蓝莓沈阳综合试验站
利用科学的方法和手段开展蓝莓品质评价模型研究，确定评价体系，对于促进行业的健康发展具有重要作用。评价模型建立后需要对其评价效果进行评估。目前国内果蔬品质评价主要是依赖于人工感官评价，可以利用人工感官评价的评价结果与数学模型评价结果进行对比，验证评价模型的客观合理性。在模型评价结果的基础上对原料的加工适应性评价，将原料按照评价结果进行等级分类，形成评价标准。
在前期工作基础上，利用感官评价的方式对综合评价模型进行合理性验证。采用 K-means 聚类分析，将28个蓝莓样品按照模型数据进行分类。在综合评价模型基础上建立蓝莓品质等级分类评价标准，对不同来源的蓝莓进行等级分类，并对结果进行验证。为蓝莓的等级分类及加工利用提供依据。
1 材料与方法
1.1 感官评价
感官评价是研究感知的重要工具之一，分析中评价员通过嗅觉、视觉、味觉等，与多个学科相结合（其中包括：物理、心理、化学及数理统计学等），对目标食品进行感官的定性或定量判断（邵春凤等，2006）。在本研究中，对分析指标相关性的24个蓝莓进行感官评价验证，利用感官分析验证判断评价模型的合理性。
感官评定由经过训练的专业评定小组完成，评定小组选取12名有经验的人员，男女比例 1:1组成评价小组，采用 5 分制对蓝莓样品进行评价。试验中的样品需要对评价员的感官刺激保持一致性，在所有评价人员对该样品达到共识后，进行各品种的评分工作。评价过程中评价人员应相互独立、无交流，以消除相互影响。样品随机编号放置，评价人员依次对其进行评定，每个样品评定两次。试验评定时设定7个评分指标，分别为果实大小、果皮颜色、果实质量、汁液情况、果实气味、酸甜度及果实质地。
1.1.1评价人员选定
感官评价人员是感官分析的主体，对分析结果起着重要的决定性作用。优秀的感官评价分析人员的选定，是根据《食品分析与感官评定》来进行确定（吴谋成，2002），主要包括以下几个方面：
（1）感官功能健全，身体健康；
（2）感官评价人员对感官分析试验有参与的兴趣；
（3）每名感官评价员之间及本人的感官要有常规的敏感性和一致性；
（4）要具有相关的评价产品经验以及自身丰富的感官评分专业知识；
（5）自身卫生条件良好，无其他特殊个人气味，对产品无个人偏见；
（6）在检验过程中应避免外界因素的干扰，经过多次测定的产品在时间和地点应保持检验的一致性。
1.1.2 感官分析指标的选定
试验主要对蓝莓的果实大小、果皮颜色、果实质量、汁液情况、果实气味、酸甜度及果实质地等7个方面进行感官评价分析。每个指标按照品质优劣分五个等级。为较好的反映各个品种感官的差异性，蓝莓采用5分法进行分级，品质由优到劣依次分为5，4，3，2，1五个等级，同时要求人员对7个评价方面赋予相应权重分配。评价前需要制定评分说明表（表1），评价人员按照感官评分表进行评分，此表制定遵循以下原则。
（1）所有筛选制定的感官评价指标能反映蓝莓的特有品质特征或某一特性。
（2）感官指标应与相对应的指标仪器测定值存在相关性。
（3）感官评分表的制定需要包括质量等级划分的描述以及相应的得分值。
1.2 蓝莓加工适应性分析
1.2.1 主要材料及方法
本试验中的28个蓝莓样品来自庄河、丹东、青岛及随州的蓝莓基地。选取蓝莓果实大小均匀，果皮80%以上为蓝色，无机械损伤和感染，运输过程中均在包装盒内加入一定数量的冰袋，以保持果实品质，采后24小时之内运回实验室进行试验。
1.2.2 主要试剂
1.2.3 主要仪器设备
1.2.4 主要试验方法
1.2.4.1 蓝莓直径、高、单果重、体积及密度的测定
每个蓝莓样品平均选择有代表性的100个，要求大小均匀、无损伤、无感染。用游标卡尺测量果实直径及果实高度，记录及计算粗平均果实直径及高度。用电子天平测出每个果实的质量，并记录，计算出平均单果质量。将待测蓝莓放入量筒内，向量筒中注水，使水面高于蓝莓样品，记录量筒内称量体积V1，将量筒内水倒出，测量倒出水的体积V2。通过公式1计算平均果实体积，并计算果实密度。
1.2.4.2 果表面颜色L值、a值和b值
