一种基于手机摄像功能的甘薯多酚氧化酶活性快速测定方法

摘要

本发明属于食品品质检测领域，具体涉及一种基于手机摄像功能的甘薯多酚氧化酶活性快速测定方法。本发明利用智能手机的摄像功能，通过对样品进行一定时长的手机摄像，截取视频一定时长间隔前后的帧图像并提取信息，建立预测模型，并对未知样品进行检测，为快速检测甘薯多酚氧化酶活性提供了一种新思路。

说明书

技术领域

本发明涉及甘薯品质快速检测领域，特别涉及一种基于手机摄像功能的甘薯多酚氧化酶活性快速测定方法。

背景技术

食品的褐变主要分为酶促褐变和非酶褐变，多酚氧化酶是引起甘薯酶促褐变的主要酶之一，多酚氧化酶活性是甘薯育种和加工过程中的重要研究对象。根据甘薯多酚氧化酶活性，在甘薯加工过程中采用合理的护色措施，可以提高产品的感官品质，对企业生产具有指导意义。通常，多酚氧化酶活性的测定采用邻苯二酚比色法，需对样品进行化学试剂处理，操作较为繁琐、成本高、费时费力，不能满足对大批量样品材料的品质分析和种质筛选需求，因此，寻求一种快速、简便、可靠且不需要太多化学处理的新型检测方法迫在眉睫。

手机是人们日常生活必备的基本工具。随着智能手机的广泛普及以及功能的不断完善，智能手机的照相能力不断得到提升，数码照相技术的发展使得溶液色度量化表示成为可能。数字图像比色分析是一种便捷的新型检测技术。根据朗伯-比耳定律，有色溶液的颜色深度（即有色溶液的色度）正比于溶液的浓度。目前，数码照片的色彩模式以红绿蓝（RGB）模式为主，RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对红（R）、绿（G）、蓝（B）3个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各种颜色。基于智能手机的数字图片比色分析（Digital image colorimetric，DIC）使用数字方式（RGB值）量化颜色，进而通过量化的颜色与被拍物浓度建立数学关系，实现以化学显色为基础的定量或半定量分析，是一种新型、快速的分析检测方法，被广泛应用于食品、生物医学、化学、农业及环境等多个领域中，但目前尚未有采用手机数字图像比色法对甘薯多酚氧化酶活性进行快速检测的报道。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于手机摄像功能的甘薯多酚氧化酶活性快速测定方法，利用智能手机作为分析工具，以甘薯褐变反应为基础，旨在建立甘薯品质快速检测新方法。

本发明提供的快速检测方法，包括以下步骤：

（1）样本的收集与手机摄像：收集一定量的有代表性的甘薯样本，清洗后切片，并放入拍照装置中，使用手机摄像，拍摄时间不少于50 秒，同时测定样品甘薯的多酚氧化酶活性作为参考值；

（2）视频信息提取与预测模型建立：分别截取视频开始时及一定时间间隔后的帧图像，两次截图间隔时间不少于20秒，提取两幅图像的RGB信息，并计算两幅图像相应通道RGB值的差值，与甘薯多酚氧化酶活性参考值关联，建立甘薯多酚氧化酶活性预测模型；

（3）未知样品预测：对未知甘薯样本进行切片，并拍摄视频，提取相应时间间隔的图像RGB信息并计算差值，输入上一步建立的模型，对甘薯多酚氧化酶活性进行预测。

进一步，步骤（1）中，甘薯样品的数量至少为50个，样品清洗切片后需要立即进行摄像采集，以免发生褐变。

进一步，步骤（1）中，所述拍照装置采用25×25×25 cm的密闭正方体实心木箱，箱内背景为黑色，光源为25 w白色日光灯，样品底座距离箱底12 cm，保持相同的拍摄距离与环境照明亮度，使用手机摄像功能进行摄像。

进一步，步骤（1）中，使用邻苯二酚比色法测定样品甘薯的多酚氧化酶活性作为参考值。

进一步，步骤（2）中，使用Adobe Photoshop软件直方图功能提取两帧图像的RGB颜色值，其中R为红值，G为绿值，B为蓝值。

进一步，步骤（2）中，前后两时间点的视频截图图片信息采用RGB颜色系统描述，在建立预测模型时，使用前后两张图像RGB值的差值ΔR，ΔG或ΔB，与参考值进行关联，模型可采用线性回归模型或多项式回归模型。

进一步，提取两幅图像的RGB信息，并计算两幅图像R通道RGB值的差值ΔR值，与甘薯多酚氧化酶活性参考值关联，建立甘薯多酚氧化酶活性预测模型：y>求模型参数a，b。

