基于电子鼻检测香红梨腐烂程度

目的 利用电子鼻技术监测贮藏、运输过程中香红梨(Pyrus communis L.cv.Xianghong)的腐烂情况,确定腐烂果的特征传感器.方法 利用电子鼻技术对按腐烂点直径划分的3个等级香红梨的挥发性气体进行测定,同时比较贮藏初期和后期果实挥发性气体的差异.采用主成分分析(principal components...     

基于电子鼻快速检测罗非鱼新鲜度研究

气味是判断水产品质量的重要指标,利用电子鼻检测4℃下不同贮藏时间的罗非鱼的气味,并对实验数据进行主成分分析(PCA)和判别因子分析(DFA),再结合挥发性盐基氮,用最小二乘法将罗非鱼新鲜度与电子鼻数据建立对应关系。结果表明:主成分分析与判别因子分析均能在二维平面内将不同新鲜度的罗非鱼区分开,贡献率分别达到99.787%和95.745%。TVB-N与电子鼻检测罗非鱼气味的数据经最小二乘回归分析(PLS)有着高度的相关性,决定系数(R2)为0.9907。     

基于电子鼻技术快速检测带鱼新鲜度的研究

气味是判断水产品品质的重要指标之一。利用电子鼻技术检测不同贮藏条件下的带鱼气味成分,并与pH和挥发性盐基氮(TVBN)等指标进行对比分析,建立了一种基于电子鼻技术的带鱼新鲜度快速检测方法。结果表明,4℃和0℃两个温度下,随着贮藏时间的延长,带鱼气味成分发生显著变化,氮氧化合物、硫化物、有机硫化物及芳香成分等是带鱼品质恶化的主要来源;采用主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)均可以区分不同新鲜度的带鱼;利用电子鼻技术得到带鱼的贮藏品质区分结果与TVBN分析结果基本一致,电子鼻技术可用于带鱼新鲜度的快速有效判定。     

鸭梨、雪梨果醋香气成分的电子鼻分析

利用PEN3电子鼻对雪梨醋和鸭梨醋的香气成分进行了分析。结果表明,二者的特征性香气成分类似,但雪梨醋的芳香味比鸭梨醋略浓。确定了传感器W1W(硫化物)、W2W(有机芳香硫化物)、W5S(氮氧化合物)、W1S(甲烷类)、W2S(醇类)、W1C(芳香成分苯类)和W3S(烷烃类芳香成分)在雪梨醋和鸭梨醋香气评价起主要作用。采用主成分分析法及线性判别法对数据进行分析,发现这两种分析方法均能准确区分出雪梨醋和鸭梨醋。研究结果表明电子鼻香气分析技术可用于梨醋酿造工艺的优化和风味品质监控。      

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。     

电子鼻检测猪肉新鲜度的研究

本实验用电子鼻技术检测了猪肉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猪肉挥发性成分的影响。通过对在5、15、25℃保存不同时间的猪肉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和采集时间的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猪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,猪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猪肉新鲜度的变化。     

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。     

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%。     

基于电子鼻的鸡蛋新鲜度检测

鸡蛋新鲜度检测十分重要,为实现无损检测鸡蛋新鲜度,该文利用电子鼻技术,通过挥发物的检测来尝试对20℃、70%RH贮藏条件下的鸡蛋新鲜度进行预测。并测量鸡蛋的理化指标(哈夫单位和蛋黄指数)作为新鲜度的衡量标准。通过线性判别分析对储藏不同天数的鸡蛋进行分类分析,发现线性判别分析能较好地区分不同储藏天数的鸡蛋,判别函数的总贡献率为75.70%;利用多元线性回归和BP神经网络分析法建立电子鼻响应信号和鸡蛋理化指标之间的关系模型,所建多元线性回归模型的相关系数达0.84以上,相对误差在8.00%左右;所建BP神经网络模型的相关系数达0.84以上,相对误差在9.00%左右。说明电子鼻技术对鸡蛋新鲜度具有一定的预测能力,该研究可为鸡蛋新鲜度的无损检测提供参考。     

基于电子鼻的鲫鱼肉新鲜度研究

利用电子鼻对冷藏（4℃）和微冻（-3℃）贮藏下的鲫鱼肉挥发性气味变化进行了研究,对所获得的数据进行主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）和判别因子分析（Discriminant Factor Analysis,DFA）,并将样品气味感官评分和电子鼻测得的数据结合,进行偏最小二乘回归分析（PLS）,建立一种基于电子鼻的判别鲫鱼新鲜度方法。结果表明:PCA和DFA分析均能将冷藏和微冻贮藏下的样品,随贮藏时间延长,挥发性气味的变化有效区分开,第一和第二主成分累计贡献率分别达到99.797%和99.425%。DF1和DF2累计贡献率达到99.263%和97.807%。气味感官评分和电子鼻数据经偏最小二乘回归分析（PLS）,相关系数（R2）达到0.9976和0.9887,存在高度的相关性。因此电子鼻可以将冷藏和微冻贮藏下,不同新鲜度的鲫鱼区分开。冷藏样品的区分效果优于微冻样品。      

