CN1439876A - 气味测量装置 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种气味测量装置，能够高客观性地确定未知样本的气味相似度，并具有类似于人类鼻子的敏感性进行测量。根据本发明的模型，m维空间由m片从气味传感器的检测信号而产生，在此空间中，代表标准气味的测量结果的标准气味矢量S1和代表未知样本的测量结果的另一个矢量Sx被画出。然后，从两个矢量之间的夹角，相似度被确定在0到100％的范围之内，其中相似度考虑到气味传感器和人的鼻子在灵敏性上的差别而被校正。对预先被测量了的多个标准气味的每一个计算未知气味的相似度，哪个标准气味最接近未知样本的气味由数值客观地说明。

Description

气味测量装置

技术领域

本发明涉及一种用于测量和分析气味(香气、芳香、臭气等)的气味测量装置，其用于识别未知气味并测量气味强度。本发明适用于多种领域的装置，例如测量臭气的装置或用于检查和/或评估食品或药物的质量的装置。

背景技术

传统上，气味的辨别和评估通过人的嗅觉来进行。采用这种方法时，一定要考虑到不同的人(或小组)有不同的嗅觉灵敏度，并且一个小组的嗅觉可能依赖于小组的轻微因素(如情绪、机敏性、健康等)而变化，或依赖于检测的日期而变化。因此，为了获得具有高系统精度的客观结果，聚集足够数量的小组并在足够一致的环境条件下实施测试是必要的。因此，试验经常耗费许多时间和人力。而且，即使在理想的身体和环境条件下，因为人类的嗅觉容易适应气味，以固定的标准为基础获得最终结果是非常困难的。

此问题的一个解决办法是在日本未审查专利公开出版物No.H11-352088中所披露的香气和芳香分析器，它的一个实施例是由Shimadzu公司商业化生产的“FF-1”。具有多个气味传感器的香气和芳香分析器基于气味传感器检测信号计算出多个样本的气味之间的距离(或相似性)。例如，计算是通过多变量分析(如群集分析或主分量分析)或通过采用神经网络的非线性分析进行的。

上述的香气和芳香分析器特别适用于食品质量的检测，或那些多个气味的相似性应该在相当窄的种类范围内相对地被确定的分析。然而，这种分析器存在如下问题：

(1)客观地或绝对地确定大范围内的气味相似性是困难的，例如在

   臭气的检测的情况下。

(2)由于气味传感器的灵敏性不总是与人鼻子的灵敏性一致，因此

   有时分析器获得的结果与嗅觉的感官检测获得的结果不同。

(3)很难直观地理解一种气味与多个标准气味之间的相似性。

(4)即使当两种气味是可辨别的，通常很难确切地确定它们是否在

   气味强度或气味质量上有差别。

为了解决上述问题，本发明的一个目的是提供一种气味测量装置，其能够通过绝对值说明各种气味与已知标准气味的相似性。另一目的是提供一种气味测试仪，能够象人类的嗅觉一样区别气味。

发明内容

因此，本发明提供的第一种气味测试仪包括：

b)m片具有不同的响应特性的气味传感器，其中m是大于1的整数

  (例如2或更大的整数)；

d)角度计算器，用于在由m片气味传感器得到的测量结果形成的m

  维空间中计算未知气味矢量与标准气味矢量之间的角度，其中未

  知气味矢量由未知样本的测量结果表示，标准气味矢量由已知标

  准气味的测量结果表示；

e)指数计算器，用于计算代表未知气味对标准气味的相似性的指

  数，其中指数是基于角度而计算的。

在用m片气味传感器对标准气味进行测量时，每个气味传感器产生强度信号，从而获得m个数据。在数学上，m个数据可能由在m维空间(“传感器气味空间”)中的一个点来代表。当包含不同浓度的标准气味的多个标准样本被测量时，随着浓度的变化，点在传感器气味空间内沿一定方向移动。在本说明书中，点的移动由称为“气味矢量”的矢量来定义。气味矢量专门指这种与气味有关的矢量。因此，在传感器气味空间中，当由包含未知气味的样本的测量结果获得的气味矢量的方向与标准气味矢量的方向接近时，能够确定两种气味为相近的种类。相反，当两种气味矢量的方向有很大的不同时，两种气味被确定为关系疏远的种类。

因此，在第一气味测量装置中，角度计算器计算在标准气味矢量与未知气味矢量之间的角度作为指数，用来代表两个矢量之间的距离。然后，指数计算器以角度作为基础计算指数，用来确定未知样本与标准样本的相似性。例如，指数被确定为范围在0～100％之间的相似性百分数。当角度为零时，可以认为标准气味和未知样本的气味是同种，相似性的百分数被确定为100％。当角度大于预置角度，标准气味和未知样本的气味被认为完全不同的种类，相似度为0％。