利用CIELAB理论系统中的L、a和b来表示果实表面色泽。其中L值称为明度指数，L值的取值范围为0-100，L=0表示黑色，L=100表示白色，L值越大，表明越亮，L值越小，表明越暗。a值和b值分别表示的是颜色中的红绿和蓝黄色度，当a >0时，取值越大表明颜色越红，当a值取值为0时，表示颜色为灰色，当a<0时，取值的绝对值越大，表明颜色越接近于纯绿色；当b>0时，随着取值的增大则颜色越来越接近于纯黄色，当b取值为0时，表示颜色为灰色，当b<0时，取值的绝对值越大，越接近纯蓝色。样品测定前，利用校准板对仪器进行进行校准，每个样品测定时间间隔10 s，选取有代表性的果实进行测定，每个样品测定三次，计算平均值即为该样品的L，a，b值。
1.2.4.3 果实硬度
利用质构仪测量果实硬度。参数设置如下：选择直径5 mm的圆柱形探头，参数设置为：预压速度5.00 mm/s，下压速度1.00 mm/S，压后上行速度8.00 mn/s， 测试深度10 mm，两次压缩中间停顿5 s，读取探头感应到的最大值即为果实硬度。每种蓝莓选择10个样品进行测试，每个样品测试三次，取平均值。
1.2.4.4 花色苷的测定
利用HPLC-DAD手段，参照文献（Sun L Q et al.，2012；Tarascou I et al.，2011；Wei H et al.，2010；Xianli W et al.，2005）。取 5 g 蓝莓样品，在液氮条件下进行粉碎，将粉碎后的蓝莓用 100 mL 0.1%的盐酸甲醇溶液在40℃条件下提取 2h，样品液经过滤后，残渣再用同样的方法提取多次，直至提取液无色，将全部提取液合并，浓缩至20mL。上机测试前样品经离心后，吸取上层清液直接上机检测，上样量为2μL。
高效液相系统采用Finnigan Surveyor Plus HPLC系统，连接四元梯度泵、自动进样器和DAD检测器，利用XBD C18 色谱柱（250mm × 4.6mm × 5μm）在30℃条件下进行检测。设定DAD检测器扫描波长范围在200-600nm，样品在波长520nm下检测。以2.5%甲酸水（A）和2.5%甲酸乙腈（B）为流动相，平衡6min后，在1.0mL /min的速度进行梯度洗脱，洗脱程序如表2，检测时间为60min。
以矢车菊 3-葡萄糖苷为标准物，建立色谱峰面积与物质浓度的标准曲线（表3），分别计算样品中各色谱峰物质浓度，通过公式2计算样品各色谱峰对应花色苷含量，将所有花色苷含量相加即为总花色苷含量。
1.2.4.5 总酚含量测定
果实总酚含量的测定参照福林酚法（Schlesier et al，2002）。取5 g样品，加10 mL无水乙醇研磨，匀浆转入25 mL容量瓶中，静置30 min。取1 mL上清液于试管中，加入0.5 mL 0.5 mol/L福林酚，混匀后室温静置5 min，然后加入3 mL 75 g/L Na2CO3，室温下避光2 h后，用紫外分光光度计在765 nm处测定样品吸光度。在相同条件下测定不同浓度的没食子酸的吸光度，制作标准曲线，测定结果以mg/100g 的没食子酸为单位表示。
1.2.4.6 总黄酮含量测定
5 g蓝莓果实加入0.1 M 盐酸-甲醇 20 mL进行研磨，定容至20 mL，混匀，于4℃避光提取20min，期间摇匀数次，然后过滤，收集滤液。用紫外分光光度计在325nm处测定样品吸光度。在相同条件下测定不同浓度的芦丁的吸光度，制作标准曲线，测定结果以mg/100g 的芦丁为单位表示。
1.2.4.7 可滴定酸含量测定
采用GB/T12456-2008《食品中总酸的测定》的方法。
选取具有代表性的蓝莓果实10个，置于组织捣碎机中混成匀浆，取匀浆25 g，用80℃热水将匀浆转移到250 mL容量瓶中，热水量应低于容量瓶刻度（总体积约为150 mL），置于沸水浴中煮沸30 min（期间摇匀2至3次），取出后冷却至室温（约为20℃），用煮沸过的水添加至刻度，混匀后用滤纸过滤。取滤液10 mL加入5滴左右的酚酞指示剂，用0.1 mol/L氢氧化钠标准溶液滴定溶液，至滤液出现微红30 s不褪色，记录消耗0.1 mol/L氢氧化钠标准滴定溶液的体积，经公式计算得到可滴定酸的含量。平行测定两次，取其平均值。
1.2.4.8 可溶性固形物
