电子鼻在食品检测中的应用.ppt

电子鼻在食品检测中的应用 主要内容 引言介绍电子鼻的基本知识电子鼻的历史 研究现状及发展趋势介绍电子鼻的发展电子鼻与人类鼻子的比较介绍电子鼻的特点电子鼻在食品检测中的应用介绍电子鼻的具体应用 引言 电子鼻 又称人工嗅觉分析系统 artificialolfactory 是用来区分和辨别复合气味的设备 随着社会的发展 人类的嗅觉器官在日常生活中的作用不能完全适应社会发展的需要 但嗅觉在农业工程中的应用却越来越重要 比如将其应用在奶制品的检测 酒类识别 蔬菜水果成熟度的检测 烟草品质检测等方面 电子鼻技术的研究涉及材料 精密制造工艺 多传感器融合 计算机 智能专家系统 应用数学及各具体应用领域的科学技术 具有重要的意义和应用前景 电子鼻的机理 电子鼻技术模仿了生物的嗅觉机能 通过传感装置采集多维响应信号 利用多元统计分析方法 神经网络方法和模糊方法进行数学处理 建立识别模式 将多维响应信号转换为感官评定指标值 完成对被测气味定性定量分析结果的智能解释 同普通的化学仪器分析不同 通过电子鼻系统分析得到的不是被测样品中某种或几种成分的定性与定量结果 而是获得被测样品气味的整体感官特征 具有类似鼻子的功能 电子鼻的组成 电子鼻 气味取样操作器 信号处理系统 气体传感器阵列 电子鼻识别气味的机理 电子鼻识别气味的主要机理是在阵列中的每个传感器对被测气体都有不同的灵敏度 例如 一号气体可在某个传感器上产生高响应 而对其他传感器则是低响应 同样 二号气体产生高响应的传感器对一号气体则不敏感 归根结底 整个传感器阵列对不同气体的响应图案是不同的 正是这种区别 才使系统能根据传感器的响应图案来识别气味 电子鼻的类型 气相型 金属氧化物型 光传感型 电子鼻 电子鼻的历史 研究现状及发展趋势 电子鼻的发展历史 人类对化学传感器的探索已有久远的历史 最早可追溯到19世纪末 国际上最早的嗅觉学术交流会是1962年瑞典的斯得哥尔摩召开的 20世纪中期 化学传感器基本理论和实际应用研究均取得了长足进展 80年代初期 在科技文献中出现了 电子鼻 这个技术术语 第一台商业化的 电子鼻 于1994年诞生 1990年举行了第一届电子鼻国际学术会议 电子鼻的研究现状及发展趋势 电子鼻现在已在许多国家投入使用 随着传感器技术的进展和人对嗅觉过程的深入了解 电子鼻的功能必将日益增强 愈来愈多地取代生产和生活过程中人鼻的作用 取得愈来愈广泛的应用 电子鼻的技术特点 电子鼻技术在香气分析和鉴定中具有不同于仪器分析和感官评价的特点 1 电子鼻具有新颖的仿生检测技术 与传统成分分析仪器不同 它获得的是被检测样品气味的整体信息 并通过数学分析产生 指纹 图谱 提取样品的本质 隐含性质 用于今后 未知样品的识别和检测 2 电子鼻的灵敏度很高 气味的检测限可以到达ppb甚至ppt级检测限 3 电子鼻测定速度快 一般仅需几分钟 能及时反馈信息 调整生产流程中的各项工艺条件 确保质量评价 QA 和质量管理 QC 指标 从而使产品质量得到保证 4 电子鼻测定范围广 它不仅能测定气体 液体 而且也能测定固体等各种形态的样品 样品不需前处理 极少使用各种有机溶剂 无有毒有害溶剂残留 是一项 绿色 环保的检测技术 5 避免了靠人体感官测定中的主观因素及其它的人为误差 提高了检测的精确度 而且可以避免人工测定嗅味中因吸入样品对健康带来的不利影响 2020 3 16 13 可编辑 