本發(fā)明屬于肉類新鮮度智能檢測系統(tǒng)，具體涉及一種可智能檢測肉類新鮮度的比色傳感陣列的制備方法。

背景技術(shù)：

1、動物源性肉制品在人類飲食中起著至關(guān)重要的作用，是人體優(yōu)質(zhì)蛋白質(zhì)的極佳來源。然而，由于加工、運輸和儲存過程中的微生物污染，肉類極易腐爛。此外，肉中的脂質(zhì)氧化和蛋白質(zhì)降解會導致?lián)]發(fā)性胺的生成，如氨、二甲胺和三甲胺。評估肉類新鮮度的傳統(tǒng)方法包括氣相色譜-質(zhì)譜法、液相色譜法和分光光度法。雖然這些方法具有高選擇性和高靈敏度，但它們存在儀器昂貴和制樣耗時的局限性。因此，亟需開發(fā)一種簡單而快速的檢測肉類新鮮度的方法。

2、比色傳感陣列是一種通過模擬哺乳動物嗅覺系統(tǒng)，由多個傳感單元組成的，可以對不同分析物產(chǎn)生獨特的顏色交叉響應信號的檢測技術(shù)，具有便攜、可視化、快速和無損等特點，可用于檢測農(nóng)殘、獸殘、重金屬離子和食品新鮮度。比色傳感陣列的設計通常聚焦于響應性染料和固體載體的選擇?，F(xiàn)有的傳感陣列常用有毒的化學合成染料(卟啉、金屬卟啉和ph敏感性合成染料)作為響應染料。而天然染料因其無毒性和可生物降解性成為一種更有前景的響應染料。近年來，天然染料花青素因其無毒、色域廣而備受研究者的青睞。然而，單獨的花青素在特定的ph條件下具有單一的顏色響應，無法形成陣列的交叉響應。因此，構(gòu)建一種花青素基比色傳感陣列仍是當前面臨的一項挑戰(zhàn)。

3、固體基質(zhì)是比色傳感陣列中染料的載體和支撐平臺，保證了傳感元件結(jié)構(gòu)和功能的穩(wěn)定性。羧甲基纖維素是纖維素經(jīng)部分羧甲基取代而成的水溶性衍生物，因其無毒無味、可生物降解和優(yōu)異的成膜能力而廣泛應用于醫(yī)藥、食品、紙張和包裝領(lǐng)域。因此，羧甲基纖維素可作為比色傳感陣列的固體基質(zhì)用于替代傳統(tǒng)的不可降解固體基質(zhì)(c2反相硅膠板、聚四氟乙烯板和石英等)。然而，鮮肉產(chǎn)品含有較高的水分，這可能導致羧甲基纖維素基傳感陣列中的染料發(fā)生遷移，從而影響其傳感精度和穩(wěn)定性。綜上所述，在實際應用中，比色傳感陣列往往同時需要綠色安全的染料和基質(zhì)以及在高濕度條件下具有優(yōu)異的疏水穩(wěn)定性，以達到實時精準地監(jiān)測生鮮肉類新鮮度的目的。

4、盡管，目前已經(jīng)報道了花青素/羧甲基纖維素基比色標簽，但是單個比色標簽在實時監(jiān)測生鮮肉類新鮮度時顏色單一，容易出現(xiàn)誤判肉類新鮮度的情況。此外，單個比色標簽在高濕度條件下其完整性容易遭到破壞導致染料泄露，最終影響其傳感精度和使用壽命。

5、因此，開發(fā)一種靈敏、穩(wěn)定、可重復使用和生物可降解的比色傳感陣列用于實時精準地檢測生鮮肉類的新鮮度具有重要應用意義。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷與不足，本發(fā)明提供一種具有多功能特色的用于實時精準地檢測生鮮肉類新鮮度的比色傳感陣列的制備方法。本發(fā)明制備的比色傳感陣列具有便攜、可視化、無損、穩(wěn)定、生物可降解、制備操作簡單和可重復使用等優(yōu)點，且可以實時監(jiān)測和預測肉類的新鮮度，能夠解決傳統(tǒng)檢測方法和現(xiàn)有檢測方法存在的問題與不足。

2、為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

3、本發(fā)明提供一種可智能檢測肉類新鮮度的比色傳感陣列的制備方法，所述制備方法具體包括如下步驟：

4、(1)將羧甲基纖維素溶于水配制成水溶液，然后加入花青素，隨后將溶液分成n等份，1份作為空白，其余的n-1份分別加入對應的離子液體，形成不同色域的花青素溶液；

5、(2)將步驟(1)的不同色域的花青素溶液分別澆鑄于培養(yǎng)皿中，干燥后揭膜，隨后使用疏水涂料對膜進行疏水涂層，烘干后采用打孔器裁剪出規(guī)模一致的圓片并固定在孔板中，即制得比色傳感陣列。

6、在本發(fā)明的一種實施方式中，步驟(1)所述水溶液中羧甲基纖維素的質(zhì)量分數(shù)為1-6wt％；優(yōu)選為1-2wt％。

7、在本發(fā)明的一種實施方式中，步驟(1)所述花青素的質(zhì)量分數(shù)為0.1-2wt％，基于羧甲基纖維素的質(zhì)量；優(yōu)選為0.5-1wt％。

8、在本發(fā)明的一種實施方式中，步驟(1)所述n為自然數(shù)，選自為2～10，優(yōu)選為2～6；進一步優(yōu)選為3～5。

9、在本發(fā)明的一種實施方式中，步驟(1)所述花青素為藍莓花青素，黑莓花青素，紫甘藍花青素，紫薯花青素，葡萄花青素中的任一種。

10、在本發(fā)明的一種實施方式中，步驟(1)所述離子液體為1-丁基-3-甲基咪唑溴鹽、1-丁基-3-甲基咪唑氯鹽、1-己基-3-甲基咪唑氯鹽和離子液體類似物(低共熔溶劑)中一種或多種。

