CN104792826A - 一种基于电子鼻的牛奶新鲜度检测系统及方法 - Google Patents
一种基于电子鼻的牛奶新鲜度检测系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN104792826A CN104792826A CN201510129024.1A CN201510129024A CN104792826A CN 104792826 A CN104792826 A CN 104792826A CN 201510129024 A CN201510129024 A CN 201510129024A CN 104792826 A CN104792826 A CN 104792826A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- milk
- module
- electronic nose
- screening
- signal
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Fluid Adsorption Or Reactions (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于电子鼻的牛奶新鲜度检测系统及方法，解决牛奶原奶新鲜度的快速检测问题。本发明的检测系统及方法包括：气味指纹信息采集模块、信号预处理模块、特征提取和筛选模块和模式识别模块。所述气味指纹信息采集模块将气敏传感器阵列与气体响应的电压信号以数字的形式读入内存中，实现数据的实时数字显示和波形显示，对数据进行存储和回放；所述信号预处理模块利用滤波函数对原始信号进行去噪、去基等预处理；所述特征提取和筛选模块对滤波去噪后的信号进行特征提取，并利用主成分分析方法进行特征筛选；所述模式识别模块利用模式识别算法对所测得样本进行训练识别。本发明利用电子鼻实现了牛奶原奶新鲜度的快速检测，对乳品的风味质量控制具有指导意义，相比传统方法更为高效、便捷、节省人力成本。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于电子鼻的检测系统及方法，尤其是一种基于电子鼻的牛奶新鲜度检测系统及方法。
背景技术
检测牛奶中风味物质，确定原料奶及其制品的厂家来源对乳制品质量控制是非常重要的。目前，大部分企业进行原料奶及产品风味检测时所采用化学方法操作繁琐、实时性差，物理方法仪器贵重、技术要求高，不适应快速分析的需要，难以满足现在食品行业的要求。
电子鼻技术是一种全新的气体识别技术，它采用气敏传感器阵列，结合神经网络、支持向量机等模式识别算法，能够实现对混合气体中各气体成分进行定性或定量分析，在食品加工和检验、医学诊断、毒气检测和控制领域有着广阔的应用。本发明利用电子鼻技术实现了对牛奶的新鲜度检测。
发明内容
本发明公布了一种基于电子鼻的牛奶新鲜度检测系统及方法。主要解决牛奶原奶新鲜度的快速检测问题。
本发明采用以下技术方案：一种基于电子鼻的牛奶新鲜度检测系统及方法包括：气味指纹信息采集模块、信号预处理模块、特征提取和筛选模块和模式识别模块；
气味指纹信息采集模块主要包括气敏传感器阵列，该模块利用气敏传感器阵列将环境中其敏感气体的浓度转化为对应的电信号，再将电压信号以数字的形式读入内存中，实现数据的实时数字显示和波形显示，对数据进行存储和回放；气味指纹信息采集模块与信号预处理模块相连，将由牛奶原奶挥发气味转化的电压信号传给信号预处理模块；
信号预处理模块利用滤波函数对原始信号进行滤波、去噪、去基等预处理； 经过预处理后的信号将传递给特征提取和筛选模块；
特征提取和筛选模块主要对滤波去噪后的信号进行运算、放大和多种数据特征的提取，并进行数据特征的筛选与优化；筛选后的数据特征将作为输入数据传递给模式识别模块；
模式识别模块主要实现了根据输入数据利用模式识别算法对所测得样本进行模型训练和样本识别；识别结果将显示给用户。
所述气味指纹信息采集模块的传感器阵列是针对牛奶气味形成的原因和特点，选择的对应敏感金属氧化物传感器。传感器阵列对烷烃类、硫化物、含氯物质、水蒸气和氨气等敏感。
所述气味指纹信息采集模块利用变异系数分析和相关系数分析来进行传感器阵列的优化和筛选。最终选定的传感器阵列性能稳定、交叉选择性好、重复性好、气味采集精度高，对牛奶气味最为敏感。
所述的特征提取和筛选模块提取的特征包括：相对平均值、相对积分值、平均微分值、最大值/最小值、二次拟合二次项系数、一次项系数、对数拟合一次项系数、常数和半宽值9个特征值。
所述的特征提取和筛选模块利用了基于Wilks统计量的逐步判别法对数据的特征值进行了优化，降低系统计算量，提高了系统识别的精确度。
所述模式识别模块采用Bayes算法、BP神经网络算法和最小二乘支持向量机算法三种方法分别进行模型训练与样本识别。
系统能够识别不同厂家和不同生产日期的鲜牛奶(存储间隔为12小时)。
本发明利用电子鼻实现了牛奶原奶新鲜度的快速检测，对乳品的风味质量控制具有指导意义，相比传统方法更为高效、便捷、节省人力成本。
