[科普中国]-食品的光学性质

简介

食品的光学性质是指食品对光波吸收和反射的性质。在对食品品质进行评价时，色泽往往是第一印象，它直接影响人们对食品品质优劣、新鲜与否的判断，也是增加食欲、满足人们美食心理需要的重要条件。随着生活水平的提高，人们对食品色彩的要求也越来越高。近年来在食品物性的研究中，关于对食品色彩的认识、评价和测量成为一个很重要的学科领域。另外，视觉生理、色度学、颜色心理学、色光测试技术以及计算机图像处理等技术的进步，也促进了食品色彩科学的飞速发展。

从某种意义上说，色泽虽是外观，但一定程度上也反映了味道，给人以滋味的感觉。当我们看到橙黄色的液体，会联想到橘子汁的味道；看到红色透亮的液体，会感到酸梅汁的清爽。这些在心理学中称为“感觉转移”现象。人的心理和食感具有非常微妙和复杂的关系，即使味道很好的食品，如果色泽不正，也会使人觉得索然无味。因此，在所有食品品质的感官评价中，色泽都是很重要的评价项目。2

食品色泽的影响食品的色泽与感官评价食品颜色给人的第一印象是视觉上的，然后通过颜色对大脑的刺激，激发以前对这种颜色的记忆，最终形成对某种食品的综合评价。日本学者冢田等人对各种食品颜色与感觉作了调查，其结果见表3。可见食品颜色对人们感觉的影响是深层次的多方位的。

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食品的色泽与食欲人的心理和食感具有非常微妙和复杂的关系，即使味道很好的食品，如果色泽不正，往往可以使人索然无味或难以下咽。美国的Birren作过食欲与色泽的调查，调查显示最能引起食欲的颜色为从红色到橙色。黄色与橙色之间有一个低谷，然而，过了黄色的黄绿色却是倒胃口的颜色。淡绿色、青绿色又使食欲增加，紫色食品一般难以接受。这些，实际都是感觉转移所造成的心理判断。

刺激食欲的颜色与喜好食品往往联系在一起。红苹果、橙蜜橘、粉红的桃、黄色的蛋糕、嫩绿的蔬菜等，给人以好食感的色泽。同时一些腐败变质的食色也使人产生厌恶。即使同一种颜色，如果表现在不同的食品上，也会给人不同的感觉。将中国传统的食品面条和米饭调配成不同的颜色就会引起不同的心理反应和食欲。

光学性质的应用食品光学性质研究和应用的领域也是与以上内容紧密相连的，主要有以下两个方面2：

食品的成分测定食品的成分可以通过化学分析的方法测定，但因为成分的变化可以引起食品对光的吸收、反射、折射、衍射和辐射等性质的变化，而光的测定又具有快速、准确、简单和无破坏等特点。所以，无论是仪器分析还是在生产线检测食品的成分，利用光学性质的分析方法都占据重要地位。

此外，随着各种更加科学、合理、方便的表色系统建立，对颜色的品质管理和测定也变得更加方便和准确。但是，在测定食品颜色时需要掌握正确的方法。

测定食品颜色时的注意事项

(1)凡液体食品或有透明感的食品，在用光照射时，不仅有反射光，还有一部分为透射光。因此，使用仪器的测定值往往与眼睛的判断产生差异。

(2)在测定固体食品时，往往颜色并不均匀，眼睛的观察往往是总体印象。用仪器测定时，往往只限于被测点的较小面积，所以要注意到仪器测定值与目测颜色印象的差异。

(3)测定颜色的方法不同或使用仪器不同，色值也会不同。

食品外观与色泽的研究食品的外观、色泽也是反映食品品质的重要物理性质。尤其是对于生鲜食品，色泽往往成为判断其新鲜程度、成熟度和品质的最重要指标。然而食品的色泽往往不能由一般的物理量来表达，它是人的视觉反映。所以，在这一研究领域除了一般的光学性质外，还涉及色光理论、色光感觉及色光生理方面的内容。由于一些发达国家已对食品的色泽品质规定了客观测定的标准，以往用语言表达食品色泽的方法，将被食品测定的指标所代替。所以，这方面的知识和研究，成为食品物性学中不可缺少的新内容。

计算机视觉技术是利用食品的色光性质及形状不同，通过一个高清晰度摄像头获取物体的图像，将图像转换成数字图像，再利用计算机的判别准则去理解和识别图像，通过图像分析作出相应结论的实用技术。计算机视觉技术一般包含二维图像获取、处理和分析等过程。图像处理和图像分析是计算机视觉技术的核心。目前，计算机视觉技术已经成功地用于水果、蔬菜、肉、鱼、比萨饼、奶酪和面包等农畜产品、水产品等食品的质量检测和质量评价中，可概括为以下几个方面。

1)在尺寸和形状检测中的应用

食品原料和产品的外形尺寸是产品分级的重要依据。用图像分析技术可以评价膨化面包的横断面，计算周长、面积、窝眼的方位和孔积率等结构参数，揭示唯一确定面包种类的信息。此外，产品形状也是外形尺寸检测的重要方面，特别是水果，其形状优劣是分级的重要指标。用基于计算机视觉的检测技术可以测量苹果、蘑菇和马铃薯的尺寸、颜色和形状，以及辣椒的形状。在国外，根据鸡蛋、苹果等的外形特征，相应的开发计算机图像处理系统，提高了这些产品分级机械的速度和精度。

