X射线检测海水鱼片中鱼刺

胡记东 1,刘远平 2,孙爱华 3,林 洪 1,郭晓华 3,年 睿 4,李钰金 2,曹立民 1, *

(1.中国海洋大学食品科学与工程学院,山东 青岛 266003;2.荣成泰祥食品股份有限公司,山东 荣成 264300;3.山东美佳集团,山东 日照 276800;4.中国海洋大学信息科学与工程学院,山东 青岛 266100)

摘 要:通过X光机设备参数优化、鱼刺分布规律总结及冷冻结合X光机技术3 个方面对X射线检测鱼刺效果进行研究。结果表明,大部分海产鱼片产品的最优检测参数为:电压范围30~45 kV、电流范围3 000~6 000 μA、亮度范围4~6;通过鱼刺分布规律总结,鱼片在冷冻状态下鱼刺的检出率均高于解冻状态下鱼刺检出率,且冷冻状态下人工读X射线图判断鱼刺更接近于实际情况。通过X光机设备参数优化、鱼刺分布规律总结的学习及冷冻结合X光机技术可改善图像质量和提高残留鱼刺检出率,改善水产品加工企业X光机检测人员的视觉感受并一定程度上解决海水冷冻鱼片产品鱼刺残留问题。

关键词:X射线;海水鱼片;鱼刺;参数优化;分布规律;冷冻

近些年,冷冻海水鱼片作为一种新的海产鱼加工方式,需求旺盛。但鱼片中残留的鱼刺是重要的危害因子 [1],如果不慎摄入会导致消化道黏膜受损、肠道穿孔以及甲状腺肿等并发症 [2-3],严重者甚至出现致死事件 [4-5]。因鱼刺危害导致的受害者起诉水产品加工企业而引发的索赔事件 [6-7],不仅给企业带来经济方面的损失,对企业的声誉和形象也造成了不良影响 [8]。国内加工生产的冷冻海水鱼片主要出口到日本、欧美等国家。出口国要求食品企业必须在出厂前经过食品异物的检测环节,确保包装食品和加工食品中不含异物 [9-12]。国内企业为满足客户期望,目标是提供没有异物的产品 [13]。因此,国内少数水产品加工企业在国外客户要求条款之下,被迫购买了专门用于检测鱼片中残留鱼刺的检测仪器 [14]

近年来,成像技术应用于鱼类加工产品的质量安全检测方面的研究已成热点 [15]。X射线成像技术在鱼刺检测方面有其独特优势,越来越多学者及企业给予关注 [16-17]。如国外某公司声称研发出第一台X射线鱼刺检测设备,用于白鲑的鱼刺检测 [18]。但目前专门检测海产鱼片鱼刺的X射线设备在国内尚未普及,且已有的检测设备也存在诸多问题。对于一些鱼刺细小、分布不规律的鱼种,如鲐鱼、红鱼等,容易造成漏检。影响X射线成像系统分辨率的因素有很多 [19],目前X射线检测鱼刺残留研究领域,大多数关注X射线设备本身,从设备整体设计 [20],单元操作设备升级 [21-23],图像算法处理技术 [24-25]等方面提高鱼刺检出率,几乎无人关注鱼片样本状态、不同鱼种鱼刺分布特点及操作工人的读图感受。

针对以上问题,结合企业生产实际,本研究在企业已有的X光机基础上,通过X光机检测参数优化、鱼刺分布规律总结及冷冻结合X射线技术3 个方面,提高红鱼等难检海产冷冻鱼片产品的残留鱼刺检出率,并改善图像质量,减少人工读图判定鱼刺漏刺和假阳性的问题。

1 材料与方法

1.1 材料与试剂

竹荚鱼、狭鳕、鲐鱼、好吉鱼、红鱼、秋鲑 荣成泰祥食品股份有限公司;氢氧化钠、碱性蛋白酶(分析纯)北京索莱宝科技有限公司。

1.2 仪器与设备

TXR Series X射线检测系统 上海太易检测技术有限公司;EV-60A/D型工业用X射线异物检测装置(X光机) 日本理学株式会社;TE601型电子天平美国赛多利斯公司;HH-4型数显电子恒温水浴锅 常州国华电器有限公司;STARTER3100型pH计 奥豪斯仪器(上海)有限公司。

