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电子鼻组成及工作原理

2014-05-04 15:02:38 来源: 浏览:

电子鼻又称气味扫描仪,是20世纪90年代发展起来的一种用来对食品中的复杂嗅味和很多挥发性成分进行分析、识别和检测的仪器,它由传感器系统和 自动化模式识别系统 (包括信号处理和模式识别 )所组成 ,国外对其的研发较为活跃 。电子鼻与化学分析仪器(如 :色谱仪 、光谱仪等)不同,它给出的不是被测样品中某种或某几种成分的定性和定量结果,而是样品中挥发成分的整体信息,又称 “指纹”数据 。它通过模拟人的嗅觉 ,以与人和动物的鼻子一样的原理“闻到”的是 目标物的总体气息 。它不仅可以检测到各种不同的气味的不同信号 ,而且可以对这些信号与经过 “学习”和 “训练”后建立的数据库中的信号进行比较、识别和判断。因而可用于鉴别食品的真 伪,产地及食品是否新鲜 ,还可用于控制从原料到产品整个生产过程的工艺,从而保证产品的质量 。

1994年第一台商品电子鼻问世 ,由于它独特的功能 ,在饮料、食品、酒类、烟草、化妆品、石油化工、包装材料、环境监测、临床化学等部 门得到了广泛的应用 ,食品工业 中,在评价许多食品(如白酒 ,茶叶、肉类等)时都会用人类感官评价小组,但是 ,这种感官评定方法主观性 强、重复性差,并且 ,人的鼻子对气味具有适应性 ,容易出现嗅觉疲劳使分析结果受到影响。随着人们生活节奏的加快 ,食品加工业的 自动化程度也需要不断提高 ,需要一种客观 、快捷 、重复性好的方法来对食品气味和原料新鲜度进行评价 、对加工过程进行控 制等 ,电子鼻正好能满 足这些要求。因此,电子鼻被广泛应用到食品工业 中。

一、电子鼻的基本组成

电子鼻一般由气敏传感器阵列、信号处理单元和模式识别单元等3大部分组成。工作时 ,气味分子被气

敏传感器阵列吸附后产生信号 ,生成的信号被送到信号处理单元进行处理和加工,最终由模式识别单元对信号处理的结果做出综合判断后得出分析结果。

1、气敏传感器阵列

在电子鼻的组成 中,气敏传感器阵列是整个系统的基础 ,它可以是 多个分立元件构成的 ,也可以是单片集成的,功能是把不同的气味分子在其表面的作用转化为可测的物理信号。用作传感器的材料必须具备两个基本条件 :

(1) 对不同的气味应均有响应 ,即通用性要强,要求其可对成千上万种不 同的嗅味在分子水平上作 出鉴 别 。

(2) 与嗅味分子的相互作用或 反应必须是快速 、可逆的,不产生任何 “记忆效应”。根据材料的不同,现有的传感器可分为三大类 :(a)无机金属氧化物型半导体传感器(M O S)。如SnO ,,W O ,ZnO 等 ,它们吸附嗅味分子后通常 引起 电阻降低 ,产生负的信号 。(b)有机导电高分子传感器(CP)。如吡咯 ,苯胺 ,噻吩 ,吲哚等碱性有机物的聚合物或衍生物 ,它们与嗅味分子反应后通常 引起 电阻增加 ,产生正的信号 。(C)质量传感器,如石英晶体微平衡传感器(Q C M )~ 1表面声波传感器(SA W ),它们通过吸附气味分子使石英振动频率发生改变 ,从而产生信号 。许多传感器都可以应用在电子鼻上 ,但是 ,当前仅有4种传感器用于商业上的电子鼻 :金属氧化物传感器、金属氧化物半导体场效应管传感器 、有机导电聚合物传感器和质量传感器。

2、信号处理单元

由传感器产生的电信号经电子线路放大及A /D 转换成为数字信号后输入计算机 中,被测的嗅觉 强度既可用每个传感器的输 出的绝对 电压、电阻或电导来表示 ,也可用相对信号值如 归一化的电阻值或 电导值来比较嗅味特征 ,以完成特征提取。如在 气味/气体 的定性辨识 中,采用归一化算法可在一定程度上消除浓度对传感器输 出响应的影响。

3、模式识别单元

传感器阵列输出的信号经专用软件采集 、加工 、处理后与电子鼻经过人为 “学 习、训练 ”后在数据库储存的 已知信息进行 比较、识别 ,最后得出定量的质量因子决定被测样品质量的真伪、优劣 、合格与否等不同结果 。Ehn个传感器组成的传感器阵列产生的rl维参数,必须采用降维技术变成2维(平面)或3维(立体)的可视图形 ,才能进行比较和识别 ,在降维过程中必须最大保持原有n 维参数 的信息 ,使之丢失最少。电子鼻中常用的模式识别方法有统计模式识别的方法(如主成分分析法(P C A )和最小二乘法),以及智能识别的方法 ,如模糊逻辑法和误差反向传播神经网络法(BP) 、自适应共振神经网络(A R T )法 ’川等方法。但是 ,统计模式识别的方法只能说是模仿了人的逻辑思维 ,它对数据处理后所得的结果与人的感官感受之间无法对应起 来,或者说二者之 间存在很大距离。神经网络模式分 类方法既能模仿人的逻辑思维 ,又能模仿人的形象思维 ,而 且神经 网络通过 学习或训练 ,能 自动地 掌握 和理解 隐藏在 事物 内部 的 、不能用 明确数学公式进 行表示 的关 系 ,这与统 计模式分类形 成复杂的判别函数或决 策十 分 困难 的缺点形成 了鲜 明的对 照。同时 ,神经 网络 技术和传 感器阵列技 术融合后 ,对混 合 气体 成 份 和浓 度 的 确定 也表 现 出极大 的 优越性 。因而 ,人工智能技 术在电子鼻研究中具有广阔的应用前景 。通过采用传感器阵列和模式识别技术 ,电子鼻可以得到不同气体/气味的数字化 “指纹” ,并将待测样本的 “指纹”和标 准样本的“指纹”进行比较 ,最后给出分析结果。它既可以简单地给出最终的决策(如合格或不合格),也可以给出气体或味道的文本或可视化的 “指纹”信息(如以表格或直方 图等形式给 出阵列中各个传感器对样本气味的响应),供评估人员作参考 ,从而增强他们主观评估结果的客观性 。

二、工作原理

电子鼻识 别气味的主要原理是阵列中的每个传感器对被测 气体都有不同的灵敏度 ,传感器与气味物

质反应后 ,通过一系列物理、化学变化产生电信号 ,经电子线路放大及A /D 转换成数字信号输入到计算机中,进行数据处理和模式识别 。电子鼻一般的工作程序为 :传感器的初始化——测定样品与数据分析——结果输出——清洗传感器。




热门标签:电子鼻原理 感官鉴别

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