因此，第一气味测量装置能用绝对值说明未知气味对标准气味的相似性。所以，能够比以前更客观地识别气味，并更容易地比较多种未知气味和确定它们的相似性。正确选择多种标准气味可以获得未知气味与每一个标准气味的相似性。因此，能够足够精确地识别各种气味，从而装置能够用于不同的领域。

第一气味测量装置还包括强度计算器，用于计算与气味强度有关的指数，方法包括如下步骤：在标准气味矢量上作未知气味矢量的正交投影；从未知气味矢量的正交投影的长度得到未知样本的标准气味矢量分量的气味浓度；计算与气味强度有关的指数。这样的结构不仅使获得未知样本与标准气味的相似性成为可能，而且使获得气味强度、气味指数或诸如此类的数据成为可能。

在本发明的优选方式中，考虑到气味传感器与人类的嗅觉之间灵敏度的差别，指数计算器包括一个校正器。这种结构使测量结果不受气味传感器与人类的嗅觉之间灵敏度差别的影响。因此，根据本发明的装置更适合成为感官检测的替代者。

而且，第一装置可包括一个存储器，用于预先存储由气味传感器获得的n种标准气味的测量结果，其中n是大于1的整数(如2或更大的整数)，或用于预先存储由测量结果所代表的标准气味矢量。

通过这种结构，多种标准气味预先被测量，测量结果被存储在存储器中。然后，为了客观地辨别或评估未知样本的气味，仅需要对未知样本进行测量。特别地，未知样本的气味能够正确地由相似性的多个指数来表示。而且，装置可包括显示器，用于直观地显示相似性的多个指数。因为这种结构有助于对测量结果直觉地理解，因此即使那些对气味分析不熟悉的人也能无困难地使用此装置。

本发明还提供了第二气味测量装置，包括：

a)m片具有不同响应特性的气味传感器，其中m是一个大于1的整

数(如2或更大的整数)；

b)浓度点定位器，用于在由m片气味传感器获得的测量结果形成的m维空间中定位标准气味曲线上的浓度临时点，其中标准气味曲线由已知标准气味的测量结果代表，浓度临时点通过与代表未知样本的测量结果的测量点有关的预定规则来定位。

c)指数计算器，用于计算代表未知气味与标准气味的相似性的指数，其中指数是基于m维空间中浓度临时点的位置和代表浓度临时点与测量点的接近度指数的值而计算的。

当同种标准气味不同浓度的多个标准样本被测量时，由于标准气味的浓度差别，这些样本的测量点位于相互分离的位置。这些测量点形成了与标准气味相应的曲线(或在一些情况下的直线)。这个曲线上的点(在本说明书中称“标准气味曲线”)对应于标准气味的不同浓度。

在第二装置中，浓度点定位器遵从预置规则在与代表未知样本的测量结果的测量点相应的标准气味曲线上定位浓度临时点。假设未知样本的气味仅包含标准气味，则浓度临时点可被认为表示被测量的气味的浓度。当未知样本的测量点不在标准气味曲线上时，标准气味对于未知样本气味的成分度被认为依赖于此空间内测量点与浓度临时点的接近度。因此，指数计算器从浓度临时点在空间的位置来估计气味浓度，从接近度指数来估计标准气味分量度，然后计算指数以确定未知气味与标准气味的相似性。

因此，第二气味测量装置能够通过绝对值来说明未知气味与标准气味的相似性。所以，能比以前更客观地辨别气味，并更容易地比较多个未知气味和确定它们的相似性。正确选择多种标准气味可以获得未知气味与每一个标准气味的相似性。因此，能够足够精确地识别各种气味，从而装置能够用于不同的领域。

在本发明的一个方式中，浓度点定位器定位浓度的临时点作为标准气味曲线上的点，使得此点与测量点的距离最小。指数计算器根据浓度临时点与测量点之间的距离或根据在假设每个标准气味和未知气味随浓度沿直线变化下的条件下标准气味线与未知气味线之间的夹角，稀释从在浓度临时点的空间中的位置得出的浓度，然后，指数计算器把稀释了的浓度作为标准气味对于未知样本气味的成分表示来计算指数。

即使当气味是相同种类的，上述距离也随着气味的强度而变化。因此，当基于距离确定了稀释度时，优选地减少气味强度的影响，例如通过对于气味强度校正距离。

指数计算器优选包括校正器，用于考虑气味传感器与人类嗅觉在灵敏性上的差别，使用人类嗅觉的临界来进行校正。这种结构使得测量结果或气味的辨别力与人类的嗅觉相一致。

与第一装置相似，第二装置还可以包括存储器，用于预先存储由气味传感器得到的n种标准气味的测量结果，其中n是大于1的整数(如2或更大的整数)，或用于预先存储由测量结果所代表的标准气味矢量。这种结构提供与上述第一气味测量装置器的存储器相同的作用。

