基于电子鼻的鲢鱼新鲜度评价

采用电子鼻对不同保藏时间的鲢鱼样品进行分析。研究表明:随着保藏时间的延长,传感器的响应强度逐渐增强。在主成分分析图中,不同保藏时间的样品可以相互区分,样品的分布随着保藏时间的延长呈规律性的变化。电子鼻响应值与微生物和理化指标之间有良好的相关性。电子鼻可以用于鲢鱼新鲜度的评价。     

基于电子鼻技术的秋刀鱼新鲜度评价

采用德国PEN-3型便携式电子鼻收集4℃冷藏条件的秋刀鱼挥发性风味信息,并对收集的风味信息进行传感器载荷分析(loadings analysis)、线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)和主成分分析(principal component analysis,PCA),其结果与秋刀鱼感官评价、p H值、挥发性盐基氮(total volatile basic nitrogen,TVB-N)值和菌落总数等指标进行相关性分析。结果表明:秋刀鱼的气味随着贮藏时间的延长发生变化,其中氮氧化合物、有机硫化物和无机硫化物等电子鼻传感器的响应值变化最为明显;电子鼻分析结果与感官、p H值、TVB-N值和菌落总数分析结果显著相关,表明电子鼻检测技术可用作秋刀鱼新鲜度快速判别的一种新型检测方法。     

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。      

基于电子鼻技术的鲈鱼新鲜度评价

采用电子鼻获取不同保藏时间鲈鱼(Lateolabrax japonicus)鱼鳃和鱼肉的气味信息,通过对数据进行主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和负荷加载分析,并结合感官评价、挥发性盐基氮(TVB-N)和菌落总数进行分析,建立一种基于电子鼻技术判别鲈鱼新鲜度的方法。结果表明,随着保藏时间的延长,电子鼻传感器的响应强度逐渐增大,鲈鱼鱼鳃和鱼肉的气味随之发生变化,且鱼鳃的气味响应强度大于鱼肉,其中2号传感器对第1主成分的贡献率最大;电子鼻分析结果与感官、TVB-N值和菌落总数结果基本一致。因此电子鼻可以用来区分不同新鲜度的鲈鱼,鱼鳃的区分效果优于鱼肉。     

电子鼻传感器阵列优化对猪肉新鲜度法的检测

用电子鼻检测猪肉新鲜度时,传感器阵列的冗余信息会带来负面影响。为了提高识别的准确性,根据猪肉散发的气味选择初始的传感器阵列,利用方差分析方法剔除重复性和区分度不明显的传感器;再通过变异系数分析、相关系数绝对值累加和最小分析、主成分分析(principal component analysis,PCA)第2主成分系数分析,筛选出了适合检测猪肉新鲜度的传感器阵列的优化阵列。本研究采用逐步判别法筛选出合适的特征值,并用贝叶斯判别方法对传感器阵列优化前后的数据进行对比分析。结果表明:通过对传感器阵列的优化,识别率由优化前的86.8%提高到优化后的98.9%。研究表明,本实验的传感器阵列优化方法可以大大提高电子鼻对猪肉新鲜度的识别准确性。     

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%。     

基于电子鼻的草鱼新鲜度快速检测方法研究

探讨1种基于电子鼻的草鱼新鲜度快速检测方法。对4℃贮存的草鱼样品的挥发性气体的变化情况进行检测,使用主成分分析和随机共振信噪比分析方法处理电子鼻数据。以草鱼的菌落总数作为微生物指标,通过修正的Gompertz方程建立微生物生长模型,并作为新鲜度预测的辅助手段。综合电子鼻与微生物的分析结果建立草鱼新鲜度预测模型及基于信噪比值的鲜度指标。试验结果表明,该方法可准确、快速地检测草鱼样品的新鲜度,具有较好的重复性,有望在水产品新鲜度检测中得到应用。     

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。     

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。      

基于电子鼻的鲜湿米粉新鲜度检测

采用电子鼻系统对4,25,37℃下,放置0~30h的鲜湿米粉风味进行检测,用以评价鲜湿米粉的新鲜度,以菌落总数和感官评定加以验证。结果表明:鲜湿米粉的新鲜度随着贮藏温度的升高和时间的延长而变差,4℃下鲜湿米粉的风味基本没有变化;25,37℃下分别在24,18h出现异味。通过对电子鼻的传感器响应值进行PCA方法的分析,可以明显区分出不同贮藏条件下的鲜湿米粉样品;Loadings分析方法可以得知传感器W5S、W1W和W2W在检测中起到的作用最大。     

基于气敏传感器检测草莓腐烂的移动式设备研发

目的研发一款基于气敏传感器对草莓腐烂进行移动式检测的电子鼻设备。方法根据健康/劣变草莓的挥发性成分变化选择了6个金属氧化物传感器,并将传感器阵列与移动单元及计算机结合构建移动式电子鼻设备,在基于C#语言开发的软件系统控制下运行。在密闭空间内提取"红颜"草莓的顶部空气,传感器接触特异性气体产生电信号,经模数转换和数据分析实现对腐烂果实的定位识别。结果各传感器对草莓的挥发性气味响应不同,且腐烂草莓与完好草莓的挥发性气味存在差异。验证试验表明当密闭时间为5 min,定点检测时长为20s时采用移动式传感器阵列进行腐烂定位效果较好,单层草莓单点和多点腐烂源定位结果与实际腐烂源位置的直线偏差为±3 cm以内。结论研发的电子鼻设备可满足对单层草莓进行腐败检测和腐烂源定位的要求,同时也为草莓腐烂的检测提供了一种移动式无损检测参考装置。     

