电子鼻技术及其在食品领域的应用（ppt_40页）课件

电子鼻技术及其在食品领域的应用 天马行空官方博客：/tmxk_docin ;QQ:1318241189 电子鼻的产生 电子鼻的产生 n生物嗅觉理论 刺激源、鼻腔、嗅细胞、嗅神经、嗅球、大脑 生物嗅觉是由气味 物质分子刺激嗅觉 感受器引起的。 电子鼻的产生 n鼻腔的结构 容纳气体、提供接触反应的场地。 电子鼻的产生 n嗅上皮的结构 电子鼻的产生 n电子鼻（人工嗅觉系统） 电子鼻是模仿生物嗅觉的仪器，它由电子化学传 感器阵列和模式识别系统组成，能够识别气味。 电子鼻的产生 n电子鼻的工作原理 首先由敏感性不同的多个传感器组成阵列。 当传感器阵列接触气体后产生物理信号。 物理信号经过转化、放大后转化为数字信号。 将数字信号预处理提取特征值。 使电子鼻与气体多次反应建立特征值数据库。 将待测气体信息输入模式识别系统。 经模式识别系统分析判断得到气体信息。 电子鼻的产生 n电子鼻产生的背景 计算机技术和传感器技术的发展。 人们对生物嗅觉的研究发展。 人嗅觉的缺点（主观性、易疲劳、易受影响）。 电子鼻出现后的用处很广。 电子鼻的产生 n电子鼻的发展历史和现状 1961年，Moncrieff制成机械式的气味检测装置 。 1964年，Wilkens和Hatmen基于气味分子在电极上发 生氧化还原反应的原理建立了第一个人工嗅觉系统。 1982年，出现电子鼻的概念。 1989年，在北大西洋公约组织的化学传感器信息处理 会议上对人工嗅觉系统下了定义。 1990年，召开第一次电子鼻的专题会议。 目前，国内外对电子鼻的研究方兴未艾。 在国内，对电子鼻的研究大多数还处于实验室阶段。 电子鼻系统 n电子鼻系统的组成 电子鼻是由多个不同选择性的气敏传感器和 适当的模式识别方法组成的具有识别单一和 复杂气味能力的装置。 系统 传感器阵列（嗅觉细胞列） 模式识别方法（大脑） 信号调理电路（嗅神经、嗅球） 电子鼻系统 n气敏传感器 气敏传感器是将气味（体）信号转化为其它 信号的一类传感器。 电子鼻系统 n气敏传感器的分类 半导体气体传感器 固体电解质气体传感器 接触燃烧式气体传感器 光学式气体传感器 石英谐振式气体传感器 表面声波气体传感器 电子鼻系统 n气敏传感器的工作原理 工作原理：当传感器通电加热正常工作后， 与气体接触，敏感膜表面电导增加，使器件 电阻减小。 Rs= R0C - 其中Rs 是传感器工作时电阻；R0是在清洁空气中的电阻， 为常数，C是气体浓度。 电子鼻系统 n信号调理电路 信号转换电路、信号放大电路、信号滤波电路 温度补偿及抗干扰电路、数模转换电路 电子鼻系统 n模式识别方法 “模式”是指人所生活的客观世界的总称。 “识别”是指对客观事物按其物理特征来进行分类。 在电子鼻系统中，模式识别就像人的大脑，用来识别 判断气体传感器的信号，从而完成人工嗅觉功能。 线性类： 主成分分析法(PCA)、偏最小二乘法(PLS)、聚类分析(CA) 非线性类： 人工神经网络(ANN)、遗传算法(GA)、模糊识别法(FC) 电子鼻系统 n模式识别方法 电子鼻系统 n系统装置 1.样品室 2.气流阀门 3.信号处理箱 4.气体传感器阵列 5.气体收集箱 6.风扇 7.计算机 电子鼻系统 n系统装置 电子鼻系统 n系统装置 电子鼻系统 n系统装置的发展趋势 结构微型化：电子鼻越做越小，从“台式”到“便 携”，从“手机大小”到“电子鼻芯片(Nose ona chip)”。 “生物系统”化：电子鼻阵列中的传感器数目， 远少于生物系统的“传感器” ，借助于微电子及 MEMS等技术己有可能将气敏传感器“大规模” 集成。高集成度传感器阵列的电子鼻系统将在 功能上更接近于人的嗅觉系统。 电子鼻技术在食品领域的应用 n目前，国内外关于电子鼻技术在食品 领域的应用研究异常活跃，主要集中 在酒类、饮料、乳制品、水果、肉类 、粮食、茶叶、卷烟等方面，目的是 对其进行质量分级和新鲜判别。 电子鼻技术在食品领域的应用 n在酒类方面的应用 主要用途：醇类化合物的鉴别、酒的分类，酒 质量等级的鉴别。 检测方法： 用化学方法分析酒类的主要气味成分。 选用合适的传感器阵列，组成电子鼻系统。 取样测试，形成测试样特征值校正集。 利用模式识别方法识别待测酒样。 电子鼻技术在食品领域的应用 n在酒类方面的应用 气敏传感器： 金属半导体气体传感器(TGS822)、有机导电聚 合物传感器。 模式识别方法： 主成分分析、BP神经网络等。 电子鼻技术在食品领域的应用 n在酒类方面的应用 1993 年，Pearce等人首次把传感器应用在啤酒检测上，由 12个有机导电聚合物传感器组成的系统检测了酿造后再贮存 的啤酒和淡色啤酒。 2000年，史志存等利用4个金属半导体气敏传感器构成的传 感器阵列，对3种浓香型白酒和一种酱香白酒进行了试验。 采用PCA方法，对测试样本的识别率为100%；采用多层 BP网络也具有很高的精确度。结果表明系统不仅能识别不 同香型的白酒,而且可以识别同一香型的白酒。 电子鼻技术在食品领域的应用 n在饮料、调料类方面的应用 主要用途：饮料的分类、检测饮料中不同微生物 的潜力、不同重金属As、Cd、Pb、Zn含量。 气敏传感器：金属半导体气体传感器、有机半导 体传感器。 模式识别方法： 主成分分析、聚类分析、神经网络等。 电子鼻技术在食品领域的应用 n在饮料、调料类方面的应用 2003年，Canhoto和Magan利用由金属半导体、有机 半导体组成的32个传感器阵列，采用PCA分析法、CA聚 类法模式识别法，来检测饮料中不同微生物的潜力，以及 各种不同重金属的含量。结果表明：它能够检测到样品中 0.510-6金属混合物含量，经24培养后，可检测到不 同的细菌种类。 2003年，潘天红等人选用5种金属氧化物SnO2传感器阵 列，运用主成分分析法PCA和神经网络对山西老陈醋和镇 江香醋进行检测。主成分分析结果表明不同醋之间区分得 比较开，神经网络的识别正确率达到100%。 电子鼻技术在食品领域的应用 n在乳制品方面的应用 主要用途：鉴别牛奶的保质期、奶酪的风味、牛 奶掺假、细菌的检测等。 气敏传感器：金属半导体气体传感器、有机半导 体传感器。 模式识别方法： 主成分分析、类判别、聚类分析法等。 电子鼻技术在食品领域的应用 n在乳制品方面的应用 2001年，Capone等人用五个不同的金属氧化物SnO2传 感器组成阵列，采用动态的PCA分析法识别两种不同的牛 奶，一种是巴氏杀菌过的，另一种是经过超高温瞬时杀菌 处理过的。分析和监控了牛奶品质优劣和整个腐败过程， 实验中传感器有好的可重复性，并且其响应时间很短，大 约为23min。 2006年，王俊等人用8个传感器组成的阵列对掺假牛奶进 行检测区分，结果用线性判别式分析进行分析，在 分析图上，不同比例掺假的牛奶能被明显地区分。 电子鼻技术在食品领域的应用 n在水果方面的应用 主要用途：分析水果的成熟度、水果等级的分类 。 气敏传感器：金属半导体气体传感器、有机半导 体传感器。 