附图说明
图1为本发明的电子鼻系统原理工作示意图。
图2为蛋白质、乳糖和脂肪分解图。
图3为本发明的电子鼻系统结构图。
图4为本发明的传感器采集阵列布局。
图5为本发明基于Wilks统计量特征优化算法流程图。
具体实施方式
本发明利用电子鼻技术实现了牛奶新鲜度的快速检测。通过气敏传感器阵列将牛奶样本挥发的气味转化为电压信号，再经过放大、滤波等预处理，然后进行数据特征的提取与筛选，最后利用数据进行模型训练及样本识别。如图1所示具有。附图1示出了本发明检测系统和方法的结构，包括气敏传感器阵列、信号预处理、模式识别和气味表达4个部分，以下就本发明的检测系统及方法作具体的说明。
决定乳品香气的挥发性芳香物，大体可以归为两类：一类是烃、醇、醛、酮、酸、酯等简单化合物；另一类是含氧、硫、氮原子的杂环化合物，如呋喃及其衍生物和噻吩及其衍生物等。乳制品中挥发性风味物质的形成主要是乳制品中的蛋白质、脂肪、乳糖等物质降解或者每一类物质的衍生物之间的相互反应生成的具有挥发性的新产物，如附图2所示。
根据影响牛奶气味的主要物质，本发明的气敏传感器主要选取了对烷烃类、煤气、天然气、氨气、硫化物、水蒸气和含氯物质敏感的传感器。
电子鼻主要是模拟人的嗅觉原理设计的。电子鼻系统进行气体识别的过程与生物嗅觉识别气味的过程十分相似，其实现涉及到许多学科的融合，最关键技术在于传感器阵列和模式识别。电子鼻工作原理为：首先气味或气体经过气敏传感器吸附产生一定的信号，其次经电路转换和运算放大，再经过计算机对信号处理和判断。信号处理要应用模式识别及相关信息处理技术，建立气味的数学模型。
本发明的电子鼻的硬件如附图3总共包含3部分：数据采集部分，数据预处理和接口电路部分，电脑主机。
由于原奶较难挥发本发明采用静态顶空的采样方法，如附图4所示传感器采用圆形散状阵列排布方式以减少传感器间的互相影响。该采集装置可以使被测物质挥发出来的气体物质尽量与传感器接触到，无死角。
利用本发明对不同生产日期的鲜牛奶(存储间隔为12小时)以及8个不同厂家的原奶进行分类、识别实验。
(1)对不同存储时间牛奶的识别
选用某公司生产的特供鲜牛奶为研究对象，实验对象分4个不同生产日期，时间跨度为15天。在生产日期当天购买鲜牛奶，存储在4℃冰箱。每个生产日期分为三组分别在冰箱存储3小时，15小时以及27小时，每组做10个样本。
①实验前，首次实验需要对传感器进行预热。传感器置于流速为3L/min的标准空气中，通电直至传感器响应曲线趋于平稳。
②把样品从4℃冰箱中取出，取6ml注入样品池，并把样品池放入密闭的采集装置中，对样品加热，加热温度为38℃～40℃，开始采集数据，采样间隔时间为5s，采集时间为300s。
③采集结束后，将样本从采集装置中取出，打开标准空气气阀，观察传感器响应曲线，直至其恢复初始状态。
④重复步骤②。
利用Bayes分类算法成功的实现了3种存储时间，时间间隔为12小时的鲜牛奶的正确分类，识别正确率可达100％。
(2)不同场家原料奶的识别
选用京郊8家不同场家的原料奶为研究对象，实验对象分4个不同日期，时间跨度为8天。选取奶场采奶后第二天的鲜奶，存储4℃冰箱3小时后开始实验，每个日期每个场家牛奶做10个样本。
①实验前，首次实验需要对传感器进行预热。传感器置于流速为3L/min的标准空气中，通电直至传感器响应曲线趋于平稳。
②把样品从4℃冰箱中取出，取20ml注入样品池，并把样品池放入密闭的采集装置中，对样品加热，加热温度为38℃～40℃，开始采集数据，采样间隔时间为2s，采集时间为200s。
③采集结束后，将样本从采集装置中取出，打开标准空气气阀，观察传感器响应曲线，直至其恢复初始状态。
④重复步骤②。
利用最小二乘支持向量机识别算法实现了对8家不同奶场的原料奶的正确识别，识别正确率为98.2％。
上面所述的实施方式仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神前提下，本领域普通工程技术人员对本发明方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明的权利要求书确定的保护范围内。
Claims (6)
1.一种基于电子鼻的牛奶新鲜度检测系统及方法，其特征在于：包括气味指纹信息采集模块、信号预处理模块、特征提取和筛选模块和模式识别模块；
气味指纹信息采集模块主要包括气敏传感器阵列，该模块利用气敏传感器阵列将环境中其敏感气体的浓度转化为对应的电信号，再将电压信号以数字的形式读入内存中，实现数据的实时数字显示和波形显示，对数据进行存储和回放；气味指纹信息采集模块与信号预处理模块相连，将由牛奶原奶挥发气味转化的电压信号传给信号预处理模块；
信号预处理模块利用滤波函数对原始信号进行滤波、去噪、去基等预处理；经过预处理后的信号将传递给特征提取和筛选模块；
特征提取和筛选模块主要对滤波去噪后的信号进行运算、放大和多种数据特征的提取，并进行数据特征的筛选与优化；筛选后的数据特征将作为输入数据传递给模式识别模块；