通过进一步优选的结构，存储器存储与标准气味的测量日期信息有关的标准气味曲线，并且浓度点定位器使用最近测量日期的标准气味曲线定位标准气味曲线上的浓度临时点。通过这种结构，在使用多种标准气味情况下，因为即使当标准气味的测量没有持续或在同一天进行，标准气味的测量最新结果仍能一直用于未知样本的测量，因此测量精度得到提高。

附图说明

图1说明根据本发明的第一实施方案的第一气味测量装置的实施方案方框图。

图2说明了第一实施方案的装置的测量原理。

图3说明了第一实施方案的装置的测量原理。

图4说明了第一实施方案的装置的测量原理。

图5从概念上说明了排列在由第一实施方案的装置产生的六维空间中气味矢量的一个实例。

图6是说明由根据第一实施方案的装置获得的测量结果的一个表格。

图7是说明由根据第一实施方案的装置获得的测量结果的一个曲线。

图8从概念上说明排列在由第一实施方案的装置产生的六维空间中的气味矢量的一个实例。

图9是说明由根据第一实施方案的装置获得的测量结果的一个表格。

图10是说明由根据第一实施方案的装置获得的测量结果的一个曲线。

图11是说明了根据本发明的第二实施方案的第二气味测量装置的实施方案方框图。

图12说明了第二实施方案的装置的测量原理。

图13说明了第二实施方案的装置的测量原理。

图14说明了由第二实施方案的装置获得的测量结果的一个实例。

图15说明了由第二实施方案的装置获得的测量结果的一个实例。

图16说明由第二实施方案的装置获得的测量结果的一个实例。

具体实施方式

[第一实施方案]

下面将参照附图说明根据本发明的第一气味测量装置的实施方案。

如图1所示，第一实施方案的气味测量装置包括如下元件：吸入口1，用于吸入样本；预处理器2，用于对吸入的样本进行预处理；传感器室3，其具有六个不同响应特性的气味传感器31-36，用于测量未知样本或包含标准气味分量的标准样本；泵4，用于把未知样本或标准样本吸进传感器室3；信号处理器5，用于分析气味传感器31-36的检测信号；显示器6，用于显示分析结果；控制器7，用于控制装置的总体操作。

预处理器2从样本中将水分除去，进行样本的浓缩或稀释，除去干扰气体等。然而，在一些情况下可以省略这样的预处理。气味传感器31-36例如可以是采用金属氧化物半导体的传感器，所述半导体的阻值依气味分量的种类而变化。气味传感器的其它例子包括：采用导电性聚合体的传感器；采用石英共鸣器或涂敷有气体吸收涂层的SAW(表面声波)部件的传感器。信号处理器5和控制器7以个人计算机作为主要部件构成。在个人计算机上运行预定程序使计算机行使矢量计算器51、标准矢量存储器52和识别器53等功能。

下面将说明采用上述结构的气味测量装置的测量原理。使用此气味测量装置，预先测量含有多种气味分量的标准样本。标准样本是通过混合并稀释从汽缸中抽出或从液体或固体中产生的气化了的材料制备而成。当采用在室温下气化的材料时，材料存储在汽缸中，并以预定量从中取出此材料。当采用液体时，液体放在玻璃容器或诸如此类的容器中，然后容器保存在预置温度下或用氮气进行起泡处理以产生气味。

按照上述方式制备的标准样本提供至吸入口1，然后被泵4吸入至传感器室3中。当被引入传感器室3的标准样本与气味传感器31-36接触时，气味传感器31-36平行地产生各个检测信号。因此，信号处理器5对于一个标准样本产生六个测量数据DS1-DS6。在由与六个气味传感器31-36的检测输出相应的六个轴形成的六维空间(传感器气味空间)中，点(DS1、DS2、DS3、DS4、DS5、DS6)代表六个测量数据。

在一个图中说明六维空间是困难的。为了理解方便，因此考虑两个气味传感器的检测信号DS1、DS2形成的二维传感器气味空间，如图2所示。在这个二维空间中，点(DS1、DS2)代表由两个气味传感器获得的一个标准样本的两个测量数据。

当变化标准气味的浓度的同时测量标准样本时，点(DS1、DS2、DS3、DS4、DS5、DS6)在六维空间中沿与这种气味相应的特定方向移动。点的移动能由所述空间中的矢量来表示。因此，矢量(以下称“气味矢量”)S1在图2所示的二维空间被画出。气味矢量的方向依赖于气味的种类。当对另一标准气味进行测量时，与气味矢量S1不同方向的另一气味矢量将在图2的二维空间中被画出。

