不同贮藏温度下美国红鱼风味的电子鼻检测研究

利用电子鼻PEN3系统对不同储藏温度下美国红鱼的风味成分进行检测分析。试验先通过电子鼻系统动态采集美国红鱼风味成分并得到电子鼻的响应值,再利用PCA、LDA等模式识别方法进行数据分析,LDA方法能更好区分不同储藏温度的美国红鱼,表明利用电子鼻能够无损检测区分不同新鲜度的美国红鱼,同时采用Loadings分析方法可以得知,传感器R2在美国红鱼新鲜度检测中起主要作用,这为进一步优化传感器以及探索方便快捷的美国红鱼新鲜程度的无损检测技术提供了依据。     

食品检测中电子鼻技术的相关应用探讨

众所周知,科学技术的发展为人们的生产生活提供了极大的便利,在食品检测工作中,电子鼻技术对于食品检测的效率的影响是十分明显的。近些年来,随着嗅觉传感器的广泛应用,电子鼻技术在食品检测领域中得到了越来越广泛的使用。电子鼻技术因其技术特点以及自身的结构组成,能够在果蔬成熟度以及食品新鲜度检测方面起到极为关键的作用,还能够较为高效地对饮料以及酒类进行识别。本文基于此种背景,对电子鼻技术的应用以及发展前景和趋势进行了探讨,以期为相关技术的发展提供借鉴。     

水果成熟度无损检测技术研究进展

成熟度作为衡量水果品质的关键性因素,与水果的采摘、包装、贮藏、运输等作业环节密切相关,也是其产量和质量的决定性因素之一。已有的人工经验分析方法和理化实验方法均存在过于主观、检测效率低、操作繁琐等缺点,难以实现大批量水果成熟度无损检测的要求。无损检测技术凭借快速、高效等优势在水果成熟度检测领域已有较广泛的研究探索,该文综述了近年来国内外关于电学、声学等基本特性,电子鼻、机器视觉等智能感官仿生技术,近红外光谱技术以及高光谱成像技术等无损检测技术在水果成熟度检测中的最新研究进展,并对各项技术现存的问题和今后的发展前景进行了分析和展望,以期为我国农产品种植和自动化采摘提供参考和借鉴。     

LDA优化电子鼻传感器阵列的研究

利用PEN3电子鼻系统对6个糖酸比不同的乳饮料样品进行检测,采用线性判别分析(LDA)对传感器响应值进行分析,确定优化传感器阵列方法,并将各优化结果进行对比,最终确定阵列优化结果,使电子鼻可以用更少的传感器达到更好的分类效果,为电子鼻传感器阵列优化提供了新的思路和方法。     

电子鼻系统及其在谷物检测中的应用进展

电子鼻技术是近年来迅速发展的气味检测技术之一,可应用于目前以食品安全为背景下的粮食储藏品质评价、农畜产品新鲜度检测和酒类鉴别等研究领域,属于食品工业中无损检测方法。针对国内外电子鼻技术在谷物研究中的应用现状,全文综述了电子鼻的起源、构成、气体传感器阵列和模式识别分析方法等内容,重点介绍从1997年至今,国内外利用电子鼻在谷物检测中的主要研究方向及有关研究结论。最后提出电子鼻的广阔应用前景,希望能为今后的相关研究提供参考依据。     

基于电子鼻对水蜜桃货架期评价的研究

利用PEN3 电子鼻系统对早熟“久保”水蜜桃采后7d 货架期内的芳香成分进行检测分析,先通过电子鼻系统动态采集水蜜桃芳香成分并得到了电子鼻的响应值,再利用PCA(主成分分析)、LAD(线性判别)模式识别方法进行数据分析。结果表明LDA 方法能够更好地区分第1 天、第2～4 天和第5～7 天货架期的水蜜桃,进行交叉确认分析后,对第1 天、第2～4 天和第5～7 天的水蜜桃货架期区分准确率达91%,同时采用负荷加载(Loading )分析方法可以得知,传感器W1S(甲烷)、W2S(乙醇)、W2W(硫化氢类)对水蜜桃货架期的评价起主要作用,这为进一步优化传感器以及探索方便快捷的水蜜桃无损检测技术提供了依据。     