11、在本發(fā)明的一種實施方式中，步驟(1)所述離子液體的質(zhì)量分數(shù)為8-40wt％，基于每份溶液中羧甲基纖維素的質(zhì)量；優(yōu)選為8-24wt％。

12、在本發(fā)明的一種實施方式中，步驟(1)所述n為3，對應的離子液體分別是1-丁基-3-甲基咪唑氯鹽、兩種離子液體類似物(類似物1：氯化膽堿和無水葡萄糖，摩爾質(zhì)量比為2:1；類似物2：氯化膽堿和1，4-丁二醇，摩爾質(zhì)量比為1:4)。

13、在本發(fā)明的一種實施方式中，步驟(2)所述干燥后揭膜是指在溫度為30～60℃的烘箱中干燥6～16h。

14、在本發(fā)明的一種實施方式中，步驟(2)所述疏水涂料為含氟涂料、含硅涂料和石蠟涂料中一種或多種。

15、在本發(fā)明的一種實施方式中，所述含氟涂料為氟化聚乙烯、氟碳蠟中的一種或者兩種；含硅涂料為乙醇分散的納米二氧化硅。

16、在本發(fā)明的一種實施方式中，步驟(2)所述疏水涂料質(zhì)量分數(shù)為0.5-4wt％(基于溶劑質(zhì)量)；優(yōu)選為1-2wt％。

17、在本發(fā)明的一種實施方式中，步驟(2)所述烘干條件為20-50℃，時間為10-40min。

18、在本發(fā)明的一種實施方式中，步驟(2)所述進行疏水涂層具體是將膜浸泡在2wt％乙醇分散的納米二氧化硅溶液中1min，隨后放入40℃烘箱中干燥30min。

19、本發(fā)明提供了一種由上述所述制備方法制備得到的比色傳感陣列。

20、本發(fā)明的第三個目的是提供一種上述所述比色傳感陣列在檢測食品新鮮度中的應用。

21、本發(fā)明的第四個目的是提供一種可視化監(jiān)測肉制品新鮮度的方法，所述方法是將上述所述的比色傳感陣列放入新鮮的肉制品中，根據(jù)比色傳感陣列的顏色變化觀察肉制品的新鮮程度。

22、本發(fā)明的第五個目的是提供一種智能檢測肉類新鮮度的方法，所述方法包括如下步驟：

23、(1)將上述所述的比色傳感陣列固定在裝有新鮮肉的保鮮盒內(nèi)，并使用保鮮膜進行密封，比色傳感陣列會隨著肉類腐敗過程中揮發(fā)性胺的產(chǎn)生而響應變色，使用相機拍攝記錄比色傳感陣列的顏色變化圖像，與此同時測量肉的揮發(fā)性鹽基氮(tvb-n)的含量，建立比色傳感陣列的顏色與肉類新鮮度的關(guān)系；

24、(2)使用深度學習算法，對步驟(1)中收集的比色傳感陣列的顏色變化圖像進行訓練和測試，構(gòu)建肉類新鮮度分類模型；

25、(3)根據(jù)步驟(2)構(gòu)建的肉類新鮮度分類模型，用于肉類新鮮度的檢測。

26、在本發(fā)明的一種實施方式中，步驟(1)所述的拍攝記錄比色傳感陣列的顏色變化圖像和tvb-n值的測量是每隔2h進行的；根據(jù)測量的tvb-n值將肉的新鮮度進行分類，當tvb-n<15mg/100g時，劃分為新鮮，15mg/100g<tvb-n<20mg/100g時，為次新鮮，tvb-n>20mg/100g時為腐?。桓鶕?jù)tvb-n值劃分的標準，其對應的比色傳感陣列圖像也劃分為新鮮，次新鮮和腐敗三類。

27、在本發(fā)明的一種實施方式中，步驟(2)所述深度學習算法為深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(dcnn)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(rnn)、多層感知機(mlp)中的一種或多種。

28、在本發(fā)明的一種實施方式中，步驟(2)所述分類模型選擇vgg、resnet、mobilenetv、hufflenetv和inception中的任意一種或多種。

29、在本發(fā)明的一種實施方式中，步驟(2)所述深度學習算法選用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(dcnn)算法；分類模型選擇vgg16、resnet18、mobilenetv2和shufflenetv2。

30、有益效果：

31、本發(fā)明制備的比色傳感陣列具有便攜、可視化、無損、穩(wěn)定、生物可降解、制備操作簡單和可重復使用等優(yōu)點，且可以實時監(jiān)測和預測肉類的新鮮度，能夠解決傳統(tǒng)檢測方法和現(xiàn)有檢測方法存在的問題與不足。

32、相對現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明所提供的制備方法具有以下優(yōu)勢：

33、(1)相對于現(xiàn)有的光譜技術(shù)檢測肉類新鮮度，本發(fā)明所制備的比色傳感陣列具有便攜、無損、操作簡單可視化的優(yōu)勢；

34、(2)本發(fā)明所制備的比色傳感陣列具有生物可降解性、可重復使用性和在高濕環(huán)境下良好的疏水穩(wěn)定性，在肉類新鮮度檢測領(lǐng)域具有廣泛應用前景；

35、(3)本發(fā)明所制備的比色傳感陣列結(jié)合深度學習算法，可以實現(xiàn)實時精準智能監(jiān)測和預測豬肉的新鮮度(準確度高達99.16％)。