电子鼻传感技术与应用研究进展

电子鼻作为一种新兴仿生技术,在农副产品与食品检测中逐渐得到重视,其研究在酒茶类、饮料、粮油、肉乳制品和果蔬类等方面都有许多报道,表明电子鼻在食品与农副产品检测上有很好的应用前景。随着材料、传感器、信息等新技术的不断涌现,电子鼻技术也得到了新的发展,新型传感器技术的涌现和响应特性的研究,为新型电子鼻系统研究与应用提供了重要的基础条件和检测机理依据;电子鼻与其他分析仪器的融合应用技术实现了更加全方位、多角度的食品与农副产品检测;电子鼻技术与现代无线通信技术的结合应用,克服了传统电子鼻无法应用于现场及移动环境的不足,拓展了电子鼻的应用领域。本文针对这些方面进行了综述和分析,以供深入研究参考。     

电子鼻技术在肉与肉制品检测中的研究进展和应用展望

电子鼻因具备操作简单、能够快速、无损检测的特点，满足人们对肉与肉制品安全指标高效和高精确度检测提出了更高的要求。本文阐述了电子鼻技术的检测原理和其在硬件和软件系统方面的发展；从肉与肉制品的新鲜度检测、掺假检测、风味评价、病原微生物污染检测四个方向，对近年来电子鼻技术在肉与肉制品检测的应用研究进展进行了分析，突出了电子鼻技术应用的可行性和先进性；指出电子鼻技术在肉与肉制品检测中面临的检测效果参差不齐，电子鼻仪器体积大、价格高昂，模型通用性和普及性不够等不足。最后，本文从硬件系统和软件系统两方面，对未来电子鼻技术的发展及其应用前景进行了展望，包括硬件系统方面提高电子鼻传感器阵列电极膜材料的性能，增强电子鼻耐用性和识别气味的灵敏度；软件系统方面不断探索引入新的模式识别算法，使电子鼻技术实现对气味更快、更准确的识别分析。     

固态发酵过程电子鼻系统传感器阵列优化研究

采用电子鼻系统对秸秆饲料固态发酵过程阶段进行监测研究具有明显的应用意义。但是电子鼻系统传感器阵列中同一气敏传感器会对多种被测气体响应,导致采集数据含有冗余信息,因此有必要对电子鼻传感器阵列进行优化。本文基于因子分析法对电子鼻系统采集数据结合阶段状态信息进行分析,提出传感器阵列优化方法。并采用神经网络、支持向量机和高斯过程等模式识别方法对电子鼻系统传感器阵列优化组合采集数据进行过程状态识别模型建模。研究表明,传感器阵列优化有利于减少模型输入,降低模型复杂性,提高模型对过程状态的识别率。     

牛肉新鲜度的电子鼻检测技

为了简单、快捷、准确地检测牛肉新鲜度,建立了电子鼻检测系统.根据牛肉产生的气味和传感器实验,合理地选用了气敏传感器阵列.为提高电子鼻传感器灵敏度,对购置的传感器进行了改进.利用生物嗅觉的研究成果,开发出仿生嗅觉鼻道结构.为了提高电子鼻系统小样本训练的识别率,提出了用支持向量机(SVM)算法识别牛肉新鲜度的方法.应用电子鼻系统对储藏7 d不同新鲜度的牛肉进行了识别实验,识别率达到99.25%.结果表明电子鼻检测牛肉新鲜度是可行的.     

仿生电子鼻对食品货架期识别进展研究

货架期是食品质量评价的重要指标,准确地识别食品货架期能为食品贮藏保鲜提供科学指导。仿生电子鼻技术作为一种模拟生物嗅觉的新颖检测手段,相对其他识别方法在食品货架期识别上更具优势。介绍仿生电子鼻的发展历史、工作机理、传感器以及模式识别方法,围绕仿生电子鼻在果蔬类食品、肉类食品、蛋奶类食品、谷类食品和油类食品上的应用进行综述与分析。总结仿生电子鼻技术尚存在的问题,并提出相应的解决方案,以供深入研究参考。     

牛肉品质检测中电子鼻参数的优化

以牛肉为研究对象,采用电子鼻技术考察实验参数——顶空空间、样品质量和顶空生成时间对电子鼻传感器响应信号的影响。选取传感器信号峰值和稳定值进行分析,通过方差分析观察单个传感器以及整个传感器阵列对不同参数的响应情况,同时结合主成分分析、线性判别分析得出较佳顶空空间为500mL、样品质量为25g、顶空生成时间为5min,并应用此参数进行电子鼻对储藏0、3、5、7、10、12、14d牛肉样品的检测,逐步判别分析正确率为98.57%。     

融合电子鼻和视觉技术的鸡肉新鲜度检测装置研究

为实现鸡肉新鲜度的快速准确检测,设计了一种基于电子鼻和视觉数据融合的一体化检测装置。装置由控制系统、视觉系统和电子鼻系统3部分组成,可同时通过电子鼻传感器阵列检测鸡肉散发的气体浓度并由摄像机采集鸡肉视觉图像,控制板传输数据至Jetson Nano上位机进行特征提取、融合与分析。由该装置获取不同新鲜度鸡肉样本的气味和图像数据,采用主成分分析方法进行降维处理,再基于支持向量机建立鸡肉新鲜度分级模型,准确率可达98.7%。该装置具有准确率高、便携和稳定性强等特点,可为肉品新鲜度检测提供技术支持。     

