CN103196954A - 一种基于嗅觉和味觉传感器信息融合的镇江香醋贮藏时间鉴别方法 - Google Patents

一种基于嗅觉和味觉传感器信息融合的镇江香醋贮藏时间鉴别方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于多传感器融合的镇江香醋贮藏时间鉴别方法。具体检测包括以下步骤：选取不同贮藏时间的香醋作为代表性样本；利用色敏型嗅觉传感器（由9种卟啉及其衍生物和6种pH指示剂固定在疏水膜上组成的传感器阵列）获取样本的气味信息；利用多电极味觉传感器***（由金电极、铂电极、铜电极、玻碳电极等四种工作电极再结合参比电极组成）获取样本的滋味信息；然后将采集到的两组信息数据融合，建立相关信息的模型，即可实现对待测样本贮藏时间的鉴别（具体步骤和思路如摘要附图）。本发明利用嗅觉和味觉多传感器融合技术实现对不同贮藏时间香醋的鉴别，同时操作简便、快捷、智能化、信息互补、结果可靠。

Description

一种基于嗅觉和味觉传感器信息融合的镇江香醋贮藏时间鉴别方法
技术领域
本发明涉及一种多传感器信息融合的镇江香醋贮藏时间的快速智能化鉴别方法，即利用色敏型嗅觉传感器和多电极味觉传感器信息融合技术鉴别镇江香醋的贮藏时间。
背景技术
香醋是我国的一种传统调味品，具有独特的香气和滋味，不同贮藏阶段香气和滋味成分的含量及其变化会直接影响到香醋的质量与风味。对于香醋品质的检测，目前常规的感官评定和理化分析方法都具有各自的局限性；近几年来电子鼻、电子舌技术在食品风味品质检测中得到了广泛的应用，但大多研究都是采用单一传感器技术来检测食品风味品质，单一检测手段往往不能全面地描述一个对象，这种侧重点不同带来的局限性必然影响到检测结果的精度和稳定性。近年来，多传感器融合技术在食品及农产品检测领域得到了相关应用。如授权发明专利“基于多传感信息融合的名优茶品质仪器智能化审评方法”（ZL200910232916.9）和公开发明专利“基于多传感信息融合的叶菜类蔬菜叶片农药残留检测装置及方法”（申请号201210265737.7），但文献检索表明，目前融合技术都是采用相对完善的电子鼻和电子舌***，它们都是商业化的通用型仪器，检测费用高；其次，信息融合本身也即是不同类别的传感器数据简单的叠加，和人类的感官评判行为相差甚远。
发明内容
本发明提供了一种基于多传感器融合的镇江香醋贮藏时间鉴别方法。针对镇江香醋气味和滋味特征，构建色敏型嗅觉传感器和多电极味觉传感器***，分别获取镇江香醋的香味和滋味特征信息，并进行数据预处理和特征变量提取，然后提取嗅觉特征变量和味觉特征变量，通过统一法则映射到一个高维特征空间，根据非监督的模式识别方法抽象出若干虚拟变量，完成嗅觉和味觉特征信息融合，最后通过合适的模式识别方法构建基于多信息融合鉴别模型，可实现对不同贮藏时间香醋的快速、智能化判别。
本发明的方法如下：
（1）选取不同贮藏时间的香醋作为样本；
（2）利用色敏型嗅觉传感器***（由9种卟啉及其衍生物和6种pH指示剂组成固定在疏水膜上组成的传感器阵列）用于采集样本的气味信息。利用多电极味觉传感器***（由金电极、铂电极、铜电极、玻碳电极等四种工作电极再结合参比电极组成）用于采集样本的滋味信息。
（3）将采集到的两组信息进行数据融合，提取相应的特征变量，通过统一法则将这些特征信息映射到一个高维特征空间，根据非监督的模式识别方法抽象出若干虚拟变量，完成嗅觉和味觉特征信息融合，最后通过人工神经网络方法构建基于多信息融合鉴别模型。
（4）对于一个未知样本，分别利用嗅觉传感器采集气味信息，利用味觉传感器采集滋味信息，并进行相应的特征提取和信息融合，输入已建立好的判别模型，即可实现对待测样本贮藏时间的鉴别。