待测试样品制备：用高速组织捣碎机将已选取的蓝莓果实打碎，然后将匀浆用四层纱布过滤备用。
测定：蒸馏水冲洗镜片，用擦镜纸拭去镜片上残余水分，向镜片上滴加2-3滴待测样液，盖上盖板，对准光源进行读数并记录。每个样品3 次重复，取平均值。
1.2.4.9 还原糖与总糖的测定
参照GB 5009.7《食品中还原糖的测定》的方法测定样品还原糖。
样品总糖的测定，称取5 g果实，置于组织捣碎机中混成匀浆，将1 g匀浆转入到100mL三角瓶中，加入10 mL 6.0mol/L 盐酸溶液及15 mL蒸馏水，置于水浴中加热水解30 min后，按照参照GB 5009.7的方法测定样品总糖。
1.2.4.10 含水量
蓝莓果实置于高速组织捣碎机中制成匀浆，采用直接干燥法测定。
1.3 统计分析方法
利用SPSS 19.0软件对蓝莓的综合评价数据进行 K-means 聚类分析，将其按照大小顺序排列并分为Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级三个等级。利用综合评价模型确定各评价指标权重，将各指标数值大小，在通过 K-means聚类分析的方法分类，分为Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级。以各性状权重为评价分值，分别对应各自相应的性状指标，并以权重值作为最高得分，即Ⅰ级，其余依次类推，赋予各等级指标以相应的分值，最后以各性状指标得分之和作为各样品的最终得分，并将总分也进行K-means聚类分析分为 3 类，将该结果与直接采用综合评价模型分类结果进行比较，最终形成蓝莓等级评价标准。
K-means聚类分析是一种无监督式的算法，其中K表示的是最终分类个数。它是根据分类个数K随机的选取K个初始的聚类中心，不断迭代。在每一次迭代中，通过每一个点计算和各聚类中心的距离，并将距离最近的类作为该点所属的类，即当目标函数达到最小值时，得到聚类为最终聚类结果，并将数据分为K类。K-means算法目的是将一个集合进行等价类划分，即对数据结构相同的记录按照某种分类规则，将其划分为几个同类型的记录集（薛敬桃等，2010）。目标函数采用平方误差准则，即:
其中E为各个聚类对象的平方误差之和，P为聚类对象，mi是类Ci的各聚类对象的平均值，即：
式中，表示的是类Ci 聚类对象的数目，K-means聚类法的计算复杂度为，其中k表示聚类数，n表示聚类对象样本数目，t表示迭代次数。
2.结果与分析
2.1 感官指标权重的确定
感官指标权重是在12名评价人员赋值基础上，每一项指标剔除其最大值与最小值，剩余的10个数据计算平均值来确定，如表4所示。
2.2 蓝莓样品感官评价分析
样品的感官评价得分是在每一项指标剔除其最大值与最小值，剩余的10个数据计算平均值乘以相对应的感官指标权重后加权所得，即：
Y= 0.14×果实大小+0.12×果皮颜色+0.11×果实质量+0.15×汁液情况+0.13×果实气味+0.23×酸甜度+0.12×果实质地计算各样品感官评价结果如表5所示。
2.3 蓝莓综合评价指标模型的验证
为考察层次分析法蓝莓品质综合值评分模型及其结果的准确性，通过人工感官评价对蓝莓进行感官评分，利用感官得分与模型评分对比达到验证模型的目的。将感官评价结果与层次分析法模型计算结果应用回归分析进行拟合，坐标轴X轴表示感官评价结果，Y轴表示模型评分结果，得到两者的线性关系：y=0.27445x+0.44151， R2=0.87243（如图2）。结果表明，感官得分结果与模型评分结果有较高的相关系数，即较高的拟合程度，表明了利用该数学模型进行蓝莓的品质评价是合理可行的。
2.4 蓝莓综合评价等级标准划分
将经过数学模型综合评价的24个蓝莓样品进行聚类分析，分为3类，根据公式3和4确定各类。由第三章分析结果得知，数学模型计算数值越大说明蓝莓品质越好，将24个蓝莓样品划分为分为Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级（表6），作为蓝莓品质等级评价标准的依据。
2.5 蓝莓品质等级评价指标权重的确定