1.3 方法

1.3.1 鱼片样本前处理

随机采取竹荚鱼、狭鳕、鲐鱼、好吉鱼、红鱼、秋鲑原料全鱼并经过五去(去头、去尾、去内脏、去鳍、去鳞)、开片、清洗等操作得到以下4 种状态的鱼片。

全刺/冷冻鱼片:三枚卸(料理的一种手法,将整只鱼剥成三片除去中间的鱼排骨,取左、右没有鱼排骨的那两片鱼肉)操作后的原始鱼片,保留自然状态下的鱼刺;全刺/解冻鱼片:全刺/冷冻鱼片经过自然状态或冷水解冻之后的鱼片;残留刺/解冻鱼片:全刺/解冻鱼片经过人工初拔刺得到的鱼片;残留刺/冷冻鱼片:全刺/解冻鱼片经过单冻机冷冻过后的鱼片。

1.3.2 X光机检测鱼刺设备参数优化

选用设备为TXR Series X射线检测系统,实验样本选取海产鱼片的代表性样本。根据设备自身功能及不同鱼种其鱼刺的特点,从电压、电流、亮度3 个参数进行优化调整,设计单因素试验和人工主观打分方案,选出6 个鱼种各自最优的X射线检测参数组合范围,如表1所示。

表1 X光机检测参数优化范围表
Table1 Ranges of working parameters of X-ray detector

种类电压/kV电流/μA亮度打分好吉鱼30~553 000~5 5000~80~10红鱼30~652 200~5 2000~80~10秋鲑30~503 000~5 5000~80~10鲐鱼30~503 500~7 0000~100~10狭鳕30~552 200~5 2000~80~10竹荚鱼30~503 500~6 5000~100~10

1.3.3 X射线图像中鱼刺分布规律总结

1.3.3.1 采集图像

利用EV-60A/D型工业用X射线异物检测装置采集海产鱼片加工各阶段骨刺的X射线检测图像。实验步骤如下:第1,每个鱼种30 片,三枚卸(鱼刺全保留)后称质量计数;第2,选择各鱼种对应的检测参数模式,通过X光机,保存全刺图像;第3,每种鱼选择一鱼片剔除其中全部鱼刺并按照鱼刺在鱼片中的实际位置摆放在托盘中,数码相机拍照并过X光机保存该图像;第4,每个鱼种剩余的鱼片初步拔刺并收集起来;第5,初步拔刺的鱼片再次过X光机,保存残留刺图像;第6,根据图像进行残留刺剔除,若仍判断有鱼刺残留则多次过X光机并根据图像剔除残留,直至确定图像无残留刺之后保存无刺图像。

1.3.3.2 鱼刺分布规律总结

按公式(1)计算每种鱼片的平均质量。统计出每种鱼不同部位的鱼刺其数量、长度及直径范围。根据每种鱼片各个加工阶段的多幅图像,逐渐训练摸索其中鱼刺分布规律,并形成各个鱼种的X射线图像鱼刺分布规律总结指南。

式中:m为每种鱼片的平均质量/(kg/片);M为每种鱼30片鱼片的总质量/kg。

1.3.4 冷冻技术对X射线检测鱼刺效果的影响

在优化后的检测参数模式下,进行6 个鱼种全刺样本的冷冻与解冻检测效果的对比实验。实验步骤如下:第1,将全刺/冷冻鱼片30 片均匀放在托盘中;第2,托盘编号(精确到每个样本的摆放顺序);第3,根据鱼片种类,选择相应的X光机检测模式;第4,托盘按编号依次通过X光机进行检测;第5,由X光机操作工人仔细观察X光机显示屏上鱼刺残留检测图像;第6,根据图像,从左到右,从上到下数出可辨认的鱼刺个数并记录;第7,全刺/冷冻鱼片经过冷水解冻后,编号顺序不变,重复上述第4~6步。

