一种基于水凝胶材料可视化智能检测肉类新鲜度的方法

1.本发明涉及一种基于水凝胶材料可视化智能检测肉类新鲜度的方法，属于食品检测技术领域。


背景技术：

2.肉类食品具有丰富的营养物质，深受消费者的喜爱。但是在肉类食品的生产和销售过程中，极易遭受微生物的污染而导致腐败变质。腐败的肉类不仅会破坏肉的营养成分，还有产生有毒物质的可能，危及消费者的健康甚至生命。所以，开发一种新方法用于检测肉类产品的新鲜度具有重要意义。
3.溴甲酚绿(bromocresol green，bcg)是一种酸碱指示剂，在食品检测指示标签的应用中表现出巨大的潜力，但是，低浓度的溴甲酚绿往往不能准确的指示肉类新鲜度。因此我们需要一种高效包埋的载体来包埋高浓度溴甲酚绿，使其准确，高效的指示肉类新鲜度。


技术实现要素：

4.[技术问题]
[0005]
现有的肉类新鲜度检测方式耗时，耗力，并且面对大量检测样品时，无法做到实时、无损、准确的检测。
[0006]
同时因人与人之间的个体差异及其他主观或客观原因，对于标签颜色变化不敏感，容易造成错误，因此我们将指示标签的颜色变化与神经网络结合，开发了一种利用甲基丙烯酸化明胶(gelatin methacrylated，gelma)水凝胶制备指示标签结合神经网络的深度学习的模型构建智能手机平台用于检测鱼肉新鲜度的方法，以便更好的检测鱼肉新鲜度。
[0007]
[技术方案]
[0008]
本发明提供了一种基于水凝胶材料可视化智能检测肉类新鲜度的方法及智能检测系统app。利用不同新鲜度肉类所释放的挥发性盐基氮能使甲基化明胶包埋溴甲酚绿的水凝胶(gelma-bcg)指示标签发生显色反应，将指示标签的颜色变化与神经网络的深度学习模型相结合，构建智能手机平台从而实现肉类新鲜度的快速、准确、实时、无损的检测，且其检测成本低、操作简便。
[0009]
具体的，本发明提供了一种基于水凝胶材料可视化智能检测肉类新鲜度的方法，是利用不同新鲜度肉类所释放的挥发性盐基氮能使甲基化明胶包埋溴甲酚绿的水凝胶指示标签(gelma-bcg)发生显色反应，实现肉类新鲜度的可视化检测。
[0010]
一种用于可视化智能检测肉类新鲜度的甲基化明胶包埋的溴甲酚绿水凝胶(gelma-bcg)指示标签，其制备方法包括如下步骤：
[0011]
s1、将明胶溶于磷酸缓冲液中，加热溶解，得到明胶溶液；然后将甲基丙烯酸酐加入到明胶溶液中，混匀反应，结束后转移至透析袋进行透析，然后干燥，得到甲基化明胶(gelma)；
[0012]
s2、将溴甲酚绿(bcg)、光引发剂加入到水中，混匀获得bcg溶液；然后将s1所得的
甲基化明胶(gelma)加入到bcg溶液中，溶解混匀，紫外灯照射引发反应，结束后得到包埋溴甲酚绿的甲基化明胶水凝胶(gelma-bcg)；
[0013]
s3、用酸将s2所得的包埋溴甲酚绿的甲基化明胶水凝胶(gelma-bcg)的ph调节为3-5后，滴加至滤纸上，至完全浸入，紫外灯照射，烘干，得到包埋溴甲酚绿的甲基化明胶水凝胶(gelma-bcg)指示标签。
[0014]
在本发明的一种实施方式中，所述肉类包括鸡肉、鸭肉、鱼肉及各种海鲜肉类。
[0015]
在本发明的一种实施方式中，所述甲基化明胶为取代度90.9％的甲基丙烯酸酐改性后明胶。
[0016]
在本发明的一种实施方式中，s1中，明胶溶液的浓度为5-20wt％；具体可选10wt％。
[0017]
在本发明的一种实施方式中，s1中，甲基丙烯酸酐相对明胶溶液的体积分数为0.1％-2％(v/v)；具体可选0.8％(v/v)。
[0018]
在本发明的一种实施方式中，s2中，溴甲酚绿与甲基化明胶的质量比为1：80。
[0019]