针对鳊鱼新鲜度的气敏传感器筛选与阵列构建

鱼体在贮藏过程中新鲜度下降,散发出一系列特征气味。研究采用气质联用（GC-MS）对4℃恒温贮藏的鳊鱼样本进行检测,分析样本从新鲜到腐败的特征性挥发物质;根据这些物质,筛选对应的传感器组成阵列;采用基于该阵列的电子鼻系统对不同贮藏期的鳊鱼样本进行检测,验证该阵列评价鱼新鲜度的有效性。结果显示,鳊鱼样本在腐败过程中的特征性挥发物质为:醇、醛酮、烃、苯、酸以及含氮、含硫物质。基于这些物质所筛选的传感器为:TGS822、TGS2620、TGS880、TGS813、TGS816、TGS832、TGS831、TGS2610、TGS2611、TGS2600、TGS826和TGS825。采用基于该传感器阵列的电子鼻系统检测不同贮藏期的鳊鱼样本。对采集的数据作主成分分析和Fisher判别分析,其前三个主成分贡献率为95.6%,样本在不同贮藏期区分性好。研究表明所采用的传感器筛选方法是行之有效的,依此所建立的传感器阵列与电子鼻系统用于判别鱼新鲜度响应快、精度高。      

草莓保存过程中的质构与理化性质变化研究

主要探讨草莓在存放过程中各种质量指标的变化。定时测定了草莓在常温存放过程中穿刺强度、剪切功、还原糖含量、酸度、Vc、色泽、失重等因素的变化,分析了各个指标之间的相关性及与成熟度或者新鲜度的关系。结果显示,草莓在常温存放过程中,水分损失和Vc的损失呈线性变化,总糖和总酸变化不显著,还原糖在存放前期轻微上升,后期几乎不变化,穿刺力与剪切功都呈现对数下降态势,色泽变化前期呈现指数上升趋势,48h后就色泽几乎完全改变。     

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。     

电子鼻在秋刀鱼鲜度评定中的应用

为建立秋刀鱼鲜度快速评定方法,研究了秋刀鱼于4℃条件下感官评分、TVB-N、TBARS、细菌总数以及电子鼻检测信号的变化情况。结果表明,秋刀鱼在冷藏过程中感官评分呈下降趋势,贮藏前期气味劣化是总评分降低的主导因素;TVB-N值在贮藏前期变化较小,第5 d开始呈显著增加(p0.05),11 d时接近0.30 mg/g的界限值;TBARS含量在贮藏过程中迅速增加;细菌总数的变化与TVB-N值的变化趋势较为一致,第11 d时接近7.0 Log10 CFU/g的界限值。综合感官、生化和微生物指标,秋刀鱼在4±1℃条件下一级鲜度可保持3 d,二级鲜度可保持至第7 d,货架期为9~11 d。冷藏过程中秋刀鱼样品在PCA的二维图形上倾向于聚类分布,且特征区域没有重叠,电子鼻可以很好的表征秋刀鱼的鲜度变化,同时与感官评分、生化指标以及微生物指标指示的鲜度等级基本一致。研究结果将为秋刀鱼鲜度的快速评定提供技术参考。     

基于电子鼻技术的蓝莓果实品质变化研究

目的建立一种基于电子鼻技术的蓝莓果实新鲜度的判别方法。方法将蓝莓果实分为剂量组和分级组,剂量组包括0.00、0.75、1.50和3.00kGy4个辐照剂量组,分级组包括0.00和1.50kGy辐照处理的大号、中号和小号果实组。用~(60)Co-γ辐照源对每组蓝莓果实进行辐照处理,并进行感官评价与腐烂率、花青素和总酸含量的测定,再利用电子鼻技术对各组蓝莓果实的挥发性成分进行测定,并利用主成分分析、线性判别分析和载荷分析方法对测得的气味指纹数据进行分析。结果经1.50 kGy辐照处理的蓝莓果实感官评分最高,腐烂率较低,且果实中的花青素和总酸含量变化较小。利用电子鼻技术能很好地区分不同辐照处理的蓝莓果实在贮藏过程中的挥发性气味变化,且确定出的最佳辐照剂量与感官评价和理化指标测定的分析结果一致。结论电子鼻技术可以作为一种快速检测方法应用于蓝莓果实新鲜度的检测。     

基于高光谱成像的蔬菜新鲜度检测初探

目的 利用高光谱成像技术对蔬菜新鲜度检测进行了初步探讨。方法 采集了小白菜、菠菜、油菜、娃娃菜这四种蔬菜的叶片, 分别在失水0、10、24、48 h的状态下, 利用成像光谱仪采集其光谱图像, 对蔬菜叶片进行对比分析。结果 蔬菜在失水过程中, 高光谱图像能反映其外观形态及内部叶绿素的变化, SPAD值预测模型的相关系数r=0.76。结论 利用高光谱成像来辨别蔬菜叶片新鲜度是可行的。