模式识别模块主要实现了根据输入数据利用模式识别算法对所测得样本进行模型训练和样本识别；识别结果将显示给用户。
2.根据权利要求1所基于电子鼻的牛奶新鲜度检测系统及方法，其特征在于：传感器阵列针对牛奶气味形成的原因和特点，选择对应敏感的金属氧化物传感器，气敏传感器阵列对烷烃类、硫化物、含氯物质、水蒸气和氨气等敏感。
3.根据权利要求1所基于电子鼻的牛奶新鲜度检测系统及方法，其特征在于：数据特征提取利用了相对平均值、相对积分值、平均微分值、最大值/最小值、二次拟合二次项系数、一次项系数、对数拟合一次项系数、常数和半宽值9个特征值。
4.根据权利要求1所基于电子鼻的牛奶新鲜度检测系统及方法，其特征在于：特征筛选利用了Wilks统计量假设检验原理，有效选择出了分类效果好的特征值，实现特征优化，降低系统计算量，提高了系统识别的精确度。
5.根据权利要求1所基于电子鼻的牛奶新鲜度检测系统及方法，其特征在于：采用Bayes算法、BP神经网络算法和最小二乘支持向量机算法三种方法分别进行模型训练与样本识别。
6.根据权利要求1所基于电子鼻的牛奶新鲜度检测系统及方法，其特征在于：系统能够识别不同奶场和不同储存时间的牛奶原奶。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201510129024.1A CN104792826A (zh) | 2015-03-23 | 2015-03-23 | 一种基于电子鼻的牛奶新鲜度检测系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201510129024.1A CN104792826A (zh) | 2015-03-23 | 2015-03-23 | 一种基于电子鼻的牛奶新鲜度检测系统及方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN104792826A true CN104792826A (zh) | 2015-07-22 |
Family
ID=53557807
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201510129024.1A Pending CN104792826A (zh) | 2015-03-23 | 2015-03-23 | 一种基于电子鼻的牛奶新鲜度检测系统及方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN104792826A (zh) |
Cited By (33)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105588925A (zh) * | 2015-12-16 | 2016-05-18 | 新希望双喜乳业（苏州）有限公司 | 一种快速鉴别检测牛奶掺假的方法 |
| CN105608339A (zh) * | 2016-03-09 | 2016-05-25 | 上海应用技术学院 | 一种鸡精调味料风味质量控制方法及系统 |
| CN105651952A (zh) * | 2016-04-04 | 2016-06-08 | 浙江理工大学 | 一种提高亚麻籽油品质检测精度的方法 |
| CN106126891A (zh) * | 2016-06-17 | 2016-11-16 | 江苏大学 | 一种优化传感器阵列的传感器删选方法 |
| CN106295575A (zh) * | 2016-08-10 | 2017-01-04 | 天津大学 | 一种基于响应曲线微分特性的电子鼻采样数据预校验方法 |
| CN106770986A (zh) * | 2017-03-09 | 2017-05-31 | 中国农业大学 | 一种检测猪肉品质的嵌入式电子鼻检测系统 |
| CN107121530A (zh) * | 2017-05-23 | 2017-09-01 | 武汉理工大学 | 一种局部和全局特征相结合的电子鼻响应谱特征提取方法 |
| CN107132315A (zh) * | 2017-05-12 | 2017-09-05 | 盐城工学院 | 信号识别方法、装置及挥发性有机物检测设备 |
| CN107976469A (zh) * | 2017-11-16 | 2018-05-01 | 吉林大学 | 一种基于人工嗅觉的土壤养分快速检测装置 |
| CN108287184A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-07-17 | 东北电力大学 | 基于电子鼻的石蜡嗅味等级评定方法 |
| CN108333300A (zh) * | 2018-01-05 | 2018-07-27 | 中国食品发酵工业研究院有限公司 | 用于鉴别玛咖产地的方法 |
| CN108469455A (zh) * | 2017-02-23 | 2018-08-31 | 南京农业大学 | 一种用于草莓新鲜度判别的便携式电子鼻系统的设计及方法 |