1.3.5 冷冻技术对X射线检测鱼刺影响效果的验证

1.3.5.1 采集图像

采集红鱼中骨刺的X射线检测图像。实验步骤如下:第1~7步,同1.3.4节方法;第8,全刺/解冻鱼片,经过人工初步摸刺、拔刺后,编号顺序不变,重复上述第4~6步(拔出的鱼刺收集起来,编号同鱼片);第9,残留刺/解冻鱼片,经过单冻机冷冻之后,编号顺序不变,重复上述第4~6步。最终得到红鱼在4 种不同状态下的X射线检测图像的统计结果。

1.3.5.2 酶解验证 [26-27]

现场图像采集检测完毕,将所有样本带回实验室并分别单个酶解,经酶解后,鱼肉蛋白被破坏成液体,鱼刺被分离出来,统计每个样品中残留的实际鱼刺数目。酶解步骤:称取单个鱼片样本的质量,将鱼肉用剪刀顺骨刺方向剪碎,置于500 mL烧杯中,加水(固液质量比为1∶3)混合,用0.1 mol/L NaOH溶液调节pH值至9.0,加入碱性蛋白酶并混合均匀,置于45 ℃恒温水浴锅,保持90 min,直至鱼肉基本全部溶解。取出酶解液,用玻璃棒轻轻搅拌,使溶液混合均匀,静置10 s待鱼刺沉入杯底后,缓慢将上层酶解液倒出,直至不影响对烧杯中骨刺进行观察计数为止。酶解后鱼刺采用文献[28]进行判断,具体判断准则为:如果一个鱼刺长度小于或等于5 mm且直径不超过2 mm,则不被认为是一个缺陷;残留在切割面上用于连接鱼刺和脊柱的部分,因切割形成的鱼骨碎片如果其宽度小于或等于2 mm,或者它可以很容易地用指甲剥离,可以忽略。

1.3.5.3 不同状态下X射线检测率的比较计算

全刺状态下的检出率按公式(2)计算:

式中:W 1为全刺状态下的检出率/%;N 1为全刺时,样本经过X射线检测系统成像,并由工人读图数出鱼刺数量;N 2为样本经过酶解后所得到的鱼刺残留数和拔出鱼刺数量总和。

残留刺状态下的检出率按公式(3)计算:

式中:W 2为残留刺状态下的检出率/%;H 1为残留刺时,样本经过X射线检测系统成像,并由工人读图数出鱼刺数量;H 2为样本经过酶解后所得到的鱼刺残留数。

1.3.5.4 人为统计鱼刺与实际鱼刺残留的拟合

对红鱼每一组样本统计的鱼刺数分别与对应的实际鱼刺数进行四次多项式曲线拟合处理,得到红鱼分别在全刺/冷冻、全刺/解冻、残留刺/解冻和残留刺/冷冻4 个状态下的拟合情况,判断人为读图统计和实际情况的符合程度。

2 结果与分析

2.1 不同鱼种对应的X射线最优检测参数

表2 不同鱼种对应的X射线最优检测参数
Table2 Optimal working parameters of X-ray detector for different fish species

参数竹荚鱼狭鳕鲐鱼好吉鱼红鱼秋鲑电压/kV4530~4030~3530~4035~4030~40电流/μA5 500~6 000 4 200~5 200 5 000~6 000 4 500~5 000 3 200~4 700 4 000~5 500亮度0~540~540~64

如表2所示,大部分海产鱼片X射线最优检测参数中,电压范围为30~45 kV,电流范围为3 000~6 000 μA,亮度范围为4~6。秋鲑所需电压较低,原因是其鱼刺相对分布规律且鱼刺较粗大,易于观察,受相关因素影响小;竹荚鱼所需电压、电流较大,可能是由于其鱼刺较细小且深入鱼肉内部,且鱼片较厚,因此需要的X射线能量较高。本实验通过人为打分进行筛选最优参数,存在很大的主观因素,且实验发现参数调整时显示屏中X射线图像明暗变化不明显,但存储图像的明暗变化较明显,实验只通过显示屏的图像变化进行评定,亦有一定的局限性。