色敏型嗅觉传感器是通过优选对香醋气味有颜色反应的色敏材料（由9种卟啉及其衍生物和6种pH指示剂固定在疏水膜上组成的传感器阵列；其中，9种卟啉及其衍生物：①5,10,15,20-四苯基-21H,23H-卟吩，②5,10,15,20-四苯基-21H,23H-卟吩氯化锰(III)，③2,3,7,8,12,13,17,18-八乙基-21H,23H-卟吩锰(III)氯化物，④5,10,15,20-四（4-甲氧苯基）-21H,23H-卟吩氯化铁(III)，⑤5,10,15,20-四苯基-21H,23H-卟吩氯化铁(III)，⑥5,10,15,20-四苯基-21H,23H-卟吩铜(II)，⑦5,10,15,20-四（五氟苯基）-21H,23H-卟啉氯化铁(III)，⑧5,10,15,20-四（4-甲氧苯基）-21H,23H-卟吩钴(II)，⑨5,10,15,20-四苯基-21H,23H-卟吩（锌）；6种pH指示剂：①百里香酚蓝，②溴百里酚蓝，③溴甲酚绿，④甲酚红，⑤溴甲酚紫，⑥中性红），并将其固定在疏水膜上面制成的传感器阵列，该传感器克服了传统金属氧化物气味传感器容易受到湿度、温度影响产生基线漂移的缺点；多电极味觉传感器是通过优选对香醋滋味有特征响应的金电极、铂电极、铜电极、玻碳电极等四种工作电极，再结合参比电极组成味觉传感器阵列，该方法不需要进行前处理，能迅速、准确地获得样本滋味的综合信息，灵敏度高，重复性和可靠性好。
本发明利用色敏型嗅觉传感器技术和多电极味觉传感器技术模拟人的鼻和舌，实现对不同贮藏时间香醋的快速、智能化判别。该方法克服了传统理化检测方法因步骤繁琐而耗时长、效率低，单一传感器技术因为信息获取不全面而导致的检测精度低等缺点。
附图说明
图1基于嗅觉和味觉传感器信息融合的镇江香醋贮藏时间的鉴别步骤和思路。
图2嗅觉和味觉传感器信息融合的PCA分类结果。
图3基于单一嗅觉传感器信息的PCA分类结果。
图4基于单一味觉传感器信息的PCA分类结果。
具体实施方式
（1）实施实例的样本均来自同一工艺的镇江香醋，所有样本按照贮藏时间分别为1年、2年、3年和5年四个类别。每个类别有15个样本，共60个样本。
（2）首先从每个样本中取25mL醋液样本至50mL密闭容器中富集1min，利用色敏型嗅觉传感器***（由9种卟啉及其衍生物和6种pH指示剂固定在疏水膜上组成传感器阵列；其中，9种卟啉及其衍生物：①5,10,15,20-四苯基-21H,23H-卟吩，②5,10,15,20-四苯基-21H,23H-卟吩氯化锰(III)，③2,3,7,8,12,13,17,18-八乙基-21H,23H-卟吩锰(III)氯化物，④5,10,15,20-四（4-甲氧苯基）-21H,23H-卟吩氯化铁(III)，⑤5,10,15,20-四苯基-21H,23H-卟吩氯化铁(III)，⑥5,10,15,20-四苯基-21H,23H-卟吩铜(II)，⑦5,10,15,20-四（五氟苯基）-21H,23H-卟啉氯化铁(III)，⑧5,10,15,20-四（4-甲氧苯基）-21H,23H-卟吩钴(II)，⑨5,10,15,20-四苯基-21H,23H-卟吩（锌）；6种pH指示剂：①百里香酚蓝，②溴百里酚蓝，③溴甲酚绿，④甲酚红，⑤溴甲酚紫，⑥中性红）采集样本的香气信息。然后，再从样本中取25mL醋液样本至于50mL烧杯中，利用多电极味觉传感器***（由金电极、铂电极、铜电极、玻碳电极等四种工作电极再结合参比电极组成）采集样本的滋味信息。
（3）对采集得到的嗅觉传感器信息和味觉传感器信息，进行数据预处理和特征变量提取，将提取嗅觉特征变量和味觉特征变量，通过统一法则映射到一个高维特征空间，然后根据非监督模式识别方法抽象出若干虚拟变量，完成嗅觉和味觉特征信息融合（具体步骤和思路如图1）。通过主成分分析（PCA）方法，我们可以看到，利用嗅觉和味觉传感器信息融合方法的PCA分类效果（如图2）要明显好于使用单一嗅觉传感器技术（如图3）或单一味觉传感器技术（如图4）。
（4）利用40个独立样本（每个类别有10个样本）对该方法进行了验证，结果显示该方法对所有40个独立样本的识别率达到100%，表明该方法可以对不同贮藏时间的香醋进行智能化化鉴别，且鉴别结果要远好于单一嗅觉传感器技术或单一味觉传感器技术。