| EP3373002A1 (en) * | 2017-03-09 | 2018-09-12 | Tata Consultancy Services Limited | Electronic sensing systems and methods thereof |
| WO2018196308A1 (zh) * | 2017-04-28 | 2018-11-01 | 卢润侨 | 一种保鲜期判断方法 |
| CN109116042A (zh) * | 2018-09-04 | 2019-01-01 | 中国农业大学 | 一种网络通信电子鼻检测系统及检测方法 |
| CN109696528A (zh) * | 2017-10-20 | 2019-04-30 | 上海瑞玢智能科技有限公司 | 一种基于味觉指纹信息预测酱油鲜度的方法 |
| CN109778491A (zh) * | 2018-12-24 | 2019-05-21 | 珠海格力电器股份有限公司 | 物品异味清除识别方法、物品异味清除模式获取装置及洗衣机和存储介质 |
| CN110161194A (zh) * | 2019-05-29 | 2019-08-23 | 中北大学 | 一种基于气味信息bp神经模糊识别的水果鲜度识别方法、装置及系统 |
| CN110352076A (zh) * | 2017-02-28 | 2019-10-18 | 皇家飞利浦有限公司 | 包括挥发性成分分析系统的吸奶泵装置 |
| CN110412227A (zh) * | 2019-07-17 | 2019-11-05 | 太原理工大学 | 一种非接触式牛奶新鲜度检测系统及其检测方法 |
| CN110702768A (zh) * | 2019-11-05 | 2020-01-17 | 广东省农业科学院农产品公共监测中心 | 农产品品质流水线动态无损的仿生嗅觉检测设备及方法 |
| CN110927217A (zh) * | 2019-11-22 | 2020-03-27 | 苏州慧闻纳米科技有限公司 | 基于电子鼻系统的食物新鲜度的识别方法及电子鼻系统 |
| CN110940773A (zh) * | 2019-11-22 | 2020-03-31 | 苏州慧闻纳米科技有限公司 | 检测冰箱中气味的响应及恢复曲线的处理方法 |
| CN111307182A (zh) * | 2020-03-06 | 2020-06-19 | 宁波飞芯电子科技有限公司 | 数据处理方法及阵列型传感器 |
| CN111380568A (zh) * | 2020-03-06 | 2020-07-07 | 宁波飞芯电子科技有限公司 | 阵列型传感器及其信号输出方法 |
| CN111562886A (zh) * | 2020-05-09 | 2020-08-21 | 宁波飞芯电子科技有限公司 | 阵列型传感器芯片及其数据输出方法 |
| CN111735914A (zh) * | 2020-07-12 | 2020-10-02 | 韶关市启之信息技术有限公司 | 一种二手电子产品质量判断方法与系统 |
| CN112986508A (zh) * | 2021-02-22 | 2021-06-18 | 上海应用技术大学 | 海鲜新鲜度检测方法及系统 |
| CN114113471A (zh) * | 2021-11-08 | 2022-03-01 | 滁州怡然传感技术研究院有限公司 | 一种基于机器学习的人工鼻冰箱食品新鲜度检测方法及系统 |
| CN114755271A (zh) * | 2022-04-15 | 2022-07-15 | 四川大学 | 一种用于多种挥发性有机物检测的电子鼻系统 |
| CN115684316A (zh) * | 2022-11-08 | 2023-02-03 | 广州市中耕信息技术有限公司 | 基于mos气敏传感器阵列的仿生电子鼻的气味识别方法 |
| CN115856210A (zh) * | 2022-11-22 | 2023-03-28 | 重庆市天友乳业股份有限公司 | 一种基于电子鼻快速鉴别并评价牛奶不同氧化味的方法 |
| CN116559386A (zh) * | 2023-05-22 | 2023-08-08 | 淮阴工学院 | 一种基于介电光谱的牛奶新鲜度检测方法 |
-
2015
- 2015-03-23 CN CN201510129024.1A patent/CN104792826A/zh active Pending
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 庞旭欣等: "电子鼻对不同存储时间纯牛奶的检测分析", 《传感器与微系统》 * |
Cited By (41)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105588925A (zh) * | 2015-12-16 | 2016-05-18 | 新希望双喜乳业（苏州）有限公司 | 一种快速鉴别检测牛奶掺假的方法 |
