豆类的品质评价模型构建方法报道；由于不同原料及其制品理化组成间存在显著的差异性，以及不同的加工工艺对其品质影响的程度不一，在多品质指标筛选过程中面临巨大的挑战，而有关干制豆类品质筛选的研究报道很少。合理的筛选核心评价指标，构建干制豆类品质评价模型，是需要认真解决的技术问题。

发明内容

技术问题

针对干制毛豆品质评价缺少客观、准确、全面的评价方法，本发明提供了一种基于理化品质指标的干制毛豆品质评价模型及构建方法，该方法标准化程度较高，准确、客观，在实际操作中简便易行。

技术方案

本发明所提供的一种干制毛豆品质评价模型及构建方法包括：

1)根据引起干制毛豆品质变化的因素，确定主要理化品质评价指标；

2)采用主成分与相关性分析法筛选干制毛豆的a^*、硬度、脆度、可溶性固形物含量、Vc含量和产出率作为品质核心指标；

3)采用主成分归一化法确定核心指标的权重系数，分别为1.12、0.64、-0.76、-0.87、0.52、0.35；

所述的一种干制毛豆品质评价模型为：品质得分(Z)＝1.12×a^*+0.64×硬度-0.76×脆度-0.87×可溶性固形物含量+0.52×Vc含量+0.35×产出率。

有益效果

1.本发明通过一种干制毛豆品质评价模型监控和预测干制毛豆产品的质量，分析方法简单，标准化程度高，通过模型验证证实其客观、准确、定量地反映了干制毛豆产品的质量，在生产实践中简便易行。

2.运用干制毛豆的理化指标进行评价，避免了因感官评价中的个体差异及嗜好等人为因素造成的偏差，更能客观地反映产品的品质，为干制毛豆品质的评价提供理论依据和技术支撑。

3.研究报道中往往利用少数几个指标，难以真正区分出品质的优劣，利用综合指标对干制毛豆进行评价可以减少片面性。本发明采用主成分及相关性分析对干制毛豆的多种主要的理化指标进行全面分析，使所得到的综合评价指标具有较明显的现实意义：a^*值与干制毛豆的色泽有关，硬度和脆度主要反映了质构特性，可溶性固形物及Vc等指标都和干制毛豆的内含物有关，而产出率则体现了实际生产中的经济性。

具体实施方式

下面结合实施例对本发明作进一步阐述，但不因此而限制本发明。

实施例1

(1)不同品种毛豆原料：以选择无机械损伤、病虫害的R6-R7期采收的籽粒饱满、粒数一致、色泽均一的新鲜毛豆籽粒为实施对象(表1)。

表1 毛豆品种的基本信息

(2)毛豆干制方法：将毛豆籽粒于沸水中烫漂100s，沥干表面水分后置于-20℃的冰箱24h，80℃热风干燥30min后置于4℃冰箱中均湿12h，然后在功率为1700W的微波下预膨化至水分含量30％，4℃冰箱中均湿12h，在压力差124KPa，膨化温度108℃的气流干燥条件下抽真空干燥180min，制得产品。

(3)干制毛豆理化指标测定方法

硬度、脆度：采用QTS型质构仪中Compress模式，参数设置为：P/5N圆柱探头，触发力5g，测试速度2mm/s，下压距离2mm。压缩曲线中若出现两个明显峰，则第一峰值定义为脆度，第二个峰值为硬度；若只有一个峰值，则定义为硬度，无脆度；

色泽参数：采用WSC-S测色色差计中L^*、a^*、b^*模式进行测定，其中a^*、b^*代表一个直角坐标的两个方向，a^*为正值时，越大颜色越接近纯红色，a^*＝0为灰色，a^*为负值时，绝对值越大时颜色越接近纯绿色。本试验测定值为绝对测定值，即每次测量前用校准板黑板和白板进行仪器校准，校准结束后按照仪器指示进行。

