电子鼻技术在食品快速检测领域的应用
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[6] 高永梅 , 刘远方 , 李艳霞 , 等 . 主 要香型白酒的电子鼻指纹图谱 [J]. 酿酒 科技 ,2008(5):38-40,44.
[7] 江涛 , 李博斌 , 郑云峰 , 等 . 电 子鼻对绍兴黄酒酒龄的判别研究 [J]. 酿 酒科技 ,2012(1):39-41,46.
[8] 杨利军 , 汤旭祥 , 张千金 , 等 . 基 于智能电子鼻系统对不同品牌啤酒区分 [J]. 食品科学 ,2011,32(22):184-187.
[9] 张红梅 , 何玉静 . 电子鼻技术的 历史、研究现状及发展前景 [J]. 科技信 息 ,2008(27):12-13.
1.2 电子鼻在酒类检测中的应用
电子鼻可以对酒类进行酒龄识别、 品牌识别以及产地判断。高永梅等 [6] 采用法国 Alpha MOS 公司生产的 GCFlash 型电子鼻对三种不同香型的白酒 进行识别，实验样品采用顶空生产方 法，再采用电子鼻进行检测得到气味 图谱。实验检测了 6 个清香型、17 个 浓香型、4 个酱香型白酒，以分析样品 作为行，电子鼻信号作为列得到矩阵， 过 pha Soft 处理软件最终计算出样品 的 PCA 气味指纹图谱，可以发现三种 不同香型的白酒在图谱中的区域也不 同，表明该电子鼻对白酒识别有效。 江涛等 [7] 用年份分别为 3 年、5 年、 8 年、10 年的黄酒样品作为对照，先 用电子鼻对这些已知样品进行气味采 集，将采集到的数据输入偏最小二乘 法（Partial Least Squares，PLS） 模 型，训练模型的准确性，建立数据库， 再用电子鼻对未知酒龄样品进行检测， 与建立的数据库对比，试验结果和模 型检测结果几乎完全吻合，重复性好， 但是只针对同一生产厂家生产的黄酒 有效，对于不同生产厂家的黄酒需要 已知样品重新建立数据库。杨利军等 [8] 对五种不同品牌的啤酒识别，采用了 新的随机共振的数据处理方法。啤酒 样品洗脱后用电子鼻检测，电子鼻系 统不同的气味传感器对啤酒香气的灵 敏度不同，因此可以把电子鼻看作多 传感器阵列构成的分立 - 叠加复杂系 统。以时间为横坐标，电子鼻响应值 为纵坐标做出图谱，发现不同品牌啤 酒的电信号有不同的聚集程度，采用 主成分分析法就可以很好地区别不同 品牌的啤酒。
关键词：电子鼻；食品；快速检测；应用
电 子 鼻 作 为 新 兴 智 能 检 测 仪 器， 已经在果蔬新鲜度和成熟度、酒类识 别、等等方面有了初步的发展，有很 好的应用前景。
1 电子鼻的检测原理
电子鼻的工作原理 [2，3] 主要分为 四个步骤，首先是电子鼻的传感器阵 列对挥发性成分响应，将化学信号转 化得到电信号；然后对电信号进行预 处理；再将预处理结果结合神经网络 和各种算法处理得到数字信号；最后 计算机进行模式识别，作出定性和定 量的分析，从而得出结论。 1.1 电子鼻在果蔬新鲜度及成熟度检 测中的应用
[4] 徐赛 , 陆华忠 , 周志艳 , 等 . 基 于电子鼻的果园荔枝成熟阶段监测 [J]. 农业工程学报 ,2015,31(18):240-246.
[5] 徐静 , 赵秀洁 , 孙柯 , 等 . 基于 电子鼻和乙醇传感器判别草莓新鲜度 的 研 究 [J]. 食 品 与 机 械 ,2016,32(5): 117-121.
[1] 王俊 , 胡桂仙 , 于勇 , 等 . 电子 鼻与电子舌在食品检测中的应用研究 进展 [J]. 农业工 晓 勤 . 电 子 鼻 模 式 识 别 算 法 的 研 究 与 实 现 [D]. 太 原 : 中 北 大 学 ,2015.
[3] 杜锋 , 雷鸣 . 电子鼻及其在食品 工业中的应用 [J]. 食品科学 ,2003(5): 161-163.
