CN102621192A - 一种利用电子鼻检测芒果新鲜度的方法 - Google Patents

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Abstract

一种利用电子鼻检测芒果新鲜度的方法,包括以下步骤:(1)将待测芒果放入密封容器中,常温状态下静置30-60min;(2)在常温下用电子鼻的进样针头吸取密封容器内的气体,吸取时间为30-60秒,气体经过电子鼻装置中的气体传感器阵列进行检测;所述气体传感器阵列由硫化物传感器,氢气传感器,氨气传感器,酒精、甲苯、二甲苯等传感器,碳氢组分气体传感器,甲烷、丙烷、丁烷传感器,丙烷、丁烷传感器,氮氧化物传感器组成;(3)收集气体传感器阵列采集的数据,对采集的数据进行数据处理,得到新鲜度检测值,依照预设新鲜度等级与阈值范围的对应关系,评定芒果新鲜度等级。本发明检测速度快、检测结果可靠性良好。

Description

一种利用电子鼻检测芒果新鲜度的方法
技术领域
本发明涉及一种芒果新鲜度的检测方法。
背景技术
芒果是一种原产印度的常绿乔木,叶革质,互生;性温,花小,黄色或淡红色,成顶生的圆锥花序,产杧果和劣质淡灰色木材。芒果果实含有糖、蛋白质、粗纤维,芒果所含有的维生素A的前体胡萝卜素成分特别高,是所有水果中少见的。其次维生素C含量也不低。矿物质、蛋白质、脂肪、糖类等,也是其主要营养成分。芒果为著名热带水果之一,因其果肉细腻,风味独特,深受人们喜爱,所以素有“热带果王”之誉称。
芒果成熟度常根据果皮色泽由青绿变淡黄或紫红色,果点或花纹明显,果肩浑圆饱满,果肉由白色变为黄色或橙黄色,种壳硬化等判断;同时,还可依果实比重作判断:果实沉入水中表明已成熟。为了提高果实的商品性,采后常进行分级、保鲜处理和包装。芒果既可鲜食又可加工成各种制品,深受消费者喜爱。只要选择市场需求的优良品种种植,加强采后的保鲜和商品化处理,同时发展加工业,芒果市场前景看好。目前对芒果新鲜度的评价主要是感官、化学、生物方法以及其他一些方法。
但市场上测芒果新鲜度的方法还没有既简便又准确的方法,有的方法费时费力或成本昂贵;有时,检测结果和实际状况并不一致。因此,迫切需要一种客观、快速、有效的方法来判定芒果的品质。
发明内容
为了克服已有芒果新鲜度检测方法的检测速度慢、检测结果可靠性较差等不足,本发明提供了一种检测速度快、检测结果可靠性良好的利用电子鼻检测芒果新鲜度的方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:
一种利用电子鼻检测芒果新鲜度的方法,包括以下步骤:
(1)将待测芒果放入密封容器中,常温状态下静置30-60min;
(2)在常温下用电子鼻的进样针头吸取密封容器内的气体,吸取时间为30-60秒,气体经过电子鼻装置中的气体传感器阵列进行检测;所述气体传感器阵列由硫化物传感器,氢气传感器,氨气传感器,酒精、甲苯、二甲苯等传感器,碳氢组分气体传感器,甲烷、丙烷、丁烷传感器,丙烷、丁烷传感器,氮氧化物传感器组成;
(3)收集气体传感器阵列采集的数据,检测待检测芒果的信噪比特征值SNRmax,代入芒果新鲜度预测模型:Tstorage=f(SNRmax),其中,SNRmax为信噪比特征值,Tstorage为芒果新鲜度参数,得到芒果新鲜度参数Tstorage;
依照预先设定的一级鲜度临界值T1和二级鲜度临界值T2,若Tstorage<T1,则为新鲜;若T1≤Tstorage<T2,则为一般;若Tstorage≥T2,则为不新鲜;评定待检测芒果的新鲜度等级。
进一步,所述步骤(3)中,一级鲜度临界值T1和二级鲜度临界值T2的设定过程如下:
(3-1)首先,使用电子鼻实验检测多组不同新鲜度的芒果样品的信噪比特征值SNRmax
(3-2)然后根据芒果样品的信噪比特征值拟合得到芒果新鲜度预测模型:
Figure BDA0000144458030000031