2)在颜色检测中的应用

颜色是食品质量评价的首选特征之一，利用计算机视觉系统对产品色泽作出评价，可以克服人眼的疲劳和差异，同时还可以利用产品各部分颜色的不同作出相应判断。一个全真图像处理系统可比带有颜色滤波器的灰度图像系统提供更多的颜色信息，有助于对被评价的对象进行更精确的描述。在实际应用中，有许多不同的技术可用来提取和分析颜色信息，使用颜色图像系统可以识别鲜桃的缺陷。用颜色特征作为大豆质量检测指标之一，可区分霉变大豆。焙烤食品的质量控制是加工过程的关键环节，以前只能靠人工定性判断，现在可以利用计算机视觉技术检测面包或其他焙烤食品的颜色来控制食品的质量，一些食品技术人员也尝试利用计算机视觉技术检测比萨饼的颜色以达到品质控制的目的。

3)在产品表面缺陷和损伤检测中的应用

产品表面缺陷或损伤的自动检测一直是产品分级的难题。使用基于神经网络分类器的立体颜色直方图可以分析鸡胴体全身缺陷。利用计算机视觉技术检测鸡蛋裂纹时通常都是采用静止鸡蛋的图像，为了克服这种方法只能对一个方向进行检测的缺点，采用对连续旋转鸡蛋进行裂纹检测的方法，正确率可达到94%。爆腰率是大米品质的重要指标，国内检测爆腰大米粒的计算机视觉系统也获得了成功。

4)在食品成分检测中应用

计算机视觉技术在食品成分检测方面的应用也很多，如根据比萨饼底部的数字化图像的颜色特征来判断赖氨酸含量；运用数字化图像技术分析面包横截面气孔面积及与整体面积的比例、大小均匀性、壁厚度和面包心亮度，判断乳化剂在面包烘焙中的作用。

5)在食品口感质量评价中的应用

用图像处理技术可以获得膨化食品断面的彩色图像，并对图像进行纹理分析。从而对膨化食品质量进行评价。牛肉纹理特征与嫩度之间存在较强的相关关系，用纹理分析方法也可以评价牛肉的品质，并可以准确地测定牛肉的嫩度。

6)在线质量控制

用于马铃薯和苹果颜色检测的计算机视觉系统已经研制成功，主要用于区别好马铃薯与发芽马铃薯及黄色的苹果和绿色的苹果，研究发现HSI彩色系统用于颜色评价和图像处理是非常有效的，利用色调直方图表示颜色特征，采用多变量识别技术可使该系统在检测马铃薯和苹果颜色时达到90%以上的正确率。

常见的食品光学性质测定仪器光电管比色计光电管比色计实际上是以光电管代替目测，以减少误差的一种仪器测定方法。这种仪器由彩色滤光片、透过光接受光电管和与光电管连接的电流计组成。该仪器主要用来测定液体试样颜色的浓度，所以常以无色标准液为基准。

分光光度计这种仪器主要用来测定各种波长光线的透过率，其原理是由棱镜或衍射光栅把白光滤成一定波长的单色光，然后测定这种单色光透过液体试样时被吸收的情况。从测得的光谱吸收曲线可以取得以下信息：①了解液体中吸收特定波长化合物的成分；②测定液体浓度；③作为颜色的一种尺度，测定某种呈色物质的含量，如叶绿素含量。分光光度计的光源如果使用紫外线或红外线，还可作为了解物质化学构造的手段。

光电反射光度计光电反射光度计亦称色彩色差计。这种色彩色差计可以用光电测定的方法，迅速、准确、方便地测出各种试样被测位置的颜色，还能自动记忆和处理测定数值，得到两点间颜色的差别。

红外光谱分析技术在食品的光学特性领域，近红外光谱分析技术是近年来发展较快的一支。该技术越来越多地受到国内外分析专家的注目。食品的外观、色彩、内部状态检测在可见光范围可通过反射、透过、延迟发光等光学特性测定来完成。近年来，采用近红外线、微波甚至核磁共振等方法对食品中水分、蛋白质、碳水化合物、脂质等一般成分进行评价受到越来越多的重视。尤其是近红外线技术，在食品的非破坏检测方面取得较大进步。许多食品可应用红外光谱分析进行成分的测定，但在这方面使用的红外线波长多为大于3.0um的光波，从非破坏、无损伤测定的要求来看，由于大多数食品属于含水的复合体，水分的影响及其吸光特性的复杂性，使得在这一波长范围的测定变得非常困难。

紫外光谱技术柑橘的收获、运输和分选过程中，因发生柑橘与容器间表面摩擦、果柄刺伤果实等情况，常使柑橘表面受损。受损后果皮中的精油细胞遭到破坏而析出表面。柑橘一旦受损，不但影响品质而且很快就会腐烂，并传染给周围柑橘，几天之内整箱柑橘就会烂掉。在暗室中，当受损的柑橘受到紫外光源照射时，分子内基态被激发到激发态，分子从激发态回到基态时，损伤部位就会通过发出荧光的形式放出辐射能，而荧光属可见光，此时显得格外明亮。与之相反，正常部位理论上无可见光。这样，在正常部位与损伤部位之间就形成了明显的明暗反差。损伤果的检测正是利用了柑橘正常部位和损伤部位在紫外光源照射下的反射差异，通过摄像、计算机图像处理后进行检测的。为了更有效地增强光源强度，将光源罩制成半圆筒形，内表面涂成白色，增加反射效果，其圆心为柑橘的摄像位置。在光源罩上开一圆孔，留出摄像通路。当柑橘进入暗室到达摄像机下时，摄像机开始摄像，然后由计算机进行图像处理和判断。试验结果显示，常规照片中很难看出有受损现象，但在紫外线光源的照射下，柑橘受损的部位就发出荧光，而柑橘的正常部位几乎无可见光出现，计算机处理后就可以判定受损面积。计算白色面积的大小，即可得出损伤面积的大小并作出判断。另外，利用紫外光照相技术还可检测蔬菜的新鲜程度。