| CN105608339A (zh) * | 2016-03-09 | 2016-05-25 | 上海应用技术学院 | 一种鸡精调味料风味质量控制方法及系统 |
| CN105651952B (zh) * | 2016-04-04 | 2017-10-03 | 浙江理工大学 | 一种提高亚麻籽油品质检测精度的方法 |
| CN105651952A (zh) * | 2016-04-04 | 2016-06-08 | 浙江理工大学 | 一种提高亚麻籽油品质检测精度的方法 |
| CN106126891A (zh) * | 2016-06-17 | 2016-11-16 | 江苏大学 | 一种优化传感器阵列的传感器删选方法 |
| CN106126891B (zh) * | 2016-06-17 | 2018-11-06 | 江苏大学 | 一种优化传感器阵列的传感器删选方法 |
| CN106295575A (zh) * | 2016-08-10 | 2017-01-04 | 天津大学 | 一种基于响应曲线微分特性的电子鼻采样数据预校验方法 |
| CN106295575B (zh) * | 2016-08-10 | 2019-08-13 | 天津大学 | 一种基于响应曲线微分特性的电子鼻采样数据预校验方法 |
| CN108469455A (zh) * | 2017-02-23 | 2018-08-31 | 南京农业大学 | 一种用于草莓新鲜度判别的便携式电子鼻系统的设计及方法 |
| CN110352076A (zh) * | 2017-02-28 | 2019-10-18 | 皇家飞利浦有限公司 | 包括挥发性成分分析系统的吸奶泵装置 |
| CN106770986A (zh) * | 2017-03-09 | 2017-05-31 | 中国农业大学 | 一种检测猪肉品质的嵌入式电子鼻检测系统 |
| EP3373002A1 (en) * | 2017-03-09 | 2018-09-12 | Tata Consultancy Services Limited | Electronic sensing systems and methods thereof |
| WO2018196308A1 (zh) * | 2017-04-28 | 2018-11-01 | 卢润侨 | 一种保鲜期判断方法 |
| CN107132315A (zh) * | 2017-05-12 | 2017-09-05 | 盐城工学院 | 信号识别方法、装置及挥发性有机物检测设备 |
| CN107121530A (zh) * | 2017-05-23 | 2017-09-01 | 武汉理工大学 | 一种局部和全局特征相结合的电子鼻响应谱特征提取方法 |
| CN107121530B (zh) * | 2017-05-23 | 2019-08-23 | 武汉理工大学 | 一种局部和全局特征相结合的电子鼻响应谱特征提取方法 |
| CN109696528A (zh) * | 2017-10-20 | 2019-04-30 | 上海瑞玢智能科技有限公司 | 一种基于味觉指纹信息预测酱油鲜度的方法 |
| CN107976469A (zh) * | 2017-11-16 | 2018-05-01 | 吉林大学 | 一种基于人工嗅觉的土壤养分快速检测装置 |
| CN108287184A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-07-17 | 东北电力大学 | 基于电子鼻的石蜡嗅味等级评定方法 |
| CN108333300A (zh) * | 2018-01-05 | 2018-07-27 | 中国食品发酵工业研究院有限公司 | 用于鉴别玛咖产地的方法 |
| CN109116042A (zh) * | 2018-09-04 | 2019-01-01 | 中国农业大学 | 一种网络通信电子鼻检测系统及检测方法 |
| CN109778491A (zh) * | 2018-12-24 | 2019-05-21 | 珠海格力电器股份有限公司 | 物品异味清除识别方法、物品异味清除模式获取装置及洗衣机和存储介质 |
| CN110161194A (zh) * | 2019-05-29 | 2019-08-23 | 中北大学 | 一种基于气味信息bp神经模糊识别的水果鲜度识别方法、装置及系统 |
| CN110412227A (zh) * | 2019-07-17 | 2019-11-05 | 太原理工大学 | 一种非接触式牛奶新鲜度检测系统及其检测方法 |
| CN110702768A (zh) * | 2019-11-05 | 2020-01-17 | 广东省农业科学院农产品公共监测中心 | 农产品品质流水线动态无损的仿生嗅觉检测设备及方法 |
