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嗅覺可視化技術(shù),了解一下!

放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2024-11-13  來源:感官科學(xué)與評定
核心提示:嗅覺可視化技術(shù)本質(zhì)上是一種新型的電子鼻技術(shù),于2000年由美國伊利諾伊州立大學(xué)的NealA.Rakow教授和KennethS.Suslick教授首次提出
嗅覺可視化技術(shù)本質(zhì)上是一種新型的電子鼻技術(shù),于2000年由美國伊利諾伊州立大學(xué)的NealA.Rakow教授和KennethS.Suslick教授首次提出。這項技術(shù)主要依賴于各種化學(xué)染料組成的可視化傳感器陣列對樣品中揮發(fā)性氣體的化學(xué)響應(yīng)。這些化學(xué)染料通過分子間的相互作用(π-π鍵和金屬鍵的作用、酸堿相互作用以及電荷轉(zhuǎn)移等)來與氣體中的小分子結(jié)合,并且必須具備兩個條件:
(1)染料中必須存在一個與氣體中小分子強相互作用的中心;
(2)染料在接觸小分子氣體時會發(fā)生顏色變化。
目前,該技術(shù)在食品檢測方面的應(yīng)用越來越廣泛。例如,國內(nèi)Jiang等人利用8個卟啉染料和1個pH指示劑組建成3×3的傳感器陣列完成對綠茶中的茶多酚定量分析。Shui等人將此技術(shù)應(yīng)用于白酒香氣的鑒別中,并成功建立了傳感器陣列,該陣列在5分鐘內(nèi)就可以完美區(qū)分16個不同品牌的商業(yè)白酒。

嗅覺可視化技術(shù)數(shù)據(jù)處理方法

01圖像處理方法
可視化傳感器陣列能夠有效地捕捉揮發(fā)性氣體的變化,并以不同的顏色反映出來。圖像處理方法是從傳感器陣列中提取顏色特征,包括RGB(R:紅色;G:綠色;B:藍(lán)色)、HSV(H:色相;S:飽和度;V:色調(diào))和CIEL*a*b*(L*:亮度;a*:紅綠色度;b*:黃藍(lán)色度)等,并計算響應(yīng)差值。
Xu等人設(shè)計了由12種化學(xué)染料組成的比色傳感器陣列,用于獲取牛肉儲藏過程中獲取氣味指紋(RGB),結(jié)果發(fā)現(xiàn)利用鯨魚優(yōu)化(WOA)算法可以有效地優(yōu)化顏色成分組合,并利用反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)模型與最佳顏色成分相結(jié)合,可以精確的評估牛肉新鮮度。還有研究基于比色紙傳感器監(jiān)測生魚的品質(zhì),通過ImageJ圖像分析軟件探究了從圖像中提取的RGB和HSV色彩空間信息與生魚pH值之間的關(guān)系。圖像處理方法操作簡單,能夠快速提取傳感器數(shù)據(jù)信息,對現(xiàn)場化快速檢測具有巨大應(yīng)用前景。

02可見近紅外(Vis-NIR)光譜處理方法
現(xiàn)如今在食品和生物領(lǐng)域,已經(jīng)報道了很多基于光譜技術(shù)和化學(xué)計量學(xué)結(jié)合的定量和定性分析研究。其中,Vis-NIR光譜技術(shù)在食品檢測分析中應(yīng)用廣泛,它的波長范圍為320-1100nm,通過采集該波長范圍下的反射率或者透射率光譜,可以獲得包含被分析物分子結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)。大量的光譜數(shù)據(jù)會組成類似于“特殊指紋”的曲線,該曲線包含了從傳感器陣列中采集的數(shù)千個多維光譜數(shù)據(jù)。
Ouyang等人使用Vis-NIR技術(shù),采集了與5個等級的抹茶樣本發(fā)生集氣反應(yīng)的色敏傳感器陣列的多維光譜數(shù)據(jù),實現(xiàn)了對抹茶樣品在生產(chǎn)過程中的品味監(jiān)測。

03數(shù)據(jù)融合處理方法
由于食品具有高度復(fù)雜性,僅僅使用單一傳感器數(shù)據(jù)(圖像或Vis-NIR)是不夠的,結(jié)合多個儀器源輸出的數(shù)據(jù)融合技術(shù)是未來食品質(zhì)量評估發(fā)展方向。來自各單一傳感器的數(shù)據(jù)融合模型結(jié)果響應(yīng)著不同的特征現(xiàn)象,這可能會增大樣品正確分類的可能性。也就是說,一個傳感器未識別到的特征信息可能由另一個傳感器捕捉。然而,在實際操作中并不是所有的潛在特征都很重要,這往往需要對重要的特征信息進行篩選。
一般來說,多傳感器數(shù)據(jù)融合是一種將不同物理傳感器的數(shù)據(jù)組合起來的一種技術(shù),以便對數(shù)據(jù)進行綜合分析,科學(xué)判別研究對象的特征。數(shù)據(jù)融合一般分為三個層級,低級、中級和高級融合。近些年。國內(nèi)外很多研究人員將多源數(shù)據(jù)融合方法應(yīng)用到食品檢測領(lǐng)域,他們利用機器視覺、近紅外光譜、拉曼光譜、電子舌、電子鼻等技術(shù)獲取信息,將有效數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)融合,其結(jié)果均優(yōu)于單一傳感器。例如,Han等人通過將電子鼻和電子舌技術(shù)與化學(xué)計量學(xué)分析相結(jié)合,建立了三層徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBF-NN)模型,對魚類新鮮度進行了無損預(yù)測。
綜上所述,將多個人工傳感系統(tǒng)組合在一起可以提高所研究產(chǎn)品的分類或質(zhì)量評估性能,多個傳感器之間可以信息互補,提高系統(tǒng)的整體檢測性能。但融合系統(tǒng)仍處于不成熟階段,隨著該領(lǐng)域的研究逐漸深入,在未來幾年將會助力多項應(yīng)用走向成功。 
編輯:songjiajie2010

 
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