在本发明的一种实施方式中，s2中，bcg溶液中光引发剂的浓度为0.3-0.8wt％；具体可选0.5wt％。
[0020]
在本发明的一种实施方式中，s2中，光引发为irgacure 2959。
[0021]
在本发明的一种实施方式中，s2中，bcg溶液中溴甲酚绿的浓度为0.05mg/ml-2mg/ml；具体可选0.8mg/ml。
[0022]
在本发明的一种实施方式中，s2中，紫外灯照射使用365nm的紫外灯。
[0023]
在本发明的一种实施方式中，s2中，反应的时间为20-60min；具体可选30min。
[0024]
在本发明的一种实施方式中，s3中，ph具体可调节至3.5。
[0025]
在本发明的一种实施方式中，s3中，紫外灯照射使用365nm的紫外灯照射30min。
[0026]
在本发明的一种实施方式中，s3中，酸为盐酸。
[0027]
在本发明的一种实施方式中，s3中，滤纸的大小为2mm*3mm。
[0028]
在本发明的一种实施方式中，所述甲基化明胶包埋的溴甲酚绿水凝胶(gelma-bcg)指示标签的制备步骤包括如下步骤：
[0029]
s1、甲基化明胶(gelma)的制备：明胶溶于ph＝7.5的磷酸缓冲液中，50℃水浴加热，并向明胶溶液中缓慢滴加甲基丙烯酸酐溶液，反应1h后，转移至透析袋(mwco 8000-14000)中，40℃的去离子水中透析2天，随后冷冻干燥，得到取代度为90.9％的甲基化明胶(gelma)粉末；
[0030]
s2、包埋溴甲酚绿的甲基化明胶水凝胶(gelma-bcg)的制备：将溴甲酚绿(bcg)溶于含有0.5％光引发剂的去离子水中，获得bcg溶液。将s1所制备的甲基化明胶(gelma)粉末溶于溴甲酚绿(bcg)溶液中，用365nm的紫外灯引发30min,得到包埋溴甲酚绿的甲基化明胶水凝胶(gelma-bcg)；
[0031]
s3、包埋溴甲酚绿的甲基化明胶水凝胶(gelma-bcg)指示标签的制备：用盐酸将s2所制备的包埋溴甲酚绿的甲基化明胶水凝胶(gelma-bcg)ph调节为3.5后，滴加至滤纸上，至完全浸入，用365nm紫外灯照射30min，转至烘箱至完全烘干，得到包埋溴甲酚绿的甲基化明胶水凝胶(gelma-bcg)指示标签。
[0032]
本发明还提供上述包埋溴甲酚绿的甲基化明胶水凝胶(gelma-bcg)指示标签在检
测鱼肉新鲜度中的应用。
[0033]
在本发明的一种实施方式中，包埋溴甲酚绿的甲基化明胶水凝胶(gelma-bcg)指示标签能对环境中不同浓度的氨气做出颜色响应。随着氨气的浓度的增加，色差值
△
e也随之增加；即指示标签可以对挥发氨发生响应，用来检测肉质的新鲜度。
[0034]
本发明还提供一种基于水凝胶材料可视化智能检测肉类新鲜度的检测系统app，通过深度学习模型提取大量不同肉类新鲜度颜色标签的特征结构，在不断地迭代训练模型之后，通过手机扫描待测肉类的标签颜色来对肉类新鲜度进行检测。
[0035]
在本发明的一种实施方式中，指示标签和待检测肉类食品置于同一密闭空间内，静置后用智能手机拍照获取指示标签的图像，利用深层卷积神经网络(convolutional neural network，cnn)的深度学习，将cnn的vgg 16算法和分水岭算法集成到手机app中,消费者用手机app扫描指示标签即可在30s内识别肉质新鲜度。
[0036]
在本发明的一种实施方式中，所述的检测系统app实现步骤如下：
[0037]
s1、数据采集：对不同新鲜度的肉类样本，用权利要求1所述的方法进行标签颜色采集之后，根据训练因子将彩色标签的每个图像与其潜在类别匹配，并收集特征用于分类。根据挥发性氮值将获取的图像分为三类：新鲜(《15mg/100g指挥发性盐基氮，相当于《150ppm氨气)、不太新鲜(15-30mg/100g指挥发性盐基氮，相当于150-300ppm氨气)和变质(》30mg/100g指挥发性盐基氮，相当于》300ppm氨气)；
