文、攝影/ 游昇俯 首圖攝影/ 莊曉萍

水產漁獲容易腐敗,漁獲不新鮮,吃下去可能造成腸胃不適、過敏等症狀,有礙健康,但傳統針對水產品生菌數、揮發性鹽基態氮(VBN)的化性檢測,短則半天,長則1至2天,太過耗時。水產試驗所開發「近紅外光譜分析」技術,可看出水產品新鮮與否,甚至辨別生鮮與冷凍,以及不同冷凍時間的差異;只要圖譜資料庫建置完成,近紅外光掃描只要5分鐘,就能看出漁獲新鮮不新鮮。

購買水產品,消費者多以眼看、手觸、鼻嗅來辨別水產新鮮度,但感官辨別方式端賴個人經驗而定,沒有客觀標準。若是以科學方法檢測,以往多是看水產蛋白質經微生物或酵素作用所產生的VBN多寡,油脂氧化程度,以及水產品上的微生物多寡來判定,但檢測經過取肉、生菌培養等前置處理,再做測定,往往得耗費上1至2天。

水試所開發的「近紅外光譜分析技術」,是運用近紅外光(NIR)打入魚肉產生不同的「吸收峰」,再將不同樣態的吸收峰與魚肉所含VBN、油脂氧化程度等化性指標做連結,以此判定魚肉的新鮮程度。

水試所水產加工組助理研究員郭柏昇表示,水產品冷凍與否與冷凍時間長短亦是辨別新鮮程度的一種指標,因魚肉經過冷凍,冰晶可能破壞其組織纖維,甚至改變化學成分,近紅外光譜分析亦可看出生鮮魚肉與冷凍魚肉的差別,在鯖魚試驗中,甚至可看出冷凍6個月與冷凍18個月的差異。

由於學校營養午餐或團膳料理製作會使用預先分切好的魚排、肉塊,故水試所亦優先以學校午餐常用的烏魚、鯖魚、白帶魚、肉魚、虱目魚及吳郭魚等6種魚做測定,嘗試建立不同魚類的近紅外光圖譜,希望未來近紅外光分析也能辨識魚種,避免摻雜假冒的問題。

國外近紅外光研究多用蔬菜、畜產肉品、油脂或飼料成分的分析,但皆缺乏像水試所這樣針對水產進行全面分析,郭柏昇表示,此研究最終希望建立水產近紅外光圖譜的資料庫,提供學校午餐及民間團膳檢測水產新鮮程度應用。

此外,由於魚腹包含脂肪及內臟,容易隨季節變化及魚隻性別有差異,魚尾巴則容易在小面積裡有較大的顏色變化,皆不利近紅外光測定,故為求研究成果穩定,水試所主要取用魚背肉做圖譜掃描;郭柏昇說,未來資料庫建置也會是以魚背掃描圖譜為準,故以此檢測魚肚、魚尾便較容易失準,可能是此技術實際應用時的侷限之處。

水試所水產加工組助理研究員郭柏昇表示 , 近紅外光圖譜資料庫建置完成,將可供民間檢測水產應用。
記者
游昇俯
jtowards@agriharvest.tw

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