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電子鼻技術(shù)及在蘋果無損檢測中的研究進展
發(fā)布日期:2024-05-17
        基于氣體傳感器技術(shù)的電子鼻主要用于蘋果氣味特征的識別。電子鼻也稱智能仿生嗅覺系統(tǒng),是通過模擬生物嗅覺功能來實現(xiàn)對檢測對象的評價。它由氣敏傳感器陣列、信號處理和模式識別3部分組成,通過獲取氣味指紋信息對氣體或揮發(fā)性成分做定性或定量的檢測。電子鼻可以快速、實時監(jiān)測蘋果特征氣體及其濃度,并應(yīng)用于蘋果的成熟度和新鮮度鑒別。

        在檢測蘋果貯藏期品質(zhì)變化方面,張鵬等利用PEN3型便攜式電子鼻(Airsense 公司,德國)對不同貨架期富士蘋果揮發(fā)性成分進行檢測,結(jié)果表明采用線性判別分析法的電子鼻系統(tǒng)可以對不同常溫貨架期和貯后貨架期的富士蘋果進行準確判別。李瑩等利用PEN3型電子鼻檢測低溫儲藏情況下富士蘋果的香氣變化情況,并一一對應(yīng)測定蘋果的硬度、可溶性固形物含量和可滴定酸含量,利用載荷分析優(yōu)化電子鼻傳感器陣列,研究發(fā)現(xiàn)線性判別分析能夠較好地區(qū)分蘋果的貯藏品質(zhì),蘋果香氣在貯藏60~90d時變化較大;多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對蘋果貯藏時間預(yù)測準確率均>92.00%;PLS對冷藏蘋果硬度和可滴定酸含量的預(yù)測效果較優(yōu);利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所建立預(yù)測模型的決定系數(shù)均>0.93。劉志洋等采用電子鼻技術(shù),利用PLS建立蘋果貯藏期有機酸、SSC的數(shù)學(xué)模型,并對回歸方法進行統(tǒng)計分析,以找到快速測定蘋果貯藏期、貯藏期間總酸和SSC的方法。結(jié)果表明電子鼻各單元貢獻率總計達到了90.62%,區(qū)分效果良好。樊麗等使用PEN3電子鼻和GC-MS技術(shù)研究在20 ℃貯藏期間嘎拉蘋果芳香品質(zhì)的變化,通過線性判別分析實現(xiàn)不同貯藏期蘋果的有效區(qū)分。Saevels等利用Libra型電子鼻(Elba Island,意大利)結(jié)合GC-MS技術(shù)對Jonagold蘋果的硬度和貨架期的新鮮度進行檢測,檢測的硬度和貨架期保質(zhì)期的可靠度分別為0.95和0.98 。

        電子鼻也可以用于蘋果新鮮度、成熟度和腐爛程度檢測。Valeria等利用物理化學(xué)分析和EOS835電子鼻(Sacmi,意大利)對鮮切蘋果片保質(zhì)期進行研究,測量4℃冷藏條件下在空氣和N2中的鮮切蘋果片的揮發(fā)性物質(zhì)的變化,并與感官評價結(jié)果進行比較,研究表明通過多變量分析和PCA,電子鼻能夠區(qū)分不同儲存條件下四個采樣時間的樣品揮發(fā)性物質(zhì)之間的差異。潘胤飛研制了一套適合蘋果氣味檢測的電子鼻系統(tǒng)(圖1),對超市所購得的好壞蘋果各50個進行了檢測,從每個傳感器曲線中提取了5個特征參數(shù),將其作為PCA的輸入向量,檢測結(jié)果表明該系統(tǒng)可以一定程度上區(qū)分好壞蘋果,但有部分重疊,該方法和系統(tǒng)還適用于其他的水果。

        惠國華等采用便攜式電子鼻系統(tǒng)試驗研究了蘋果、梨、桃子、李子、葡萄5種水果的腐敗過程,采用非線性隨機共振技術(shù)提取水果霉變程度特征信息,結(jié)果表明電子鼻系統(tǒng)可以快速表征水果的腐敗過程,這為水果腐敗機理研究提供了一種新表征技術(shù)手段。Pathange等使用Cyranose 320型電子鼻(Model 320, Cyrano Sciences Inc.,加拿大)通過對淀粉指數(shù)和穿刺強度等成熟指數(shù)的測定來判斷嘎拉蘋果的成熟度,依成熟度對蘋果分類的準確率為83%。

        電子鼻也可以用來檢測果品的損傷和病害。如Ren等使用PEN3型電子鼻對富士蘋果從不同高度掉落受到的損害程度進行檢測,采用的多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對蘋果的分離率達到100%,徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與受損蘋果的分類值具有極好的相關(guān)性(R2>0.98)。Li等使用Cyranose 320型電子鼻(Sensigent,美國)結(jié)合協(xié)方差矩陣自適應(yīng)進化策略,使用PCA進行特征提取,將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)設(shè)為分類器,實現(xiàn)對蘋果的損傷識別和分類。Jia等使用PEN3型電子鼻檢測接種了擴展青霉和黑曲霉的Golden Delicious蘋果,通過不同模式識別方法分析從特征傳感器獲得的數(shù)據(jù),建立風(fēng)味信息和新鮮、發(fā)霉蘋果的有效預(yù)測模型,這也是電子鼻在區(qū)分接種不同霉菌的蘋果的成功案例。

        電子鼻能夠?qū)匪尫诺臍馕墩w信息進行快速檢測,對果品不同時期的質(zhì)量進行一個較為準確的判定,如貨架期品質(zhì)、新鮮度、腐爛度、損傷、病害等情況,是無損檢測技術(shù)中對于蘋果香味品質(zhì)檢測方面的有益補充。該檢測方法多使用商用的電子鼻產(chǎn)品,結(jié)合有效的模式識別算法實現(xiàn)對蘋果品質(zhì)的無損檢測。
        對于電子鼻技術(shù),傳感器的選擇起著決定性作用。但合適的傳感器和模式識別技術(shù)的選擇往往較為困難,電子鼻系統(tǒng)中的傳感器單元對蘋果香味成分不具有針對性,因此需要大量樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練并借助模式識別算法來提高檢測的準確率。這也為針對具體檢測對象的高性能氣體傳感器的研制和開發(fā)提出了需求,隨著傳感器技術(shù)和納米技術(shù)的快速發(fā)展,高靈敏度、柔性的蘋果香味傳感器發(fā)展前景廣闊。
        來源:智慧農(nóng)業(yè)期刊,轉(zhuǎn)載請注明來源。
        曹玉棟, 祁偉彥, 李嫻, 李哲敏. 蘋果無損檢測和品質(zhì)分級技術(shù)研究進展及展望[J]. 智慧農(nóng)業(yè), 2019, 1(3): 29-45.
        CAO Yudong, QI Weiyan, LI Xian, LI Zhemin. Research progress and prospect on non-destructive detection and quality grading technology of apple[J]. Smart Agriculture, 2019, 1(3): 29-45.
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