电子鼻技术及其在小麦活性检测中的应用

研制了一套能快速对小麦活性进行识别的电子鼻检测系统。系统通过分析小麦的气味,对所测小麦的活性程度进行5个等级评判。该电子鼻检测系统由5只TGS2600系列的气敏传感器组成,从每个传感器的响应曲线中提取2个特征值,采用PNN神经网络来进行模式识别处理。系统能快速、准确评判小麦的霉变情况,网络正确识别率为91%。实验表明,该系统对小麦活性程度的检测是可行的、有效的。     

电子鼻技术及其在小麦霉变检测中的应用

研制了一套能够快速对小麦霉变进行识别的电子鼻检测系统,该系统通过分析小麦的气味,从而判断所测小麦是否霉变.该电子鼻检测系统由5只TGS2600系列的气敏传感器组成,通过从每个传感器的响应曲线中提取4个特征值,采用RBF神经网络进行模式识别处理.该系统能够快速准确评判小麦的霉变情况,网络正确识别率为93.3%.实验表明,该系统对小麦霉变与否的检测是可行的、有效的.     

食品中农药残留的电子鼻检测识别研究

电子鼻(e-nose)通过气味来鉴别化合物,是一种模拟生物嗅觉工作原理的新形仿生检测系统。它在农药残留等食品安全检测领域中有着广泛的应用。电子鼻包括检测系统、数据预处理系统和模式识别系统。本文通过对电子鼻的发展历史和组成部分的基本原理介绍,全面回顾和总结了过去二十年来电子鼻在食品农药残留检测中的应用。最后,从几个方面讨论了电子鼻技术在该领域的存在问题及发展趋势。     

电子鼻数据的预处理技术与应用

针对电子鼻的数据特点,提出用一个3维数组保存电子鼻的数据;采用6点平滑方法去除传感器的噪声;在基线校正中,首先通过二阶导数大于零和连续一阶导数大于零的方法找到样本反应起始点,然后减去环境响应值并提取相同长度的数据段,以提高电子鼻的精度和可重复性。对预处理前后的电子鼻数据中提出的特征进行主成分分析发现,预处理后的主成分结果所含的有用信息更多,而且可以很好地区分红富士和姬娜两种不同香味的苹果。     

电子鼻技术在粮食质量检测中的应用

对消费者来说,粮食的气味也是衡量其质量的一个重要标准.电子鼻是一种新颖的仿生系统,是用于分析、检测挥发性气味的仪器.为此,综述了电子鼻在粮食质量检测中的应用,主要包括粮食霉变、虫害和储藏年限等方面的研究及其应用现状;最后,展望了电子鼻在粮食检测中的应用前景.     

农业机器人传感器系统应用研究进展

简要阐述了农业机器人的特点和发展完善农业机器人的重要性。针对农业机器人的工作特性,叙述了传感器在农业机器人中所起的重要作用,分析了几种常用农业机器人传感器及其选取的方法,介绍了多传感器信息融合技术在农业机器人中的应用及现状,为农业机器人智能传感器的选取与研究提供了依据。     

真空冷却技术及其在食品工业中的应用

对真空冷却原理和系统做了简要介绍，分析了真空冷却技术存在的优缺点．论述了国内外真空冷却技术的研究进展，举例介绍其在食品工业的应用情况．最后指出了真空冷却技术的研究趋势。     

气力除尘式播种机电子监测装置的设计

针对目前播种机电子监视装置的检测部件普遍采用的红外光电传感器的不足,提出一种采用持续气流吹洗光电传感器的设计方案。介绍该种气力除尘式播种机电子监测装置的总体构成及软件设计方案,经实践应用,证实该设计可以解决红外光电传感器在工作中存在的问题,极大地提高产品的实用性和可靠性。     

基于GC-MS和电子鼻的面粉中粮虫快速检测方法

储粮害虫会降低粮食及其产品的重量、品质和营养健康指数,并且我国粮虫检测方式仍然以人工检测为主。为满足储粮害虫快速检测的需求,采用气相色谱-质谱联用仪（GC-MS）获得了赤拟谷盗（Tribolium castaneum（Herbst））的主要特定挥发性有机化合物（VOCs）,根据这些化合物的性质筛选出多个金属氧化物气敏传感器,并以传感器阵列为核心开发了储粮害虫电子鼻检测装置。该装置采集了赤拟谷盗、被赤拟谷盗侵染的面粉、被长头谷盗（Latheticus oryzae Waterhouse）侵染的面粉3种实验对象的气味信息,提取每条响应曲线的相对变化值和相对积分值作为原始特征矩阵（10×2）,使用主成分分析（PCA）和偏最小二乘回归算法（PLSR）对原始特征矩阵进行分析,并通过建立回归预测模型,实现了对面粉中赤拟谷盗和长头谷盗虫口密度的预测。优化后的传感器数量由10个减少至8个,赤拟谷盗样品的两个主成分累计的贡献率为79.4%。基于PLSR的预测模型对面粉中赤拟谷盗的数量有很好的预测效果（校正集：相关系数r=0.88,均方根误差为8.09;验证集：r=0.89,均方根误差为7.75）;该预测模型对面粉中长头谷盗的数量也有很好的预测效果（校正集：r=0.94,均方根误差为5.85;验证集：r=0.94,均方根误差为6.08）。研究结果表明：该装置能够满足判别储粮中不同虫口密度样本的基本需要,并且具有可靠的稳定性。