基于电子鼻的猪肉新鲜度的检测

为了探索电子鼻对猪肉新鲜度检测的可能性,以STM32和CC2430为核心设计了新型无线电子鼻,并对5种不同新鲜度的猪肉样品进行了分析。对数据进行平滑处理后提取稳态响应值,并分别利用主成分分析和概率神经网络建立新鲜度识别模型。结果表明,主成分分析的前2个主元累计贡献率达92.79%,分类效果明显;概率神经网络模型识别率达到100%。     

电子鼻检测不同贮藏温度下猪肉新鲜度变化

采用电子鼻研究冷却猪肉在不同贮藏温度(－ 18、0、4、10、20℃)条件下新鲜度变化规律。选用优化后的进样体积(1500μL)进样,对实验数据进行主成分分析(PCA)、货架期模拟及拟合感官评分的偏最小二乘回归分析(PLS)。结果表明：5 种温度条件下贮藏不同时间肉样挥发性气味差异显著,贮藏温度越高肉样新鲜度发生显著下降时刻越早,预测时间分别为336、180、72、48、18h。对4、20℃条件下电子鼻检测数据与感官评分拟合后进行PLS 分析,相关系数分别高达0.9982和0.9998,表明电子鼻能代替感官评定。逐一选取每一根传感器进行PLS 拟合后发现,TA/2、T40/1、T40/2、P30/2、P40/1、P10/2、P10/1 是对不同新鲜度肉样挥发性气味具有良好特异性响应的传感器。     

电子鼻检测虾新鲜度的研究

用电子鼻技术检测了虾在不同实验条件下挥发性成分的变化,考察了保存温度和时间对虾挥发性成分的影响。通过对在4℃保存5d、-10℃保存20d、-15℃保存60d的虾样品进行电子鼻检测得出:电子鼻输出信号随采集时间的延长而增加,对输出信号与采集时间的关系进行数据分析,发现电子鼻输出信号与采集时间呈线性关系,可以用其斜率表示各个样品的特征值;电子鼻输出信号的特征值随虾样品保存温度的升高而增加,也随保存时间的延长而增加。初步实验研究表明,在不同实验条件下,虾挥发性成分发生变化,电子鼻可检测到这些变化,可尝试用电子鼻技术评价虾新鲜度的变化。     

电子鼻检测鸡肉新鲜度的研究

本实验用电子鼻技术检测鸡肉在不同实验条件下挥发性成分的变化,考察保存温度和时间对鸡肉挥发性成分的影响。通过对在5、15、25℃条件下保存1、2、3、4 和5d 的鸡肉样品进行电子鼻检测发现：电子鼻输出信号随采集时间的延长而增加,对输出信号与采集时间的关系进行数据分析发现电子鼻输出信号与采集时间的0.5 次方呈线性关系,可以用其斜率表示各个样品的特征值;电子鼻输出信号的特征值随鸡肉样品保存温度的升高而增加,也随保存时间的延长而增加。初步实验研究表明,在不同实验条件下,鸡肉挥发性成分发生变化,电子鼻可检测到这些变化,因此可尝试用电子鼻技术评价鸡肉新鲜度的变化。     

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。     

电子鼻传感器阵列优化对猪肉新鲜度法的检测

用电子鼻检测猪肉新鲜度时,传感器阵列的冗余信息会带来负面影响。为了提高识别的准确性,根据猪肉散发的气味选择初始的传感器阵列,利用方差分析方法剔除重复性和区分度不明显的传感器;再通过变异系数分析、相关系数绝对值累加和最小分析、主成分分析(principal component analysis,PCA)第2主成分系数分析,筛选出了适合检测猪肉新鲜度的传感器阵列的优化阵列。本研究采用逐步判别法筛选出合适的特征值,并用贝叶斯判别方法对传感器阵列优化前后的数据进行对比分析。结果表明:通过对传感器阵列的优化,识别率由优化前的86.8%提高到优化后的98.9%。研究表明,本实验的传感器阵列优化方法可以大大提高电子鼻对猪肉新鲜度的识别准确性。     

