應用雙能X射線進行在線肉類脂肪含量測量的可行性研究
施利輝
（上海太易檢測技術有限公司，上海 201100）
摘 要：本文根據目前的國內外研究進展和市場實際需要，對應用雙能X射線進行在線肉類脂肪含量測量的可行性進行研究。通過在雙能X射線成像（DEXA）實驗平臺采集分析數據，驗證該技術在肉品脂肪含量分析上的技術可行性。關鍵詞：X射線；脂肪含量；肉類；可行性
目前，以國內消費量最大的豬肉為例，檢測豬肉脂肪含量主要有以下幾類。①人工檢測。通過檢測人員感官分辨判斷肉品等級，這種方法完全依賴個人主觀經驗，不具備科學的評價標準，可靠性差。②實驗室理化檢測法。根據國標GB 5009.6—2016食品中脂肪的測定方法，對于肉制品常用索氏抽提法[1]，可以準確檢測出脂肪含量，但其對樣品的檢測方法是有損測試，難以滿足企業對于大規模生產檢測的實際要求。③通過特定技術方法實現在線式的無損脂肪含量測量。國內外研究機構和設備制造企業通過近紅外光譜分析，三維超聲波檢測，X射線透射成像等技術對生豬及豬肉制品進行脂肪含量在線無損檢測，在一些肉類加工廠得到批量應用，目前國內大型的肉類加工企業在這方面仍然處于起步階段。本文根據目前國內外的研究進展和市場實際需要，通過在雙能X射線成像（DEXA）實驗平臺采集分析數據，驗證該技術在肉品脂肪含量分析上的技術可行性[2-3]。
1 實驗方法
1.1 實驗設備
通常雙能X射線吸收測量法（DEXA）應用于醫學中的骨密度檢測或是行李安檢透射檢測，利用不同材質（對應不同等效原子序數Zeff屬性）對高能和低能X射線吸收的差異性來對材質屬性進行鑒別。本實驗使用的是光源規格為最大電壓
80 kV，最大電流為8 mA，探測器為0.8 mm分辨率雙排線陣高低雙能探測器。光源和探測器成像平臺結構如圖1所示。
1.2 實驗樣本
為分析實際豬肉脂肪含量，需要有典型樣品供實驗數據分析，采購1 100 g豬膘油作為參考脂肪標本，1 338 g瘦肉并分割剔除明顯脂肪作為參考肌肉標本。
1.3 測量原理
當射線照射一定物質后，會被對應穿透材料吸收而衰減，其低能、高能對應的衰減率公式為：
式中：Iol和Ioh分別為低能、高能初始能量，和為低能、高能衰減后能量，為材質質量，為材質對應衰減系數。當照射樣品為脂肪和肌肉混合時，對應的理論吸收率應為[4]：
經過轉換后計算得出脂肪質量和肌肉質量為：
肌肉厚度便可以計算出對應的脂肪含量比例，由式（5）、式（6）可以看出和跟低能和高能的吸收率直接相關，其余為固定參數，脂肪跟肌肉含量比例可直接等效為：
基于高低能圖像來分析，樣品的脂肪含量比例計算可通過統計所有肉品區域內像素點代表的單位面積質量求和來進行評估。
1.4 測試方法
由于圖像本身噪聲和射線源受本體波動的影響，數據點呈現分布性，在衰減較大區域的數據呈現非線性特性。為提取精確的典型高低能衰減比描述曲線[5]，本文選擇分段二次多項式擬合方法進行確定，為防止分段曲線在交界處不連續問題，在段與段之間設置有1/4的重疊區域，該區域擬合值由交接兩邊的兩個多項式函數曲線進行混合，根據交接區位置點，取不同權重進行線性插值，得到如圖2中對應的參考曲線，可以看到擬合曲線達到了較好效果。
對測試樣本進行分割混合后，得到若干評估樣本，包括樣本1純脂肪280 g，樣本2純瘦肉510 g，樣本3脂肪（380 g）+瘦肉（250 g）混合肉。每份樣品在相同工況下隨機照射10次，并取10次數據。對每個有效像素點位置的低能灰度值()和高能灰度值()對應到參考曲線坐標中的點。假設以脂肪參考曲線上取值為1.0（100%），肌肉參考曲線為0（0%），對應的結果值可通過該點位置距離脂肪曲線和肌肉曲線的位置關系比例進行評估計算。對每幅圖像中所有像素點數據分析求和跟假設值對比后，得到的評估數據如表1。
通過對實驗數據的處理分析，可以看到雙能透射成像對于肉類脂肪含量測定在少量樣本實驗條件下測量誤差可以控制在±5%以下。在實際產業化應用中，相比較其他在線脂肪含量測量方法，該技術在可靠性及檢測效率上具有明顯的優勢以及很好的推廣應用價值。
參考文獻
[1]國家衛生和計劃生育委員會,國家食品藥品監督管理總局.食品安全國家標準 食品中脂肪的測定:GB 5009.6—2016[S].北京:中國標準出版社,2016.
[2]沈杰.基于X射線及近紅外光譜技術的禽肉品質檢測[D].南昌:江西農業大學,2011.
[3]程月紅,鮑連艷,王健,等.食品中脂肪測定方法對比研究[J].現代農業科技,2018(16):234.
[4]CHENA A,LUOB J,WANGC A,et al.Fat to Muscle Ratio Measurements with Dual Energy X Ray Absorbtiometry[J].Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A,2015,788:24-28.
[5]鄔小平,王學武,謝亞麗,等.基于貝葉斯決策的雙能X射線材料分辨算法研究[J].中國體視學與圖像分析,2003(3):162-165.
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