其中,SNRmax为信噪比特征值,Tstorage为芒果新鲜度参数;不同芒果储存条件下,依据电子鼻检测结果建立的预测模型是可变化的。
(3-3)参照感官品评的GB-8210-2011标准,确定芒果样品的两个关键时间阈值(S1,S2),将样品分为三个等级:新鲜,一般,不新鲜;
(3-4)将电子鼻测得的芒果新鲜度参数Tstorage与芒果样品的时间阈值进行关联,确定对应S1的一级鲜度临界值T1,对应S2的二级鲜度临界值T2;若Tstorage<T1,则为新鲜;若T1≤Tstorage<T2,则为一般;若Tstorage≥T2,则为不新鲜。
再进一步,所述步骤(3-3)中,两个关键时间阈值(S1,S2)分别为第五天和第七天,即0~5天属于新鲜,5~7天为一般,大于7为不新鲜;对应取得第5天对应的新鲜度参数Tstorage T5,第7天对应的新鲜度参数Tstorage T7。
所述步骤(2)中,通过电子鼻装置气体流量为600-1800ml/min。
本发明的技术构思为:电子鼻是模仿人和动物的鼻子,用于分析、识别、检测复杂气味和挥发性成分的新型仪器,与常用的分析仪器(如色谱仪、光谱仪等)相比,电子鼻具有客观、准确、快捷地评价气味,并且重复性好的特点,其应用越来越广泛。它利用气体传感器阵列的响应曲线来识别样品的挥发性气味。将电子鼻检测技术应用在芒果新鲜度检测上,建立了芒果质量预测模型。
被检测芒果散发出的气体与传感器阵列相接触,传感器阵列中每个传感器的导电性能发生变化,该导电性能变化的大小与被测气体的种类、浓度有关,根据每个传感器导电性能与气体种类、浓度之间的相互关系就可测定被检测的样品。具体来说一种气体呈现在一个传感器面前,传感器把气体输入转换成电信号,多个传感器对一种气体的响应便构成了传感器阵列对该气味的响应谱,每种气体都会有它的特征响应谱,根据该特征响应谱便可区分气体的种类、浓度,在不同试验条件下,芒果挥发性成分发生变化,用电子鼻中的多个传感器检测芒果挥发性成分的而变化程度,从电子鼻输出信号中提取特征,结合感官品评技术利用电子鼻技术评价芒果新鲜度。本发明的检测方法采用由硫化物传感器,氢气传感器,氨气传感器,酒精、甲苯、二甲苯等传感器,碳氢组分气体(C1~C8)传感器,甲烷、丙烷、丁烷传感器,丙烷、丁烷传感器,氮氧化物传感器组成的传感器阵列对芒果样品产生的气体成分进行检测。不同贮存时间的芒果样品有各自的随机共振信噪比曲线,在不同的激励噪声强度下分别达到极大值,该输出信噪比极大值随贮存时间的增大而增大,与微生物实验所得的菌落总数等检测结果有着较好的对应关系,从而可确定其新鲜度等级,经过一系列分析对比可确定芒果样品相关的新鲜度信息。因此,可建立品质预测模型。
本发明的有益效果主要表现在:检测速度快、检测结果可靠性良好。
附图说明
图1为本发明利用电子鼻检测芒果新鲜度的方法的流程图。
图2为电子鼻检测系统结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。
参照图1和图2,一种利用电子鼻检测芒果新鲜度的方法,包括以下步骤:
(1)将待测芒果放入密封容器中,常温状态下静置30-60min;
(2)在常温下用电子鼻的进样针头吸取密封容器内的气体,吸取时间为30-60秒,气体经过电子鼻装置中的气体传感器阵列进行检测;所述气体传感器阵列由硫化物传感器,氢气传感器,氨气传感器,酒精、甲苯、二甲苯等传感器,碳氢组分气体传感器,甲烷、丙烷、丁烷传感器,丙烷、丁烷传感器,氮氧化物传感器组成;
(3)收集气体传感器阵列采集的数据,检测待检测芒果的信噪比特征值SNRmax,代入芒果新鲜度预测模型:Tstorage=f(SNRmax),其中,SNRmax为信噪比特征值,Tstorage为芒果新鲜度参数;
依照预先设定的一级鲜度临界值T1和二级鲜度临界值T2,若Tstorage<T1,则为新鲜;若T1≤Tstorage<T2,则为一般;若Tstorage≥T2,则为不新鲜;评定待检测芒果的新鲜度等级。