电子鼻在食品感官检测中的应用进展

近年来 ,随着电子鼻技术越来越多地受到各国学者的关注 ,其研究和应用领域 ,特别是在食品检测研究和应用领域也不断得到扩大。文中主要介绍了近几年电子鼻在国内外食品品质检测、食品的新鲜度和成熟度评价、食品的掺杂区分和食品败坏早期检测领域研究的进展 ,并提出今后该注意和研究的问题。     

基于zNose~(TM)电子鼻的芒果腐烂及成熟度检测

本文利用一种快速气相色谱仪(zNose~(TM)电子鼻)对芒果在采后熟化过程中释放的挥发性物质进行了定量的检测及分析,通过提取不同的挥发性物质峰值来对芒果挥发物成分进行标定,并建立数学模型对芒果表皮黑斑率和成熟度进行了检测。文中通过对比分析气味、表皮黑斑率、成熟度、可溶性固形物含量以及呼吸速率等实验数据,发现利用电子鼻检测数据中的峰4和峰5值能有效地对腐烂程度做出判定,峰7值跟成熟度具有很高的相关性,而可溶性固形物指标在芒果成熟度判定中贡献度很小。通过在峰4峰5值与腐烂度之间建立高斯模型,并利用联合阈值对腐烂进行检测判定,其检测准确率超过90%;在峰7值与成熟度之间建立分段指数模型,可有效地对成熟度做出估计,其估计均方根误差可控制在7%以内。     

机器视觉和电子鼻融合的番茄成熟度检测方法

目的:探索机器视觉与电子鼻融合法在果蔬成熟度检测中的应用能力,实现番茄不同成熟度的检测.方法:基于机器视觉和电子鼻采集系统,提出了一种基于多源信息融合的番茄成熟度检测方法.以机器视觉筛选出的6个颜色特征和电子鼻筛选出的10个气味特征为基础,建立番茄成熟度检测的最小二乘支持向量机模型.通过试验对融合方法和单一方法进行对比...     

电子鼻电子舌在咖啡风味研究中的应用

随着感官传感技术的不断发展,电子鼻和电子舌传感器已逐渐在食品检测及其他领域中得到大量的研究与应用。本文在阐述电子鼻和电子舌的基本原理及其数据处理方式的基础上,着重介绍了电子鼻、电子舌在咖啡风味中的研究现状,为咖啡风味的研究及质量控制提供参考。     

Development of a low cost optimized handheld embedded odor sensing system (HE-Nose) to assess ripeness of oranges

Presented work addresses the development and application of artificial olfactory (e-nose) as an efficient nondestructive handheld system to extract quality attributes of variety of orange cultivars at various cultivated lands. An ARM-9 (S3C2440 controller) based advance embedded electronic nose system has been developed for on-site odor acquisition, processing and ripeness level prediction for various orange cultivars. Developed handheld electronic nose system is light weight, low power, and easy operable to every consumer. Various statistical multivariate data analysis techniques (PCA, LDA, QDA, and KNN) implementation on electronic nose measurements helped estimating optimal harvest dates for various orange cultivars. Developed handy system has been optimized in the sense of selectivity, sensitivity of gas sensors using the implementation of temperature control for heating element of the gas sensors. Various temperature, humidity models also have been developed to improve the performance of developed system in different environmental conditions. Data acquisition process has been performed using developed system for 100 orange samples have two different cultivars (mandarin and sweet orange). Extracted parameters have been subjected towards supervised Levenberg–Marquardt back-propagation algorithm to training and testing of developed handheld electronic nose system to predict quality parameters of oranges. A good correlation has been found between developed handheld electronic nose system signals and quality attributes indicators and it shows that system can successfully detect and predict various quality parameters of orange samples. Results of developed handheld electronic nose system have been validated with commercial standard electronic nose Alpha Fox 3000 system and it has been observed that efficiency varies around 94 ± 0.3 %.     

