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粮食饲料

电子鼻系统及其在谷物检测中的应用进展

1 电子鼻的简介

电子鼻也称气味扫描仪,其概念最早是由英国Warwick 大学的Persand 和Dodd 教授在1982 年模仿哺乳动物嗅觉系统结构和机理,

并对几种有机挥发性气体进行类别分析时提出。从1990 年第一届国

际电子鼻学术会议成功举办至今,电子鼻的相关研究已成为全球热点课题之一。目前较著名的商品化
电子鼻系统有英国Neotronics system 和Aroma Scan system、德国Airsense 系统、法国Alpha MOS 系统、美
国Cyranose、日本Frgaro 及台湾Smdll 和KeenWeen 等[5]。
性气体进行类别分析时提出。从1990 年第一届国际电子鼻学术会议成功举办至今,电子鼻的相关研究已成为全球热点课题之一。目前较著名的商品化

电子鼻系统有英国Neotronics system 和Aroma Scan system、德国Airsense 系统、法国Alpha MOS 系统、美

国Cyranose、日本Frgaro 及台湾Smdll 和KeenWeen 等[5]。

1.1 电子鼻的构成
电子鼻通常由气敏传感器阵列、信号处理系统和模式识别系统三大部分组成[11]。多个具有不同选
择性的传感器组成作为电子鼻心脏的传感器阵列,不同气味分子将在其表面作用并将信息转化为方便

计算且与时间相关的可测物理信号组,以实现混合气体的总体分析[12-14]。其组成应至少满足以下两个

要求: 一是气敏传感器应具有很高的灵敏度,以响应很小的气味成分; 二是气敏传感器的选择性不应很
高,以使其响应信号可综合描述多种样品,但又因其选择性差异,能使不同传感器有不同的响应值。按
照气敏传感器敏感材料和阵列结构的不同,主要可分为金属氧化物型传感器、导电聚合物气敏传感器、
质量传感器及其阵列和L-B 膜气敏传感器几类,各优缺点如表1 所示[11,1
3]:常用电子鼻的检测示意图如图1 所示[15],图中S1、S2至Sn
为电子鼻内部的传感器阵列。电子鼻检测过程可描述为: a.传感器阵列与气味分子反应后,
经一系列物理化学变化产生电信号; b.电信号经电子线路放大后转换成数字信号,输入计算机中进行数
据处理; c.处理后的信号通过模式识别系统,最后定性或定量地输出对气体成分的检测结果[16]。越来越

多研究证明,运用电子鼻技术进行气味分析,有客观、准确、快捷、重复性好等特点,这是人和动物的鼻
子实现不了的。
1.2 信号预处理的方法
信号预处理方法应根据实际应用的气敏传感器类型、模式识别方法和最终识别任务适当选取。主
要有差分法、相对差分法、分式差动法、对数法、传感器归一化法及阵列归一化法等[11]。
1.3 模式识别分析方法

常用的模式识别方法有统计模式识别方法,包括主成分分析( PCA) 、判别函数分析( DFA) 、多元线
性回归( MLR) 、偏最小二乘法( PLS) 和聚类算法等( CA) ,人工神经网络( ANN,包括BP 网络、Kohonen
网络等) 及进化神经网络( ENN ) 技术等的方法[11,17-20]。
2 电子鼻在谷物中的应用现状
作为人类主要粮食来源的谷物( 包括稻米、小麦、玉米等) ,因其自身易在贮存中受到霉菌污染而
霉烂变质,造成大量损失,甚至产生毒素,威胁人畜健康。目前,各国都在积极寻找快捷、高效的方法来
开展各项有关谷物安全的研究,主要应用于以下几个方面。
2.1 谷物中微生物造成霉变的检测
1997 年瑞典Jonsson 等人用电子鼻( MOSFET 传感器阵列) 检测燕麦、黑麦、大麦和含有不同麦角固醇含量、

真菌及细菌菌落的小麦加热后的气味,并用人工神经网络( ANN) 进行模式识别分析,从而简便、
快速和安全的区分粮食质量等级[21]。英国Evans 等用导电聚合物传感器阵列电子鼻进行的类似小麦污
染物气味研究表明,该电子鼻分级准确度可达92.3%[11, 22]。此后,加拿大Abramson 等用电子鼻检测
不同湿度( 16% 和20%) 小麦挥发性物质的变化,表明所用电子鼻的12 个传感器中有9 个能区别出两种
湿度的挥发性物质,且与赭曲霉毒素A( OA) 有相关( r = 0.84 ~0.87) [11,23]。美国Balasubramanian

等人用Cyranose-320 型电子鼻分析三种大麦样品( 干净、
自然污染镰刀菌及人工接种镰刀菌的对照样品) ,并用线性判别( LDA) 和二次判别法( QDA) 分析,结果显示

刀切法交叉确认的2 组大麦样品( 以麦角固醇含量3.0μg /g 为界分组) 总分类精度达86.8%,此法
便于识别储藏谷物的霉变损害[24]。此外,Olsson 等和Paolesse 等都将电子鼻结合气质联用仪( GC-MS)

用于定量检测或评价目标染菌样品,前者研究发现电子鼻可区分出OA 含量大于和小于5μg /kg( 瑞典官方OA 极值) 的大麦,

偏最小二乘法( PLS ) 可估计脱氧核糖核酸酶( DON) 含量;GC-MS分析OA 浓度比电子鼻更准确,OA 浓度与谷物香气间不

存在相关性[11,25]。后者得出电子鼻可成为检测谷物籽粒样品中真菌污染率有效工具的结论[26]。我国邹小波等研制

出一套主要由一组厚膜金属氧化锡气体传感器阵列和神经网络( RBF) 组成、能快速检测谷物是否霉变的电子鼻装置,并用其

检测小麦、水稻、玉米3 种谷物。最终,RBF 对霉变小麦、水稻识别的正确率达100%,对霉变玉米的识别正确率也达90%

以上[11,27]。相似研究也见于张红梅等,其系统对稻谷霉变程度检测有较高的分析精度,PCA、LDA 对菌落总数有较高预

测精度[28]。此后,惠国华等研制出一套快速检测粮食霉变的电子鼻系
统,并连续7 天检测荞麦、大麦和燕麦等的霉变程度,用随机共振方法处理实验数据,信噪比谱特征信
息量化粮食霉变程度,以消除传感器在高温、长时间工作后引起的基线漂移,量化粮食霉变程度,提高检
测精度[29]。
2.2 谷物品种及品质的辨别
美国Lan 与我国Zheng 等,用Cyranose-320 型电子鼻区分4 种长粒大米样品气味,并探究电子鼻
的最佳参数设置,发现传感器数量的减少可缩短数据处理时间,建立一个特殊的应用程序利于降低仪
器成本[30]。于慧春等用自行开发的电子鼻系统结合PCA 分析、Fisher 判别分析和BP 神经网络方法对4
种同产地水稻进行区分后发现,BP 神经网络分类果最好,测试正确率均达100%,PCA 分析效果最
差[31]。赵丹等也做了类似研究,并发现经PCA 分析区分面包用小麦和馒头面条用小麦的总贡献率为
85.6%,远高于LDA 的31.7%[32]。宋伟等用Fox4000 型电子鼻检测不同储藏条件下的2010 年粳稻,
用PCA 分析区分连续储藏5 个月的5 份同种粳稻样品,总贡献率达99.284%,样品建立的DFA 判别因子
分析数据模型可用于粳稻归属判别分析,识别正确率可达93%; PLS 对样品霉变程度的预测正确率可
达100%[33]。
胡桂仙等用PEN 2 电子鼻分析测定5 种稻米的质量、顶空空间、静置时间等匹配实验参数,样品均
分别制备成稻谷、糙米、精米和米饭4 种状态。分析
后得出,仪器能较好地区分样品,识别稻米的综合挥

发性物质状态; 10g 样品以200mL 顶空空间、60min静置时间测定时的电子鼻响应值相对较稳定; PCA
和LDA 法均对谷物状态和精米状态区分效果较佳,对米饭状态区分欠佳[34]。
2.3 谷物的虫害检验
张红梅等用PEN 2 型电子鼻对15 种不同虫害程度的同种小麦及5 种不同储藏年份的同种正常小
麦进行检测,并优化传感器阵列,研究响应值与一些理化指标间的相关性。研究发现,电子鼻可成功区
分不同储存年份的小麦样品; PCA 分析适于传感器阵列的优化,用于区分5 种不同存储时间的小麦时

据有很强的收敛性; 优化后的传感器阵列较优化前有更高的识别率[35-36]。王俊等利用电子鼻与计算
机组成的水稻虫害快速检测系统及气质联用仪( GC-MS) 检测接种有不同褐飞虱成虫的水稻样品,
研究表明电子鼻和GC-MS 能检测农作物的虫害情况; 培训后的数据识别率高于92.5%,逐步判别分析
( SDA) 的识别率为70%,三层反向传播神经网络( BPNN) 的模型预测值与真实值间线性相关系数超
过0.78[37-38]。周博等还用同一电子鼻判别不同损伤类型的水稻植株,最终矢量量化网络( LVQ) 和BPNN
模型识别正确率可达100%[39]。
2.4 谷物的新陈识别
庞林江利用PEN 2 型电子鼻检测不同陈化程度的小麦品质,在优化传感器阵列后,PCA 法可成功辨
别不同年份的小麦样品,而LDA 法则不太理想; 用PLS 模型预测有关指标的相关性系数可达0.8613; 电
子鼻检测信号对小麦脂肪酸值、湿面筋含量、稳定时间、弱化度、弹性和拉力比数较为灵敏,对气味综合
信息贡献率较大[11]。伟利国等用自制电子鼻评价系系行模式识别处理后发现,该系统能快速、准确地评判
小麦活性情况,识别率可达91%[40]。
2.5 评价谷物的蒸煮时间
意大利Sinelli 等用瑞典Applied Sensor 公司3320 型电子鼻及傅立叶近红外光谱仪( NIR
spectroscopy) 评价3 种米饭( 碾磨米、半熟米、快煮米) 的糊化时间,以提出建议蒸煮时间。实验结果表
明,电子鼻能测出大米样品在蒸煮过程中的最大芳香变化率( 主要由米的品种决定) ,而NIR 能准确测
出样品米最佳蒸煮时间; 电子鼻、NIR 测定大米的方法快速、简便、客观且可替代传统感官分析和糊化时
间的测定方法[41]。

综上所述,国内外在谷物上的研究主要集中在小麦、水稻、玉米中,且大多应用于新鲜度、储藏过程
虫害监测、霉变或污染程度检测及分级识别等方面。据相关研究的实验对象,可统计得表2 中显示的研
究状况[11,21-41]。
3 展望
总的说来,国内外运用电子鼻对谷物的研究大多局限于实验室检测,与实际现场环境的测试要求
差距较大[42]。不少研究是先用霉变、虫害的方法处理谷物,再用单一的霉变、虫害指标评价谷物品质,
或是用与现实条件差距较大的陈化方法模拟谷物的陈化过程以研究其陈化特性。但这些往往不够,因
为谷物本身的理化特性决定了谷物中产生的某些挥发性物质的特性。而在储藏过程中,仓储昆虫和微
生物也会散发出挥发性物质,所以谷物的挥发性物质由多种复杂成分组成,其品质表现在很多方面。
应从多角度出发,结合多种仪器检测自然陈化或是自然虫害的谷物,并对数据进行综合分析,以期更好
地评价谷物的储藏品质。此外,和国外相比,我国利用电子鼻对谷物鉴定
及理化品质检测方面的研究才刚起步,且大多着眼于小麦霉变、分级、虫害等的检测中,只有极少数用
在稻米、玉米等粮谷检测中。我国在电子鼻中的应用还不够广泛,这可能受限于敏感膜材料、制造工艺
和数据处理方法等[43]。随着生物芯片及生物信息学的发展,生物与仿生材料研究的进步,微细加工技术
的提高和纳米技术的应用[44],电子鼻在谷物安全研究中将会有更为广阔的应用前景,以满足人们对食
品安全的需求。
参考文献
[1]张晓敏.电子鼻在食品工业中的应用进展[J].中国食品添加剂,2008( 2) : 52-56.
[2]席志勇,王凤花.谷物品质无损检测方法的研究进展[J].食品工业科技,2012,33( 15) : 394-396.
[3]张晓华,张东星,刘远方,等.电子鼻对苹果货架期质量的评价[J].食品与发酵工业,2007,33: 20-23.
[4]周亦斌,王俊.电子鼻在食品感官检测中的应用进展[J].食品与发酵工业,2004( 6) : 129-132.
[5]唐月明,王俊.电子鼻技术在食品检测中的应用[J].农机化研究,2006( 10) : 169-172.
[6]李光,傅均,张佳.基于嗅觉模型的电子鼻仿生信息处理技术研究进展[J].科学通报,2008,53( 22) : 2674-2682.
[7]姚智慧,徐保港,郝博.基于气体传感器阵列的电子鼻对混合气体定量识别的研究[J].电子工业专用设备,2006( 6) :
57-60.
[8]王金美.电子鼻及其在食品行业中的应用[J].山东食品发酵,2009( 1) : 37-41.
[9]江津津,陈丽花,黎海彬,等.基于电子鼻的鱼露香气品质识别[J].农业工程学报,2011,27( 12) : 374-377.
[10]喻勇新,孙晓红,潘迎捷,等.应用电子鼻检测食源性致病菌的研究[J].化学通报,2010( 2) : 154-159.
[11]庞林江.电子鼻技术在小麦陈化评定中的应用研究[D].杭州: 浙江大学,2005: 1-49.
[12]王俊,胡桂仙,于勇,等.电子鼻与电子舌在食品检测中的应用研究进展[J].农业工程学报,2004,20( 2) : 292-295.
[13]张红梅.基于气体传感器阵列的几种农产品品质检测研究[D].杭州: 浙江大学,2007: 1-136.
[14]赵镭,史波林,汪厚银,等.电子鼻传感器筛选的组合优化法研究[J].食品科学,2009,30( 20) : 367-370.
[15]江琳琳,潘磊庆,屠康,等.基于电子鼻对水蜜桃货架期评价的研究[J].食品科学,2010,31( 12) : 229-232.
[16]张哲,佟金.电子鼻和电子舌在食品检测中的研究和应用[J].华中农业大学学报,2005,10( S1) : 25-30.
[17]黄燕,吴平.SAS 统计分析及应用[M].北京: 机械工业出版社,2006: 315.
[18]张小蒂. 应用回归分析[M]. 杭州: 浙江大学出版社,1991: 22-23.
[19]孙亮,禹晶.模式识别原理[M].北京: 北京工业大学出版社,2009: 137-144.
[20]李晶皎,王爱侠,王骄,等译. Sergios Theodoridis,Konstantinos Koutroumbas 模式识别[M].北京: 电子工业出版
社,2010: 70.
[21]Jonsson A,Winquist F,Schnürer J,et al.Electronic nose formicrobial quality classification of grains[J].International Journal
of Food Microbiology,1997,35( 2) : 187-193.
[22]Evans Phillip,Persaud Krishna C,McNeish Alexander S,etal. Evaluation of a radial basis function neural network for the
determination of wheat quality from electronic nose data[J].Sensors and Actuators B,2000,69( 3) : 348-358.
[23]Abramsona D,Hulasare R,York R K,et al. Mycotoxins,ergosterol,and odor volatiles in durum wheat during granary
storage at 16% and 20% moisture content[J].Journal of Stored Products Research,2005,41( 1) : 67-76.
[24] Balasubramanian S,Panigrahi S,Kottapalli B,et al.Evaluation of an artificial olfactory system for grain quality
discrimination[J].LWT- Food Science and Technology,2007,40( 10) : 1815-1825.
[25]Olsson J,Brjesson T,Lundstedt T,et al. Detection and quantification of ochratoxin A and deoxynivalenol in barley grains
by GC-MS and electronic nose[J].International Journal of Food Microbiology,2002,72( 3) : 203-214.
[26]Paolesse Roberto,Alimelli Adriano,Martinelli Eugenio,etal.Detection of fungal contamination of cereal grain samples by an
electronic nose[J]. Sensors and Actuators B,2006,199 ( 2 ) :425-430.
[27]邹小波,赵杰文.电子鼻快速检测谷物霉变的研究[J].农业工程学报,2004( 2) : 121-124.
[28]张红梅,王俊,叶盛,等.电子鼻传感器阵列优化与谷物霉变程度的检测[J].传感技术学报,2007,20( 6) : 1207-1210.
[29]惠国华,倪彧.基于电子鼻系统的粮食霉变检测方法研究[J].中国食品学报,2011,8( 11) : 162-168.
[30]Zheng Xian- zhe,Lan Yu- bin,Zhu Jian-min,et al.Rapid Identification of Rice Samples Using an Electronic Nose[J].

Journal of Bionic Engineering,2009,6( 3) : 290-297.

[31]于慧春,熊作周,殷勇.基于电子鼻的水稻品种鉴别研究[J].中国粮油学报,2012,27( 6) : 105-109.
[32]赵丹,张玉荣,林家永,等.电子鼻在小麦品质控制中的应用研究[J].粮食与饲料工业,2012( 3) : 10-15.
[33]宋伟,谢同平,张美玲,等.应用电子鼻判别不同储藏条件下粳稻谷品质的研究[J]. 中国粮油学报,2012,27 ( 5) :
92-96.
[34]胡桂仙,王俊,王建军,等.基于电子鼻技术的稻米气味检测与品种识别[J]. 浙江大学学报: 农业与生命科学版,
2011,37( 6) : 670-676.
[35]Zhang Hong - mei,Wang Jun. Detection of age and insect damage incurred by wheat,with an electronic nose[J].Journal of
Stored Products Research,2007,43( 4) : 489-495.
[36]Zhang Hong - mei,Wang Jun,Tian Xiao - jing,et al.Optimization of sensor array and detection of stored duration of
wheat by electronic nose[J].Journal of Food Engineering,2007,82( 4) : 403-408.
[37]叶盛,王俊.水稻虫害信息快速检测方法实验研究[J].农机化研究,2010( 6) : 146-204.
[38]Zhou Bo,Wang Jun. Use of electronic nose technology for identifying rice infestation by Nilaparvata lugens[J].Sensors and
Actuators B: Chemical,2011,160( 1) : 15-21.
[39]Zhou Bo,Wang Jun.Discrimination of different types damage of rice plants by electronic nose[J]. Biosystems Engineering,
2011,109( 4) : 250-257.
[40]伟利国,张小超,赵博,等.电子鼻技术及其在小麦活性检测中的应用[J].农机化研究,2010( 6) : 150-196.
[41]Sinelli Nicoletta,Benedetti Simona,Bottega Gabriella,et al.Evaluation of the optimal cooking time of rice by using FT-NIR
spectroscopy and an electronic nose [J]. Journal of Cereal Science,2006,44( 2) : 137-143.
[42]胡寰翀.不同储藏条件下稻谷品质变化规律研究[D].南京: 南京财经大学,2010: 8-9.
[43]吴莉莉,林爱英,郑宝周,等.电子鼻检测技术在粮食霉变识别中的应用研究[J].安徽农业科学,2009,37( 21) : 10133
-10135.
[44]Botre BA,Gharpure DC,Shaligram AD.Embedded electronic nose and supporting software tool for its parameter optimization
[J].Sensors and Actuators B: Chemical,2010,146( 2) : 453-459.