进一步,所述步骤(3)中,一级鲜度临界值T1和二级鲜度临界值T2的设定过程如下:
(3-1)首先,使用电子鼻实验检测多组不同新鲜度的芒果样品的信噪比特征值SNRmax
(3-2)然后根据芒果样品的信噪比特征值拟合得到芒果新鲜度预测模型:
Figure BDA0000144458030000051
其中,SNRmax为信噪比特征值,
Tstorage为芒果新鲜度参数,不同芒果储存条件下,依据电子鼻检测结果建立的预测模型是可变化的;
(3-3)参照感官品评的GB-8210-2011标准,确定芒果样品的两个关键时间阈值(S1,S2),将样品分为三个等级:新鲜,一般,不新鲜;(3-4)将电子鼻测得的芒果新鲜度参数Tstorage与芒果样品的时间阈值进行关联,确定对应S1的一级鲜度临界值T1,对应S2的二级鲜度临界值T2;若Tstorage<T1,则为新鲜;若T1≤Tstorage<T2,则为一般;若Tstorage≥T2,则为不新鲜。
再进一步,所述步骤(3-3)中,两个关键时间阈值(S1,S2)分别为第五天和第七天,即0~5天属于新鲜,5~7天为一般,大于7为不新鲜;对应取得第5天对应的新鲜度参数Tstorage:T5,第7天对应的新鲜度参数Tstorage:T7。
所述步骤(2)中,通过电子鼻装置气体流量为600-1800ml/min。
本实施例采用的电子鼻测试系统主要包括数据采集、调理与传输单元,传感器阵列和气室,以及供气动力装置三大部分。数据采集、调理与传输单元核心器件采用嵌入式微控制器,可实现传感器阵列信号采集、传输,泵阀开启控制等功能。供气动力装置包括气体采样泵、清洗泵、电磁阀等部件。电子鼻测试系统进行测试时,用气室清洗泵输送纯净空气,使基线走直,之后在气体采样泵的带动下,以进样针头吸取样品散发出的挥发性成分(容器中的空气携带进入)通过测试室,经过传感器阵列,最后通过出气口排放。传感器响应信号经过数据采集系统进入计算机进行数据处理,而后显示该样品的新鲜度等级。本发明所用的传感器阵列布置为第一传感器即硫化物传感器TGS-825、第二传感器即氢气传感器TGS-821、第三传感器即氨气传感器TGS-826、第四传感器即酒精、甲苯、二甲苯等传感器TGS-822、第五传感器即碳氢组分气体(C1~C8)传感器TGS-842、第六传感器即甲烷、丙烷、丁烷传感器TGS-813、第七传感器即丙烷、丁烷传感器TGS-2610、第八传感器即氮氧化物传感器TGS-2210。
本发明预设的芒果新鲜度等级与阈值关系的建立过程为以下:
将样品储存12天,每天以人工感官品评的方法,(参照国家标准有关水果新鲜度感官品评标准以及鲜果感官检验方法:GB-8210-2011)
1.准备一批样品,一部分用于人工感官品评,一部分用于电子鼻分析;
2.将样品储存12天,每天以人工感官品评的方法,(参照国家标准有关水果新鲜度感官品评标准以及鲜果感官检验方法GB-8210-2011)
3.根据感官品评的GB-8210-2011标准,确定两个关键时间阈值(S1,S2)分别为第五天和第七天,即0~5天属于新鲜,5~7天为一般,大于7为不新鲜;对应取得第5天对应的新鲜度参数Tstorage:T5,第7天对应的新鲜度参数Tstorage:T7。
4.T∈(0,T5),判定为新鲜;T∈(T5,T7),判定为中等;T∈(T7,∞),判定为不新鲜。
5.对上述结论进行验证,再买一些同种芒果样品进行电子鼻检测,对其存放不同天数并且随机取样进行信噪比特征分析得到T,根据(4)进行检测并判断芒果的新鲜度。
本发明利用电子鼻检测芒果新鲜度的方法的流程图如图1所示,以下以检测常温保存下的一天的芒果样品为例进行说明。步骤:
(1)将待检测芒果样品一个放入容器中,用PVC保鲜膜密封瓶口,静置30-60min;
(2)在检测样品前,先将常温下纯净的空气通入测试室使基线走直,再在常温下用电子鼻的进样针头吸取已静置的样品所散发出的气体,吸取时间为30-60秒,气体经过电子鼻装置中的气体传感器阵列进行检测。
