试析基于电子鼻的西红柿与黄酒的检测与评价研究

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1、浙江大学硕士学位论文基于电子鼻的西红柿与黄酒的检测与评价研究姓名：周亦斌申请学位级别：硕士专业：农业机械化工程指导教师：王俊20050301硬士学位论文中艾撼要濑江大学中文摘要农产品品质的无损快速检测和评价在近二三十年来一直是科研工作者感兴趣的课题之一，农产品的无损检测是不破坏测定对象，在其原有状态下获得测定对象的内部品质、成分等与品质相关的物理化学性质的检测方法，并可对其内部品质(包括糖度、酸度、硬度、内部病变等)进行评价的～种新方法。迄今为止，国内外对无损检测的方法进行了不断的研究与探索。结果表明，水果的坚实度与芳香成分变化是用来衡量水果品质的一个重要指标．然而在实际

2、中测定水果坚实度以及测定芳香成分的方法都会引起水果的破损，而且测量速度不快，不适合于在线测量。为了克服这些缺点，许多学者利用水果的光学、声学、电学等物理特性来研究无损检测水果坚实度与芳香成分的方法，但到目前为止，这些方法在商业中都还没有得到普及推广。饮料的品质评价除了通过一些常规的理化指标检瓤外，大多数是通过人的感官评定的，感官审评是通过人的感觉器官来评价饮料的特征和品质，是一门应用感官分析技术的学科。人的感觉器官的灵敏度易受外界因素的干扰而改变，从而影响评定的准确性。为了在饮料生产、流通过程中有一个严格、一致的标准，采用仪器测定饮料，用科学计量上的品质指标来评价饮料品质

3、是必要的手段之～。本研究主要利用电子鼻技术来评价番茄的品质(成熟度、成熟过程和损伤检测)和黄活品质(陈年数和品牌的区分识别)，拟获得电子鼻信号与番茄与黄洒品质之间的相关性。为今后进～步进行农产品与饮料的无损检测技术探索了一条新的途径。在本课鼯的实验中，采用了德国的AirsenseAnalysisCanbH公司生产的电子鼻PEN2和吸附解吸附EDU。该系统具有较好的客观性、可靠性、重现性等方面的优点。同时，它测量快速，操作方便。它是目前国内外研究无损检测手段中较先进的方法。1利用电子鼻分析番茄的成熟度、贮藏过程和损伤后的气昧变化不同成熟度番茄的电子鼻检测分析表明，通过PCA

4、和LDA分析，半熟期的番茄与成熟期、完熟期的番茄可以较好地用电子鼻进行区分，成熟期和完熟期的番茄有部分区域发生重叠。按坚实度指标对番茄成熟度进行重新划分后所进行的分析可知，电子鼻可以区别番茄的坚实度差异，采用PCA方法分析时，电子鼻可以loo,／，洮区分不同成熟度的番茄。提取55S时刻的电子鼻信号进行PLS分析和预测，在PLS分析中采用完全交叉确认(FullCrossValidalion)的方法。通过不同潜在变量下的剩余方差分析图，建立4个潜在变量的校准模型。在所建立的PLS模型中，预测坚实度与实际坚实度的相关系数R卸．950，平均标准误差(RMSEP)为0．129。可见

5、电子鼻信号与坚实度之问有较好的相关性，可以采用电子鼻信号预测番茄的坚实度。成熟期和完熟期番茄在贮藏过程中的电子鼻检测分析表明，通过PCA和LDA分析，成熟期的番茄在Dayl—Day6、Day7-Dayll、Dayl4-Dayl7之间可以较好地进行区分。通过PLS分析，建立8个潜在变量的预测成熟期番茄贮藏期的模型，预测成熟期番茄贮藏期的预测值与实际值的相关系数R=0．989，平均标准误差(RMSEP)为0．666。完熟期的番茄在贮藏中电子鼻检测的PCA分析可知完熟期番茄气味变化的趋势，但DayI-Day5、Day6-Dayll之间变化没有较明显的分界，Day6-DayIl、

6、Dayl4-Day{．7之间可以较好地进行区分。采用PCA分析来区分完熟番茄的贮藏时间不理想。从LDA分析可知，Dayl．Day5、Day6-Dayll、Dayl4．Dayl7之间可以较好地进行区分。通过PLS分析，建立建立8个潜在变量的预测完熟期番茄贮藏期的模型，预测值与实际值的相关系数R=0．980，平均标准误差(RMSEP)为0．912。成熟期番茄损伤后在贮藏过程中的电子鼻检测分析表明，在传感器未优化之前，从LDA分析中可知，在第1、4、7天时，未损伤的4组样品、未损伤和损伤混合的4组样品存在部分重叠{在第lo、13天，两者发生了分离，因此在第7天之后可以进行两者的

7、区分。对传感器进行加载分析和对其信号的分析表明，MOS2、MOS6、MOST、MOSg和MOS9这5个传感器对检测的样品挥发物响应信号变化较大，说明这5个传感器对样品挥发物反应敏感：MOSl、MOS3、MOS4、MOS5和MOSl0这5个传感嚣对检涮的样品挥发物反应不敏感。在多次对比分析发现，在5个不敏感的传感器中去除MOS4、MOSS和MOSl0这3个传感器后，在LDA分析中，电子鼻可以在番茄损伤后的第1天即可以对朱损伤的样品、未损伤和损伤相混的样品进行检测区分。在以后番茄损伤的检攫4中，可以采用MOSl、MOS2、MOS3