天然食用色素的多元线性模型和神经网络模型的配色效果比较

刘 亚，雷 声，朱大洲，高 莉，刘国荣，王成涛,*，刘 娟，郭 青

(1.云南中烟工业有限责任公司 技术中心， 昆明 650202；2.北京工商大学 北京市食品添加剂工程技术研究中心, 北京 100048；3.农业农村部食物与营养发展研究所, 北京 100081)

食品着色剂(食用色素)是食品添加剂的重要门类，广泛应用于食品、医药、化妆品、印染、烟草等工业领域[1-2]。在食品及包装中应用食用色素，可赋予其鲜艳的颜色，吸引消费者，刺激其视觉、听觉、嗅觉与味觉，在生理和心理方面影响消费行为[3-7]。近年来，发现多种天然食用色素还具有一定生理活性、保健功能，可作为食品营养强化剂[8-9]。

食用色素呈现出不同的颜色，是其对不同波长的光选择性吸收的结果。光谱曲线则是以物质的吸光度为依据，反映物质颜色特性的曲线。通常色素的光谱曲线也被称为色素颜色的“指纹”[3,10]。目前，天然食用色素的调配仍大多依靠人工配色，其高度依赖配色者的配色经验，受其心理因素、生理因素和其他条件的影响，生产效率低，产品质量稳定性差[11-12]。除人工配色外，计算机配色技术已有一些报道。近年来，基于光谱反射率重建模型建立RGB颜色空间到L*、a*、b*颜色空间的映射方法，用于颜色测量，并通过多元线性回归模型、神经网络模型等进行色素调配、织物染色的研究已见报道[13-16]。相关研究表明，采用光谱曲线对天然食用色素建立配色模型，可有效提高配色模型的精确度，减少预测颜色与目标颜色之间的色差[17]。

本文基于天然食用色素的质量浓度与其在特征最大吸收波长下吸光度呈正比关系的原理，利用光谱曲线对颜色描述的唯一性特性[17-18]，构建了天然食用色素的2种配色模型。……