当对有关的未知样本进行测量时，气味矢量Sx在图2中的二维空间中被画出。如果气味矢量Sx的方向与标准气味矢量S1接近，则未知样本的气味和标准气味能被认为种类接近。另一方面，如果两个矢量的方向非常不同，则两个矢量能被认为是疏远关系的种类。根据这个观点，标准气味矢量S1与未知样本气味矢量Sx之间的夹角θ被用作确定两个矢量S1和Sx的接近度的指数，并且相似度基于角度θ而定义。对具体的情况，当未知样本的气味矢量Sx与标准气味矢量S1一致或它们的方向相同时，相似度定义为100％。另一方面，当在两矢量之间没有观察到相似性，相似度定义为0％。因此，未知样本气味与标准气味的接近或疏远度由范围为0-100％的相似度来表示。

在由角度θ确定相似度过程中，为了消除在气味传感器和人类嗅觉之间在灵敏性上的差别，需进行校正。校正的基本理念是为了强调对那些人类嗅觉有低的临界的标准气味的相似性。

例如，假设未知气味的矢量Sx与第一标准气味矢量S1和第二标准气味矢量S2有相同的夹角θ1，如图4所示。在这种情况下，用气味传感器通过测量的最初判断为未知气味与第一和第二标准气味有相同的相似度。据此进一步假设由人类嗅觉的感官检测已经证实人类嗅觉对第一标准气味的临界浓度是对第二标准气味的临界浓度的一半。这意味着人类的嗅觉器官对第一标准气味的灵敏度是对第二标准气味的灵敏度的两倍。在上面的条件下，消除气味传感器与人类嗅觉在灵敏度上的差别的方法是把对第一标准气味的相似度乘以2。这样的校正使得无论气味的种类怎样，都产生与人类的嗅觉获得的结果相似的气味识别结果。

由于气味传感器与人类的嗅觉在灵敏性上的差别极大地依赖于气味的种类和其它因素，因此校正程度应该根据所选择的标准气味的种类和其它因素来适当地确定。

未知样本的气味强度确定如下。如图2所示，在标准气味矢量S1上做未知样本的气味矢量Sx的正交投影，与投影矢量T1长度相应的标准矢量的浓度被定义为在未知样本中所含的标准气味分量的浓度。因为标准气味的浓度与气味指数和气味强度关系预先已知，因此从获得的浓度可得到气味指数和气味强度。例如，当最大值模型被用于确定未知样本的总气味强度，标准气味分量的强度的最大值被选择作为未知样本的气味强度。当采用总值模型时，标准气味分量的气味指数被转换成气味浓度，未知样本气味的气味指数来自于气味浓度的总值。

当气味传感器31-36的检测信号与气味分量的浓度之间有线性关系时，气味矢量呈线性形式，如图2所示。相反，当气味传感器31-36的检测信号与气味分量的浓度之间是非线性关系时，包含标准气味的标准样本的气味矢量与未知样本的气味矢量不呈线性形式，而是在六维(或二维)空间中的曲线形式。即使在这样的情况下，上述的测量原理作为计算相似度的基础如下：

假设具有一定浓度的未知气味的测量点P(DS1，DS2)位于二维空间中，其中曲线的标准气味矢量S1如图3所示被画出。首先，确定从未知气味的测量点P到标准气味矢量S1的最小距离dmin和给出最小距离dmin的点Q的位置(或坐标)。在这种情况下，用从原点到点Q的曲线矢量的长度L和最小距离dmin，未知气味对标准气味的相似度α定义如下：

α＝tan(dmin/L)。

本实施方案的气味测量装置的测量操作如下所述。

如上所述，预先测量多个标准气味以产生多个标准气味矢量，用以确定未知气味的相似性。例如，依次地产生八种标准气味，每一种标准气味都被引进传感器室3，其变化的浓度被六个气味传感器31-36所测量。矢量计算器51为每个标准气味产生一个不同的气味矢量。结果，上面的测量产生具有不同的方向的八个标准气味矢量S1-S8。在对未知样本进行测量之前，构成八个标准气味矢量S1-S8的数据被存储在标准矢量存储器52中。

根据要被测量的气味按照需要选择标准气味。对于用于测量强烈气味的通用装置，香气味和臭气味都用作标准气味。香的标准气味的例子包括：芬芳系列(如甲苯)、酒精(如n-丁醇)、碳氢化合物(如庚烷)和酯(如乙酸酯)。臭的标准气味的例子包括：胺(如三甲胺)、醛(如丁醛)，硫化物(如甲硫醇)和有机酸(如丁酸)。