| CN110927217A (zh) * | 2019-11-22 | 2020-03-27 | 苏州慧闻纳米科技有限公司 | 基于电子鼻系统的食物新鲜度的识别方法及电子鼻系统 |
| CN110940773A (zh) * | 2019-11-22 | 2020-03-31 | 苏州慧闻纳米科技有限公司 | 检测冰箱中气味的响应及恢复曲线的处理方法 |
| CN111307182B (zh) * | 2020-03-06 | 2022-08-23 | 宁波飞芯电子科技有限公司 | 数据处理方法及阵列型传感器 |
| CN111307182A (zh) * | 2020-03-06 | 2020-06-19 | 宁波飞芯电子科技有限公司 | 数据处理方法及阵列型传感器 |
| CN111380568A (zh) * | 2020-03-06 | 2020-07-07 | 宁波飞芯电子科技有限公司 | 阵列型传感器及其信号输出方法 |
| CN111562886A (zh) * | 2020-05-09 | 2020-08-21 | 宁波飞芯电子科技有限公司 | 阵列型传感器芯片及其数据输出方法 |
| CN111562886B (zh) * | 2020-05-09 | 2022-03-04 | 宁波飞芯电子科技有限公司 | 阵列型传感器芯片及其数据输出方法 |
| CN111735914A (zh) * | 2020-07-12 | 2020-10-02 | 韶关市启之信息技术有限公司 | 一种二手电子产品质量判断方法与系统 |
| CN112986508A (zh) * | 2021-02-22 | 2021-06-18 | 上海应用技术大学 | 海鲜新鲜度检测方法及系统 |
| CN114113471A (zh) * | 2021-11-08 | 2022-03-01 | 滁州怡然传感技术研究院有限公司 | 一种基于机器学习的人工鼻冰箱食品新鲜度检测方法及系统 |
| CN114755271A (zh) * | 2022-04-15 | 2022-07-15 | 四川大学 | 一种用于多种挥发性有机物检测的电子鼻系统 |
| CN115684316A (zh) * | 2022-11-08 | 2023-02-03 | 广州市中耕信息技术有限公司 | 基于mos气敏传感器阵列的仿生电子鼻的气味识别方法 |
| CN115684316B (zh) * | 2022-11-08 | 2023-12-22 | 中耕生态环境科技(广州)有限公司 | 基于mos气敏传感器阵列的仿生电子鼻的气味识别方法 |
| CN115856210A (zh) * | 2022-11-22 | 2023-03-28 | 重庆市天友乳业股份有限公司 | 一种基于电子鼻快速鉴别并评价牛奶不同氧化味的方法 |
| CN116559386A (zh) * | 2023-05-22 | 2023-08-08 | 淮阴工学院 | 一种基于介电光谱的牛奶新鲜度检测方法 |
| CN116559386B (zh) * | 2023-05-22 | 2024-03-26 | 淮阴工学院 | 一种基于介电光谱的牛奶新鲜度检测方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN104792826A (zh) | 一种基于电子鼻的牛奶新鲜度检测系统及方法 | |
| Jia et al. | Electronic noses as a powerful tool for assessing meat quality: A mini review | |
| Gamboa et al. | Wine quality rapid detection using a compact electronic nose system: Application focused on spoilage thresholds by acetic acid | |
| Liu et al. | Application of electronic nose in Chinese spirits quality control and flavour assessment | |
| Sarno et al. | Detecting pork adulteration in beef for halal authentication using an optimized electronic nose system | |
| Men et al. | Electronic nose sensors data feature mining: a synergetic strategy for the classification of beer | |
