气味识别技术研究综述＊

陈亭利，王天娜，杨雨婷，叶世鹏，苗卿华

（哈尔滨商业大学，黑龙江 哈尔滨 150028）

目前，世界上还没有理想的气味智能化识别技术，这就体现了气味识别技术所面临的气味多样性和环境的复杂性。本文对国内外气味信息识别技术相关定义、研究现状及应用场景进行了全面梳理，从而系统总结了气味信息智能化识别技术特征。

1 气味识别技术

气味识别技术集计算机、气敏传感器技术、通信和网络技术为一体，与移动通信等技术相结合，实现对一定范围内物品的跟踪与信息的共享，从而使得物体更加智能化，实现人与物体之间以及物体与物体之间的通信和对话。

气味识别装置的工作原理是基于阵列中每个传感器都对被测气体有不同的灵敏度。一个典型的气味识别系统是由多个传感器阵列、实现模式识别算法的信息处理软件、可供参考的特征库等构成。具有交叉敏感特性的气体传感器阵列的输出信号为多维信号，形成不同的气味响应图，通过检测不同的样本，形成一个特征库，基于输入的气味响应图进行识别，并与特征库中的类别进行比较，实现了回归，可以区分不同测量对象的类别。

目前，还没有正式的定义，可以说气味识别技术（Odor Recognition Technology）是气味识别装置的应用，通过对象与装置的接近，获取待识别对象的相关信息，并为计算机处理系统提供背景，完成相关的后续技术应用。

气味识别技术是20世纪90年代发展起来的一种快速检测食品的新颖技术。这项技术通过气味识别传感器和气味识别算法模块，可以迅速提取出待测物品相关信息，并且能够指示样品的隐藏特征。气味识别技术是由选择性的电化学传感器阵列和适当的识别方法组成的仪器，主要功能有气体检测及气体的识别及分类等。气味识别装置由气味操作器、气味传感器阵列和信息处理系统3部分构成。

目前，学术界已研发出多种与气味识别技术相关的气敏传感器。这些气敏传感器主要包括金属氧化物气敏传感器、金属氧化物半导体场效应晶体管、表面声波传感器、场效应气敏传感器、电化学气敏传感器、光纤气敏传感器等。在这些器件上，通常可以对器件材料进行一定的掺杂，从而实现传感器的特殊气敏性。目前，各种表面涂层材料已被开发应用于传感器器件。

2 气味识别技术研究进展

气味作为人类生活不可避免的一类物质，在满足生命基本需求的同时，更要为人们高品质生活提供安全及舒适的环境。人体各个器官的气味有显著的差异性，皮肤、呼吸道和消化道中的挥发性有机化合物有大量的信息，这些信息在传统中可应用于检查，也可应用在现代医学中的肺癌检查，还可应用于法医学中鉴定生物特征以及化妆品行业中开发特定香水与除臭剂[1-4]。嗅觉作为一种感受器官，具有感知和识别气味的功能，具有较高的灵敏度和容错性，并具有训练及学习的功能。但同时也存在一定缺陷：①嗅觉容易受外界主客观因素的影响，且人及动物的嗅觉容易疲劳，不能连续工作；②在某些特定时刻，嗅觉对气味缺乏评判标准。生物学家、神经生理学家以及化学家，在嗅觉神经传导机理方面进行了长期的摸索和研究，提出众多的设想、模型和实验分析。

19世纪90年代以前，针对气味信息识别方面还没有包含大量客观数据的仪器及先进适合的科学技术，主要工作都需要依靠嗅觉来完成。

20世纪50年代，气味识别技术已经进入了初步发展阶段，众多学者尝试模拟生物嗅觉系统并开始研制设备。1961年，MONCRIEFF制造出历史上第一台机械式的气味识别检测装置，可以用来检测出气体成分[5]。随后1962年，嗅觉和味觉学术交流会[6]在瑞典斯德哥尔摩成功举行，此次会议作为国际上最早的气味识别领域的会议，推动了对人工嗅觉技术的研究。1964年，WILKENS等[7]通过电极上的气味氧化还原反应原理提出了嗅觉检测的概念，建立了第一个人工嗅觉模拟系统，由此科学界首次出现了有关人工嗅觉分析系统的相关报道。