2.2 X射线图像中鱼刺分布规律总结

图1 红鱼片鱼刺不同阶段X射线分布图
Fig.1 X-ray images showing fish bone distribution of red fish fillets at different stages

红鱼样本:三枚卸鱼片,0.25 kg/片左右;矩形框表示中刺;实线椭圆表示真实鱼刺,虚线椭圆表示可疑鱼刺,图2同。a.全部实际鱼刺分布;b.全部鱼刺X射线检测;c.残留鱼刺X射线检测;d.无残留鱼刺X射线检测。

目前的X光机还无法实现检测图像中鱼刺的自动化判定,因此,X射线检测图像还需要人为凭借经验判定鱼片中鱼刺的残留情况。形成的不同鱼种鱼片中鱼刺分布规律总结,可以作为X射线检测鱼片中鱼刺残留工段工人的操作指导书。目前,研究已形成红鱼、鲐鱼的鱼刺分布规律总结,其鱼刺分布规律总结如下。

由图1a、b可知,红鱼基本只有一个中刺区域的鱼刺分布。该中刺呈现灰色短线状,位于脊柱两侧附近,宽约1 cm的一个条带区域(矩形框图区),靠近头部一侧,分布有些杂乱,几乎成一条直线排布,大约7 根,长度范围23~30 mm,直径范围1~1.5 mm;鱼刺灰度与鱼肉背景有较为明显的区别。

由图1c可以知,红鱼残留鱼刺极少,主要分布在鱼脊柱线两侧(原刺所在区域),在X射线图像中呈现灰色短线状(图像中实线椭圆标注),腹部红色椭圆标注的也为实际残留鱼刺,但该鱼刺是剔除后重新黏附在鱼片表面的,由于后续清洗鱼片可洗掉,可不计入;残留鱼刺在X射线图像中的线形较粗,呈现弯曲度较大的或者灰度十分大的或者出现在其他原先无鱼刺分布区域的并不是鱼刺残留,可能是其他异物或者是鱼肉自身的组织(图像中虚线椭圆标注)。

由图1d可以看出,鱼片区域的灰度十分均匀,无其他异常的较深灰度的显示出现,基本可以判断产品已无鱼刺残留。

图2 鲐鱼片鱼刺不同阶段X射线分布图
Fig.2 X-ray images showing fish bone distribution of mackerel fillets at different stages

鲐鱼样本:三枚卸鱼片,0.15 kg/片左右;矩形框A区表示腹刺;矩形框B区表示中刺。a.全部实际鱼刺分布;b.全部鱼刺X射线检测;c.残留鱼刺X射线检测;d.无残留鱼刺X射线检测。

由图2a、b可知,鲐鱼中刺呈现灰色点状或者短线状,位于脊柱两侧附近,宽约1 cm的一个条带区域(B区),大约16~18 根,长度范围为12~32.5 mm,直径范围为0.5~1.5 mm;腹刺呈现灰色线状,位于脊柱下方,腹部靠近头部一侧,与鱼肉表面平行,等间距排列在该区域中(A区),大约11~12根,长度范围为23.5~54 mm,直径范围为0.5~2 mm;鱼刺灰度与鱼肉背景有较为明显的区别。

由图2c可知,鲐鱼残留鱼刺主要分布在鱼脊柱线两侧,以中刺断刺残留为主,在X射线图像中呈现灰色短线状,腹刺大刺残留几乎很少出现(不排除人为遗漏)(图像中实线椭圆标注);在X射线图像中的线形较直,呈现弯曲度较大或者灰度较大的黑点并不是鱼刺残留,可能是其他异物或者是鱼肉自身的组织(图像中虚线椭圆标注)。