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。     

基于电子鼻和GC-MS分析黑果腺肋花楸酒香气特征与差异性

为深入了解黑果腺肋花楸酒的香气特征,对市售5种黑果腺肋花楸干酒（编号为D1～D5）、1种甜酒（编号为S6）、4种白酒（编号为L7～L10）和2种啤酒（编号为B11～B12）进行气相色谱-质谱联用（GC-MS）技术及电子鼻检测,并对结果进行线性判别分析（LDA）及聚类分析（CA）。结果表明,黑果腺肋花楸酒样品共检测出103种挥发性化合物,其中酯类42种,醇类21种,醛类7种,酮类6种,酸类10种,烯烃类4种。干酒、甜酒、白酒、啤酒分别检出挥发性物质64种、47种、31种、46种,干酒、白酒、啤酒共有成分占比分别为39.06%、22.58%、63.04%。电子鼻检测LDA结果与GC-MS检测CA结果显示,黑果腺肋花楸酒样品之间香气特征存在差异和共性,利用其挥发性香气成分的GC-MS及电子鼻检测结果进行区分和鉴别。     

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GC-MS和电子鼻技术的大米挥发性风味成分分析

以8种市售大米为研究对象,利用顶空固相微萃取气相色谱质谱联用技术(solid-phase microextraction,SPME/gas chromatography-mass spectrometer,GC-MS)和电子鼻分析了大米中的挥发性物质,旨在鉴定粳米和籼米的特有香气,并比较两者差异。实验结果表明:运用电子鼻技术和主成分分析(principal component analysis,PCA)能有效区分不同品种大米,粳稻和籼稻在挥发性成分上差异明显。在此基础上,通过GC-MS定性定量检测大米中的挥发性成分,籼米的挥发性成分(149种)多于粳米(94种),籼稻中挥发性物质最多的是茉莉香米,粳稻中挥发性物质最多的是稻花香米。壬醇、癸醇和2-乙基-1-己醇等醇类物质只存在于籼米中,而2-环己酮和2-癸酮等酮类物质只在粳米中检测到,可能是这些物质导致了两个大米种类香气的差异。粳米和籼米中的重要风味物质主要是醛类、酮类和醇类,如己醛、辛醛、壬醛、苯甲醛、2-戊基呋喃等物质在粳米和籼米中都存在,这些挥发性成分阈值小,对大米特征香气的形成起重要作用。研究结果可为大米的产地及品种鉴别提供一定的参考价值。     

电子鼻技术在小黄鱼新鲜度检测中的应用

采用电子鼻获取不同保藏条件和时间的小黄鱼的气味信息,通过对数据进行主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）并结合挥发性盐基氮（TVB-N）、菌落总数和三甲胺含量的变化进行分析,建立一种利用电子鼻技术判别小黄鱼新鲜度的方法。结果表明,无论冷冻、冰鲜还是常温保藏,随着保藏时间的延长,电子鼻传感器的响应强度逐渐增大。不同保藏条件气味变化呈现一定趋势,即冰鲜和常温保藏时气味响应强度增大,区分明显;且电子鼻分析结果与理化指标结果基本一致。因此电子鼻技术可以用来检测不同新鲜度的小黄鱼。      

采前喷钙对库尔勒香梨贮藏品质和矿质营养的影响

目的:为增加果实的钙含量,调节P-Ca、K-Ca、N-Ca平衡,提高采后果实品质。方法:通过采前对库尔勒香梨喷施0.014%、0.017%、0.020%钙肥,研究采前喷施不同浓度液钙对香梨采后贮藏过程中果实品质和矿质营养的影响。结果:钙肥浓度越大,对抑制果实质量损失、保持果实硬度的作用越明显。结论:喷施0.020%的钙肥效果最好。喷施该浓度的钙肥还有利于果实保持总酸含量,抑制可溶性固形物含量的变化,但0.020%的钙肥对抑制保鲜袋内CO2的释放效果较差。采前喷钙没有使采后果实中的Ca含量明显增加,有的处理甚至使果实中的Ca含量减少;采前喷施一定钙肥有助于增加果实的P、K、Ca营养元素含量,但不是钙肥浓度越高,喷施效果越好。     

二氧化碳导致鸭梨褐变与细胞内钙的关系

为了研究CO2导致鸭梨果实褐变与细胞内钙的关系,采用高压二氧化碳(HPCD)对鸭梨进行短时处理。结果表明：经过HPCD处理后,鸭梨细胞内的水溶性钙和膜结合钙含量随处理时间延长逐渐降低;果胶酸钙和碳酸钙总含量、草酸钙含量、磷酸钙含量逐渐升高;X射线衍射结果表明碳酸钙含量有所升高;超微观察显示细胞结构已被破坏,果实发生严重褐变。因此,HPCD处理改变了鸭梨细胞内钙的存在状态和部位,使细胞质膜的透性增大,加速了果实的褐变。