在对有关未知样本的测量中，未知样本被提供到吸入口1，并被泵4吸入到传感器室3中。由气味传感器31-36产生的六个检测信号被送至信号处理器5，信号处理器5在六维传感器气味空间中确定未知气味矢量Sx。组成未知气味矢量的数据被送至识别器53。

识别器53从标准矢量存储器52中读取组成多个标准气味矢量的数据，分别计算未知气味矢量与标准气味矢量S1-S8所成的夹角θ1-θ8，并分别对标准气味从夹角θ1-θ8得出相似度α1-α8。进一步，识别器53计算未知样本的未知气味矢量在标准气味矢量S1-S8上的正交投影T1-T8，并从正交投影T1-T8的长度得出气味指数和气味强度。因此，当用八个标准气味时，对八个标准气味的每一个气味计算气味指数和气味强度。

信号处理器5在显示器6的屏幕上以容易理解的形式说明相似度和其它值。例如，数值以网状曲线的形式来出示。后面将阐述更多的实例。这样对数值直观的表示能让使用者更容易发现未知样本气味与什么标准气味相似或样本的气味包含什么成分的标准气味。

获得的作为未知样本测量结果的相似度可以被存储在存储器中以备将来使用。例如，如果获得的另一个未知样本的测量相似度与在存储器中存储的未知样本的相似度一样，可以认为两个样本的气味是同种。因此，本实施方案的装置能被用于确定两个或更多未知样本的相似度。

根据第一实施方案的气味测量装置测量的实例说明如下。

[测量实例1]

在本实例中，第一实施方案的气味测量装置被用于臭气的测量。对于臭气的测量，下面的八种标准气味优选地用作标准气味的混合体：包括芬芳系列(如甲苯)、酒精(如n-丁醇)、碳氢化合物(如庚烷)和酯(如乙酸酯)的四种香气味；包括胺(如三甲胺)、醛(如丁醛)，硫化物(如甲基硫醇)和有机酸(如丁酸)的四种臭气味。

图5示出说明上面的八种标准气味和未知样本的测量结果的六维传感器气味空间。图6示出一个表格，说明了使用气味矢量的上述识别过程的结果，其中示出了对每一个标准气味的未知样本气味的相似度、气味指数和气味强度。这表格的简单表示将使得更容易理解未知样本的气味更接近胺，因为它的相似度很高。为了能够进一步直观理解，如图7所示的网状曲线显示在显示器6的屏幕上。简单一看这个图形就能理解未知样本气味与胺接近。而且，除了胺还有什么气味有高的相似度也能被直观地理解。

[测试实例2]

在本实例中，气味测量装置用于咖啡的不同香味的检测。下面的五种咖啡被用作标准气味：乞力马扎罗、穆哈咖啡、蓝岭、多米尼加和危地马拉。应该指出，其它种类的咖啡也可以作为标准气味。图8示出说明上面的五种标准气味和未知样本的测量结果的六维传感器气味空间。使用气味矢量通过上述识别过程可以确定其对标准气味的相似度。

在测量咖啡等食品香味的情况下，不能明确地知道标准气味分量的浓度对气味指数或气味强度的关系。因此，即使从正交投影的长度得出浓度时，也很难从浓度直接得到气味指数或气味强度。考虑到这个问题，已经准备了预定的转换公式，用来确定气味强度的六种程度哪一个适用于有关的气味，其中气味强度的六种程度如下：

强度0(无气味)

强度1(气味可检测但种类不可辨别)

强度2(气味可检测且种类可辨别)

强度3(一般强度的气味)

强度4(强气味)

强度5(非常强的气味)可以通过不同的方法得到转换公式。一个方法如下：找到一种气味浓度与气味指数和气味强度关系已知并与有关气味最接近的标准气味(如本实例中的咖啡的芳香)，基于气味浓度与气味指数和气味强度的这些关系建立转换公式，如果必要，可以对所述关系进行修改。

图9说明来自于上面气味矢量的相似度和气味强度，图10说明相似度的网状曲线。这些图形说明未知样本的芳香接近蓝岭，芳香强度大约为2.7。

因此，第一实施方案的气味测量装置能够通过根据有关气味的种类正确选择多个标准气味而以高精度识别任何种类的气味。

[第二实施方案]

下面将参照附图说明根据本发明的第二气味测量装置的实施。

图11是说明第二实施方案的气味测量装置结构的方框图。这个气味测量装置除了信号处理器8外与第一实施方案的结构相同。因此，与在第一实施方案中所用的相同的数字用于表示相同的部件，并且不再详细地说明这些部件。主要用个人计算机构成的信号处理器8有如下的功能块：峰值检测器81、标准气味系数计算器82、标准气味系数存储器83、指数计算器84和嗅觉临界存储器85。

