糧油檢測技術之電子鼻技術簡介

無論是感官評價技術、理化指標的檢測技術還是近紅外裝置評價技術，對稻米品質的檢測，都具有一定的可靠性，但它們均未能對大米或米飯的氣味如異味、香氣等做出檢測和評價，存在著缺陷。因此通過研究稻米或米飯的氣味來檢測評價稻米品質引起了部分研究者的興趣。

在20世紀90年代發展起來的一種叫電子鼻(Electronic Nose)的氣味掃描儀，是一種快速檢測食品氣味的新穎儀器。其原理是利用某種金屬氧化物和生物膜，根據氣味物質分子接觸引起膜電位的微小變化來判斷氣味有無及強弱。它以特定的傳感器和模式識別系統快速提供被測樣品的整體信息，指示樣品的隱含特征。這種氣敏傳感器具有高靈敏度、可靠性、重復性。近年來，傳 感器陣列和模式識別的電子鼻在飲料、食品、谷物、果蔬、化妝品、環境檢測、煙草業、醫學等行業均有著廣泛的應用，而在糧油作物的檢測中也得到了一定的研究 和應用。

研究開發了一套用于谷物霉變識別的電子鼻系統測試裝置-實驗精米機，該裝置能快速準確的判別水稻的霉變情況，神經網絡的識別正確率為92．19％。采用金屬氧化物傳感器陣列和主成分分析法對6個霉變程度的稻谷成功地進行了 檢測，同時采用主成分分析法分析，結果顯示去掉冗余傳感器并不影響分類結果。研究了基于電子鼻對4種不同大米樣品的區分檢測，對電子鼻的參數優化以及氣敏傳感器的選擇進行了初步的研究，并指出以Cyranose一320為例的電子鼻對大米的芳香化學成分的檢測還需進一步的研究，從而探索其作為一種檢測評價 大米品質質量的檢測方法之外，利用電子鼻在其他谷物的研究上，通過參考電子鼻在酒類、香水、煙草等方面的應用，提出了電子鼻用于谷物品質的檢測。

他采用由不同氣敏傳感器組成的電子鼻，利用ANN(人工神經網絡)模式識別區分燕麥、裸麥及大麥樣品，同時也對受到麥角固醇、真菌毒素以及細菌污染的小麥樣品進行識別，證實該電子鼻能利用谷物氣味特性進行樣品監測，從而預測電子鼻在真菌學上的應用。以真菌的揮發性代謝物作為指標，通過氣相色譜質譜聯用儀(GC—MS)和電子鼻來分析各種正常和一些變質程度的谷物樣品，結果表明其揮發性物質與赭曲霉毒素相關 性不大，但通過GC—MS或電子鼻檢測均能預測脫氧雪腐鐮刀菌烯醇(DON)的污染程度。同時，戊烷、甲基吡嗪、3一戊酮、3一辛烯二醇、醋酸異辛酯與DON呈正相關，而乙基乙醇、十五烷、甲苯、l一辛醇、l一壬醇等與DON呈負相關，建立在GC—MS和電子鼻上進行的DON預測的平方根誤差分別為16 斗g／kg和25斗g／kg。利用電子鼻對谷物中是否受到真菌污染進行早期診斷，同時利用GC—MS進一步證實了利用電子鼻是可以用來預測谷物的真菌污染程度。在食用油的品質及貯藏性和橄欖油(食用油)的摻假檢測方面，國外也有一些報道∞扎35]。而在國內，有研究人員采用電子鼻對芝麻油及山茶油的摻假進行了識別研究，認為通過線性判別式分析法，電子鼻可以很好的區分出不同種類的油脂，還可以區分出混入與未混入大豆油的山茶油或芝麻油；通過多層前饋網絡BP神經系統可以大體預測。