(3)收集气体传感器阵列中第一传感器即硫化物传感器TGS-825、第二传感器即氢气传感器TGS-821、第三传感器即氨气传感器TGS-826、第四传感器即酒精、甲苯、二甲苯等传感器TGS-822、第五传感器即碳氢组分气体(C1~C8)传感器TGS-842、第六传感器即甲烷、丙烷、丁烷传感器TGS-813、第七传感器即丙烷、丁烷传感器TGS-2610、第八传感器即氮氧化物传感器TGS-2210采集的数据,对采集的数据进行数据处理,根据数据处理结果评定新鲜度芒果等级。

Claims (4)

1.一种利用电子鼻检测芒果新鲜度的方法,其特征在于:包括以下步骤:
(1)将待测芒果放入密封容器中,常温状态下静置30-60min;
(2)在常温下用电子鼻的进样针头吸取密封容器内的气体,吸取时间为30-60秒,气体经过电子鼻装置中的气体传感器阵列进行检测;所述气体传感器阵列由硫化物传感器,氢气传感器,氨气传感器,酒精、甲苯、二甲苯等传感器,碳氢组分气体传感器,甲烷、丙烷、丁烷传感器,丙烷、丁烷传感器,氮氧化物传感器组成;
(3)收集气体传感器阵列采集的数据,检测待检测芒果的信噪比特征值SNRmax,代入芒果新鲜度预测模型:Tstorage=f(SNRmax),其中,SNRmax为信噪比特征值,Tstorage为芒果新鲜度参数,得到芒果新鲜度参数Tstorage;
依照预先设定的一级鲜度临界值T1和二级鲜度临界值T2,若Tstorage<T1,则为新鲜;若T1≤Tstorage<T2,则为一般;若Tstorage≥T2,则为不新鲜,得到待检测芒果的新鲜度等级。
2.如权利要求1所述的利用电子鼻检测芒果新鲜度的方法,其特征在于:所述步骤(3)中,一级鲜度临界值T1和二级鲜度临界值T2的设定过程如下:
(3-1)首先,使用电子鼻实验检测多组不同新鲜度的芒果样品的信噪比特征值SNRmax
(3-2)然后根据芒果样品的信噪比特征值拟合得到芒果新鲜度预测模型:
Figure FDA0000144458020000021
其中,SNRmax为信噪比特征值,Tstorage为芒果新鲜度参数;
(3-3)参照感官品评的GB-8210-2011标准,确定芒果样品的两个关键时间阈值(S1,S2),将样品分为三个等级:新鲜,一般,不新鲜;
(3-4)将电子鼻测得的芒果新鲜度参数Tstorage与芒果样品的时间阈值进行关联,确定对应S1的一级鲜度临界值T1,对应S2的二级鲜度临界值T2;若Tstorage<T1,则为新鲜;若T1≤Tstorage<T2,则为一般;若Tstorage≥T2,则为不新鲜。
3.如权利要求2所述一种利用电子鼻检测芒果新鲜度的方法,其特征在于:所述步骤(3-3)中,两个关键时间阈值(S1,S2)分别为第五天和第七天,即0~5天属于新鲜,5~7天为一般,大于7为不新鲜;对应取得第5天对应的新鲜度参数Tstorage T5,第7天对应的新鲜度参数Tstorage T7。
4.如权利要求1~3之一所述的利用电子鼻检测芒果新鲜度的方法,其特征在于:所述步骤(2)中,通过电子鼻装置气体流量为600-1800ml/min。
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Cited By (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103399045A (zh) * 2013-08-09 2013-11-20 中国农业科学院农产品加工研究所 一种辅助鉴别猕猴桃产地的方法
CN103412004A (zh) * 2013-08-22 2013-11-27 浙江工商大学 一种甜橙储存时间的检测方法
CN103412005A (zh) * 2013-08-22 2013-11-27 浙江工商大学 甜橙储存时间的检测方法