电子鼻可以应用于水果的成熟度 和新鲜度检测。徐赛等 [4] 采用 PEN3 型便携式仿生电子鼻系统监测荔枝的 成熟度，果实直径、果实质量和果实 可溶性固形物含量作为表现荔枝的成 熟度的 3 个物理参数，实验把荔枝挂 果 25 d 到 完 全 成 熟 分 为 6 个 阶 段， 用 PEN3 电子鼻分别对 6 个阶段的荔 枝进行采样，同时用不同于电子鼻的 方法检测并记录 6 个阶段的 3 个成熟 度参数作为对照。实验结果发现采用 模糊 C 均值聚类分析（fuzzy C means clustering，FCM）对荔枝成熟阶段有 较高的识别能力，正确率为 89.17%， 采 用 k 最 近 邻 函 数 分 析（k nearest neighbor，KNN） 和 概 率 神 经 网 络 （probabilistic neural network， PNN） 进 行 模 式 识 别 正 确 率 达 到 100%。徐静等 [5] 在探索采用单一乙醇 传感器检测草莓新鲜度时，先采用分 类型支持向量机（SVM- C）和偏最小 二乘判别分析（PLS- DA）构建了判别 草莓新鲜度的模型。以单一乙醇传感 器检测结果为建模组，以电子鼻的检 测结果作为验证组，基于 SVM- C 法构 建模型和 PLS- DA 法构建模型，建模 组总体准确率分别为 99.2%、84.2%。
Technology 科技 分析与检测
电子鼻技术在食品快速检测领域的应用
□ 谢云辉 李国辉 大连理工大学食品与环境学院
摘 要：电子鼻技术作为食品快速检测技术在近几年有了较快的发展，因其自身结构和性能，能够在果蔬新鲜度和成 熟度、酒类识别、肉制品检测、货架期确定等方面 [1] 起到关键作用。本文就电子鼻在食品快速检测技术的应用和发展趋势 作相关总结。
2 电子鼻快速检测技术的发展 前景
电子鼻技术作为一项环境监测技 术始于 20 世纪 90 年代 [9]，近十年来， 其在食品品质监控、质量评价和食品
安全的快速检测中显示出独特的优 点 ， [10] 它具有新颖的仿生检测技术、 测定速度快、测定范围广等优点，避 免了人感官评价的主观性，在食品快 速检测领域的应用非常广泛。有了电 子鼻技术，食品快速检测领域必然提 升到一个新的高度。 参考文献
[7] 江涛 , 李博斌 , 郑云峰 , 等 . 电 子鼻对绍兴黄酒酒龄的判别研究 [J]. 酿 酒科技 ,2012(1):39-41,46.
[8] 杨利军 , 汤旭祥 , 张千金 , 等 . 基 于智能电子鼻系统对不同品牌啤酒区分 [J]. 食品科学 ,2011,32(22):184-187.
[9] 张红梅 , 何玉静 . 电子鼻技术的 历史、研究现状及发展前景 [J]. 科技信 息 ,2008(27):12-13.
1.2 电子鼻在酒类检测中的应用
电子鼻可以对酒类进行酒龄识别、 品牌识别以及产地判断。高永梅等 [6] 采用法国 Alpha MOS 公司生产的 GCFlash 型电子鼻对三种不同香型的白酒 进行识别，实验样品采用顶空生产方 法，再采用电子鼻进行检测得到气味 图谱。实验检测了 6 个清香型、17 个 浓香型、4 个酱香型白酒，以分析样品 作为行，电子鼻信号作为列得到矩阵， 过 pha Soft 处理软件最终计算出样品 的 PCA 气味指纹图谱，可以发现三种 不同香型的白酒在图谱中的区域也不 同，表明该电子鼻对白酒识别有效。 江涛等 [7] 用年份分别为 3 年、5 年、 8 年、10 年的黄酒样品作为对照，先 用电子鼻对这些已知样品进行气味采 集，将采集到的数据输入偏最小二乘 法（Partial Least Squares，PLS） 模 型，训练模型的准确性，建立数据库， 再用电子鼻对未知酒龄样品进行检测， 与建立的数据库对比，试验结果和模 型检测结果几乎完全吻合，重复性好， 但是只针对同一生产厂家生产的黄酒 有效，对于不同生产厂家的黄酒需要 已知样品重新建立数据库。杨利军等 [8] 对五种不同品牌的啤酒识别，采用了 新的随机共振的数据处理方法。啤酒 样品洗脱后用电子鼻检测，电子鼻系 统不同的气味传感器对啤酒香气的灵 敏度不同，因此可以把电子鼻看作多 传感器阵列构成的分立 - 叠加复杂系 统。以时间为横坐标，电子鼻响应值 为纵坐标做出图谱，发现不同品牌啤 酒的电信号有不同的聚集程度，采用 主成分分析法就可以很好地区别不同 品牌的啤酒。
关键词：电子鼻；食品；快速检测；应用
电 子 鼻 作 为 新 兴 智 能 检 测 仪 器， 已经在果蔬新鲜度和成熟度、酒类识 别、等等方面有了初步的发展，有很 好的应用前景。
1 电子鼻的检测原理
电子鼻的工作原理 [2，3] 主要分为 四个步骤，首先是电子鼻的传感器阵 列对挥发性成分响应，将化学信号转 化得到电信号；然后对电信号进行预 处理；再将预处理结果结合神经网络 和各种算法处理得到数字信号；最后 计算机进行模式识别，作出定性和定 量的分析，从而得出结论。 1.1 电子鼻在果蔬新鲜度及成熟度检 测中的应用
[4] 徐赛 , 陆华忠 , 周志艳 , 等 . 基 于电子鼻的果园荔枝成熟阶段监测 [J]. 农业工程学报 ,2015,31(18):240-246.
