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電子鼻在食品領(lǐng)域的應(yīng)用

2014-03-20 18:44:35李臻峰宋飛虎徐晚秀
安徽農(nóng)業(yè)科學(xué) 2014年25期
關(guān)鍵詞:新鮮度電子鼻識(shí)別率

紀(jì) 飛,李 靜,李臻峰,宋飛虎,徐晚秀

(江南大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院,江蘇無錫214122)

氣味是食品品質(zhì)評(píng)價(jià)中的一項(xiàng)重要指標(biāo),目前主要是由專業(yè)人員組成的專家組用鼻子進(jìn)行氣味的評(píng)判。這種方法的結(jié)果包含多種不穩(wěn)定因素:人的鼻子對(duì)氣味具有適應(yīng)性,容易產(chǎn)生嗅覺疲勞;人的情緒波動(dòng)和心理狀態(tài)會(huì)影響評(píng)判結(jié)果;一些變質(zhì)食品的氣味可能會(huì)對(duì)人體產(chǎn)生危害。而電子鼻技術(shù)的出現(xiàn)很好地解決了這些問題,電子鼻技術(shù)擁有客觀、可靠和安全等優(yōu)點(diǎn)。

電子鼻,又稱人工嗅覺系統(tǒng)、氣味掃描儀,是20世紀(jì)90年代產(chǎn)生并發(fā)展起來的一種快速檢測揮發(fā)性氣味的儀器。因其檢測快速、準(zhǔn)確的優(yōu)點(diǎn),在食品、醫(yī)療衛(wèi)生[1-2]、化工[3-4]、公共安全[5-6]等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。

1 電子鼻組成及工作原理

電子鼻的概念最早出現(xiàn)在20世紀(jì)80年代,1982年,Krishna Persaud等提出了一種可以將氣體分類的化學(xué)傳感器陣列的概念[7],揭開了電子鼻技術(shù)發(fā)展的序幕。1994年,J.W.Gardner提出了廣為接受的電子鼻的定義:電子鼻是一種由功能各異的化學(xué)傳感器陣列適當(dāng)?shù)哪J阶R(shí)別系統(tǒng)組成的,可以用來識(shí)別簡單或者復(fù)雜氣味的儀器[8],標(biāo)志著電子鼻技術(shù)進(jìn)入到快速發(fā)展的階段。20世紀(jì)90年代出現(xiàn)了商用電子鼻,目前世界上比較有名的電子鼻廠商有十多家,包括英國的Neotronics system和AromaScan system、美國的Electronic Sensor Technology、法國的Alpha MOS、日本的Frgaro、我國臺(tái)灣的Smell和Keen Ween等[9]。

電子鼻的主要組成部件為:氣味取樣裝置、氣體傳感器陣列和信號(hào)處理系統(tǒng)[10]。電子鼻最核心的部件是多個(gè)具有氣味選擇性的氣體傳感器所組成陣列,正是利用它們各自對(duì)特定氣體的敏感性可以獲得被測氣味的整體信息。目前,常用的氣體傳感器根據(jù)材料類型可以分為3類[11]:①金屬氧化物(MOS)傳感器,利用其與氣味分子吸附后氧化物電阻的下降產(chǎn)生信號(hào)。②導(dǎo)電高分子(CP)傳感器,氣味分子與傳感器反應(yīng)后引起其電阻升高產(chǎn)生信號(hào)。③質(zhì)量傳感器,主要包括石英晶體微平衡(QCM)傳感器和聲表面波(SAW)傳感器,它們?cè)谖綒馕斗肿雍蠊舱耦l率會(huì)產(chǎn)生變化從而產(chǎn)生信號(hào)。

電子鼻對(duì)氣味的分析識(shí)別過程可分為3個(gè)過程:①氣體傳感器陣列吸附氣味分子并產(chǎn)生信號(hào)。②對(duì)生成的信號(hào)進(jìn)行加工處理和傳輸。③對(duì)處理后的信號(hào)進(jìn)行模式識(shí)別并作出判斷。電子鼻是模仿人類的嗅覺器官建立的,人的嗅覺產(chǎn)生也可以分為3個(gè)過程:①鼻腔中的嗅覺細(xì)胞與氣味分子吸附產(chǎn)生信號(hào)。②嗅覺細(xì)胞核嗅球?qū)π盘?hào)進(jìn)行加工放大后傳輸?shù)缴窠?jīng)中樞(人的大腦)。③大腦對(duì)接收到的信號(hào)做出判斷,產(chǎn)生嗅覺。

