电子鼻分析技术在葡萄酒检测中的应用

电子鼻是一种新颖的仿生检测分析技术,它能够模拟人的嗅觉来分析、识别挥发性成分,在食品工业中广泛应用。本文介绍了电子鼻的基本组成和工作原理,重点介绍了电子鼻在葡萄酒生产过程监控、品种、产地、年份的识别等方面的优势和国内外的研究与应用,展望了电子鼻在葡萄酒行业广阔的应用前景。     

电子鼻在食品工业中的应用进展

电子鼻是一种新颖的模拟人的嗅觉来分析、识别和检测复杂嗅味和挥发性成分的仪器。本文阐述了电子鼻的基本组成及其原理,并介绍了电子鼻在果蔬成熟度评价、饮料及酒类识别、肉制品检测等食品工业中的应用现状与发展趋势。     

基于电子鼻的植物油脂品质评价

电子鼻是一种模拟哺乳动物嗅觉过程,用气敏传感器来分析、识别和检测食品中挥发性成分的智能化新颖仿生系统。本文介绍了电子鼻的定义、构成和工作原理,探讨了其在植物油脂的类别识别、等级判定、成分检测、新鲜度评价和稳定性控制等方面的应用。指出了目前电子鼻应用中存在的主要问题,并展望了其未来发展趋势和应用前景。     

电子鼻用于粮食储藏的研究进展

电子鼻是一种新颖的仿生系统,通过模拟人的嗅觉来分析、识别挥发性气味,具有分析速度快、不破坏样品等特点,在许多领域中的应用越来越受到人们的关注.介绍电子鼻分析技术的原理、特点和分析程序,综述电子鼻在粮食储藏过程中判别品质、霉变、虫蚀等方面的应用进展情况,并展望了电子鼻技术在粮食品质判定方面的发展前景.     

电子鼻技术及在乳制品中的应用研究进展

介绍了电子鼻的基本组成及工作原理；并从电子鼻系统的角度叙述了传感器技术和模式识别技术的发展现状及趋势；综述了电子鼻在乳制品识别中的应用。主要包括不同保质期的牛奶的识别，以及不同产地不同风味奶酪的鉴别，细菌检测和生产过程监控；最后展望了电子鼻在乳制品中的应用前景及其存在的问题。     

电子鼻技术在果蔬检测中的应用

电子鼻技术作为一种新兴的智能仿生技术,在工业和农业方面都得到了广泛的研究与应用,具有样品处理简单、检测速度快、识别效果好、实时、无损的优点。由于电子鼻具有满足农产品品质无损检测要求等优点,电子鼻系统正在被越来越多地运用到农业研究之中。本文介绍了电子鼻的发展史和一些常见的电子鼻型号,其中典型的有PEN3型和FOX4000等。分析了电子鼻系统的组成构造,介绍了电子鼻系统的工作原理。其中重点阐述了电子鼻技术在水果与蔬菜中的研究与应用。在农业生产过程中,电子鼻在对区分果蔬的不同类型与品种、合理地制定与调整果蔬的贮藏时间和条件以及鉴别与评价果蔬品质等方面有着很大的帮助。最后,主要针对电子鼻技术在农业中的应用,从多个方面对电子鼻技术存在的问题及其发展趋势进行了探讨。     

电子鼻及其在食品感官分析中的应用

电子鼻是以模拟人的嗅觉为基本原理,用来对食品中复杂嗅味和挥发性成分进行分析、识别和检测仪器,由气体传感器、信号处理和模式识别系统等组成。介绍了电子鼻的基本组成和原理,综述了电子鼻技术在茶叶、葡萄酒、肉类等食品中的感官评价方面的应用现状与发展趋势。     

电子鼻在干酪风味检测中的应用

以不同种类、不同成熟阶段干酪产生的特征风味化合物为依据,综述电子鼻在识别干酪种类、测定干酪成熟期、评价干酪质量以及检测干酪发酵剂等方面的应用,并总结电子鼻的特点以及在干酪中的应用前景。     

电子鼻及其在肉品检测中的应用

本文介绍了电子鼻的基本原理和组成。探讨了电子鼻在肉品质量评价、等级判定、成熟期判断、类别识别、生产过程检测与控制方面的应用。     

一种用于食醋识别的新型便携式电子鼻

研究开发了一种新型的用于食醋识别的便携式电子鼻。该电子鼻基于顶空采样原理,包含1个微处理单元、控制电路、显示屏和1个自制8阵列气体传感器。电子鼻尺寸为6.0cm×2.5cm,总量仅50g。应用该电子鼻对5种商业食醋进行了测量,采用主成分分析法(PCA)对电子鼻信号进行了分析,应用人工神经网络(ANN)对5种食醋进行识别,识别率为100%。研究表明该新型电子鼻能实现对食醋在线、快速、准确的测量。     