模式识别方法： 主成分分析、遗传算法、神经网络等。 电子鼻技术在食品领域的应用 n在水果方面的应用 2000 年，Oshita等人用32个有机半导体传感器组成的阵 列测定不同成熟度的三组梨样，未成熟、成熟、完熟。采 用聚类（CA）分析法。结论是电子鼻能够很明显的区分出 3种不同成熟时期的梨，并且同其他分析方法的结果有很 强的相关性。 2004年，潘胤飞等人研制了一套适合苹果气味检测的电 子鼻系统。该系统由5个金属氧化物传感器阵列构成，采 用遗传算法优化RBF神经网络进行数据分析。对市售的不 同品种好坏苹果各50个进行了检测。试验证明该分类方法 和电子鼻装置都是有效的，也适用于其他的水果。 电子鼻技术在食品领域的应用 n在肉类方面的应用 主要用途：肉类的新鲜度、香肠的成熟期、细菌 的污染程度。 气敏传感器：金属半导体气体传感器、有机半导 体传感器、石英谐振式气体传感器 。 模式识别方法： 主成分分析、遗传算法、自组织网络等。 电子鼻技术在食品领域的应用 n在肉类方面的应用 1997 年， Natale等用8个石英谐振气体传感器组成的阵 列，采用PCA、SOM模式识别方法，研究了鳕鱼、牛肉的 鲜度变化机理 。 2003年，丹麦Sullivan等用8个金属氧化物传感器，PLS 模式识别法的电子鼻和GC-MS两种方法分别分析了4种不 同饲养方式的猪肉在加工过程中的气味变化。 2002年，滕炯华等（2002）用3个金属氧化物传感器阵 列，用概率神经网络，检测牛肉新鲜度。 电子鼻技术在食品领域的应用 n在粮食方面的应用 主要用途：粮食成分分析、霉变度检测、病虫害 、掺假问题。 气敏传感器：金属半导体气体传感器。 模式识别方法： 主成分分析、自组织网络等。 电子鼻技术在食品领域的应用 n在粮食方面的应用 2002 年，Olsson等人探讨了用电子鼻对谷物品质进行检 测和评价。采用10个金属氧化物传感器阵列，数据处理采 用PCA和PLS方法。分析的结论是用电子鼻可以预测谷物 中脱氧核糖核酸酶DON的含量，电子鼻的检测速度快于 GC-MS分析。 2004年，邹小波、赵杰文利用8个金属氧化物传感器组成 的阵列对小麦、水稻、玉米3种谷物进行检测，用径向基 函数神经网络对它们进行分析，试验表明对霉变小麦、水 稻的识别正确率达到100%，对霉变玉米的识别正确率也 达到90%以上。 电子鼻技术在食品领域的应用 n在茶叶方面的应用 主要用途：分辨茶叶的种类、评定茶叶的等级、 掺假问题。 气敏传感器：金属半导体气体传感器。 模式识别方法： 主成分分析、遗传算法、径向基函数网络等。 电子鼻技术在食品领域的应用 n在茶叶方面的应用 2003 年，Dutta等人用4个金属氧化物传感器组成的电子 鼻，分析了不同品质的5种茶样品:干制一个月的茶、干制 一个月后又焙烤的茶、在锅上正常发酵很好的茶、在锅上 焙烤发酵很好的茶、在锅上正常焙烤未发酵好的茶。采用 了PCA分析法、SOM和RBF网络等模式识别方法。结果表 明它能够迅速辨别这几种茶样品。 电子鼻技术在食品领域的应用 n在卷烟方面的应用 主要用途：烟叶的质量、卷烟烟气的质量、卷烟 的调香。 气敏传感器：金属半导体气体传感器、石英谐振 式气体传感器 。 模式识别方法： 主成分分析、偏最小二乘、自组织网络等。 电子鼻技术在食品领域的应用 n在卷烟方面的应用 1997 年，Ulmer等人用8个金属氧化物传感器、8个石英 谐振式气体传感器、5个场效应管式半导体气体传感器组 成的混合气体测试系统，测试了卷烟烟气质量，采用了