我国作为全球第2大鸡肉生产国和消费国，在国民肉类消费结构中，鸡肉消费量仅次于猪肉。鸡肉营养价值较高[1]，灌制类鸡肉火腿肠作为重要的鸡肉加工产品，因兼具低脂高蛋白特性与便携性而广受消费者（尤其是减肥与健身人群）喜爱[2]。鸡肉营养品质评价是生产加工和流通消费过程的重要环节，其核心评价指标主要包括色泽、嫩度、持水性、pH值等理化指标以及水分、脂肪和蛋白质三大基础营养成分含量[3-4]。现行国家标准方法（直接干燥法、索氏抽提法和凯氏定氮法）[5]经典且可靠，但存在分析周期长、成本高等局限性，难以满足现代食品工业实时在线检测需求[6]。近红外光谱技术因其无损、高效、环保等优势，已广泛应用于食品无损快速分析[7-8]。
目前基于近红外光谱的品质预测研究多局限于传统机器学习方法[9]。本研究以鸡胸肉为原料制作鸡肉火腿肠，并系统分析其水分、脂肪和蛋白质等核心营养成分含量，基于近红外光谱和主成分分析（principal component analysis，PCA）和偏最小二乘回归（partial least squares regression，PLSR）法构建预测模型。近红外光谱预测模型的性能评价通常依赖于3 个关键统计量：1）预测集决定系数（determination coefficient for prediction，R2p），反映预测值与实测值的相关性；2）预测集均方根误差（root mean square error of prediction，RMSEP），表征预测精度；3）相对分析误差（ratio of prediction to deviation，RPD）则综合评估模型的稳健性[10]。其中，RPD＞2表明模型具备良好的预测能力。基于此，本研究以R2p、RMSEP及RPD系统评估模型的实际应用潜力。
1 材料与方法
1.1 材料与试剂
鸡胸肉、食盐、鸡油、白砂糖、香辛料（食品级）合肥翡翠大润发商业有限公司；冰水（实验室取蒸馏水倒入模具中，冷冻后脱模备用）。
大豆分离蛋白 临沂山松生物制品有限公司；复合磷酸盐 徐州恒世食品有限公司；卡拉胶 广州新如荣生物科技有限公司；以上材料均为食品级。
1.2 仪器与设备
Synergy H1数显恒温水浴锅 美国BioTek公司；YQ079绞肉机 浙江苏泊尔股份有限公司；XZ-200灌肠机 成都明辉机械有限公司；DHG-9070A电热鼓风干燥机 上海昕仪仪器仪表有限公司；S0X406脂肪仪郑州雅士瑞风电子有限公司；CT14RD高速离心机上海天美生化仪器设备工程有限公司；T18基本型分散机郑州中谱仪器设备有限公司；k9800/sh220n/wd03凯氏定氮仪 上海望海环境科技有限公司；Nicolet 6700傅里叶变换近红外光谱仪 美国Thermo Fisher Scientific公司。
1.3 方法
1.3.1 鸡肉火腿肠基本配方
鸡胸肉、冰水20%（m/m，以鸡胸肉质量计，下同）、大豆分离蛋白6%、复合磷酸盐0.5%、卡拉胶0.5%、鸡油10%、食盐3%、白砂糖1%、香辛料0.3%。
1.3.2 鸡肉火腿肠加工工艺
参考何欣芫等[11]的方法并作相应修改。按图1所示加工工艺流程，鸡胸肉在0～4 ℃下解冻12 h，清洗并剔除可见结缔组织和油脂，制备10 份等质量样品，所有材料均在冰水浴（0～4 ℃）中保存。首先将去皮鸡胸肉经5 mm孔径绞肉机绞碎，加入其他配料，4 ℃腌制12 h后放入斩拌机中，加入冰水，1 480 r/min斩拌（斩拌1 min、暂停2 min，共斩拌4 min），制成肉糜样品。将制得肉糜通过灌肠机灌制后，80 ℃水浴加热30 min，冰水冷却20 min，实验分为3 批完成（每批40 根火腿肠），共获取120 根火腿肠样品。
图1 鸡肉火腿肠的加工工艺流程
Fig.1 Process flow chart for chicken sausage production
1.3.3 水分含量测定
参考冷坪蔚等[12]的直接干燥法。将鸡肉肠切成5 mm薄片后放入玻璃瓶中，玻璃材质在干燥温度（通常为105～110 ℃）下不会发生氧化或变形，质量稳定，且玻璃容器可直观观察样品干燥状态（如是否焦化或起泡），便于实验监控。设定干燥机温度为103 ℃，干燥1 h后取出称质量，冷却0.5 h后再称质量。以上操作重复至前后2 次质量差不超过2 mg，每个鸡肉肠设置3 个平行。水分含量按式（1）计算：