20世纪80年代，气味识别技术到了快速发展阶段。1982年，英国的PERSAUD等[8]用SnO2气体传感器组合来模拟哺乳动物的嗅觉系统，分析了乙醇、戊基階酸和乙歴等气体，这是人类历史上第一次对人工嗅觉技术进行研究。1984年，美国的ZAROMB和STETTER[9]首先探讨了气体传感器阵列的理论基础，并将其成功应用于可燃性和有毒的气体的检测。同期，英国PERSAUD等人提出了基于气体分类的智能化学传感器阵列概念，并制造出由传感器阵列和模式识别系统所组成的气味探测器——电子模型嗅觉系统，该系统是一种人工嗅觉系统，作为一种低成本、便携且可实时检测的分析工具，通过利用动物的组织、细胞或嗅觉受体等生物材料结合高效的电子传感器来模仿狗或老鼠的嗅觉，可应用于空气环境质量评估、公安警犬破案、辅助医学诊断和食品质量检测等领域[8-15]。到了1987年，在英国Warwick大学召开的第八届欧洲化学传感研究组织年会上，以GARDNER为首的Warwick大学气敏传感研究小组正式提出了模式识别的概念[16]，引起了学术界的关注。1989年，北大西洋公约组织（NATO）召开了关于人工嗅觉系统的化学传感器信息处理会议[17]，进一步明确了人工嗅觉系统的设计[18]。

国内开展气味分析研究滞后于国外，大多数用于应用研究，范围涵盖了肉类、酒品、烟酒以及果蔬等食物和农作物的气体分析和鉴定[19]。中国科学院研究院黄祖刚等[20]在2004通过气味识别技术完成对3类香烟的识别。浙江大学研究者周亦斌等[21]在2005年利用PEN2气味识别装置对番茄成长过程3个阶段半熟阶段、成熟阶段以及完熟阶段分别实施了气味分析。中国农业大学研究院高永梅等[22]在2008年凭借快速气相色谱型气味识别装置对酒品3类香型（酱香类、清香类、浓香类）逐一进行了检测。华中农业大学张军等[23]在2009年通过独立自主研发四气体传感阵列的识别技术和PCA运算将4类新鲜度不同的鲢鱼分别展开了鉴定。庄家俊等[24]在2010年利用易携带式气味识别装置PEN3以及PCA+LD运算对生产批次不同的4类药品展开识别。2015年徐赛等[25]将3类损伤程度不同的石榴分别进行了监测。2016年殷勇等[26]研究者通过多性能结合的气味识别技术对5类玉米的霉变程度展开了识别检测。

3 气味识别技术的关键共性问题

但目前来说，气味识别技术也存在一些问题：①运营成本相对较高，且容易受到温度、湿度等环境因素的干扰，稳定性差，使得气味特征信息提取困难。②现有的数据分析和处理技术需要进一步改进，对于强响应的气味识别传感器、已有信息分析、系统识别运算、复杂信息处理等生物仿生技术距离成熟仍然需要进一步的研究。完善这项技术可以凭借互联网技术的日益成熟，而且需要将已经存在的气体分析模块进行改善，伴随着大数据在互联网里的广泛应用，将其充分利用于气味识别领域或许可成为完善该技术的重要方法。③当下已研发出的气味识别传感器的专一性和适应性仍无法实现工业的普及使用，容易受周围环境的压力、温度、湿度等条件的干扰，所以需要研发出适应能力更强的气味识别传感器。

4 总结和展望

综上所述，当前海内外气味识别仍处于初步研究时期，已有的气味识别装置仍存在缺陷，例如气味识别模块中传感器的适应性和专一性不足，在周围环境发生改变时会产生很大的波动；气味识别传感器容易发生化学变化，与周围气体分子结合，对识别结果产生影响等。

对于气味识别装置与待测物气体分子之间的反应以及识别装置响应值发生改变的基本原理了解不够全面，这也导致气味识别装置在工业生产领域未能被广泛应用。目前对低成本、高性能、小体积，且具有一定抗干扰能力，能够快速、实时、有效鉴别分析白酒气味的气味信息识别技术仪器需求较大。

另外，对于识别中产生的大量数据、识别模块缺少通用算法，运算缺乏大量数据支持等因素都造成该项技术无法被广泛应用的原因。因此，研制新一代的气味识别装置材料、优化数据处理运算等方面将会成为气味识别技术未来亟需着手的方面。基于识别物体的特性，专属性地研制抗干扰能力强的传感器装置，合理地对识别传感器整列进行排列，从而克服装置识别过程中的缺陷。依据使用场景的不同优化出最合适的信息分析算法，将是该项技术未来发展的重要方向。