[5] 徐静 , 赵秀洁 , 孙柯 , 等 . 基于 电子鼻和乙醇传感器判别草莓新鲜度 的 研 究 [J]. 食 品 与 机 械 ,2016,32(5): 117-121.
[1] 王俊 , 胡桂仙 , 于勇 , 等 . 电子 鼻与电子舌在食品检测中的应用研究 进展 [J]. 农业工 晓 勤 . 电 子 鼻 模 式 识 别 算 法 的 研 究 与 实 现 [D]. 太 原 : 中 北 大 学 ,2015.
[3] 杜锋 , 雷鸣 . 电子鼻及其在食品 工业中的应用 [J]. 食品科学 ,2003(5): 161-163.
电子鼻可以应用于水果的成熟度 和新鲜度检测。徐赛等 [4] 采用 PEN3 型便携式仿生电子鼻系统监测荔枝的 成熟度，果实直径、果实质量和果实 可溶性固形物含量作为表现荔枝的成 熟度的 3 个物理参数，实验把荔枝挂 果 25 d 到 完 全 成 熟 分 为 6 个 阶 段， 用 PEN3 电子鼻分别对 6 个阶段的荔 枝进行采样，同时用不同于电子鼻的 方法检测并记录 6 个阶段的 3 个成熟 度参数作为对照。实验结果发现采用 模糊 C 均值聚类分析（fuzzy C means clustering，FCM）对荔枝成熟阶段有 较高的识别能力，正确率为 89.17%， 采 用 k 最 近 邻 函 数 分 析（k nearest neighbor，KNN） 和 概 率 神 经 网 络 （probabilistic neural network， PNN） 进 行 模 式 识 别 正 确 率 达 到 100%。徐静等 [5] 在探索采用单一乙醇 传感器检测草莓新鲜度时，先采用分 类型支持向量机（SVM- C）和偏最小 二乘判别分析（PLS- DA）构建了判别 草莓新鲜度的模型。以单一乙醇传感 器检测结果为建模组，以电子鼻的检 测结果作为验证组，基于 SVM- C 法构 建模型和 PLS- DA 法构建模型，建模 组总体准确率分别为 99.2%、84.2%。
Technology 科技 分析与检测
电子鼻技术在食品快速检测领域的应用
□ 谢云辉 李国辉 大连理工大学食品与环境学院
摘 要：电子鼻技术作为食品快速检测技术在近几年有了较快的发展，因其自身结构和性能，能够在果蔬新鲜度和成 熟度、酒类识别、肉制品检测、货架期确定等方面 [1] 起到关键作用。本文就电子鼻在食品快速检测技术的应用和发展趋势 作相关总结。
2 电子鼻快速检测技术的发展 前景
电子鼻技术作为一项环境监测技 术始于 20 世纪 90 年代 [9]，近十年来， 其在食品品质监控、质量评价和食品
安全的快速检测中显示出独特的优 点 ， [10] 它具有新颖的仿生检测技术、 测定速度快、测定范围广等优点，避 免了人感官评价的主观性，在食品快 速检测领域的应用非常广泛。有了电 子鼻技术，食品快速检测领域必然提 升到一个新的高度。 参考文献