[0038]
s2、标签扫描开发：根据s1中实验图像的特点，使用open cv库中基于标记的分水岭算法从整幅图像中分割出颜色标签；
[0039]
s3、深度学习模型的建立：用vgg-16设计一个三类图像分类网络，包括输入、卷积、全连接(fc)和输出层，使用整流线性单元(relu)函数作为每个卷积层的激活函数；
[0040]
s4、app开发：将颜色指示标签与用于图像分割的基于标记的分水岭算法结合，并将用于深度学习的vgg 16算法与之进行集成，形成一个移动应用程序，以提供新鲜度的自动识别。
[0041]
所述检测系统可以是智能手机app，具体检测方法为：在肉类产品在生产，销售过程中，将所述的甲基化明胶包埋溴甲酚绿的水凝胶(gelma-bcg))指示标签与肉类共同封装、运输、储藏，在此过程中通过用智能手机app扫描指示标签的颜色变化以准确、实时、快速的反应肉类的新鲜度。
[0042]
本发明的显著优点在于：
[0043]
本发明包埋溴甲酚绿的甲基化明胶水凝胶(gelma-bcg)指示标签能对环境中氨气浓度的变化做出颜色响应，可用来检测肉质的新鲜度。储藏不同时间后，包埋溴甲酚绿的甲基化明胶水凝胶(gelma-bcg)指示标签随鱼肉新鲜度的变化显示出不同的颜色。
[0044]
本发明采用高取代度的gelma水凝胶实现对溴甲酚绿的最大浓度包埋，以构建对tvb-n含量敏感的指示标签，并将指示标签与深度学习智能手机app进行结合，减少了因主观或客观原因导致肉眼对指示标签的错误分析，提高了指示标签的准确性，也不需要昂贵的仪器，操作简单，可实现肉类产品新鲜度的准确、实时、快速的检测。
附图说明
[0045]
图1为包埋溴甲酚绿的甲基化明胶水凝胶(gelma-bcg)指示标签对氨气的颜色响
应情况；
[0046]
图2为包埋溴甲酚绿的甲基化明胶水凝胶(gelma-bcg)指示标签随鱼肉新鲜度的变化；
[0047]
图3为卷积神经网络(convolutional neural network,cnn)的深度学习实验设计及构成；
[0048]
图4为智能手机app的操作流程；
[0049]
图5为不同时间下溴甲酚绿溶胶-凝胶型鱼新鲜度指示卡随鱼肉新鲜度的变化；其中(a)0h；(b)18h；(c)22h；(d)24h。
具体实施方式
[0050]
下面结合实施例对本发明作进一步的描述，但本发明的实施方式不限于此。
[0051]
如无特殊说明，下述各例所述明胶生产商为麦克林、cas号为9000-70-8；甲丙烯酸酐生产商为麦克林、cas号为760-93-0；溴甲酚绿生产商为麦克林、cas号为76-60-8。
[0052]
实施例1
[0053]
甲基化明胶包埋的溴甲酚绿水凝胶(gelma-bcg)指示标签的制备步骤包括如下步骤：
[0054]
s1、甲基化明胶(gelma)的制备：明胶溶于ph＝7.5的磷酸缓冲液中形成10％(w/v)的明胶溶液，50℃水浴加热，并向明胶溶液中缓慢滴加甲基丙烯酸酐至甲基丙烯酸酐的体积分数为0.8％(v/v)，反应1h后，转移至透析袋(mwco 8000-14000)中，40℃的去离子水中透析2天，随后冷冻干燥，得到取代度90.9％的甲基化明胶(gelma)粉末；
[0055]
s2、包埋溴甲酚绿的甲基化明胶水凝胶(gelma-bcg)的制备：将溴甲酚绿(bcg)溶于含有0.5％光引发剂的去离子水中，获得0.8mg/ml bcg溶液。将s1所制备的甲基化明胶(gelma)粉末溶于溴甲酚绿(bcg)溶液中，用365nm的紫外灯引发30min，得到包埋溴甲酚绿的甲基化明胶水凝胶(gelma-bcg)(溴甲酚绿与gelma的质量比为1:80)；