Claims (3)

1. 一种基于嗅觉和味觉传感器信息融合的镇江香醋贮藏时间鉴别方法，按照以下具体步骤进行：
（1）选取不同贮藏时间的香醋作为样本；
（2）利用色敏型嗅觉传感器***用于采集样本的气味信息，利用多电极味觉传感器采集样本的滋味信息；
（3）将采集到的两组信息进行数据融合，提取相应的特征变量，建立嗅觉和味觉多信息融合的判别模型；
（4）对于一个未知样本，分别利用嗅觉传感器采集气味信息，利用味觉传感器采集滋味信息，并进行相应的特征提取和信息融合，输入已建立好的判别模型，即可实现对待测样本贮藏时间的鉴别。
2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，色敏型嗅觉传感器是将对香醋气味有颜色反应的色敏材料和pH指示剂固定在疏水膜上面制成的传感器阵列；多电极味觉传感器是将对香醋滋味有特征响应的金电极、铂电极、铜电极和玻碳电极四种工作电极，再结合参比电极组成味觉传感器阵列；所述对香醋气味有颜色反应的色敏材料选自下列9种卟啉及其衍生物：①5,10,15,20-四苯基-21H,23H-卟吩，②5,10,15,20-四苯基-21H,23H-卟吩氯化锰(III)，③2,3,7,8,12,13,17,18-八乙基-21H,23H-卟吩锰(III)氯化物，④5,10,15,20-四（4-甲氧苯基）-21H,23H-卟吩氯化铁(III)，⑤5,10,15,20-四苯基-21H,23H-卟吩氯化铁(III)，⑥5,10,15,20-四苯基-21H,23H-卟吩铜(II)，⑦5,10,15,20-四（五氟苯基）-21H,23H-卟啉氯化铁(III)，⑧5,10,15,20-四（4-甲氧苯基）-21H,23H-卟吩钴(II)，⑨5,10,15,20-四苯基-21H,23H-卟吩（锌）；所述pH指示剂选自：①百里香酚蓝，②溴百里酚蓝，③溴甲酚绿，④甲酚红，⑤溴甲酚紫，⑥中性红。
3. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对采集得到的嗅觉传感器信息和味觉传感器信息；进行数据预处理和特征变量提取，将提取的嗅觉特征变量和味觉特征变量，通过标准归一化法则映射到一个高维特征空间，然后根据非监督模式识别方法抽象出若干虚拟变量，完成嗅觉和味觉特征信息融合，最后通过人工神经网络方法构建基于多信息融合判别模型。
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