电子鼻在水果品质评价体系中应用的研究进展

人工智能技术电子鼻具有客观、准确、快捷、全面地评价气味并且具有不破坏样品和重复性好的特点,可运用于对水果品质评价体系中。本文介绍了电子鼻技术工作原理和常用的模式识别技术,并综述了电子鼻在水果成熟度监控、货架期预测、区分不同品种以及危害分析中的应用,剖析总结了电子鼻技术存在的问题,并提出了电子鼻技术的发展趋势和方向。     

基于统计空间映射和电子鼻的猪肉风味物质检测

为有效地检测并识别不同猪肉样本挥发性风味的差异,利用电子鼻和顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用技术分别对猪肉样本进行检测,针对2 种方法检测物质的相似性,应用系统聚类分析2 种方法的检测数据,建立二者之间的线性回归模型,获得电子鼻检测数据与猪肉挥发性风味物质间的映射关系,并利用映射关系完成电子鼻检测数据的分类。结果显示,猪肉的电子鼻检测数据与挥发性成分间展现了较为一致的聚类结果,回归方程显示2 种检测数据存在显著的线性关系,利用聚类结果进行判别分析,样本识别正确率达到了90%,表明了利用电子鼻检测并识别不同猪肉间挥发性风味物质差异可行。     

电子鼻技术在猪肉新鲜度识别中的应用

根据猪肉的气味特征,建立了一套用于猪肉新鲜度识别的电子鼻系统。通过分析猪肉的腐败机理,合理选用了气敏传感器阵列。依据猪肉的新鲜度模式,确定了遗传优化的组合RBF神经网络作为模式识别方法。试验结果表明,本文的电子鼻系统对猪肉新鲜度的识别率达95%,优于其它识别系统。     

互联网加模式下电子鼻在监测领域的应用

电子鼻又称气味指纹仪,由传感系统和模式识别系统相结合的具有快速无损检测多种气味分子的一种智能装置。由于对监测领域的高自动化要求越来越急迫,互联网加模式下的电子鼻充分显示了在检测领域的应用潜力。该文先对电子鼻的工作原理进行简单陈述,在此基础上综述以互联网为载体的电子鼻技术在食品加工检测、医疗监测、环境监测领域的应用进展以及可拓展领域进行介绍,并对其未来发展趋势进行展望。     

电子鼻快速判别玉米霉变技术研究

采用正常玉米样品40个,发霉玉米样品41个,建立了电子鼻对霉变与正常样品的识别模型,优化了10个传感器的组合,并对32个未知样品进行判别,其中霉变样品15个,正常样品17个。结果表明传感器优化前后主成分分数分别为86.34%和97.54%,优化后提高了11.2%。采用Euclid、Malahanobis、Correla-tion以及DFA四种算法对检验集未知样品进行判定,优化前总判别率分别为Euclid:68.75%,Malahanobis:75%,Correlation:84.38%,DFA:81.25%;优化后总判别率分别为Euclid:68.75%,Malahanobis:75%,Correla-tion:90.63%,DFA:87.5%。优化后Correlation和DFA法的判别率比优化前提高,其中Correlation法达90.63%。在对霉变和正常玉米判别时,霉变样品的判别率要远高于正常样品的判别率。     

基于电子鼻技术的烟丝霉变检测

霉变是影响烟丝质量的重要因素之一,研究探索建立基于电子鼻技术的烟丝霉变检测方法。构建的电子鼻系统主要由5只SnO2半导体气敏传感器形成反应阵列,采用BP神经网络(back propagation neural network,BPNN)为主的模式识别方法。从每个传感器响应曲线中提取2个特征值,使用主成分分析和BP神经网络对传感器阵列的所有特征值进行处理。主成分分析结果显示:非霉变烟丝和霉变烟丝存在可区分趋势,但不同霉变程度的烟丝间存在部分重叠。进一步利用BP神经网络对霉变烟丝判别,识别正确率达到90.00%。试验表明,使用电子鼻技术可以客观、有效地区分霉变和非霉变烟丝,为有效控制烟丝质量提供了可靠途径。     

基于电子鼻识别的热泵干燥鲢鱼品质评价模型的建立

为提高干制水产品品质评价的客观性,建立可靠的电子鼻评价模型。运用电子鼻技术根据总挥发性盐基氮（total volatile base nitrogen,TVB-N）值对不同干燥工艺条件下的腌制鲢鱼进行检测,通过主成分分析并结合统计模式识别方法和偏最小二乘（partial least squares,PLS）回归分析方法对输入的鲢鱼TVB-N值进行模式识别。结果表明：电子鼻对同一因素不同水平下干燥白鲢的TVB-N值产生不同的响应;建立的K最近邻分类算法判别模型对训练集和预测集的识别率均在90%以上,能够对样本进行准确的判断;PLS法分析不同条件下干燥的鲢鱼样品训练集（30 个样本）和预测集（15 个样本）的相关系数分别为0.913 5和0.933,训练集的交互验证均方根误差为3.67,而预测集的预测均方根误差为3.26,达到理想效果。结论：所建立的电子鼻PLS模型能根据TVB-N值实现不同腌干鲢鱼制品的电子鼻区分识别,可用于热泵干燥的白鲢鱼品质预测监督,为干制水产品品质客观的评价提供理论基础和技术指导。