由图2d可以看出,无任何鱼刺残留的鲐鱼鱼片X射线检测图像,其鱼片区域的灰度十分均匀,无其他异常的较深灰度的显示出现,基本可以判断产品已无鱼刺残留。

2.3 冷冻技术对X射线检测鱼刺效果的影响

在前期参数优化和鱼刺分布规律总结学习的基础上,进行冷冻技术检测研究。实验发现,在解冻状态下,好吉鱼、红鱼、鲐鱼、狭鳕、秋鲑和竹荚鱼通过X光机检出的鱼刺数分别为909、444、380、283、1 784、394根;在冷冻状态下,好吉鱼、红鱼、鲐鱼、狭鳕、秋鲑和竹荚鱼通过X光机检出的鱼刺数分别为931、464、414、314、1 788、407根,如图3所示。由此可以看出,冷冻技术确实对X射线检测鱼片中残留鱼刺效果有一定的影响。

图3 不同鱼片在冷冻与解冻状态下X射线检测效果图
Fig.3 Comparative efficiency of X-ray detection of fillets from different fish species under freezing and thawing conditions

从X射线检测图像中进行鱼刺数目统计,存在人为判断假阳性情况,即非鱼刺图形判断为鱼刺,从而导致检出鱼刺较多,因此,冷冻状态检出鱼刺数多于解冻状态时的鱼刺检出数,也可能存在人为假阳性因素。在此基础上,选择企业实际生产中,经常出现残留刺且X射线检测较为困难的红鱼作为研究对象,进一步验证冷冻技术对X射线检测鱼刺影响效果。从表3可以看出,红鱼冷冻状态下鱼刺的检出率均高于解冻状态下鱼刺检出率;全刺状态下,冷冻与解冻状态的鱼刺检出率均高于100%,虽存在假阳性,但不会存在漏刺的情况,且冷冻和解冻的检出率差别不大;残留刺状态下,冷冻状态下鱼刺检出率高于100%,不存在漏刺情况,解冻状态条件下鱼刺检出率只有80.3%,存在漏刺情况,因此冷冻状态的检测效果明显好于解冻状态。

表3 红鱼片鱼刺不同状态下的X射线检出率
Table3 Detection rates of fish bones in red fish fillets under different conditions with X-ray

红鱼片状态全刺/解冻全刺/冷冻残留刺/解冻残留刺/冷冻检出数/根3353406177总数/根3203207676检出率/%104.7106.380.3101.3

对红鱼每个状态下的每组数据进行四次多项式拟合处理,红鱼:全刺/冷冻R 2=0.420 97>全刺/解冻R 2=0.419 46;残留刺/冷冻R 2=0.736 6>残留刺/解冻R 2=0.647 75;残留刺/冷冻R 2=0.736 6>全刺/冷冻R 2=0.420 97;残留刺/解冻R 2=0.647 75>全刺/解冻R 2=0.419 46。从多项式拟合数据处理结果可以看出,冷冻状态下的拟合程度优于解冻状态下的拟合程度,说明冷冻状态下人工读X射线图判断鱼刺更接近于实际情况。残留刺状态下的拟合程度优于全刺状态下的拟合程度,说明更适合检测残留刺。

3 讨论与结论

本实验利用企业已有X光机,不可更换单元器件且机器本身自学习性能欠佳条件下,考虑从电压、电流、亮度3 个参数进行优化,筛选出适合不同海水鱼片残留鱼刺检测的参数组合,结果表明大部分海产鱼片X射线最优检测参数中,电压范围为30~45 kV,电流范围为3 000~6 000 μA,亮度范围为4~6。图像质量判断分为客观和主观判断2 种 [29],本研究利用人为感官打分,存在人为因素的影响,但实验简单方便,适用于工人快速确定适合自身的检测模式。后续研究可以进一步采用标准鱼刺模板或探针等方法,筛选更为客观的检测参数 [30]

每个鱼种的鱼刺数目及分布具有一定的规律 [31],不同的鱼刺构形对冷冻无骨鱼片的加工工艺有一定的影响 [32]。本研究通过大量样本训练,逐渐摸索编写的不同鱼种鱼片中鱼刺分布规律总结,重点是不同阶段鱼刺在X射线图像上的分布,可以作为企业中X射线检测鱼刺残留工段上操作工人的作业指导书,使得操作更加规范有序,充分发挥该环节的重要作用。本研究只总结了红鱼和鲐鱼的鱼刺分布规律,后续将总结其他常见鱼种的鱼刺分布规律,以形成完善的体系。

