電子鼻、電子舌系統及國內外研究現狀

□ 祝 愿 李 俊 王 震 熊勝利 龐宏宇 貴州省農產品質量安全監督檢驗測試中心 方志宇 中國計量大學生命科學學院 蔡 滔貴州省農產品質量安全監督檢驗測試中心

1 電子鼻、電子舌頭系統起源

電子鼻，由Dodd 和 Persuad[1]在1982年發明，是一個結合了一系列傳感器的裝置，借助電子鼻可以分析氣體相關的問題[2]，并且在食品工程[3]、環境控制方面[4]等領域都有較多應用。電子鼻的本質是模仿人類的嗅覺系統，當口鼻嗅到一種物質，這種化合物就會接觸到嗅覺上皮并且到達鼻腔的頂端。味道物質和適量的化學感應受體就會發生相互作用并且不同級別的嗅覺神經會產生刺激傳遞到大腦。電子鼻的組成分為三部分，分別為進樣系統、檢測系統和數據處理系統；檢測部分包括了傳感器，其可以將化學信號轉化為電信號。距近幾年文獻報道，電子鼻主要應用于食品品質控制、食品類別區分以及實時監控。

滋味是味覺的其中一個特性，其占據人們在嘴中的大部分感覺并影響選擇商品的概率。電子舌是一個模擬人味覺的工具并且可被用于復雜的液體分析，其主要由味覺傳感器、采集系統和識別系統組成。原理是依托于電勢化學傳感器，因為傳感器可以產生特定、非特定和重疊的信號從而反映很多帶電的可溶性物質，例如類脂膜作為味覺物質換能器的味覺檢測系統，可以以類似人的方式感受到味道。根據工作機理，電子舌傳感器主要分為以下三類：基于表面等離子體共振、多通道類脂膜傳感器和表面光伏電壓技術。人的五大基礎味覺為酸、甜、苦、咸、鮮。這幾種味覺在人體中的機理是當味蕾接觸到味道后通過神經纖維傳導到中央控制系統（CNS）特定區域然后做出反應。味道伴隨化學感官系統，當分子向外釋放并且刺激鼻、口或喉中的神經細胞后，通過神經纖維傳導到大腦中的特性區域，并作出反應。近幾年國內外人士，利用電子舌主要做食品品質分析、鑒別摻假分析以及將電子舌數據分析與感官評價相結合進行品質模型建立及摻假模型建立等。

2 電子鼻系統及國內外研究現狀

Xiong 等 利 用 LDA 、PCA 、RBF分析對不同儲藏時間的山茶的品質進行分析。M arke等發現利用電子鼻可以對油菜籽的質量進行監測，由于油菜籽隨存放的時間增加會引起霉菌的增長從而影響其質量。通過主成分分析可以對生長不同天數微生物的油菜籽進行良好區分，并且發現了微生物含量（菌落數量）和化學物質（麥角固醇）評價方法所得出的結果與電子舌傳感器響應值之間的關系。Ghasem i等利用電子鼻對干燥過程中水分等成分進行實時監控。Rafael等利用電子鼻對堆肥腐熟度進行檢測，發現利用電子鼻配合主成分分析（PCA）可以區分有氧和無氧堆肥并且可以大致估計出堆肥的時間，利用電子鼻技術可以對堆肥的質量和成熟度進行評價。Rafael等利用電子鼻對堆肥腐熟度進行檢測，發現利用電子鼻配合主成分分析（PCA）可以區分有氧和無氧堆肥并且可以大致估計出堆肥的時間，利用電子鼻技術可以對堆肥的質量和成熟度進行評價。Suchin等利用電子鼻對不同品種的大蒜進行分類，結果發現，相比于利用擴增基因片段和使用氣相色譜-質譜聯用檢測硫化合物成分法對不同品種的大蒜進行區分，使用電子鼻可以更簡單、快捷、低成本地對不同品種大蒜進行分類。Dedy等利用電子鼻對牛肉的質量進行監測，發現利用電子鼻課很好地將新鮮牛肉和變質的牛肉進行區分，分別對兩種、三種、四種牛肉進行分類，準確率均達到85%以上。因此，電子鼻不僅在質控、監控方面可以起到一定作用還可以利用其參數建立判斷、檢測模型等。現在利用電子鼻對8種雞肉味調味料和5種牛肉味調味料通過主成分分析、因子分析、聚類分析進行區分，并且結合感官評價利用偏最小二乘法進行建模，也能通過電子鼻進行主成分分析，鑒定十種不同的中草藥。

3 電子舌系統及國內外研究現狀

Benjamin等利用電子舌傳感器對石榴汁的檢測與感官評價和呈味化學物質分析進行比較；發現電子舌可以很好地對六種不同的石榴汁進行區分，其結果與經培訓過的感官評價人員的評價相同；Kang等使用電子舌對韓國的米酒的味道進行檢測，通過主成分分析對米酒中氨基酸和脂肪酸對滋味的影響進行了有效的分類（沒有重疊的分類）；并且發現電子舌傳感器的數據與感官評價或者液相色譜得出的結果具有相關性，并利用偏最小二乘回歸法對主成分分析后的氨基酸和脂肪酸進行建模。Wa ng等使用電子舌可以對不同品種的杭白菊產品進行有效區分；實驗中，使用主成分分析將菊花品種分開；并發現使用判別因子分析和人工神經網絡可以對不同品種菊花進行分類，并且使用偏最小二乘法建模后發現感官評價與電子舌檢驗后數值結果有很強的正相關性（相關系數為0.976 8）。肖立中等利用BP神經網絡算法，建立了電子舌響應值和不同雞精添加量間評價映射模型。李建美等通過利用主成分分析、因子分析、相關性分析和聚類分析發現利用電子舌可以對不同品牌的啤酒進行滋味評價，研究發現，利用主成分分析發現6個不同品牌的18個樣品被分為三種主成分；通過聚類分析可以將6個不同品牌的18個樣品有效地聚為5，并且通過公因子方差貢獻率對不同啤酒樣品的滋味進行綜合評分和排名。