[0056]
s3、包埋溴甲酚绿的甲基化明胶水凝胶(gelma-bcg)指示标签的制备：用盐酸将s2所制备的包埋溴甲酚绿的甲基化明胶水凝胶(gelma-bcg)ph调节为3.5后，滴加至2mm*3mm滤纸上，至完全浸入，用365nm紫外灯照射30min，转至烘箱至完全烘干，得到包埋溴甲酚绿的甲基化明胶水凝胶(gelma-bcg)指示标签。
[0057]
应用包埋溴甲酚绿的甲基化明胶水凝胶(gelma-bcg)指示标签检测鱼肉新鲜度：
[0058]
将40g鱼肉放于90mm的培养皿中，利用胶带将包埋溴甲酚绿的甲基化明胶水凝胶(gelma-bcg)指示标签粘贴在培养皿盖内侧，盖上培养皿，密封，放置于4℃冷库中。如图1所示，包埋溴甲酚绿的甲基化明胶水凝胶(gelma-bcg)指示标签能对环境中不同浓度的氨气做出颜色响应。随着氨气的浓度的增加，色差值
△
e也随之增加，由此可确定我们所制备的指示标签可以对挥发氨发生响应，用来检测肉质的新鲜度。新鲜(《15mg/100g指挥发性盐基氮，相当于《150ppm氨气)、不太新鲜(15-30mg/100g指挥发性盐基氮，相当于150-300ppm氨气)和变质(》30mg/100g指挥发性盐基氮，相当于》300ppm氨气)。
[0059]
如图2所示，储藏不同时间后，包埋溴甲酚绿的甲基化明胶水凝胶(gelma-bcg)指示标签随鱼肉新鲜度的变化显示出不同的颜色，黄色表示鱼肉肉质新鲜，绿色表示鱼肉肉质较新鲜，蓝色表示鱼肉已经变质。
[0060]
对比例1已有基于溴甲酚绿检测鱼肉新鲜度的方法对比
[0061]
溴甲酚绿溶胶-凝胶型鱼新鲜度指示卡的制备步骤包括如下步骤：
[0062]
s1、硅醇盐前体混合物的制备：将1.206ml硅酸四乙酯(teos)和1.259ml甲基三乙氧基硅烷(mteos)混合均匀；
[0063]
s2、将20mg溴甲酚绿加入至3.676ml乙醇和0.85ml的盐酸溶液(0.1mol/l)中，使之完全溶解,向该溶液中滴加s1所制备的硅醇盐前体混合物，磁力搅拌1h，再加入去离子水与硅醇盐前体混合物(摩尔比为4:1)，得到溶胶-凝胶溶液。
[0064]
s3、将滤纸作为指示剂基材，静置于s2所述的溶胶-凝胶溶液中过夜，然后室温干燥，得到溴甲酚绿溶胶-凝胶型鱼新鲜度指示卡。
[0065]
应用溴甲酚绿溶胶-凝胶型鱼新鲜度指示卡检测鱼肉新鲜度：
[0066]
测试过程：将40g鱼肉放于90mm的培养皿中，将新鲜度指示卡贴于保鲜膜上，用保鲜膜盖住培养皿，使新鲜度指示卡处于样品顶空处，观察指示卡颜色变化并拍照，然后用imagej图像处理软件将照片处理成rgb数值，并根据hsv(色调饱和值)颜色模型将其转换成h值。
[0067]
测试结果：如图5所示，溴甲酚绿溶胶-凝胶型鱼新鲜度指示卡随鱼肉新鲜度的变化显示出不同的颜色，黄色表示鱼肉肉质新鲜，绿色和蓝色表示鱼肉肉质较新鲜，深蓝色表示鱼肉已经变质。从图5中可以看到绿色，蓝色与深蓝色之间的区别不明显，通过h值不能准确快速的分辨出次新鲜与变质肉。
[0068]
对比例2不同溴甲酚绿与gelma的质量比所得标签的检测对比
[0069]
甲基化明胶包埋的溴甲酚绿水凝胶(gelma-bcg)指示标签的制备步骤包括如下步骤：
[0070]
s1、甲基化明胶(gelma)的制备：明胶溶于ph＝7.5的磷酸缓冲液中形成10％(w/v)的明胶水溶液，50℃水浴加热，并向明胶溶液中缓慢滴加甲基丙烯酸酐溶液至0.8％(v/v)，反应1h后，转移至透析袋(mwco 8000-14000)中，40℃的去离子水中透析2天，随后冷冻干燥，得到甲基化明胶(gelma)粉末；