下面将说明第二实施方案的气味测量装置的测量原理。为了理解方便，仅考虑两个气味传感器的检测信号DS1、DS2形成的二维传感器气味空间，如图12所示。

首先，准备六个标准样本，包括含有具有不同浓度C1[ppm]、C2[ppm]和C3[ppm]的第一种标准气味的三个样本和含有具有不同浓度C1[ppm]、C2[ppm]和C3[ppm]的第二种标准气味的三个样本，其中C1、C2和C3是满足C1＜C2＜C3的正实数。六个标准样本由两个气味传感器测量以得到检测信号。如上所述，与一个标准样本相应的两个检测信号由在二维空间中的点(如测量点)来表示，如图12所示。

在图12中，测量点a1、a2和a3分别对应于含有浓度C1、C2和C3的第一标准气味的标准样本，测量点b1、b2和b3分别对应于含有浓度C1、C2和C3的第二标准气味的标准样本。对每种标准气味，测量点(a1、a2和a3；b1、b2和b3)位置由于标准气味的浓度差别而相互分开。根据这些测量点，画出与两个标准样本对应的两个标准气味曲线H1、H2。标准气味曲线与第一实施方案中的标准气味矢量大体上相同。它没有被称为“矢量”而是“曲线”因为在本实施方案中线的方向没有被考虑。如上所解释，当气味传感器的输出与气味浓度之间有线性关系时，气味曲线大体上变成一条直线。

第二实施方案的气味测量装置从测量标准样本得到的测量点而获得标准气味曲线，并存储代表曲线的数据。例如，标准气味曲线由采用浓度作为独立的变量的函数来表示，且函数的系数由基于多个测量点的线性回归分析或多次回归分析来计算。在这种情况下，函数的系数被选择为代表标准气味曲线的数据。当然用不同形式的代表标准气味曲线的不同类型的数据也是允许的。

其次，用相同的方法测量有关未知样本。这个测量给出位于二维空间中的测量点P，其中绘出标准气味曲线H1、H2，如图12所示。假设在未知样本中包含的气味能够作为两种标准气味的成分来表示，那么相似度被定义为未知气味中每个标准气味分量的成分度。这里每个标准气味的度(例如气味指数)应被考虑进去。

在具体的情况下，从未知样本的测量点P到在两个标准气味曲线H1、H2上的两点Q1、Q2画两条直线，其中选择Q1和Q2使得PQ1、PQ2分别对应于从点P到曲线H1、H2的最短距离。标准气味曲线H1、H2上的每一点对应于有关的标准气味的一定浓度。因此，点Q1、Q2的位置(或坐标)表示了两个标准气味的某一浓度。因此在未知气味仅由第一或第二标准气味组成的情况下，点Q1、Q2的位置被认为表示浓度CH1、CH2。然而，在实际中，标准气味对未知气味的份额小于由点Q1、Q2所表示的浓度CH1、CH2，因为测量点P与标准气味曲线H1、H2相分离。浓度稀释程度依赖于点P与曲线H1、H2之间的距离。这就是为什么点Q1、Q2被称作浓度的“临时”点的原因。

如果测量点P(DS1，DS2)到标准气味曲线H1、H2的最小距离为dmin1、dmin2，则检测信号LS的数量定义为： $\mathrm{LS}=\sqrt{{\mathrm{DS}1}^2+{\mathrm{DS}2}^2}---\left(1\right)$ 对第一或第二标准气味，指数ISi(i＝1或2)定义如下： $\mathrm{ISi}={\tan }^{-1}\left(\frac{d\min i}{\mathrm{LS}}\right)---\left(2\right)$

最小距离dmini被检测信号LS的值除，以用气味强度规格化最小距离。这种规格化消除了测量点与标准气味曲线之间的距离的移动，即使当气味种类是相同时其仍依赖于气味强度。

当公式(2)给出IS1＝0的结果时，未知气味被定义为第一标准气味。在这种情况下，第一标准气味的浓度是CH1[ppm]，由浓度Q1这个临时点表示，第二气味的浓度是0[ppm]。另一方面，当IS1≠0时，未知气味包含第一和第二两种标准气味。因此假设两个标准气味曲线H1、H2是两条相互夹角为θ的直线。那么，当测量点P与作为基轴的第一标准气味曲线H1的角坐标为零时，这意味着未知气味仅含有第一标准气味。当夹角位置为θ时，这意味着未知气味仅包含第二标准气味。

也就是说，与基轴(例如第一标准气味曲线H1)的夹角越大，在未知样本中的标准气味的实际含量越低。因此，例如线性稀释因数β能按照下面的公式给出：

β＝(-1/θ)×ISi+1                (3)

