研究背景

南美白对虾是粤港澳大湾区等地区核心水产养殖品种，具有成活率高、生长周期短、适合高密度养殖等优势，产业价值显著。但对虾水分活度高、营养丰富，捕捞后极易发生酶解自溶、脂质氧化与微生物繁殖，快速出现品质劣变，产生三甲胺等挥发性胺类物质，导致风味、质构恶化，造成渔业经济损失与食物浪费。

传统新鲜度评价依赖感官评定与破坏性理化检测，流程繁琐、耗时费力，无法满足实时、在线、无损监测需求。比色型智能指示剂可通过颜色变化响应包装内腐败气体，成为替代方案；而喷墨印刷具备高精度、高效率、非接触等优势，适配指示剂规模化制备。同时，人工智能技术快速发展，人工神经网络可对指示剂颜色数据建模，实现品质参数精准预测。在此背景下，团队将喷墨印刷指示剂与 ANN 结合，开发对虾新鲜度智能监测技术。

研究内容

1.指示剂墨水制备

以溴甲酚紫、靛蓝胭脂红、还原型靛蓝胭脂红为功能色素，分别配制可打印墨水，填充至压电喷墨打印机黄、品红、青墨盒，优化墨水密度、表面张力、动态黏度等流变参数，确保稳定打印。

2.指示剂制备与性能测试

在相纸上喷墨印刷 2×2 cm² 梯度复合指示剂，评估其对腐败特征气体三甲胺（TMA）的响应灵敏度，计算检测限（LOD）与定量限（LOQ）。

3.对虾冷藏新鲜度监测

将指示剂置于 100 mL PET 包装容器内，监测 4℃冷藏 9 天南美白对虾品质变化，每日记录指示剂 RGB 颜色参数，同步测定对虾 pH、可滴定酸度、挥发性盐基氮（TVB‑N）、过氧化值（PV）、丙二醛（MDA）及总需氧菌、假单胞菌、希瓦氏菌数量。

4.ANN 模型构建与验证

提取指示剂图像 RGB 特征构建三维矩阵，经数据增强后搭建 ANN 模型，划分训练集、测试集与验证集，采用留一交叉验证（LOOCV）优化，以决定系数（R²）与平均绝对误差（MAE）评估预测精度。

图1. 本研究实验设计的示意图。

图2. (A) 溴甲酚紫的pH依赖性颜色响应机制，(B) 印刷指示剂的颜色变化（即绿度/红度变化Δa、蓝度/黄度变化Δb及整体颜色变化ΔE）与不同水平的三甲胺的关系。

图 3. 太平洋白对虾在 4 ºC 储存 9 天过程中 (a) pH 值和总滴定酸度, (b) TVB-N, (c) 脂质氧化产物 (MDA 和过氧化值 PV), 以及 (d) 细菌计数 (涉及总需氧菌计数、雪氏菌和假单胞菌属) 的变化。每个图中，不同的小写字母表示同一质量特性在不同储存时间之间存在显著差异 (p < 0.05)。

研究结果

1.墨水与指示剂性能

三种墨水均具备良好打印性，实际印刷图案均匀稳定；指示剂对 TMA 响应显著，随 TMA 浓度升高由黄向紫色转变，LOD 为 4.113 μmol/mL，LOQ 为 12.464 μmol/mL，可灵敏响应包装内碱性气体变化。

2.对虾品质变化规律

4℃冷藏 9 天内，对虾 pH 由 6.72 升至 8.11；TVB‑N 第 3 天接近 30 mg/100 g 国标限值，第 4 天超标；PV 与 MDA 持续上升，第 4 天 PV、第 5 天 MDA 超出安全范围；微生物数量持续增长，希瓦氏菌与假单胞菌为优势腐败菌。

3.指示剂颜色响应

指示剂随对虾腐败呈现可辨识颜色变化，第 3 天与第 9 天变化最显著，整体向蓝紫色系偏移，与品质劣变高度同步。

4.ANN 模型预测效果

模型对 pH、PV 预测 R² 超 0.85，TVB‑N、MDA、总菌数预测 R² 均高于 0.75，整体预测精度高，可通过颜色数据准确反推多项品质指标。

图4. 所开发指示剂在4 ºC下监测太平洋白对虾新鲜度9天的颜色响应。上部显示指示剂从第1天到第9天的实际颜色变化图像，其中指示剂被分为36个方格（A1-F6）进行颜色分析；下部显示指示剂各位置的红度（R）、绿度（G）和蓝度（B）颜色变化。

图5. 对太平洋白对虾在4 ºC储存9天期间新鲜度变化进行监测的图像处理后指示器的颜色响应。

图6. 使用构建的ANN预测模型得到的(a) pH、(b) 总可滴定酸度（meq NaOH/g）、(c) TVB-N（mg/100 g）、(d) MDA（μM）、(e) 过氧化值（PV）（meq/kg）和(f) 总可培养菌数（log CFU/mL）的实际和预测结果。

技术优势

1.无损非接触

指示剂不直接接触虾肉，避免色素迁移污染，保障食用安全。

2.实时可视化

颜色变化直观可见，消费者与生产者可快速判断新鲜度状态。

3.高精度稳定

喷墨印刷保证批次一致性，复合色素同时响应 pH 与氧化还原变化，适配复杂腐败环境。

4.AI 精准量化

ANN 模型消除主观判断误差，实现多品质参数同步定量预测，提升智能化水平。

5.高效低成本

制备流程简化，无需大型仪器，适配工业化智能包装升级。

结论与展望

研究成功开发喷墨印刷复合比色指示剂，并耦合人工神经网络，构建南美白对虾冷藏新鲜度智能监测系统。实验证实，指示剂颜色变化与 pH、TVB‑N、脂质氧化产物及微生物数量显著相关，ANN 模型可高效预测关键品质参数，为水产无损实时监测提供可靠新路径。

该技术不仅适用于南美白对虾，亦可拓展至其他具有相似腐败机制的鱼、贝类水产品。未来需进一步开展印刷色素迁移安全性评估与细胞毒性检测，完善食品合规性；同时优化墨水配方与印刷工艺，提升指示剂在高湿、震荡等流通环境下的稳定性，推动智能包装技术在水产冷链领域的产业化落地。

原文链接：https://doi.org/10.1016/j.fpsl.2026.101702