| Han et al. | Nondestructive detection of fish freshness during its preservation by combining electronic nose and electronic tongue techniques in conjunction with chemometric analysis | |
| Qian et al. | Development of a portable electronic nose based on a hybrid filter-wrapper method for identifying the Chinese dry-cured ham of different grades | |
| CN102297930A (zh) | 一种识别与预测肉新鲜度的方法 | |
| CN101655471B (zh) | 一种气体传感器检测鸡蛋新鲜度的方法 | |
| Al-Dayyeni et al. | A review on electronic nose: coherent taxonomy, classification, motivations, challenges, recommendations and datasets | |
| CN101915767B (zh) | 一种鸡蛋裂纹的系统性识别方法 | |
| Li et al. | Colorimetric sensor array-based artificial olfactory system for sensing Chinese green tea’s quality: A method of fabrication | |
| Zhang et al. | Spoiling and formaldehyde-containing detections in octopus with an E-nose | |
| CN104111274A (zh) | 一种利用气体传感器阵列型电子鼻指纹分析系统鉴别杨梅汁产地的方法 | |
| Mohamed et al. | Food freshness using electronic nose and its classification method: A review | |
| Ju et al. | Identification of rice varieties and adulteration using gas chromatography-ion mobility spectrometry | |
| Wang et al. | Advanced algorithms for low dimensional metal oxides-based electronic nose application: A review | |
| Monroy et al. | Continuous chemical classification in uncontrolled environments with sliding windows | |
| Dehan et al. | Classification of Chinese Herbal medicines based on SVM | |
| Wang et al. | A food quality detection method based on electronic nose technology | |
| Lazaro et al. | Chemometric data analysis for black tea fermentation using principal component analysis | |
| Mahanti et al. | Enhancing Food Authentication through E-Nose and E-Tongue Technologies: Current Trends and Future Directions | |
| CN105628741A (zh) | 一种基于电子鼻的数据空间转换的猪肉风味自动分类方法 | |
| Xiong et al. | Improved support vector regression recursive feature elimination based on intragroup representative feature sampling (IRFS-SVR-RFE) for processing correlated gas sensor data |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| EXSB | Decision made by sipo to initiate substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20150722 |
|
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |