不同包裝純牛奶的電子鼻檢測

肖 濤，殷 勇，于慧春，周秋香

(河南科技大學食品與生物工程學院，河南 洛陽 471003)

不同包裝純牛奶的電子鼻檢測

肖 濤，殷 勇*，于慧春，周秋香

(河南科技大學食品與生物工程學院，河南 洛陽 471003)

為考察不同包裝對乳制品質量產生的影響。選用13只氣敏傳感器構成傳感器陣列，對百利包、利樂枕和利樂包3種包裝方式的純牛奶進行測試；運用平均微分值法提取特征信息，并借助于Fisher判別分析(FDA)和BP神經網絡對3種包裝方式的純牛奶進行識別。結果表明：3種包裝方式的純牛奶都能夠被明顯鑒別區分，并且利用電子鼻能夠根據純牛奶存放質量的變化來區分不同的包裝方式。

純牛奶；包裝；電子鼻；Fisher判別分析；BP神經網絡

隨著我國經濟的快速發展和人們生活水平的不斷提高，乳制品的市場需求量也逐漸增長，相應的乳制品包裝方式也層出不窮，例如百利包、利樂枕、利樂包等。然而，目前乳制品的包裝系統仍不完善[1-3]，它在給人們提供便利的同時也一定程度的影響了乳制品品質。由于包裝方式以及包裝材料的不同，使得包裝系統的阻隔性、遮光性、密封性等不同而對牛奶質量(乳脂肪、乳蛋白、乳糖、重金屬遷移、維生素等)有多方面的影響[4-6]。那么如何評價不同包裝對牛奶存放質量的復雜影響，顯然傳統的理化分析方法不僅耗時耗力，也很難實現全面評價，且達不到快速有效的檢測要求。

電子鼻是由傳感器陣列和模式識別方法組成的一種新穎的氣味分析、識別和檢測儀器。目前，電子鼻技術在國內外已經廣泛應用于多個行業，尤其在食品行業中的應用，如酒、煙草、飲料、肉類、茶葉等，主要是為其進行質量等級劃分和新鮮度的判斷[7-8]。因乳制品的基質比較復雜，電子鼻技術在乳品工業中的應用還較少[9-11]。由于電子鼻是測定樣品揮發性成分的整體信息，因此，當電子鼻對不同包裝方式的牛奶存放質量實現鑒別時，就可說明不同包裝方式對牛奶存放質量影響的存在，進而為乳制品生產廠家和包裝制品供應商改進質量提供指導。

1 材料與方法

1.1 電子鼻

電子鼻為自行研制，該系統主要由氣敏傳感器陣列、測量箱、測試電路及數據采集裝置和計算識別等幾個部分組成。

1)氣敏傳感器陣列

結合牛奶及其成分的化學特性，選擇氣敏傳感器時應具備一些要求[12]，本系統使用13只TGS-8系列的金屬氧化物氣敏傳感器，分別為TGS813、TGS842、TGS800、TGS822、TGS824、TGS812、TGS821、TGS830、TGS832、TGS826、TGS831、TGS880和TGS825。在試驗過程中13只氣敏傳感器的測量回路電壓控制在10V±0.01V范圍內，加熱電壓控制在5V± 0.05V范圍內。此外，電子鼻還配有外置的溫、濕度傳感器各1個來測量環境溫、濕度的變化，用以補償環境對氣敏傳感器的影響。

2)測量箱

測量箱是用來放置氣敏傳感器陣列和被測氣體的容器，由箱蓋和箱體兩部分組成，其體積應根據氣敏傳感器的數量和待測氣體的濃度來確定。測量箱的氣密性決定了測試結果的精確性，樣品取放的方便性影響著測試操作的方便性。鑒于以上因素，測量箱采用了圓柱體形的結構設計，氣敏傳感器以圓形陣列的形式固定在測量箱中部。

3)測試電路及數據采集

氣敏傳感器陣列的測試電路如圖1所示，數據采集通過A/D采集卡，由計算機進行控制來實現自動采集。

圖1 傳感器陣列基本測試電路Fig.1 Basic test circuit of gas sensor arrays

4)計算識別

通過計算機使用MATLAB 7.5和SPSS來實現對數據的分析和處理。

1.2 材料

選取百利包、利樂枕、利樂包3種不同包裝方式下的伊利純牛奶進行測試。牛奶來源于河南伊利乳業有限公司；加工工藝：UHT無菌灌裝加工工藝；生產日期：2009年11月21日；存放條件：常溫密閉保存。3種包裝區別如表1所示。

表1 3種包裝方式的比較Table 1 Comparison of three kinds of packaging styles

1.3 實驗方法

為了檢測不同包裝方式對牛奶存放質量的影響程度，分別對百利包(A)、利樂枕(B)、利樂包(C)3種包裝方式的牛奶進行測試。每種包裝品種采集36個樣品，總計得到3×36＝108個樣品測試結果。試驗按照A→B→C→A的順序進行相應樣品的交替測試，試驗日期從2009年11月29日到2009年12月7日。

采用定量取樣直接測試的方法進行測試，取樣量為10mL。根據預試驗結果，可以看出傳感器在1500s以后處于相對穩定的狀態，如圖2所示，所以每個樣品空采60s，采集1500個數據，采樣間隔時間為1s，傳感器的恢復時間是200s。

圖2 13個傳感器對某一樣品的響應曲線Fig.2 Response curves of thirteen sensors to a sample

1.4 去基準處理與特征提取

1.4.1 去基準處理

氣敏傳感器的性能易受環境溫度和濕度的影響，導致測量結果存在著溫、濕度影響誤差。因此，為了減少環境因素對氣敏傳感器的影響，必須進行去基準處理。方法如下：

式中：Yij為第j個傳感器第i秒采集去基準后所得的測試值；Xij為第j個傳感器第i秒時的響應值；Xj0為第j個傳感器對環境的響應值，即空采平均值。

1.4.2 特征提取

本實驗通過對相對穩態響應區間平均值、方差以及平均微分值等幾種特征提取方法進行比較得出平均微分值方法在牛奶中的鑒別效果最好。平均微分值Kave的物理意義是某一個時間段內傳感器對被測氣體的平均響應速度[13]，它反映了響應曲線變化的趨勢和程度，因此平均微分值體現了氣體響應信號的主流特征信息。其計算公式如下：

式中：N為一個樣本測試點數，此處N=1500；χi為一個測試樣本響應值中的第i個測試值；Δt為相鄰兩個測試點之間的時間間隔(Δt=1s)；Kave為一個樣本的平均微分值。

2 結果與分析

2.1 Fisher判別分析(FDA)

在眾多的線性分類方法中PCA和FDA是比較常用的，PCA尋找的是用來有效表示的主軸方向，但是并沒有理由表明主成分對區分不同的類別有什么作用，而FDA在實際的應用中效果往往比前者好，本實驗的結果也證實FDA比PCA的分類效果好。圖3為百利包、利樂枕、利樂包3種包裝方式的伊利純牛奶FDA分類效果圖。第一判別函數(FD1)和第二判別函數(FD2)的貢獻率分別為91.7%、8.3%。從圖3可以看出，不同包裝方式純牛奶基本上能夠區分開來，百利包與利樂枕的區別相對較小，而百利包與利樂包的區別大于利樂枕與利樂包的區別，說明百利包與利樂枕的包裝性能和對牛奶存放質量的影響較接近，而利樂包則相差較大，并且百利包與利樂包的包裝性能和對牛奶存放質量的影響區別大于利樂枕與利樂包的區別。而從它們的包裝方式和包裝材料的質量來看，百利包的阻氧、遮光及密封性最差，在常溫密閉條件下對牛奶內部質量(乳脂肪、乳蛋白、乳糖等)的影響最大；利樂枕比百利包的包裝性能稍好，其對牛奶內部質量影響次之；利樂包的包裝性能最好，其對牛奶內部質量的影響最小，與FDA檢測結果相符。這就說明了電子鼻系統結合FDA能夠根據純牛奶存放質量的變化來區分不同的包裝方式。

圖3 伊利純牛奶FDA結果Fig.3 FDA results of Yili-branded pure milk

2.2 BP神經網絡分析

BP神經網絡是由非線性變換單元組成的前饋網絡，它可以處理復雜的非線性問題。特別是在樣品的定性分類中BP神經網絡的應用非常廣泛。它可以針對不同樣本進行適應性訓練，通過訓練讓它適用于任何一種牛奶產品并且有效地區分和分析不同樣本之間的差異。在試驗中分別隨機選取百利包、利樂枕、利樂包3種包裝方式的純牛奶各30個樣本，構成一個30×3＝90的樣本數據集來訓練神經網絡，另外選取剩余的6×3=18個樣本作為網絡的測試樣本集。BP網絡的輸入層神經元數為15，輸出層神經元數為3，用(0 0 1)表示百利包、(0 1 0)表示利樂枕、(1 0 0)表示利樂包。經過反復實驗比較，選擇了拓撲結構為15-40-3的BP網絡。網絡隱層傳遞函數為tansig函數，輸出層傳遞函數為logsig函數。神經網絡的學習、性能和訓練函數均由Matlab R2007b中的神經網絡工具箱自動完成。訓練步驟設為1000、訓練誤差設為0.0001。

圖4 BP神經網絡訓練步驟及誤差Fig.4 Training steps and errors of BP network

從圖4可以看出，當訓練到第428步時，網絡誤差已經達到設定的最小值1.0×10-4。從表2可以看出，網絡測試誤差比較小為0.1850，測試樣品全部被正確鑒別，測試類別與實際類別一致，實現了電子鼻系統結合人工神經網絡模式識別對不同包裝對純牛奶存放質量影響差異的評價。

表2 訓練后的網絡對測試樣本的網絡測試結果和期望值的比較Table 2 Comparison between network test results and expected results

3 結 論

利用自制電子鼻系統對不同包裝方式下的純牛奶進行測試，提取了測試信號的平均微分值作為特征值。FDA和BP神經網絡的鑒別結果表明，兩種鑒別方法都可實現對不同包裝方式下純牛奶的鑒別。這說明電子鼻能夠根據純牛奶存放質量的變化來區分不同的包裝方式，表明不同包裝對純牛奶存放質量有顯著影響。

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Detection of Pure Milk with Different Packages by Electronic Nose

XIAO Tao，YIN Yong*，YU Hui-chun，ZHOU Qiu-xiang
(School of Food and Bioengineering, Henan University of Science and Technology, Luoyang 471003, China)

Dairy quality can be affected by different packages, which has received more attention recently. Pure milk samples with three kinds of packages including PrePak, Tetra Pillow and Tetra Brik were measured by an array composed of 13 gas sensors. Mean differential coefficients were used for feature extraction. Pure milk samples with three kinds of packages was discriminated by Fisher discriminant analysis (FDA) and Back-Propagation network (BPN). The results showed that pure milk with three kinds of packages could be discriminated well using electronic nose according to quality changes during storage.

pure milk；package；electronic nose；Fisher discriminant analysis (FDA)；back-propagation network (BPN)

TP212.9

A

1002-6630(2011)14-0307-04

2010-10-09

河南省杰出青年科學基金資項目(0612000400)

肖濤(1984—)，男，碩士研究生，研究方向為農產品品質快速無損檢測技術。E-mail：xtaox@tom.com

*通信作者：殷勇(1966—)，男，教授，博士，研究方向為農產品、食品品質快速檢測技術。E-mail：yinyong@mail.haust.edu.cn