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。     

A Study on Soluble Solids Content Assessment Using Electronic Nose: Persimmon Fruit Picked on Different Dates

Soluble solids content is an important internal quality attribute in determining fruit maturity and harvesting time. In this study, an electronic nose was used to monitor the soluble solids content based on the change of volatile compounds of persimmon fruit during different picking-dates. Principal component analysis was applied to investigate whether the sensors’ response of the electronic nose was able to distinguish persimmons among different picking dates corresponding to different maturity levels. The loading analysis was used to identify those sensors that contribute most for flavor modeling. The results indicated that the electronic nose could distinguish the different picking dates using principal component analysis. The model testing showed that a support vector machine could achieve better prediction accuracy and generalization than multiple linear regression and back-propagation neural network and the average prediction accuracy, root mean square error, and mean relative error of the soluble solids content. By using support vector machine models were 91.36, 0.71, and 0.58%, respectively, which implied that the electronic nose was effective for soluble solids content prediction of persimmons on the basis of the support vector machine model.     

电子鼻气敏传感器的工作原理及其在肉品掺假中的应用研究进展

电子鼻作为一种新型仿生嗅觉检测技术,具有检测时间短、样品预处理简单、检测结果可靠等优点,受到国内外学者的广泛关注。目前,市场上存在许多基于不同检测原理和机制的新型电子鼻传感器,其类型和阵列的差异与电子鼻的应用扩展密切相关。本文重点阐述电子鼻中金属氧化物型、导电聚合型、质量敏感型、场效应管型、光纤型等气敏传感器的工作原理,分析影响电子鼻检测结果的主要因素,并概述电子鼻在生鲜肉与肉制品掺假中的应用研究进展,以期为电子鼻的工业化推广和肉品掺假检测技术革新提供参考。     

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。     

Discrimination of storage shelf-life for mandarin by electronic nose technique

Over the past years, electronic nose technology opened the possibility to exploit information on aroma attribute to assess fruit ripening stage during storage. The objective in this study was to evaluate the capacity of electronic nose in monitoring the change in volatile production of mandarin during different storage treatments, and storage shelf-life of mandarin was evaluated by measuring the change in volatile production of mandarin using electronic nose device (PEN 2). By comparing, storage shelf-life of mandarin was better distinguished using Linear Discriminant Analysis (LDA) than Principal Component Analysis (PCA). PCA and LDA analysis were efficient to classify mandarin with the same storage time in its respective groups; but the methods are not efficient to separate the mandarins by different storage times. The correlation between the measured and predicted values of fruit quality attribute (such as soluble solid content, acidity and compression force) shows poor to reasonable prediction performance by means of electronic nose signals. The results prove that sensors 2, 7 and 9 in the electronic nose PEN 2 for mandarin have a higher influence in the current pattern file. Hence, nearly a subset of few sensors can be chosen to explain all the variance. This result could be used in further studies to optimize the number of sensors and find better performance.     

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。     

基于电子鼻技术鉴别陇南初榨橄榄油

为了快速简便地鉴别同一品种不同果实成熟度和不同品种同一果实成熟度的初榨橄榄油,运用电子鼻传感器分析技术结合Loadings负荷加载分析、线性判别分析（LDA）等数据处理技术对结果图谱进行解析,并通过欧氏距离分析（EDA）、相关性分析（CA）、马氏距离分析（MDA）和判别函数分析（DFA）验证模型的准确性。结果显示：电子鼻响应值雷达图及Loadings负荷加载分析均表明W5S、W2W、W1W、W1S传感器对样品有较好的信号响应,通过LDA分析建立的特征图谱可有效鉴别区分被试样品,其识别确定性大于96%,所建模型准确可靠,电子鼻技术可用于同一品种不同果实成熟度和不同品种同一果实成熟度初榨橄榄油的识别。     

电子鼻技术在兼香型白酒年份区分中的应用研究

采用电子鼻技术分析不同年份兼香型白酒中的香气物质，通过特征响应分析、主成分分析（PCA）、线性判别分析法（LDA）和方差分析法（ANOVA），优化出了可以区分识别年份酒的操作条件，分别为酒精度14%vol、加热温度40 ℃、加热时间30 min。结果表明，10个传感器中贡献最大的三个是W5S、W1S和W2S，LDA的区分识别效果要优于PCA。在优化后的实验条件下，对兼香型各年份酒进行电子鼻检测分析，其结果表明LDA对原始数据信息的保留量达到了96.78%；逐步线性判别分析得出储存期为12年内的酒样能获得100%的准确率，超过12年的储存年份也能获得较高的准确率，因此电子鼻技术对兼香型各年份酒具有良好的区分效果。