Vc含量：按照2，6-二氯酚靛酚法测定，称取10g样品加入10mL 2％的草酸，匀浆，用2％草酸定容至100mL。提取30min后，7500r/min离心20min，过滤上述样液。用移液管吸取10mL滤液于50mL锥形瓶中，以标定过的2，6-二氯酚靛酚溶液滴定至粉红色并在15s内不褪色为终点。

$W=\frac{(Y_0-Y_1)\×A\×Z}{B\×X}\×100$

式中：W为样品中抗坏血酸含量(mg/100g)；Y₁为空白滴定所用染料量(mL)；Y₀为样品滴定所用染料量(mL)；B为样品重(g)；X为样品滴定吸取溶液体积(mL)；Z为样品溶液定容后的总体积(mL)；A为与1mL染料溶液相当于抗坏血酸的mg。

可溶性固形物含量：称取干制毛豆粉末1g，用蒸馏水定容至50mL，在(80±2)℃水浴下浸提30min，不时用玻璃棒搅动。然后冷却至室温，过滤。滴加2～3滴待测液于数字阿贝折射仪棱镜中央，当室内温度不在20℃时，按国际附表的校正值进行校准。

产出率：

$P=\frac{m_1}{m_2}\×100\%$

式中：P为产出率(％)，鲜样毛豆的质量m₁，膨化后的质量m₂。

叶绿色含量：采用分光光度法，称取样品2g，加入95％乙醇50mL，常温避光避氧24h，分别测定665nm、649nm下的吸光值。叶绿素a、b测定波长分别为665nm、649nm。

C_a＝13.95A₆₆₅-6.88A₆₄₉

C_b＝24.96A₆₄₉-7.32A₆₆₅

式中：C_a、C_b单位为mg/L。计算出叶绿素a、b浓度后，换算为含量。

含水率：根据GB 5009.3-2010，采用恒重法测定。

复水比：称取干制毛豆2g左右，记下质量m₁，置于烧杯中。室温下向烧杯加入100mL蒸馏水，浸泡30min后，沥干10min后称量，记下质量m₂，计算复水比T。

$T=\frac{m_1}{m_2}$

(4)干制毛豆评价指标筛选

标准化处理后的数据通过主成分分析得到方差贡献分析表(表2)和经过方差极大正交旋转后的主成分载荷矩阵(表3)。前6个主成分累积贡献率大于80％，因此代替原来11个指标用于评价干制毛豆的理化品质，达到了减少评价指标的目的。由表3可知第一主成分以红绿参数a^*的影响为主，其次为产品的复水比，第1主成分主要指向产品的色泽参数；第2主成分以可溶性固形物含量的影响为主，以产出率的影响为辅，主要指向产品的口感风味；第3主成分以脆度值影响为主，以叶绿素含量为辅，主要指向产品的质构；第4主成分以含水率影响为主，主要指向产品的口感品质；第5主成分以硬度值的影响为主，主要指向产品的质构，表明产品的口感品质；第6主成分以Vc含量为主要影响因素，指向产品的营养品质。根据各主成分的贡献率，说明对干制毛豆产品品质影响的较大指标是a^*、复水比、可溶性固形物、产出率、脆度、含水率、硬度、Vc含量。

表2 方差贡献分析表

注：提取方法：主成分分析。旋转方法：具有Kaiser标准化的正交旋转法。

表3 主成分载荷矩阵

(5)评价指标相关性分析

除亮度参数L^*、黄蓝参数b^*外，各指标的变异系数都达10％以上，说明不同品种干制毛豆产品的评价指标差别较大，如产出率最小值为26.93％，最大值为38.03％，表明不同品种毛豆经过相同工艺制得成品后，产出率具有明显的差异，因此产出率是评价加工品质的重要指标；红绿参数a^*的最小值为-10.95，最大值为0.80，变异系数为-69.72％，表明毛豆籽粒经过烫漂、干燥等工序后，叶绿素的降解、氨基酸和糖的美拉德反应等因素使得产品的色泽越来越接近红黄。硬度、脆度的变异系数分别为32.16％、20.48％，判断不同品种干制毛豆质构上具有明显的差异。Vc的变异系数为39.80％，在一定程度上说明各产品间Vc含量差异较大(表4)。相关性分析表明(表5)，多数指标之间具有显著相关性，可替代部分指标。