其中i＝1或2。用这个方程，未知气味中的第一和第二标准气味的浓度按照下面的公式给出：

标准气味的浓度：Chi′＝CHi×β    (4)

应该注意，具有相同浓度的不同物质给人类的气味感觉并不总是一样。即，气味传感器与人类嗅觉之间的灵敏度有差别。因此，考虑到人类嗅觉的特性，在计算未知气味对标准气味的相似度γi时应包括一个校正过程。下面所示的方程(5)是用嗅觉临界Ei(i＝1或2)表示人类鼻子能够感觉到的标准气味最低浓度的校正方程。 $\mathrm{\γi}=10\×\mathrm{Log}\left(\frac{{\mathrm{CHi}}^{\′}}{\mathrm{Ei}}\right)---\left(5\right)$

方程(6)给出表示未知气味的总气味强度的指数δ。 $\mathrm{\δ}=10\×\mathrm{Log}[\left(\frac{{\mathrm{CH}1}^{\′}}{E1}\right)+\left(\frac{{\mathrm{CH}2}^{\′}}{E2}\right)]---\left(6\right)$

上面的例子假设有两个标准气味。在更通常的情况下，采用了j种标准气味，上面的角θ可由与标准气味曲线相互所成的多个角的平均值来代替。在这种情况下，对第j个标准气味的相似度γj由如下公式给出： $\mathrm{\γj}=10\×\mathrm{Log}\left(\frac{{\mathrm{CHj}}^{\′}}{\mathrm{Ej}}\right),$ 总气味强度的指数由按照下列公式给出： $\mathrm{\δ}=10\×\mathrm{Log}\left[\mathrm{\Σ}\left(\frac{{\mathrm{CHj}}^{\′}}{\mathrm{Ej}}\right)\right]$

下面将说明本实施方案的气味测量装置的测量操作。

如上所述，预先测量多个标准气味以准备多个标准气味曲线用于确定未知气味的相似度。例如，依次产生四种标准气味，每一个标准气味都被引入到传感器室3，变化的浓度被六个气味传感器31-36所测量。当标准样本被引入传感器室3时，在包括引入点的一定的时间期限内，每个传感器31-36的输出变化。峰值检测器81检测变化着的输出的最大点(如顶点)，并选择在那个时刻的输出作为检测信号。当然，也可以用其它的方法来确定检测信号的数值，如用峰值的面积。

标准气味系数计算器82从峰值检测器81接收六个气味传感器31-36的检测信号，并使用与每一个标准气味相应的检测信号来计算代表有关的每一个标准气味的标准气味曲线的每个函数的系数。系数被存储在标准气味系数存储器83中。根据要被测量的气味可以按照需要选择标准气味。

在有关的未知样本的测量中，未知样本被提供至吸入口1，然后被泵4吸入至传感器室3中。由气味传感器31-36产生的六个检测信号被送进信号处理器8，其中信号通过峰值检测器81送入指数计算器84。

指数计算器84进行下面的操作：从标准气味系数存储器83中读出代表多个标准气味曲线的数据；在标准气味曲线形成的六维空间中定位未知样本的测量点P；在标准气味曲线上分别定位从测量点P到标准气味曲线上的最小距离的点；并计算最小距离。然后，按照上述方法计算对标准气味的相似度和总气味强度。标准气味的嗅觉临界应该被预先测量并存储在嗅觉临界点存储器85中。

信号处理器8在显示器8的屏幕上以容易理解的形式显示相似度和气味强度。上述所获得的相似度在浓度高时比浓度低时得到更大的数值。这个问题的一个解决办法是定义具有最高相似度为100的标准气味的相似度，并对所有其它标准气味规格化相似度。在这种情况下，优选地分别呈现气味强度，因为规格化了的相似度表示气味的唯一的定性的特征。

图13是说明相似度和气味强度显示的一个实例。在图13中，对四种标准气味的相似度由电波检测器图表示出，气味强度分别由字母和数字所显示(“强度：50”)。当然，这仅是显示数据的不同方法中的一种。这样直观的输出让使用者更容易理解什么标准气味与未知气味最接近，它们彼此的接近程度或气味的强度怎样。

因此，第二实施方案的气味测量装置计算对多个标准气味的相似度，并从相似度得出气味强度。通过出示特性(相似度)和未知气味的强度，装置呈现未知气味的定性和定量的数据。

[测量实例2]

图14-16说明了由第二实施方案的气味测量装置进行测量的实例。在本测量中，芬芳系列(如甲苯)、酒精(如n-丁醇)被用作为香的标准气味，硫化物(如甲基硫醇)和有机酸(如丁酸)被用作为臭的标准气味。

