人工嗅觉研究进展及其在食品香气评定中的应用展望

概述了人工嗅觉系统的研究历史与应用现状,详细介绍了人工嗅觉系统的基本原理,阐述了基于神经网络的人工嗅觉系统在食品香气质量评定中的广阔应用前景     

人工溴觉研究进展及其在食品香气评定中的应用展望

概述了人工溴觉系统的研究历史与应用现状，详细介绍了人工嗅觉系统的基本原理，阐述了基于神经网络的人工溴觉系统在食品香气质量评定中的广阔应用前景。     

牛肉味觉品质快速检测的传感器阵列优化方法

为了快速辨识不同味觉品质的牛肉汁,对牛肉味觉品质等级进行划分,构建了由12个离子电极与1个参比电极组成的味觉传感器阵列,将该阵列应用于牛肉汁的等级辨识中,评价30组牛肉汁样品味觉品质等级。采用基于欧氏距离的聚类分析方法划分牛肉味觉品质等级。针对牛肉汁味觉品质评价自动化关键技术问题,对用于牛肉汁等级评价的传感器阵列进行了筛选优化。采用单因素方差分析对各离子电极响应信号之间的内在关联进行了研究,根据优化结果选择S1、S2、S5、S7、P2、P3离子电极构建新的传感器阵列,并对30组牛肉汁进行评价。试验结果表明:优化后的传感器阵列对牛肉汁的等级评定正确率为93.33%,高于未经优化的传感器阵列的等级评定正确率(80.00%)。     

基于多传感器人工嗅觉系统的土壤有机质含量检测方法

为了实现对土壤有机质含量的快速、方便、准确测量,本文提出了一种基于多传感器人工嗅觉系统的土壤有机质含量检测方法。选取10个不同型号的氧化物半导体式气体传感器组成传感器阵列,并采用不同浓度的硫化氢、氨气和甲烷等标准气体对传感器阵列进行了响应测试,从响应曲线可以看出,传感器阵列对不同浓度、种类的标准气体皆有响应且响应结果不同,随着标准气体浓度的增大传感器阵列的响应曲线也随之上升,表明传感器阵列具有较高的特异性和一定的交叉敏感性。提取每个传感器土壤气体响应曲线上的响应面积、最大值、平均微分系数、方差、平均值和最大梯度6个特征构建人工嗅觉特征空间。采用偏最小二乘法回归（PLSR）、支持向量机回归（SVR）和BP神经网络（BPNN）算法建立人工嗅觉特征空间与土壤有机质含量关系的预测模型,使用决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）和绝对平均误差（MAE）评估预测模型的性能。试验结果表明,PLSR、BPNN、SVR测试集的R2分别为0.80878、0.87179和0.91957,RMSE分别为3.6784、3.1614、2.4254g/kg,MAE分别为3.1079、2.4154、2.1389g/kg。SVR算法建立的模型R2最高,RMSE、MAE最小,比PLSR、BPNN具有更好的预测性能,可用于土壤有机质含量的测量。     

嗅觉可视化技术鉴别不同原料和不同批次的食醋

利用自主研制的嗅觉可视检测仪对镇江产的3种原料的食醋进行鉴别,并对3种不同批次的米醋进行区分。利用不同色敏材料对不同食醋挥发气体的响应信号进行判别分析,得出了9种卟啉和6种酸碱指示剂组成的传感器阵列的LDA训练集和预测集的识别率均为100％,说明嗅觉可视化可很好地用于食醋种类的鉴别;单纯通过5种酸碱指示剂鉴别的LDA训练集和预测集的识别率分别为100％,98．33％,说明酸碱指示剂对不同种类食醋的鉴别起了主要作用;单纯利用5种卟啉对3种食醋的训练集和预测集的识别率分别为96．67％,80％,说明传感器阵列可抑制醋中高浓度乙酸,响应醋中的微量成分。用15种色敏材料制得的传感器阵列对3个批次的米醋的响应信号进行判别分析,其训练集和预测集的识别率均为77．78％。结果表明,嗅觉可视检测仪对不同原料和批次的食醋均有很好的识别能力。     

基于嗅觉可视化与图像处理的食醋醋龄检测

应用基于色敏传感器阵列的嗅觉可视化系统对不同醋龄的食醋进行鉴别。运用系统的图像处理模块,比较了不同方法对目标图像的中心点定位和特征区域选取的影响。尤其在基于不同颜色空间提取特征值方面,对比了RGB、HSV、Lab颜色空间,结果表明Lab的效果最好。利用3种颜色空间中获得的特征数据并结合主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)等模式识别方法,鉴别食醋醋龄,Lab颜色空间下的训练集和预测集识别率均大于90%。     

基于遗传算法的卷烟质量评定神经网络模型

卷烟质量的优劣迄今仍是造卷烟评吸专家的感官进行了评定。由于受到多种主、客观因素的影响,评定结果的准确性往往难以保证。为此,作者提出了一种基于遗传算法的神经网络评定模型及获取网络权重参数的具体遗传操作方法。实例证明,该模型能够根据烟草中的６种化学成分（总糖、还原糖、总氮、烟碱、氧化钾及氯离子）的测量值为确定卷烟的质量。为今后对卷烟质量进行人工智能评定打下了基础。     

新技术在茶叶审评中的应用

茶叶感官审评是以人的感觉器官,通过一定的评茶程序,来确定茶叶品质优劣的一种快速、简便且较为准确的评茶方法。但人的感觉器官的灵敏度易受到外界因素的干扰,有时影响到茶叶评定的公正性和准确性。本文通过查阅国内外相关资料,阐述了近几年新技术在茶叶品质视觉、嗅觉、味觉辅助评价方面的研究成果,提出这些新技术的发展趋势。     

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.     