电子鼻分析猪肉中负载的微生物数量研究

利用电子鼻技术检测猪肉在4℃和20℃保存不同天数的挥发性成分的变化,结合猪肉中微生物数量的变化,考察电子鼻输出信号与微生物数量之间的对应关系。结果表明：主成分分析(PCA)可以区分不同储藏天数的猪肉样品;通过最小线性回归分析(PLS)建立电子鼻输出信号与细菌总数之间的对应关系,4℃时R ＝ 0.9003,20℃时R ＝0.9940,线性关系均良好。初步研究表明,随着保存时间不同,猪肉挥发性成分与微生物数量会发生变化,电子鼻可检测到这些变化,因此可尝试用电子鼻技术检测猪肉中的有害微生物。     

猪肉新鲜度检测方法综述

综述猪肉新鲜度检测的重要意义、主要方法、原理和优缺点,比较各常用方法的准确性。概述当前国内外猪肉新鲜度检测的新方法,分析猪肉新鲜度检测的研究方向。     

基于电子鼻、电子舌技术的荣昌猪肉及其制品贮藏过程新鲜度检测研究

目的 探究电子鼻、电子舌对贮藏期间荣昌猪肉及其制品新鲜度变化的检测效果。方法 测定贮藏期间荣昌猪肉及其制品菌落总数(total viable count, TVC)、挥发性盐基氮(total volatile basic nitrogen, TVB-N)及感官特性的变化,并以此划分其新鲜度等级。同时,采用电子鼻、电子舌分别对贮藏期间荣昌猪肉及其制品进行检测,运用线性判别分析(lineardiscriminantanalysis,LDA)、传感器贡献率分析(Loading)、主成分分析(principal component analysis, PCA)识别荣昌猪肉及其制品的新鲜度。结果 电子鼻能够检测到荣昌猪肉及其制品在贮藏期间的气味变化,并能够对其新鲜度进行区分,而传感器W1W对应的硫化物类的变化是电子鼻检测其新鲜度的主要依据。电子舌能够很好地区分贮藏期间荣昌猪肉及其制品的滋味变化,并能够区分其新鲜度。结论 利用电子鼻、电子舌技术能够识别不同新鲜度的荣昌猪肉及其制品,为进一步研究荣昌猪肉及其制品新鲜度快速检测提供方法参考和理论依据。     

应用电子鼻检测内源性脂肪酶作用猪肉风味的变化

为考察内源性脂肪酶对肉品风味的影响,本研究通过单因素和正交实验优化建立最佳作用条件,并结合感官评定和电子鼻检测酶处理前后肉品风味的变化。结果表明:当作用时间为40 min,加酶量为30%,作用温度为37℃时,感官评定分析肉品风味评分达到最高值;酶解后挥发性风味物质含量在硫化物、有机硫化物、芳香类及含乙醇类等成分含量变化明显;主成分分析法(PCA)和线性判别式分析法(LDA)进一步说明添加内源性脂肪酶在一定程度上有效地改善了肉品的香气。      

基于电子鼻技术的鲈鱼新鲜度评价

采用电子鼻获取不同保藏时间鲈鱼(Lateolabrax japonicus)鱼鳃和鱼肉的气味信息,通过对数据进行主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和负荷加载分析,并结合感官评价、挥发性盐基氮(TVB-N)和菌落总数进行分析,建立一种基于电子鼻技术判别鲈鱼新鲜度的方法。结果表明,随着保藏时间的延长,电子鼻传感器的响应强度逐渐增大,鲈鱼鱼鳃和鱼肉的气味随之发生变化,且鱼鳃的气味响应强度大于鱼肉,其中2号传感器对第1主成分的贡献率最大;电子鼻分析结果与感官、TVB-N值和菌落总数结果基本一致。因此电子鼻可以用来区分不同新鲜度的鲈鱼,鱼鳃的区分效果优于鱼肉。     

基于电子鼻技术的秋刀鱼新鲜度评价

采用德国PEN-3型便携式电子鼻收集4℃冷藏条件的秋刀鱼挥发性风味信息,并对收集的风味信息进行传感器载荷分析(loadings analysis)、线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)和主成分分析(principal component analysis,PCA),其结果与秋刀鱼感官评价、p H值、挥发性盐基氮(total volatile basic nitrogen,TVB-N)值和菌落总数等指标进行相关性分析。结果表明:秋刀鱼的气味随着贮藏时间的延长发生变化,其中氮氧化合物、有机硫化物和无机硫化物等电子鼻传感器的响应值变化最为明显;电子鼻分析结果与感官、p H值、TVB-N值和菌落总数分析结果显著相关,表明电子鼻检测技术可用作秋刀鱼新鲜度快速判别的一种新型检测方法。     

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。