[0071]
s2、包埋溴甲酚绿的甲基化明胶水凝胶(gelma-bcg)的制备：将溴甲酚绿(bcg)溶于含有0.5％光引发剂的去离子水中，获得0.8％(v/v)bcg溶液。将s1所制备的甲基化明胶(gelma)粉末溶于溴甲酚绿(bcg)溶液中，用365nm的紫外灯引发30min,得到包埋溴甲酚绿的甲基化明胶水凝胶(gelma-bcg)(溴甲酚绿与gelma的质量比为1:100)；
[0072]
s3、包埋溴甲酚绿的甲基化明胶水凝胶(gelma-bcg)指示标签的制备：用盐酸将s2所制备的包埋溴甲酚绿的甲基化明胶水凝胶(gelma-bcg)ph调节为3.5后，滴加至2mm*3mm滤纸上，至完全浸入，用365nm紫外灯照射30min,转至烘箱至完全烘干，得到包埋溴甲酚绿的甲基化明胶水凝胶(gelma-bcg)指示标签；
[0073]
应用包埋溴甲酚绿的甲基化明胶水凝胶(gelma-bcg)指示标签检测鱼肉新鲜度：
[0074]
将40g鱼肉放于90mm的培养皿中，利用胶带将包埋溴甲酚绿的甲基化明胶水凝胶(gelma-bcg)指示标签粘贴在培养皿盖内侧，盖上培养皿，密封，放置于4℃冷库中。如图1所示，包埋溴甲酚绿的甲基化明胶水凝胶(gelma-bcg)指示标签能对环境中氨气浓度的变化做出颜色响应，因此可以用来检测肉质的新鲜度。储藏不同时间后，包埋溴甲酚绿的甲基化明胶水凝胶(gelma-bcg)指示标签随鱼肉新鲜度的变化显示出不同的颜色，黄色表示鱼肉
肉质新鲜，绿色表示鱼肉肉质较新鲜，蓝色表示鱼肉已经变质。与实施例1相比，指示标签需要1-2分钟才能显色，并且显色度更低。
[0075]
实施例2构建肉类新鲜度智能检测系统
[0076]
一种基于水凝胶材料可视化智能检测肉类新鲜度的检测app在于通过深度学习模型提取大量不同肉类新鲜度颜色标签的色差值
△
e，在不断地迭代训练模型之后，通过手机扫描待测肉类的标签颜色来对肉类新鲜度进行检测。
[0077]
构建智能检测系统app的步骤如下：
[0078]
s1、数据采集：对不同新鲜度的肉类样本，用实施例1中的应用方法进行标签颜色采集之后，根据训练因子将彩色标签的每个图像与其潜在类别匹配，并收集特征用于分类。根据挥发性氮值将获取的图像分为三类：新鲜(《15mg/100g)、不太新鲜(15-30mg/100g)和变质(》30mg/100g)；
[0079]
s2、标签扫描开发：根据s1中实验图像的特点，使用open cv库中基于标记的分水岭算法从整幅图像中分割出颜色标签；
[0080]
s3、深度学习模型的建立：用vgg-16设计一个三类图像分类网络，包括输入、卷积、全连接(fc)和输出层，使用整流线性单元(relu)函数作为每个卷积层的激活函数；
[0081]
s4、app开发：将颜色指示标签与用于图像分割的基于标记的分水岭算法结合，并将用于深度学习的vgg 16算法与之进行集成，形成一个移动应用程序，以提供新鲜度的自动识别。
[0082]
所述智能检测系统(手机app)检测的具体方法为：，在肉类产品在生产，销售过程中，将所述的甲基化明胶包埋溴甲酚绿的水凝胶(gelma-bcg)指示标签与肉类共同封装、运输、储藏，在此过程中通过用智能手机app扫描指示标签的颜色变化在30s内准确、实时、快速的反应肉类的新鲜度。使用如图3所示的检测系统和如图4所示的操作流程，通过智能手机app拍摄标签的颜色变化，得到肉质的新鲜，不太新鲜以及变质信息。
[0083]
虽然本发明已以较佳实施例公开如上，但其并非用以限定本发明，任何熟悉此技术的人，在不脱离本发明的精神和范围内，都可做各种的改动与修饰，因此本发明的保护范围应该以权利要求书所界定的为准。