图14说明在排气口获得的气味的测量结果。电波检测器图表说明了硫化氢是占主导的。图15-16分别说明分别在油漆工厂的中心部分和外围的部分取得的气味测量结果。这些结果说明有机溶剂和芳香系列是占主导的。图15-16的电波检测器图表看起来几乎相同，这意味着气味有几乎相同的性质。然而，对于气味强度，在外围部分取得的气味强度是20，而在中心部分取得的气味的强度是60。这意味着气味在中心部分比在外围部分强烈得多。

因此，第二实施方案得气味测量装置能够通过定量地出示相似度和气味强度，为使用者提供有用的并易于理解的信息。

在第一或第二实施方案的气味测量装置中，一起存储标准气味矢量和标准气味的测量日期或与标准气味相应的标准气味曲线很方便。如上所述，当用根据本发明的气味测量装置实际进行测量时，需要预先测量许多种标准样本。为了测量的高精度，需要正好在未知样本测量以前测量必要的标准样本以获得最新的标准气味矢量或曲线。然而，这种测量消耗大量时间和人力，以致于立刻测量所有必要的标准气味几乎是不可能的。因此，经常是这样的情况，使用者花许多天为每一标准气味准备这样的矢量或曲线，或找到足够的空闲时间用还没被用的气味测量装置来准备这样的矢量或曲线。在这样的情况下，优选地应存储具有对应的标准气味矢量或标准气味曲线的测量数据。这使得使用者在未知样本的测量之前立即读出最新标准气味矢量或曲线并用最新的数据来计算与气味相关的不同的指数和数值。

应该理解到上面的实施方案仅仅是实例，在本发明的精神和范围之内，可以对实施方案进行改变或完善。

Claims (9)

1.一种气味测量装置，包括：

a)m片具有不同的响应特性的气味传感器，其中m是大于1的整数；

b)角度计算器，用于在由m片气味传感器得到的测量结果形成的m维空间中计算未知气味矢量与标准气味矢量之间的角度，其中未知气味矢量由未知样本的测量结果表示，标准气味矢量由已知标准气味的测量结果表示；

c)指数计算器，用于计算代表未知气味对标准气味的相似性的指数，其中指数是基于所述角度而计算的。

2.根据权利要求1所述的气味测量装置，还包括强度计算器，用于计算与气味强度有关的指数，方法包括如下步骤：在标准气味矢量上作未知气味矢量的正交投影；从未知气味矢量的正交投影的长度得到未知样本的标准气味矢量分量的气味浓度；并计算与气味强度有关的指数。

3.根据权利要求1或2所述的气味测量装置，其中考虑到气味传感器与人类的嗅觉之间灵敏度的差别，指数计算器包括一个校正器。

4.根据权利要求1-3中任一权利要求所述的气味测量装置，还包括存储器，用于预先存储由气味传感器获得的n种标准气味的测量结果，其中n是大于1的整数，或用于预先存储由测量结果所代表的标准气味矢量。

5.一种气味测量装置，包括：

a)m片具有不同响应特性的气味传感器，其中m是一个大于1的整数；

b)浓度点定位器，用于在由m片气味传感器获得的测量结果形成的m维空间中定位标准气味曲线上的浓度临时点，其中标准气味曲线由已知标准气味的测量结果表示，浓度临时点通过与代表未知样本的测量结果的测量点有关的预定规则来定位。

c)指数计算器，用于计算代表未知气味与标准气味的相似性的指数，其中指数是基于m维空间中浓度临时点的位置和代表浓度临时点与测量点的接近度指数的值而计算的。

6.根据权利要求5所述的气味测量装置，其中浓度点定位器定位浓度的临时点作为标准气味曲线上的点，使得此点与测量点的距离最小；指数计算器根据浓度临时点与测量点之间的距离或根据在假设每个标准气味和未知气味随浓度沿直线变化的条件下标准气味线与未知气味线之间的夹角，稀释从在浓度临时点的空间中的位置得出的浓度，然后，把稀释了的浓度作为标准气味对于未知样本气味的份额表示来计算指数。

7.根据权利要求5或6所述的气味测量装置，其中的指数计算器还包括校正器，用于考虑气味传感器与人类嗅觉在灵敏性上的差别，使用人类嗅觉的临界来进行校正。

8.根据权利要求5-7中任一权利要求所述的气味测量装置，还包括存储器，用于预先存储由气味传感器得到的n种标准气味的测量结果，其中n是大于1的整数，或用于预先存储由测量结果所代表的标准气味矢量。

9.根据权利要求8所述的气味测量装置，其中存储器存储与标准气味的测量日期信息有关的标准气味曲线，并且浓度点定位器使用最近测量日期的标准气味曲线定位标准气味曲线上的浓度临时点。

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