仿生鼻系统的试验研究

采用8个TGS系列的气敏传感器阵列和神经网络学习算法,开发了一种基于生物嗅觉的仿生鼻系统,并应用于3种不同品牌的白酒和1种假酒的识别试验。试验表明,开发的仿生鼻系统可以快速、准确地实现白酒种类和真假的识别,为白酒生产和酒类市场管理提供了一种操作简单、使用方便的识别仪器。     

电子鼻技术在食品检测中的应用

随着嗅觉传感器技术的不断发展,电子鼻技术得到了广泛的研究与应用。电子鼻由气敏传感器阵列、信号处理子系统和模式识别子系统等3种功能器件组成。为此,阐述了电子鼻技术的结构组成,介绍了其在食品新鲜度检测、果蔬成熟度评价及饮料与酒类识别等轻工业中的应用现状与发展趋势,并指出了这些新技术实现过程中所需要解决的问题。     

并联神经网络在烤烟内在品质评定中的应用

应用并联神经网络分析方法,能直接将烤烟主要化学成分测量数据转换为与香气,吃味,杂气,刺激性等评吸专家的感官评分指标值相一致的结果,应用实例表明,与感官评定方法相比,该方法在客观性,准确性等方面具其优越性。     

可移动式苹果内部品质果园产地分级系统

为满足苹果内部品质产地检测分级需求,本研究研发出检测模块和分级模块,构成可移动式苹果内部品质果园产地分级系统。在此系统的基础上,以苹果糖度和霉心病为代表品质指标,提出一种基于乘法效应消除（Multiplicative Effect Elimination,MEE）的光谱校正方法,用于消除苹果物理属性差异导致的有效光程变化对光谱的影响。利用该系统获取苹果600~900 nm漫透射光谱数据,分别采用多元散射校正（Multiple Scattering Correction,MSC）、标准正态变量变换（Standard Normal Variate Transform,SNV）和MEE算法对苹果光谱预处理后,建立糖度偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression, PLSR）预测模型和霉心病偏最小二乘判别（Partial Least Squares - Discriminant Analysis,PLS-DA）模型。结果表明,MEE算法相比于MSC和SNV算法建模结果更好,糖度预测模型的校正集相关系数（Rc）、校正集均方根误差（Root Mean Square Error of Calibration,RMSEC）、预测集相关系数（Rp）和预测集均方根误差（Root Mean Square Error of Prediction,RMSEP）分别为0.959、0.430%、0.929和0.592%;霉心病判别模型的校正集敏感性、校正集特异性、校正集准确率、预测集敏感性、预测集特异性和预测集准确率分别为98.33%、96.67%、97.50%、100.00%、90.00%和95.00%。将建立的最佳预测模型导入分级系统进行试验,结果表明该系统的分级准确率为90.00%,分级速度约3个/s。该系统具有成本低、结构简单、移动方便等优点,可以满足苹果内部品质果园产地检测分级需求。     

基于计算机视觉的茶叶色泽检测研究

我国茶叶种植面积和产量均为世界第一,是特色农业的重要组成部分;但我国茶叶品质检测体系不完善,分级技术水平不高,影响了产品在国际市场上的竞争力。传统的茶叶分级是由人工分析判断,具有较大的局限性。计算机视觉是一种新型的图像处理技术,已经应用于茶叶品质分析。为此,将拍摄的茶叶和茶水图像进行预处理、灰度化和阈值分割,获得目标轮廓并分析颜色特征,并通过建模集样本确定用于色泽检测的特征量,然后对检验集样本进行色泽检测。结果表明:检验集中被错误识别的茶叶种类极少,总体的识别准确率达到9 0%,为准确评价茶叶的色泽品质提供了技术支持。     

基于计算机视觉信息处理技术的苹果自动分级研究

随着社会经济的快速发展和人们消费水平不断的提高,消费者在购买苹果时对其品质的要求也越来越高。在传统农产品加工作业中,导致分级精度低和劳动生产率低。利用计算机视觉信息处理技术,依据主特征参量对苹果进行自动分级,相较于传统的苹果等级人工分离方法,不仅提高了苹果等级分离的正确率,且极大地节约了劳动力。     

基于FPGA的脱绒棉种色选机实现

通过对当前脱绒棉种分选实现方法的对比,给出了一种双CCD(Charge-coupled device)检测FPGA(Fieldprogrammable gate array)分选实现的方法。通过图像采集模块、数据传输模块和分选模块的分析与设计,结合仿真分析和测试试验,验证了色选机系统效果。其中,图像采集模块采样彩色线阵CCD对脱绒棉种进行成熟度信息采集、黑白线阵CCD对棉种进行完整度信息采集;数据传输模块完成采集数据的传输任务;分选模块依据成熟度和完整度信息对棉种进行判别分析。试验结果表明,色选机系统能够完成对棉种特征信息的采集、数据传输以及分选判别工作,能够满足色选机设计要求。     

基于温-湿-CO融合传感的棉垛阴燃预警系统设计

棉花是关系国计民生的战略物资,同时棉纤维是各类天然纤维中最具燃烧危险性的一种。依据籽棉垛内部阴燃起火机理,分析选定棉垛火情预警监控要素;研制了基于多传感阵列的籽棉垛温湿度、CO浓度实时监测的阴燃预警与火情防控设备;基于LabVIEW开发了移动电脑上位机数据监控程序。试验证明,系统可以实时监测不规则棉垛内部的温湿度及CO气体信息态,可以为评定棉垛内部状态以及判定棉垛阴燃安全状态提供重要依据。