CN103412102A (zh) * 2013-08-01 2013-11-27 浙江工商大学 鸡胸脯肉新鲜度检测装置及检测方法
CN103412051A (zh) * 2013-08-22 2013-11-27 浙江工商大学 一种番荔枝储存时间的检测方法
CN103424524A (zh) * 2013-08-22 2013-12-04 浙江工商大学 番荔枝储存时间的检测方法
CN103512921A (zh) * 2013-08-01 2014-01-15 浙江工商大学 一种基于智能电子鼻系统的梨新鲜度分析装置及方法
CN103558351A (zh) * 2013-08-01 2014-02-05 浙江工商大学 一种基于智能电子鼻系统的绿茶饮料品质分析装置及方法
CN103558252A (zh) * 2013-11-07 2014-02-05 周琼 一种基于电子鼻技术葡萄酒分类的方法
CN104076069A (zh) * 2013-12-04 2014-10-01 浙江工商大学 猪肉存储时间检测方法
CN104849435A (zh) * 2015-05-29 2015-08-19 宁波大学 一种原油、原油降解物、成品油及类似物的快速鉴定方法
CN105092579A (zh) * 2014-12-31 2015-11-25 广西师范学院 一种芒果品质无损检测设备
CN105738417A (zh) * 2016-03-28 2016-07-06 齐鲁工业大学 一种大豆分离蛋白的辨别方法
CN105849553A (zh) * 2013-11-20 2016-08-10 赖茵豪森机械制造公司 用于检测气体的装置和方法
CN106290749A (zh) * 2016-07-22 2017-01-04 北京农业信息技术研究中心 基于特定气味指纹对水果进行货架期预测的方法及装置
CN106596860A (zh) * 2016-12-19 2017-04-26 深圳市北测检测技术有限公司 一种汽车气味的检测方法和检测系统
CN107037178A (zh) * 2016-02-03 2017-08-11 研能科技股份有限公司 可携式气体检测装置
CN108742020A (zh) * 2018-05-08 2018-11-06 陈子恒 腐烂预言熟透提醒智能水果盆
CN111855757A (zh) * 2020-07-21 2020-10-30 广西壮族自治区亚热带作物研究所(广西亚热带农产品加工研究所) 一种基于电子鼻的六堡茶陈香香味识别方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1987456A (zh) * 2006-12-14 2007-06-27 浙江大学 一种水果成熟度预测方法
CN101382531A (zh) * 2008-10-08 2009-03-11 天津商业大学 利用电子鼻检测虾新鲜度的方法
CN101493431A (zh) * 2009-03-06 2009-07-29 天津商业大学 利用电子鼻检测鸡肉新鲜度的方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1987456A (zh) * 2006-12-14 2007-06-27 浙江大学 一种水果成熟度预测方法
CN101382531A (zh) * 2008-10-08 2009-03-11 天津商业大学 利用电子鼻检测虾新鲜度的方法
CN101493431A (zh) * 2009-03-06 2009-07-29 天津商业大学 利用电子鼻检测鸡肉新鲜度的方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
惠国华等: "基于电子鼻的低温贮藏草鱼品质预测方法研究", 《传感技术学报》 *
惠国华等: "基于电子鼻系统的粮食霉变检测方法研究", 《中国食品学报》 *