2 電子鼻在食品領(lǐng)域的應(yīng)用

2.1 在肉制品檢測中的應(yīng)用 肉制品是人們?nèi)粘I钪胁豢苫蛉钡南M(fèi)品,它的新鮮度對(duì)人的健康有較大影響。近年來,電子鼻在肉制品新鮮度檢測中的應(yīng)用越來越多。Musatov等用基于金屬氧化物傳感器電子鼻和線性判別式分析法(LDA)對(duì)肉類的新鮮度進(jìn)行了檢測[12]。他們發(fā)現(xiàn)對(duì)于同一家廠家的肉樣,只需要1個(gè)或者2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)樣品就可以達(dá)到100%的識(shí)別率。通過對(duì)2種分別存儲(chǔ)在4℃和25℃的肉樣在變質(zhì)的前期單獨(dú)建立LDA模型并通過電子鼻的訓(xùn)練進(jìn)行識(shí)別,然后經(jīng)過3~4個(gè)周期的訓(xùn)練后,電子鼻就可以建立不同廠商肉樣可靠的LDA模型。結(jié)果表明,基于金屬氧化物傳感器的電子鼻可以用來對(duì)食品的新鮮度進(jìn)行檢測,且準(zhǔn)確率較高。石志標(biāo)等利用自己開發(fā)的電子鼻檢測系統(tǒng)對(duì)牛肉新鮮度進(jìn)行了評(píng)判[13]。他們分別用SVM算法和BP神經(jīng)算法對(duì)儲(chǔ)存7 d的不同新鮮度的牛肉進(jìn)行檢測,發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練樣本為7組時(shí),BP算法最高識(shí)別率90.23%,SVM算法最高識(shí)別率為96.24%;訓(xùn)練樣本14組時(shí),BP算法最高識(shí)別率99.25%,SVM算法最高識(shí)別率為96.24%。結(jié)果表明,SVM算法的識(shí)別率較高并且穩(wěn)定,利用電子鼻對(duì)牛肉進(jìn)行新鮮度檢測是可行的。

2.2 在酒類檢測中的應(yīng)用 目前市場上的酒類存在著以次充好、偽造酒類等現(xiàn)象,利用電子鼻可以實(shí)現(xiàn)對(duì)酒類產(chǎn)地、酒齡等進(jìn)行檢測分析。魯小利等開發(fā)了具有仿生特性的電子鼻系統(tǒng),并用其對(duì)黃酒的品質(zhì)進(jìn)行檢測[14]。他們選取了來自紹興、上海和其他產(chǎn)地的黃酒樣本各20個(gè)進(jìn)行黃酒產(chǎn)地的區(qū)分,并對(duì)1年陳、3年陳和5年陳的古月龍山黃酒進(jìn)行酒齡區(qū)分,模式識(shí)別方法主要采用主成分分析(PCA)、判別因子分析(DFA)以及誤差反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。結(jié)果表明,該電子鼻系統(tǒng)能夠很好地區(qū)分不同產(chǎn)地和古越龍山不同標(biāo)注酒齡的黃酒,準(zhǔn)確率可達(dá)到100%,并可對(duì)產(chǎn)地和酒齡進(jìn)行很好地預(yù)測,準(zhǔn)確率在80%~100%,這對(duì)于酒類原產(chǎn)地的保護(hù)工作有著重要的借鑒意義。柯永斌等設(shè)計(jì)了由5個(gè)TGS傳感器陣列組成的電子鼻用于識(shí)別不同香型的白酒[15],他們分別采集了濃香型、醬香型、清香型、米香型4種香型的酒樣的氣味數(shù)據(jù),并用主成分分析(PCA)、線性判別分析(LDA)和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PNN)進(jìn)行模式識(shí)別。試驗(yàn)數(shù)據(jù)表明,主成分分析的前2個(gè)主元累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)93.55%,線性判別分析的前2個(gè)主元累計(jì)貢獻(xiàn)率為97.33%,概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型識(shí)別率達(dá)到100%。結(jié)果表明,設(shè)計(jì)的電子鼻可以應(yīng)用于對(duì)不同香型白酒的快速識(shí)別。Mahdi Ghasemi-Varnamkhastia等用基于金屬氧化物傳感器的電子鼻檢測了普通啤酒和無醇啤酒在陳化過程中氣味的變化[15]。他們用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)算法將陳化的啤酒分為若干個(gè)等級(jí),對(duì)數(shù)據(jù)使用主成分分析(PCA)和線性判別分析(LDA)進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn),無醇啤酒的等級(jí)可以明顯區(qū)分出來,而普通啤酒則無法明顯區(qū)分,表明普通啤酒的陳化過程比無醇啤酒要穩(wěn)定,這為酒廠提供了一種在線檢測啤酒品質(zhì)的方法。