式中：m1为玻璃瓶质量/g；m2为烘干前玻璃瓶和鸡肉肠总质量/g；m3为烘干后玻璃瓶和鸡肉肠总质量/g。
1.3.4 脂肪含量测定
参考王午豪等[13]的索氏抽提法并稍作修改。称取鸡肉肠样品5 g左右，用滤纸包裹，放入索氏抽提器的抽提筒内网中，称取抽提筒总质量，连接已干燥至恒质量的接收瓶，加入石油醚至筒内容积的2/3，60 ℃抽提4 h。浸提1 h后转动旋钮将样品上拉至筒中间位置，再浸提1 h后转动旋钮将样品全部拉上去，再抽提2 h后取下接收瓶，将筒中石油醚回收后称质量。脂肪含量按式（2）计算：
式中：m1为抽提前抽提筒总质量/g；m0为抽提后抽提筒质量/g；m2为鸡肉肠质量/g。
1.3.5 蛋白质含量测定
参考万丹娜[14]的凯氏定氮法并稍作修改。称取鸡肉肠样品2.5 g，加入20 mL去离子水，匀浆、静置、离心、过滤后。取样品混合液10 mL和氧化镁悬浊液（现配现用）10 mL倒入消化管中，于凯氏定氮仪上蒸馏，经过清洗、颜色校正、测试空白等操作后测定。蛋白质含量按式（3）计算：
式中：V1为样品混合液消耗盐酸体积/mL；V2为试剂空白消耗盐酸体积/mL；c为盐酸溶液浓度（0.01 mol/L）；m为鸡肉肠质量/g。
1.3.6 近红外光谱采集
近红外光谱基于—CH、—NH、—OH等官能团振动产生的泛音与组合吸收特性获取样品有机物组分和结构信息，实现快速定性和定量分析[15-16]。其核心优势在于无需复杂前处理、避免有毒溶剂使用等，且单次扫描可同步测定脂肪、蛋白质等多项指标[17]，其分析精度与传统化学方法相当，兼具无损、高效、环保等优点[18]。将近红外光谱仪预热30 min后，使用酒精棉清洁检测平台。样品采集前先进行背景校正以消除干扰；样品检测时，确保完全覆盖光斑区域，每个样品重复扫描3 次，取平均光谱[19]。参数设置：扫描次数82、分辨率16 cm-1、数据间隔7.714 cm-1、扫描范围4 000～10 000 cm-1，环境温度和相对湿度分别为（25±1）℃和（30±5）%。
1.3.7 预测模型构建
首先，对近红外光谱数据进行Savitzky-Golay（SG）平滑预处理，以消除噪声与基线漂移干扰；随后采用PCA进行特征提取与数据降维[20]。选择PLSR进行模型构建，并按照7∶3将样本集随机划分为校正集（80 个样本）与预测集（34 个样本）[21]。通过交叉验证评估模型性能，指标包括决定系数（R2）、校正集均方根误差（root mean square error of calibration，RMSEC）和RMSEP。
1.3.7.1 SG平滑处理
SG平滑是一种基于局部多项式最小二乘拟合的数据预处理技术[22]，能够有效抑制噪声（如仪器漂移和环境噪声干扰等），并保留信号的局部特征（如峰形和曲率等）。其核心是通过滑动窗口对数据进行多项式拟合，并用拟合值替代原始数据中的噪声点[23]。
1.3.7.2 PCA
PCA作为一种经典的线性降维方法，其核心是将原始高维数据通过正交变换投影至低维空间，其中投影方向由数据方差最大化准则确定。PCA通过特征值分解对协方差矩阵进行分解，生成一组互不相关的PC，其中PC1解释数据集数据变异的最大比例，后续PC依次递减。该方法能够有效消除变量间的多重共线性，降低数据维度，同时最小化信息损失。在应用层面，PCA广泛用于数据预处理、特征提取、可视化及噪声过滤，然而，PCA仅关注自变量间的线性关系，未考虑因变量的解释作用，因此在有监督学习任务中存在一定局限性。
1.3.7.3 PLSR
PLSR是一种融合PCA与多元回归的统计建模方法，其通过同步分解自变量和因变量，提取潜在变量以建立回归模型[24]。其核心思想是最大化自变量与因变量之间的协方差，适用于高维、共线性强或样本量少的数据。
1.3.8 模型评价标准
采用R2、RMSE和RPD评估模型预测精度。其中，RM SEC与RM SEP越接近0、校正集决定系数（determination coefficient of calibration，R2c）与R2p越接近1，表明模型预测效果越好、泛化能力越强[25]。而RPD作为模型稳定性的重要验证参数，其值越大，表明模型鲁棒性越强[26]。具有较高R2c和R2p与较低RMSEC和RMSEP的校准模型为更优模型。
1.4 数据处理
使用MATLAB R2024b软件建立PLSR模型。
2 结果与分析
2.1 鸡肉火腿肠的三大营养成分含量