进一步，步骤（3）中，对未知甘薯样品进行预测时，样品的处理、摄像及截图信息提取采用步骤（1）与步骤（2）中相同的方法条件。

本发明的有益效果在于：通过智能手机采集甘薯切片的视频，并提取一定时间间隔的视频帧图像，将图像的RGB信息的差值与甘薯多酚氧化酶活性对应并建立预测模型，与传统的检测方法相比，该方法不需要样品前处理，可以更快速、便捷地预测甘薯多酚氧化酶活性。

附图说明

图1 基于手机摄像功能的甘薯多酚氧化酶活性快速检测模型的建立及未知样品检测流程；

图2 手机数字图像采集装置；

图3 甘薯多酚氧化酶活性实测值与预测值的对比（a）及回归残差图（b）。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好的理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定。

1、甘薯样品收集

选取大小一致、表面光滑且无病虫害的不同品系甘薯样品90个（重庆市甘薯工程技术研究中心提供）。将甘薯表面泥土清洗干净，室温下晾干表面水分并编号，储存于15±2℃条件下备用。

2、手机视频采集

将甘薯样品沿中心横向一切两半，一半用于甘薯多酚氧化酶活性的测定，另一半用于手机视频采集。将甘薯样品横放，在左、中、右三处进行3次切片，切片厚度约2 mm。依次将切好的甘薯切片放入拍照装置中摄像，摄像时间1分钟。拍照装置为25×25×25 cm的密闭正方体实心木箱，箱内背景为黑色毛毡，光源为25 w白色日光灯，样品底座距离箱底12 cm（如图2所示）。分别截取视频第1秒及第30秒时的帧图像，在Adobe Photoshop软件直方图中提取两张图像RGB颜色值，其中R为红值，G为绿值，B为蓝值，并计算其差值。3次切片分别进行视频截图并计算各通道的差值，以其均值作为最终获得的ΔR，ΔG和ΔB进行方程拟合。

甘薯样品的多酚氧化酶活性使用邻苯二酚比色法进行测定，方法如下：称取25.000 g甘薯样品，加入0.2 mol/L的磷酸缓冲溶液（含2.500 g聚乙烯聚吡咯烷酮）100 mL（pH=6.4），4 ~ 6 ℃下均质2 min，2层100目滤布过滤后8000 r/min离心30 min，取上清液0.02 mL，加3.0 mL邻苯二酚溶液（邻苯二酚含量0.05 mol/L，溶剂为0.2 mol/L磷酸缓冲液），使用紫外分光光度计测定410 nm吸光度。根据多酚氧化酶活力单位定义，在测定条件下，单位时间内引起吸光度改变0.01，则为1个酶活力单位U，因此，甘薯多酚氧化酶活性的计算公式为：

式中：X为甘薯多酚氧化酶活性，单位U；ΔA为反应时间内吸光度的变化值；t为反应时间，0.5>

3、模型建立

从90个样品中，随机选取67个样品作为校正集，剩余23个样品作为验证集。本实施例中，选择样品的ΔR值与样品多酚氧化酶活性参考值关联，建立线性回归模型，模型的表达式为：y>其中y为甘薯多酚氧化酶活性实测值，ΔR为RGB信息中R值的差值，经拟合得到模型参数a=>5.8563，b=>1.0442。故建立的模型为：y>。

4、样品预测及模型评价

将验证集样品在同样条件下进行切片及摄像，提取第1秒及30秒时视频帧图像的RGB值并计算ΔR值，输入上步得到的预测模型，即可获得未知样品中多酚氧化酶活性的预测值。

模型预测效果可以通过预测均方根误差（Root mean square error ofprediction，RMSEP）和预测相关系数（Correlation coefficient，r_p）来评价。通常，模型精度越高，模型RMSEP值越小，相应的r_p值越大。计算公式如下：

其中，验证集第i个样品的预测值，y_pi代表其对应的参考值，表示验证集所有样品参考值的平均值，n代表验证集样品数量。

经过计算，模型的预测相关系数r_p=>r_p越接近于1，说明回归效果显著，RMSEP较小表明模型的预测精度较高。

从图3 甘薯多酚氧化酶活性实测值与预测值的对比（a）及回归残差图（b）中可以看出，预测值与实测值的残差均匀地分布在0轴上下，不带任何系统趋势，分布均匀、随机，无明显便宜或聚集现象，说明采用的回归方程的拟合效果良好。该结果表明，本方法可快速、便捷地预测甘薯多酚氧化酶活性。

最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过参照本发明的优选实施例已经对本发明进行了描述，但本领域的普通技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围。