[發明專利]一種基于電子鼻的不同新鮮度山核桃的快速無損區分方法

有效

• 申請號: 201610071517.9
• 申請日: 2016-02-01
• 公開（公告）號: CN105699437B
• 公開（公告）日: 2018-12-04
• 發明（設計）人: 王俊;姜水
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G01N27/12
• 分類號: G01N27/12
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 邱啟旺

本發明公開了一種基于電子鼻的不同新鮮度山核桃的快速無損區分方法。步驟如下：使用電子鼻直接對新鮮度已知的山核桃樣品的頂空氣進行體檢測；采用多種特征提取方法提取特征值，選擇在線性判別分析中新鮮度區分效果最好的特征值作為最終使用的特征值；構建由至少3個子模型組成的新鮮度區分模型；新鮮度區分模型中的每個子模型單獨對導入的未知樣品的特征值進行運算，并輸出未知樣品的新鮮度；通過統計新鮮度區分模型中各個區分子模型輸出的新鮮度數量，其中未知樣品被判定為某一新鮮度次數最多時，該新鮮度即為未知樣品的新鮮度。該方法避免了基于單一區分算法所建立的新鮮度區分模型，可能出現偶然誤差的現象，區分準確率高，值得廣泛推廣。

技術領域

本發明涉及農產品品質檢測領域，尤其涉及一種基于電子鼻的不同新鮮度山核桃的快速無損區分方法。

背景技術

山核桃是我國特有的堅果類產品，由于含有豐富的油脂和蛋白質等營養物質，越來越受到消費者的喜愛。山核桃在儲藏過程中，果仁會發生酸敗變質現象，導致其營養價值大大降低。檢測山核桃新鮮度的傳統方法往往采用理化指標檢測和感官評定。這兩種檢測方法均存在一些問題：理化指標檢測需要復雜的前樣品處理過程和昂貴的儀器等；感官評定具有主觀性強、重復性差、消耗時間長等缺點。由于這些問題，理化指標檢測和感官評定在實際生產中的推廣困難重重。

電子鼻是一種模擬動物嗅覺系統的儀器，包含傳感器陣列和模式識別兩部分，其工作原理為：樣品揮發出的氣味作用于傳感器陣列，產生響應信號，這種信號稱為樣品氣味的模式或“氣味指紋圖譜”，利用多元統計分析和神經網絡等方法區分不同的模式，從而達到區分樣品的目的。電子鼻技術提供了一種快速無損的檢測方法，由于不需要復雜的樣品處理過程，該方法在食品檢測中的應用越來越廣泛。

發明內容

針對現有技術的不足，本發明提供一種基于電子鼻的不同新鮮度山核桃的快速無損區分方法。

為了達到上述目的，本發明所采用的技術方案如下：一種基于電子鼻的不同新鮮度山核桃的快速無損區分方法，具體包括如下步驟：

(1)電子鼻檢測過程：將新鮮度已知、外殼無損傷的山核桃作為檢測樣品，按照新鮮度的不同分為若干批次，相同新鮮度的山核桃至少有3組不同檢測樣品；按照1顆/25ml頂空氣體的比例將各組山核桃分別放入無味的密閉容器中，所述密閉容器的容積不小于500ml；放入山核桃后，密封，并在室溫中靜置45-75分鐘，使得山核桃散發的氣味達到飽和；每次電子鼻檢測開始前，使用干燥潔凈空氣對電子鼻系統進行清洗，設置清洗流速為500ml/min-700ml/min，清洗時間為60-80秒；清洗完成后，電子鼻抽取密閉容器中的頂空氣體，設置抽取頂空氣體的流速為150ml/min-300ml/min，檢測時間為70-90秒；檢測得到傳感器陣列對不同新鮮度檢測樣品的響應值，進而得到傳感器陣列對不同新鮮度檢測樣品的響應曲線；

(2)特征值提取：提取步驟(1)獲得的傳感器陣列響應曲線上的至少三種特征值，所述特征值為：最大值、最小值、第10秒響應值、第75秒響應值、最大值與最小值的差值、所有響應值的平均值、響應曲線與X軸之間的面積值；分別對提取的特征值進行線性判別分析，通過二維得分圖中不同新鮮度檢測樣本點的聚散程度來判斷區分效果，選擇相同新鮮度樣本點間聚攏而不同新鮮度樣本點間離散的特征值作為最終的特征值；

(3)新鮮度區分模型構建過程：構建新鮮度區分模型，該新鮮度區分模型至少由3個不同區分子模型構成，所述區分子模型通過以下一種分類算法建立而成；所述分類算法包括隨機森林算法、BP神經網絡算法、支持向量機、學習向量量化算法、貝葉斯分類算法；將步驟(2)獲得的新鮮度已知的檢測樣品響應曲線的特征值作為訓練數據導入所構建的新鮮度區分模型中，分別對新鮮度區分模型中的每個區分子模型進行訓練，從而獲得新鮮度區分模型；