Cited By (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103512921A (zh) * 2013-08-01 2014-01-15 浙江工商大学 一种基于智能电子鼻系统的梨新鲜度分析装置及方法
CN103558351A (zh) * 2013-08-01 2014-02-05 浙江工商大学 一种基于智能电子鼻系统的绿茶饮料品质分析装置及方法
CN103412102A (zh) * 2013-08-01 2013-11-27 浙江工商大学 鸡胸脯肉新鲜度检测装置及检测方法
CN103399045A (zh) * 2013-08-09 2013-11-20 中国农业科学院农产品加工研究所 一种辅助鉴别猕猴桃产地的方法
CN103424524B (zh) * 2013-08-22 2015-01-07 浙江工商大学 番荔枝储存时间的检测方法
CN103412051A (zh) * 2013-08-22 2013-11-27 浙江工商大学 一种番荔枝储存时间的检测方法
CN103412005A (zh) * 2013-08-22 2013-11-27 浙江工商大学 甜橙储存时间的检测方法
CN103412004A (zh) * 2013-08-22 2013-11-27 浙江工商大学 一种甜橙储存时间的检测方法
CN103412005B (zh) * 2013-08-22 2015-02-25 浙江工商大学 甜橙储存时间的检测方法
CN103412004B (zh) * 2013-08-22 2015-02-25 浙江工商大学 一种甜橙储存时间的检测方法
CN103424524A (zh) * 2013-08-22 2013-12-04 浙江工商大学 番荔枝储存时间的检测方法
CN103558252A (zh) * 2013-11-07 2014-02-05 周琼 一种基于电子鼻技术葡萄酒分类的方法
CN105849553A (zh) * 2013-11-20 2016-08-10 赖茵豪森机械制造公司 用于检测气体的装置和方法
CN104076069A (zh) * 2013-12-04 2014-10-01 浙江工商大学 猪肉存储时间检测方法
CN105092579A (zh) * 2014-12-31 2015-11-25 广西师范学院 一种芒果品质无损检测设备
CN104849435A (zh) * 2015-05-29 2015-08-19 宁波大学 一种原油、原油降解物、成品油及类似物的快速鉴定方法
CN107037178A (zh) * 2016-02-03 2017-08-11 研能科技股份有限公司 可携式气体检测装置
CN105738417A (zh) * 2016-03-28 2016-07-06 齐鲁工业大学 一种大豆分离蛋白的辨别方法
CN106290749A (zh) * 2016-07-22 2017-01-04 北京农业信息技术研究中心 基于特定气味指纹对水果进行货架期预测的方法及装置
CN106596860A (zh) * 2016-12-19 2017-04-26 深圳市北测检测技术有限公司 一种汽车气味的检测方法和检测系统
CN108742020A (zh) * 2018-05-08 2018-11-06 陈子恒 腐烂预言熟透提醒智能水果盆
CN111855757A (zh) * 2020-07-21 2020-10-30 广西壮族自治区亚热带作物研究所(广西亚热带农产品加工研究所) 一种基于电子鼻的六堡茶陈香香味识别方法
CN111855757B (zh) * 2020-07-21 2023-11-14 广西壮族自治区亚热带作物研究所(广西亚热带农产品加工研究所) 一种基于电子鼻的六堡茶陈香香味识别方法

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