综合评价模型Y= 0.3145×可溶性固形物+0.3145×总花色苷+0.1647×可滴定酸+0.0951×果实直径+0.0527×硬度+0.0353×b值+0.0230×a值，其中涉及到7个蓝莓品质指标，这些指标不仅具有理论意义，同时在实际研究中具有重要意义。
可溶性固形物的含量直接影响蓝莓的鲜食口感和加工产品的品质；总花色苷是评价蓝莓营养的重要指标，是蓝莓中主要的抗氧化物，在蓝莓产品生产中是主要的检测指标；可滴定酸对蓝莓的鲜食风味具有较大的影响，在加工品中会直接影响产品的pH值，进而对花色苷的成色作用造成影响，改变加工产品的外观品质；果实直径和硬度对蓝莓加工产品的影响较小，但是在鲜食应用上直接影响蓝莓的外观和质地，也是评价蓝莓的重要指标；a值和b值直接反映了蓝莓的外观特征，是区分蓝莓等级的重要感官指标。
由于模型中各指标为标准化结果，因此该结果更能反映各个指标之间的关系。为了避免系数数量级对计算权重的影响，将系数全部加 1，进行归一化处理计算各指标权重，如表7所示。
2.6 蓝莓品质等级评价标准分析
2.6.1评价指标等级标准划分
将24个蓝莓样品的7个核心品质指标分别进行K-means聚类分析，按照公式3和4将每个指标分为3类，即Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级，并以表8确定的各个指标的权重作为其最高得分，即Ⅰ级，其余依次类推，赋予各等级指标相应的分值，如表8所示。
2.6.2 各样品资源最终得分分类
以各指标得分之和作为各品种资源的最终得分（表9），按照公式3和4将各个样品最终得分分为 3 类，即Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级（表10）。
将表10结果与表6的结果进行比较，二者匹配度：Ⅰ级为60.00%，Ⅱ级为66.66%，Ⅲ级为70.00%，说明该评价结果较好，适合作为蓝莓品质等级评价标准。
3 讨论与小结
3.1 讨论
1、国内对果蔬原料的品质评价主要依赖于人工感官评价，但感官评价中人为因素可能会导致评价结果的不准确性，为防止上述现象的出现，特别是出现明显偏离客观实际的数据对评价结果的影响，在本实验中对每一项指标剔除其最大值与最小值，剩余的10个数据计算平均值作为有效数据再进行数据计算。也可以采用模糊数学方法建立评价数据矩阵计算感官评价的结果。
2、本试验对蓝莓品质等级进行评价中，对数据使用了归一处理，降低了数量级对评价结果的影响，利用K-means聚类分析方法分别讨论了品质等级评价标准，通过对比指标数据发现Ⅰ级样品的指标数据大部分处于指标数据的中上等水平，表现出较高的鲜食及加工品质；Ⅱ级样品的指标数据大部分处于指标数据的中等水平，表现出良好的鲜食及加工品质；Ⅲ级样品的指标数据大部分处于指标数据的中下等水平，从感官评价数值来看，这个等级的样品鲜食品质较差，可以作为加工原料使用。但是这仅是在实验室研究，为了行业应用，需要增加蓝莓样品数量，将试验研究结论应用到企业生产中，并对本研究内容进行适当的完善和改进，根据各地区不同品种蓝莓品质建立适宜品种原料基地。
3.2 小结
1、将24个蓝莓分别进行感官品质评价，应用回归分析将感官评价结果与综合品质评价模型计算结果进行拟合，得到两者关系二者的线性关系：y=0.27445x+0.44151，R2=0.87243，结果显示模型评价结果和感官评价的结果拟合程度较高，验证了该评价模型能够对蓝莓品质进行合理评价。
2、采用K-means聚类分析，将蓝莓综合评价值划分为三个等级，即大于0.62的为Ⅰ级，0.40-0.62为Ⅱ级，小于0.40为Ⅲ级。
3、将综合品质评价模型中的指标系数通过归一化处理，确定可溶性固形物、总花色苷、可滴定酸、果实直径、硬度、b值和a值，等7个指标的权重分别为31、31、17、10、5、4、2。依据聚类中心值及实际情况，将蓝莓核心品质评价指标分为三个等级，计算评价结果。对评价结果进行K-means聚类分析，并与直接聚类的结果进行比对。结果表明：两种分类方法的结果相近，试验建立的等级评价方法及评价指标等级分类适合作为蓝莓品质等级评价标准。