2.3 在水果檢測中的應(yīng)用 對(duì)水果成熟度進(jìn)行檢測可以有效地防止腐爛的發(fā)生。Hui Guohua等研制了基于金屬氧化物傳感器的電子鼻并對(duì)富士蘋果的庫存時(shí)間進(jìn)行檢測并建立了預(yù)測模型,發(fā)現(xiàn)主成分分析(PCA)法不能區(qū)分所有樣品,而基于信噪比(SNR)的自適應(yīng)算法可以成功區(qū)分未熟、半數(shù)和成熟的蘋果[16]。在對(duì)預(yù)測模型的驗(yàn)證試驗(yàn)中,發(fā)現(xiàn)預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到了84.62%,表明這種方法有著檢測快速、操作簡單、準(zhǔn)確率高和可靠性高等優(yōu)點(diǎn)。Luisa Torri等研究了電子鼻在監(jiān)測鮮切水果(菠蘿片)新鮮度的應(yīng)用,將菠蘿樣品在3種不同的溫度(4~5,7~8,15~16℃)下儲(chǔ)存6~10 d,通過2種方法分析得到數(shù)據(jù):一種是用不連續(xù)的方法對(duì)處于不同儲(chǔ)存階段的樣品進(jìn)行一系列的分析,另一種是連續(xù)的方法,用電子鼻的探針自動(dòng)監(jiān)測菠蘿片儲(chǔ)存過程中頂空[17]。結(jié)果表明,使用不連續(xù)的方法時(shí),電子鼻能夠區(qū)分若干樣品并且監(jiān)控與腐爛相關(guān)的揮發(fā)性物質(zhì)的變化,電子鼻技術(shù)在工業(yè)質(zhì)量控制中的應(yīng)用值得人們關(guān)注。

2.4 在茶葉檢測中的應(yīng)用 現(xiàn)代科學(xué)分析表明,茶葉中含有多種營養(yǎng)成分和藥效成分,利用電子鼻可以對(duì)茶葉等級(jí)進(jìn)行鑒定。史波林等用法國Alpha MOS公司的Fox4000型電子鼻對(duì)西湖龍井茶的香氣特征進(jìn)行研究,并探尋用電子鼻鑒別龍井茶等級(jí)的方法[18]。試驗(yàn)所用的茶葉樣品分為3個(gè)等級(jí),AAA級(jí)、AA級(jí)和A級(jí)(品質(zhì)依次降低),采用軟獨(dú)立建模分類法(SIMCA)進(jìn)行模式識(shí)別,結(jié)果表明,A級(jí)樣品與其他2組樣品區(qū)分顯著,識(shí)別率可以達(dá)到100%。由于AAA級(jí)和AA級(jí)的等級(jí)識(shí)別過程受到了AA級(jí)樣品中少數(shù)異常點(diǎn)的影響,識(shí)別率只有93%左右,這已經(jīng)基本滿足了檢測需要,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)西湖龍井的智能分級(jí)。甘芝霖等用電子鼻對(duì)2種品牌、5個(gè)等級(jí)的信陽毛尖茶進(jìn)行檢測,并用主成分分析法(PCA)建立圖譜來區(qū)分不同等級(jí)茶葉的差異,用偏最小二乘法(PLS)建立模型[19]。結(jié)果得出,PCA圖譜可以將各個(gè)茶葉樣品明顯區(qū)分,并利用盲樣的試驗(yàn)結(jié)果對(duì)感官評(píng)審結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證,表明所建立的PLS模型可以較為準(zhǔn)確地檢測茶葉樣品的品質(zhì)和等級(jí),實(shí)現(xiàn)對(duì)茶葉品質(zhì)的快速判定。

3 結(jié)語

憑借著檢測快速、簡單、安全以及重復(fù)性高等優(yōu)點(diǎn),電子鼻技術(shù)在未來將會(huì)逐步取代人工感官評(píng)價(jià)成為主要的氣味評(píng)價(jià)手段。未來電子鼻技術(shù)主要發(fā)展趨勢:①朝著便攜、微型方向發(fā)展。目前多數(shù)電子鼻體積太過龐大,不方便攜帶,給電子鼻的普及帶來了一定阻礙。②開發(fā)出專用的電子鼻。通用型的電子鼻靈敏度低,應(yīng)開發(fā)出專門應(yīng)用于食品行業(yè)的電子鼻。③實(shí)現(xiàn)在線檢測。受到外部環(huán)境、傳感器壽命、樣品種類的影響,目前還沒有實(shí)時(shí)在線的電子鼻檢測系統(tǒng),通過研究外部與內(nèi)在因素對(duì)電子鼻檢測的影響并開發(fā)出在線檢測系統(tǒng)是未來的發(fā)展趨勢之一。

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