电子鼻、电子舌系统及国内外研究现状

□ 祝 愿 李 俊 王 震 熊胜利 庞宏宇 贵州省农产品质量安全监督检验测试中心 方志宇 中国计量大学生命科学学院 蔡 滔贵州省农产品质量安全监督检验测试中心

1 电子鼻、电子舌头系统起源

电子鼻，由Dodd 和 Persuad[1]在1982年发明，是一个结合了一系列传感器的装置，借助电子鼻可以分析气体相关的问题[2]，并且在食品工程[3]、环境控制方面[4]等领域都有较多应用。电子鼻的本质是模仿人类的嗅觉系统，当口鼻嗅到一种物质，这种化合物就会接触到嗅觉上皮并且到达鼻腔的顶端。味道物质和适量的化学感应受体就会发生相互作用并且不同级别的嗅觉神经会产生刺激传递到大脑。电子鼻的组成分为三部分，分别为进样系统、检测系统和数据处理系统；检测部分包括了传感器，其可以将化学信号转化为电信号。距近几年文献报道，电子鼻主要应用于食品品质控制、食品类别区分以及实时监控。

滋味是味觉的其中一个特性，其占据人们在嘴中的大部分感觉并影响选择商品的概率。电子舌是一个模拟人味觉的工具并且可被用于复杂的液体分析，其主要由味觉传感器、采集系统和识别系统组成。原理是依托于电势化学传感器，因为传感器可以产生特定、非特定和重叠的信号从而反映很多带电的可溶性物质，例如类脂膜作为味觉物质换能器的味觉检测系统，可以以类似人的方式感受到味道。根据工作机理，电子舌传感器主要分为以下三类：基于表面等离子体共振、多通道类脂膜传感器和表面光伏电压技术。人的五大基础味觉为酸、甜、苦、咸、鲜。这几种味觉在人体中的机理是当味蕾接触到味道后通过神经纤维传导到中央控制系统（CNS）特定区域然后做出反应。味道伴随化学感官系统，当分子向外释放并且刺激鼻、口或喉中的神经细胞后，通过神经纤维传导到大脑中的特性区域，并作出反应。近几年国内外人士，利用电子舌主要做食品品质分析、鉴别掺假分析以及将电子舌数据分析与感官评价相结合进行品质模型建立及掺假模型建立等。

2 电子鼻系统及国内外研究现状

Xiong 等 利 用 LDA 、PCA 、RBF分析对不同储藏时间的山茶的品质进行分析。M arke等发现利用电子鼻可以对油菜籽的质量进行监测，由于油菜籽随存放的时间增加会引起霉菌的增长从而影响其质量。通过主成分分析可以对生长不同天数微生物的油菜籽进行良好区分，并且发现了微生物含量（菌落数量）和化学物质（麦角固醇）评价方法所得出的结果与电子舌传感器响应值之间的关系。Ghasem i等利用电子鼻对干燥过程中水分等成分进行实时监控。Rafael等利用电子鼻对堆肥腐熟度进行检测，发现利用电子鼻配合主成分分析（PCA）可以区分有氧和无氧堆肥并且可以大致估计出堆肥的时间，利用电子鼻技术可以对堆肥的质量和成熟度进行评价。Rafael等利用电子鼻对堆肥腐熟度进行检测，发现利用电子鼻配合主成分分析（PCA）可以区分有氧和无氧堆肥并且可以大致估计出堆肥的时间，利用电子鼻技术可以对堆肥的质量和成熟度进行评价。Suchin等利用电子鼻对不同品种的大蒜进行分类，结果发现，相比于利用扩增基因片段和使用气相色谱-质谱联用检测硫化合物成分法对不同品种的大蒜进行区分，使用电子鼻可以更简单、快捷、低成本地对不同品种大蒜进行分类。Dedy等利用电子鼻对牛肉的质量进行监测，发现利用电子鼻课很好地将新鲜牛肉和变质的牛肉进行区分，分别对两种、三种、四种牛肉进行分类，准确率均达到85%以上。因此，电子鼻不仅在质控、监控方面可以起到一定作用还可以利用其参数建立判断、检测模型等。现在利用电子鼻对8种鸡肉味调味料和5种牛肉味调味料通过主成分分析、因子分析、聚类分析进行区分，并且结合感官评价利用偏最小二乘法进行建模，也能通过电子鼻进行主成分分析，鉴定十种不同的中草药。

3 电子舌系统及国内外研究现状

Benjamin等利用电子舌传感器对石榴汁的检测与感官评价和呈味化学物质分析进行比较；发现电子舌可以很好地对六种不同的石榴汁进行区分，其结果与经培训过的感官评价人员的评价相同；Kang等使用电子舌对韩国的米酒的味道进行检测，通过主成分分析对米酒中氨基酸和脂肪酸对滋味的影响进行了有效的分类（没有重叠的分类）；并且发现电子舌传感器的数据与感官评价或者液相色谱得出的结果具有相关性，并利用偏最小二乘回归法对主成分分析后的氨基酸和脂肪酸进行建模。Wa ng等使用电子舌可以对不同品种的杭白菊产品进行有效区分；实验中，使用主成分分析将菊花品种分开；并发现使用判别因子分析和人工神经网络可以对不同品种菊花进行分类，并且使用偏最小二乘法建模后发现感官评价与电子舌检验后数值结果有很强的正相关性（相关系数为0.976 8）。肖立中等利用BP神经网络算法，建立了电子舌响应值和不同鸡精添加量间评价映射模型。李建美等通过利用主成分分析、因子分析、相关性分析和聚类分析发现利用电子舌可以对不同品牌的啤酒进行滋味评价，研究发现，利用主成分分析发现6个不同品牌的18个样品被分为三种主成分；通过聚类分析可以将6个不同品牌的18个样品有效地聚为5，并且通过公因子方差贡献率对不同啤酒样品的滋味进行综合评分和排名。