由表1 可知，鸡肉火腿肠样品水分质量分数为44.04%～53.45%，脂肪质量分数为11.43%～12.52%，蛋白质量分数为15.62%～20.93%。由此可见，3 种营养成分中，水分含量变化范围较广，其次是蛋白质含量，而脂肪含量变化范围较小。
表1 鸡肉火腿肠水分、脂肪、蛋白质含量（n＝120）
Table 1 Moisture, fat, and protein contents in chicken sausages (n = 120)
项目最大值最小值平均值水分质量分数/%53.4544.0448.64脂肪质量分数/%12.5211.4311.98蛋白质量分数/%20.9315.6218.00
2.2 近红外光谱分析
近红外光谱覆盖780～2 500 nm波段，其基于样品对近红外光的反射或透射信号分析，捕捉因成分差异引起的特征波长特异性散射与吸收变化实现物质识别[27]。该技术的理论基础在于分子中含氢官能团的合频和倍频吸收特性，绝大多数有机物（如蛋白质、脂肪）及部分无机物（如水）在近红外谱区均表现出特异性吸收特性。图2为114 份鸡肉肠的近红外原始光谱，剔除6 个异常值数据后，模型预测精度得以改进，各项评价指标均得到系统性改善。
图2 114 份鸡肉肠的近红外原始光谱
Fig.2 NIR spectra of 114 chicken sausages
在构建定量模型前需对光谱特征区间进行选择[28]。水分含量定量模型光谱区间为4 5 1 2 ～5 8 2 7、8 089～8 504 cm-1，该波段对应水分子中O—H键的二级和一级倍频吸收；脂肪含量定量模型光谱区间为4 389～9 931 cm-1，该波段主要反映有机物中N—H键二级倍频吸收；蛋白质含量定量模型的光谱区间为6 325～6 375、6 722～7 077、8 176～8 334 cm-1，该波段对应有机物中C—H键的二级和一级倍频吸收[29]。
2.3 光谱预处理结果
图3为采用SG平滑预处理后的光谱图像，通过平均或拟合的方法在平滑点前后选取特定窗口内的数据点进行多项式拟合，获得平滑点的最佳估计值以消除随机噪声并提高信噪比[30]。
图3 经SG平滑预处理后的近红外光谱
Fig.3 NIR spectra preprocessed by SG smoothing
2.4 模型建立与结果预测
2.4.1 水分含量
由表2可知，当PC数为12时，经SG平滑预处理后，PLSR模型对水分含量的预测效果较好，R2c为0.913，RMSEC为0.820，外部验证结果显示，模型R2p为0.914、RMSEP为0.673，RPD为2.468，表明该模型对鸡肉火腿肠水分含量具有较高的预测精度。袁凯等[31]采用间隔PLSR结合其他算法构建新鲜鸡胸肉的水分含量预测模型，其R2p和RMSEP分别为0.890和0.612。与之相比，本研究模型在更复杂的加工肉制品（鸡肉火腿肠）中实现了更高的预测精度。特别值得注意的是，RPD＞2，表明本模型预测能力优异，对工业化加工过程中引入的组分干扰具有更强抗干扰能力。禹文杰等[32]采用近红外高光谱成像技术实现牛肉水分含量的快速检测，发现SG平滑预处理后构建的牛肉水分含量PLSR模型预测效果较好，R2p和RMSEP分别为0.850和0.375。与之相比，本研究在仪器简化的前提下仍保持出色的泛化性能，适用于产线快速检测场景。
表2 鸡肉火腿肠水分、脂肪和蛋白质含量PLSR模型分析结果
Table 2 Analysis results of PLSR models for the moisture, fat and protein contents in chicken sausage
项目PC数校正集预测集RPD R2 c RMSECR2 pRMSEP水分含量120.9130.8200.9140.6732.468脂肪含量120.9190.0870.9290.0682.699蛋白质含量110.8870.5000.8730.5042.048
PLSR模型预测精度越高，其预测样本点分布将越靠近模型预测集拟合线，预测残差越小[33]。由图4可知，鸡肉肠水分含量预测模型样本点分布较为均匀，表明预测值与真实值之间存在较好的相关性，模型预测效果较好。
图4 鸡肉火腿肠水分含量PLSR模型预测值与实际值拟合图