几乎所有检测鱼刺残留的研究,均采用解冻状态的鱼片样本 [33]。本实验进行了解冻与冷冻2 种状态下的检出效果对比。实验结果表明,冷冻状态下鱼刺的检出率均高于解冻状态下鱼刺检出率,且冷冻状态下人工读X射线图判断鱼刺更接近于实际情况。检测残留刺时,冷冻状态下鱼刺检出率高于100%,存在假阳性,但不存在漏刺情况,更为安全。对于鱼刺残留较为难检且经过普通X射线检测仍出现投诉事件的海水鱼片,可以采用冷冻结合X射线技术处理。人工摸刺剔除处理并过X光机检测后,再速冻进行冷冻状态下进行X光机检测,将再次检测出残留鱼刺的鱼片挑出,在相应位置用刀刻痕做标记,统一解冻后再次剔除残留鱼刺。

研究立足于企业加工实际和设备实际,所用设备及原料均来源于企业正常的生产线,因此,相关技术及思路可以直接应用于水产品加工企业冷冻海水鱼片的生产线。通过X光机设备参数优化、鱼刺分布规律总结的学习及冷冻结合X光机技术可改善图像质量和提高残留鱼刺检出率,改善水产品加工企业X光机检测人员的视觉感受并一定程度上解决海水冷冻鱼片产品鱼刺残留问题。

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Application of X-Ray Technique to Detection of Fish Bones in Marine Fish Fillets

HU Jidong 1, LIU Yuanping 2, SUN Aihua 3, LIN Hong 1, GUO Xiaohua 3, NIAN Rui 4, LI Yujin 2, CAO Limin 1,*
(1. College of Food Science and Engineering, Ocean University of China, Qingdao 266003, China;2. Rongcheng Taixiang Food Co. Ltd., Rongcheng 264300, China; 3. Shandong Meijia Group, Rizhao 276800, China;4. College of Information Science and Engineering, Ocean University of China, Qingdao 266100, China)

Abstract:This study aimed to examine the effectiveness of X-ray technique in the detection of fish bones with respect to three aspects: optimization of working parameters of X-ray detector, analysis of fish bone distribution pattern and combined application of X-ray technique and freezing technique. The results showed that for most marine fish fillets, the optimal detection parameters were determined as follows: voltage range, 30-45 kV; current range, 3 000-6 000 μA; and brightness range, 4-6. In term of fish bone distribution, the detection rates of fish bones in frozen fish fillets were higher than those in unfrozen state, and artificial judgment of X-ray images for fish bones is more practical. By optimizing X-ray detector parameters, ascertaining fish bone distribution pattern and combining freezing technique and X-ray technique, the quality of X-ray image, the detection rate of fish bones and the visual sense of X-ray test personnel in aquatic products processing enterprises were improved. Therefore, the problem of remaining fish bones in frozen marine fish fillets can be solved to a certain extent.

Key words:X-ray; marine fi sh fi llets; fi sh bones; parameter optimization; distribution pattern; freezing

DOI:10.7506/spkx1002-6630-201620025

中图分类号:TS254

文献标志码:A

文章编号:1002-6630(2016)20-0151-06

引文格式:

胡记东, 刘远平, 孙爱华, 等. X射线检测海水鱼片中鱼刺[J]. 食品科学, 2016, 37(20): 151-156. DOI:10.7506/spkx1002-6630-201620025. http://www.spkx.net.cn

HU Jidong, LIU Yuanping, SUN Aihua, et al. Application of X-ray technique to detection of fish bones in marine fish fillets[J]. Food Science, 2016, 37(20): 151-156. (in Chinese with English abstract) DOI:10.7506/spkx1002-6630-201620025. http://www.spkx.net.cn

收稿日期:2016-05-03

基金项目:国家现代农业产业技术体系建设专项(CARS-50)

作者简介:胡记东(1991—),男,硕士研究生,研究方向为水产品无损检测。E-mail:hjdong521@126.com

*通信作者:曹立民(1972—),男,教授,博士,研究方向为食品质量安全控制。E-mail:caolimin@ouc.edu.cn