表4 品质指标测定数据分布

表5 标准化处理数据的相关系数

注：^*表示在0.05水平上(双侧)显著相关；^**表示在0.01水平上(双侧)显著相关。

(6)核心指标权重确定

根据方差贡献表、主成分载荷值，对筛选的干制毛豆核心评价指标进行标准化处理，计算出在综合得分模型中的系数，然后采用归一化法确定各个指标的权重(表6)。干制毛豆核心指标硬度、脆度、a^*、可溶性固形物含量、Vc含量、产出率的权重系数分别为0.64、-0.76、1.12、-0.87、0.52、0.35。说明色泽参数a^*对产品的影响最大，其次为可溶性固形物含量，脆度值及产出率对产品的影响程度较小。

表6 核心指标权重分布表

(7)评价模型建立

数学模型：Z＝0.64×硬度-0.76×脆度+1.12×a^*-0.87×可溶性固形物+0.52×Vc+0.35×产出率。干制毛豆品质综合得分见表7。苏豆4号的得分为3.69，综合得分最高，其次为苏豆8号。得分为正的品种还包括苏豆3号、宁豆4号、苏豆6号、通豆5号、区凡2号、徐豆17号、淮豆8号，排名后两位的品种为苏豆5号和日本晴3号。

表7 综合得分

(8)模型验证

分别从外观、风味、质地三个方面对干制毛豆进行综合评判打分，结果如表8。感官得分最高的干制毛豆为苏豆4号，综合得分为12.00。其次为苏豆8号，综合得分为11.85。通豆5号、徐豆17号的排名分别为3、4，表明具有良好的品质。排名后两位的品种为日本晴3号、苏豆5号。由外观得分知，苏豆8号、苏豆4号、通豆5号、徐豆17号得分高于4，说明具有良好的色泽且外观紧凑饱满，而苏奎1号、新大粒1号、苏豆5号的得分小于3，说明外观较差，色泽偏暗，无亮度；由风味得分可知，苏豆4号、淮豆8号、苏豆8号、宁豆4号的得分在4左右，说明具有良好的风味，而日本晴3号、苏豆5号、新大粒1号等得分较低，说明无甜香味或有焦糊味。从质地口感得分可知，通豆5号、徐豆17号、淮豆8号等干制毛豆口感酥脆，硬度适中，具有良好的质地，苏奎1号、苏豆5号、日本晴3号的得分低于其它品种，说明口感硬、酥脆性差。

表8 感官评价得分表

采用线性回归模型检验的方法，以标准化处理的感官评价结果作横坐标(X)和以数学评价模型结果为纵坐标(Y)进行线性回归分析，Y＝2.074X(R²＝0.884)，R²＞80％，表明模型可用来客观合理地反映干制毛豆品质的优劣，其结果与感官评价结果接近。

(9)干制毛豆核心指标评价标准建立

根据a^*、硬度、脆度、可溶性固形物含量、Vc和产出率等6个核心指标数值的分布情况，以平均值为中心，将各指标相应划分为4个级别，其中Ⅰ级优，Ⅱ级良，Ⅲ级中，Ⅳ级差，见表9。

表9 品质评价标准

Claims (1)

1.一种干制毛豆品质评价模型及构建方法，其特征在于，根据影响干制毛豆品质的主要因素，采用主成分分析与相关性分析方法确定a^*、硬度、脆度、可溶性固形物含量、Vc含量和产出率作为品质评价核心指标，再利用主成分归一化法获得权重值，进而建立干制毛豆品质评价模型：品质得分(Z)＝1.12×a^*+0.64×硬度-0.76×脆度-0.87×可溶性固形物含量+0.52×Vc含量+0.35×产出率。