Fig.4 Fitting plot of PLSR model predicted versus measured values of the moisture content of chicken sausage
2.4.2 脂肪含量
由表2可知，当PC数为12，经SG平滑预处理后，PLSR模型对脂肪含量预测效果好，模型R2c为0.919、RMSEC为0.087，R2p为0.929、RMSEP为0.068，RPD为2.699，表明模型具备出色的预测精度与稳定性。康景等[34]基于NIR结合PLSR构建的新鲜羊肉粗脂肪定量模型的R2c、R2p和RPD分别为0.91、0.90和3.60。与之相比，本研究虽然RPD略小，但在更复杂的加工肉制品体系中实现了更高的预测精度。Maduro Dias等[35]基于400～2 500 nm波长范围内的可见-近红外反射光谱构建的汉堡牛肉脂肪含量预测模型的R2c为0.93，与之相比，本研究采用的波段更窄、变量更精简，可在保证预测稳健性的同时显著提高检测效率与适用性。
针对鸡胸肉低脂肪含量特性（化学值范围较窄），本研究通过添加鸡油的方式提高鸡肉火腿肠脂肪含量，使其化学值范围增大，以提高预测准确性。由图5可知，脂肪含量PLSR模型的预测集样本点分布在模型预测集拟合线附近且较均匀，表明鸡肉火腿肠脂肪含量真实值与预测值之间具有较好的相关性，预测效果较好。
图5 鸡肉火腿肠脂肪含量PLSR模型预测值与实际值拟合图
Fig.5 Fitting plot of PLSR model predicted versus measured values of the fat content of chicken sausage
2.4.3 蛋白质含量
由表2可知，当PC数为11时，经SG平滑预处理后，PLSR模型对蛋白质含量的预测效果较好，模型R2c为0.887、RMSEC为0.500，R2p为0.873、RMSEP为0.504，RPD为2.048，表明模型具备可靠的预测能力。Ramo等[36]采用数字图像、近红外光谱、数据融合和多元校准法构建的鸡蛋粉中蛋白含量预测模型的R2c和RPD分别为0.990和9.55。Dong Fujia等[37]基于可见-近红外高光谱成像结合长短期记忆网络构建的牛肉必需氨基酸指数评价模型的R2p和RPD分别0.827和2.76。相比之下，本模型无需复杂的数据融合或深度学习算法，仅需SG平滑预处理即可达到较好的预测效果，可有效降低技术实施门槛。
由图6可知，蛋白质含量预测模型的样本点虽有各别点略偏离模型预测集拟合线，但整体分布较为均匀，这种偏差可能源于鸡肉火腿肠配方中添加的大豆分离蛋白对样品近红外光谱响应特性的影响，导致局部预测精度下降。尽管如此，模型整体预测性能仍较好（R2p为0.873、RPD为2.048），能够满足实际检测的精度要求，表明近红外光谱技术对复合蛋白体系的预测效果较好，满足预测要求。
图6 鸡肉火腿肠蛋白质含量PLSR模型预测值与实际值拟合图
Fig.6 Fitting plot of PLSR model predicted versus measured values of the protein content of chicken sausage
3 结 论
基于近红外光谱技术结合化学计量学方法（PCA与PLSR）构建鸡肉火腿肠水分、脂肪及蛋白质含量预测模型。其中，水分含量预测模型的R2c为0.913、R2p为0.914、RMSEC为0.820、RMSEP为0.673、RPD为2.468；脂肪含量预测模型的R2c为0.919、R2p为0.929、RMSEC为0.087、RMSEP为0.068、RPD为2.699；蛋白质含量预测模型的R2c为0.887、R2p为0.873、RMSEC为0.500、RMSEP为0.504、RPD为2.048。R2c与R2p均超过0.80，RMSEP与RMSEC均较小，并且RPD均大于2。PLSR模型结果显示，鸡肉火腿肠营养成分预测值在模型预测集拟合线附近均匀分布，模型性能评价显示，模型预测精度较高、预测结果可靠，具有较高的实用价值。综上，近红外光谱技术结合化学计量学方法构建的模型可同步实现鸡肉火腿肠水分、脂肪和蛋白质含量的准确预测，为鸡肉火腿肠三大基础营养成分的定量分析提供了一种新的快速、有效的检测方法，也可为灌制类火腿肠加工过程中营养成分检测提供技术参考。
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