同人类的嗅觉相比 电子鼻除具有灵敏度高 检测过程简单快捷外 还具有以下优越性 1 定性强 安全性高 长时间工作无疲劳 能够胜任多样品 连续化检测 可实现生产的在线监测 2 检测结果的客观 公正和标准化 电子鼻是依靠基于专家分析结果和反复训练而建立起来的数据库进行识别的 记过很少受外界影响 3 成本低 电子鼻在食品检测中的应用 传统食品检测中存在的不足 目前 在食品检测行业中 各类食品品种繁多 性质各异 没有具体的国家标准 质量价格也参差不齐 评价食品的质量 品质 鉴别杂质 变质及赝品 通常只能主要通过专家的感官来进行 这类工作通常由训练有素 经验丰富的专家进行 但是培养一名专职食品鉴别师投入费用大 周期长 另外人工鉴别带有一定的主观因素 结果可能会出现误差 气相色谱法 色谱 质谱联用方法及电化学方法是目前常用的食品检测方法 但这些方法检测费用昂贵 检测周期长 实验难度大 所得的气味图谱与人的嗅觉系统很难作系统化和科学化的对比 电子鼻在食品检测中的优越性 与传统的食品检测方法相比 电子鼻有着一定的优越性 将电子鼻用于食品检测具有检测简单 快捷 样品用量少 成本低等特点 已引起许多研究者的关注 电子鼻不仅可以对不同样品的气味信息进行简单的比对分析 而且可以通过采集标样信息建立数据库 利用化学计量学的统计方法对未知样本进行定性和定量分析 电子鼻在食品检测中应用 以牛奶检测为例 试验材料试验用电子鼻是由实验室自行研制的 其硬件部分主要由气敏传感器阵列 气体测量室 A D采集装置 稳压电源和计算机等组成 传感器阵列由若干支金属氧化物气敏传感器组成 气敏传感器加热电压为 5 00士0 05 V 工作电压为 10 00士0 01 V 软件部分由Matlab实现 试验方法选用某包装方式的纯牛奶为研究对象 对开封后第1天 第2天 第3天 第4天和第5天的牛奶用上述电子鼻进行测量 每天测量定量 试验者根据情自己确定 个样本 共得到总体的测试样本 样本测试前先采集传感器对环境的响应值 简称空载响应值 然后再进行样品测试 在实验室自然空气条件下 采用液体定量取样的方式 每次测试时用移液管量取定量样品置于表面皿中 再把表面皿放入气体测量室中 密封 进行传感器动态数据采集 相邻采集数据的间隔时间为定量 系统软件流程图 软件的算法的改进 在软件的算法中 采用BP学习算法和SVM学习算法相比较 以体现SVM学习算法的优越性 SVM学习算法是在统计学习理论的基础上发展起来的一种新的机器学习方法 它基于结构风险最小化原则 尽量提高学习机的泛化能力 具有良好的推广性能和较好的分类精确性 另外 SVM算法是一个凸优化问题 局部最优解一定是全局最优解 这些特点是其他算法所不具备的 SVM克服了传统机器学习方法的一些不足 具有泛化性好 小样本 全局最优等优点 目前已经得到了广泛的应用 电子鼻的应用领域 目前 电子鼻正以其独特的优越性受到各行各业的青睐 应用范围不断扩大 已经在环境监测 日用化工 医疗卫生 制药工业 空气检测 食品 公安和军事等行业得到有效应用 电子鼻的应用前景 电子鼻是一种客观 快速 准确的香气定性分析手段 在生产企业在线监测中由于替代了普通使用的色谱方法 因此可以减少色谱方法带来的实验室分析污染 有毒有害提取溶剂 废气 以及长期分析造成的检测人员健康方面的威胁 该检测方法既无任何有毒有害物质产生而造成的环境污染 也不会对检测人员造成任何健康影响 是一种绿色健康的检测手段 结论