粮油检测技术之电子鼻技术简介

无论是感官评价技术、理化指标的检测技术还是近红外装置评价技术，对稻米品质的检测，都具有一定的可靠性，但它们均未能对大米或米饭的气味如异味、香气等做出检测和评价，存在着缺陷。因此通过研究稻米或米饭的气味来检测评价稻米品质引起了部分研究者的兴趣。

在20世纪90年代发展起来的一种叫电子鼻(Electronic Nose)的气味扫描仪，是一种快速检测食品气味的新颖仪器。其原理是利用某种金属氧化物和生物膜，根据气味物质分子接触引起膜电位的微小变化来判断气味有无及强弱。它以特定的传感器和模式识别系统快速提供被测样品的整体信息，指示样品的隐含特征。这种气敏传感器具有高灵敏度、可靠性、重复性。近年来，传 感器阵列和模式识别的电子鼻在饮料、食品、谷物、果蔬、化妆品、环境检测、烟草业、医学等行业均有着广泛的应用，而在粮油作物的检测中也得到了一定的研究 和应用。

研究开发了一套用于谷物霉变识别的电子鼻系统测试装置-实验精米机，该装置能快速准确的判别水稻的霉变情况，神经网络的识别正确率为92．19％。采用金属氧化物传感器阵列和主成分分析法对6个霉变程度的稻谷成功地进行了 检测，同时采用主成分分析法分析，结果显示去掉冗余传感器并不影响分类结果。研究了基于电子鼻对4种不同大米样品的区分检测，对电子鼻的参数优化以及气敏传感器的选择进行了初步的研究，并指出以Cyranose一320为例的电子鼻对大米的芳香化学成分的检测还需进一步的研究，从而探索其作为一种检测评价 大米品质质量的检测方法之外，利用电子鼻在其他谷物的研究上，通过参考电子鼻在酒类、香水、烟草等方面的应用，提出了电子鼻用于谷物品质的检测。

他采用由不同气敏传感器组成的电子鼻，利用ANN(人工神经网络)模式识别区分燕麦、裸麦及大麦样品，同时也对受到麦角固醇、真菌毒素以及细菌污染的小麦样品进行识别，证实该电子鼻能利用谷物气味特性进行样品监测，从而预测电子鼻在真菌学上的应用。以真菌的挥发性代谢物作为指标，通过气相色谱质谱联用仪(GC—MS)和电子鼻来分析各种正常和一些变质程度的谷物样品，结果表明其挥发性物质与赭曲霉毒素相关 性不大，但通过GC—MS或电子鼻检测均能预测脱氧雪腐镰刀菌烯醇(DON)的污染程度。同时，戊烷、甲基吡嗪、3一戊酮、3一辛烯二醇、醋酸异辛酯与DON呈正相关，而乙基乙醇、十五烷、甲苯、l一辛醇、l一壬醇等与DON呈负相关，建立在GC—MS和电子鼻上进行的DON预测的平方根误差分别为16 斗g／kg和25斗g／kg。利用电子鼻对谷物中是否受到真菌污染进行早期诊断，同时利用GC—MS进一步证实了利用电子鼻是可以用来预测谷物的真菌污染程度。在食用油的品质及贮藏性和橄榄油(食用油)的掺假检测方面，国外也有一些报道∞扎35]。而在国内，有研究人员采用电子鼻对芝麻油及山茶油的掺假进行了识别研究，认为通过线性判别式分析法，电子鼻可以很好的区分出不同种类的油脂，还可以区分出混入与未混入大豆油的山茶油或芝麻油；通过多层前馈网络BP神经系统可以大体预测。