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user: 4. 电子鼻在苹果品质检测中的应用现状 苹果因品种、成熟度和贮藏时间的不同，所释放的气味也各不相同，这是由其自身芳香物质所决定的。在贮藏的过程中，因成熟度的变化，其芳香物质的含量和种类也在发生变化，并且，苹果属于呼吸跃变型水果，在呼吸跃变期间呼吸强度显著提高，二氧化碳和芳香物质含量明显升高，呼吸高峰过后，芳香物质含量逐渐下降，品质不断变差。电子鼻可以根据对这些挥发性气体成分的响应实现对苹果品质的检测。 4.1. 电子鼻对苹果品种鉴定的应用现状 不同品种的苹果存在一定的差异，尤其是香气物质存在差别，但这种差异大多时候用肉眼难以识别，而电子鼻可以反映不同品种气味的差异，帮助人们对苹果品种进行鉴定。 Calu M等 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] 使用带有18个金属氧化物的FOX 4000 E-nose对来自不同地区的7个品种的苹果进行了检测，通过PCA、判别因子分析(DFA)和统计质量控制(SQC)分析所得的电子鼻数据，所得结果表明，电子鼻可以区分苹果的品种(识别率接近100%)。Marrazzo W N [ 16 ] 等利用电子鼻对McIntosh (Buhr)、Delicious和Gala三种苹果及其提取液挥发性气体成分进行了检测，然后运用PCA对数据进行分析，结果显示：电子鼻可以区分三种品种的完整果实，而对不同品种的提取液区分度不够明显。H Wu等 [ 17 ] 利用包含10个金属氧化物半导体型化学传感器组成的电子鼻来区分8种苹果汁。首先采用传统的方差分析法、loading分析法和Wilks统计法，选择对芳香化合物敏感的传感器，对传感器阵列进行优化，获得三个优化的传感器组；进而使用PCA，k-means聚类和支持向量机(SVM)分析原始和优化的传感器信号，k-means聚类分析结果证明了使用Wilks统计法对传感器阵列进行优化的可行性，同时，与PCA相比，SVM对不同品种的苹果汁的识别率更高。 曾辉 [ 18 ] 选取了我国主栽的38个苹果品种作为研究对象，首先采用SPME-GC-MS定量的检测了不同品种苹果呈香的核心物质，主要为酯类、醇类和醛类，还有少量的酮类物质等；然后利用电子鼻定性的检测不同种类的苹果，对其响应曲线进行分析，结果表明：不同类型的传感器对不同品种的苹果灵敏度有很大差异，传感器数据结果分析显示，各个品种间重叠严重。邹小波等 [ 19 ] [ 20 ] 提出了一种用电子鼻来区分富士、花牛、姬娜3种不同品种苹果气味的方法。用小波去噪和SVM回归模型对检测数据进行模式识别。其识别率在90%以上。 在苹果品种鉴定方面，同一电子鼻对苹果品种的区分能力有限，一般可区分3~8种，且种类越少，区分精度越高，随着品种数量的增加，电子鼻的区分度开始下降。而且电子鼻对不同品种完整果实的区分效果优于对果汁的区分效果。 4.2. 电子鼻对苹果成熟度的监测 苹果的成熟度决定着苹果的一些品质指标，如硬度、酸度、果皮色泽以及香味等，根据苹果的成熟度来选择合适的采收期有助于延长苹果的货架期。而现有的一些评价成熟度的方法，诸如测定糖酸比、果实硬度等大多都会破坏果实，不符合无损检测的要求。由于苹果在呼吸跃变期香气成分与含量都会发生剧烈的变化，电子鼻能够很好地检测到这种变化，这为电子鼻监控苹果的成熟过程提供了可行性。 J. Brezmes等 [ 21 ] 利用氧化锡电化学传感器阵列组成的电子鼻和基于ANN的模式识别技术，对苹果、桃子和梨的成熟度进行了检测。系统能够以较高的准确度将水果样本分成三种不同的成熟状态(半熟，成熟和过熟)。其中桃子和梨的成功率在92%以上，而苹果的准确度稍差。随后，J. Brezmes等 [ 22 ] [ 23 ] 又利用电子鼻对pinklady苹果货架期的成熟度进行评估，结果显示：利用PCA对苹果成熟度的区分效果不太理性，而利用模糊神经网络则有很好的区分效果。然后，对电子鼻的响应信号与果实的理化参数包括硬度、淀粉指数和酸度进行了比较，获得了良好的相关系数，清楚地表明电子鼻信号与苹果的成熟过程有关。Pathangea L P等 [ 24 ] 根据淀粉指数、穿刺强度等成熟度指标将“嘎啦”苹果分成三个成熟度，然后利用电子鼻对“嘎啦”苹果的成熟度进行判别，对测的电子鼻传感器数据进行LDA分析，可以有效地将“嘎啦”苹果分类到不同的成熟组中。Hui Guohua等 [ 25 ] 使用自制的电子鼻对室温下“富士”苹果进行了检测，使用PCA和随机共振信噪比图谱两种模型对数据进行了分析，结果表明，PCA可以区分出过熟苹果，但无法区分新鲜苹果和半熟苹果，而随机共振信噪比图谱可以准确地区分出新鲜、半熟和过熟的苹果。 由于果实成熟期间最重要的变化发生在货架期，因此国内部分学者利用电子鼻来检测苹果货架期的质量。张鹏等 [ 26 ] 利用电子鼻对货架期内的“富士”苹果挥发性成分进行了检测，分别利用PCA和LDA对数据进行分析，结果表明：两种方法均可对常温下不同货架期的苹果进行判断，并且，与PCA相比，LDA可以更加准确的对不同贮藏环境下苹果货架寿命进行判别。张晓华 [ 27 ] 等利用商业电子鼻对“红星”苹果采后的货架期质量进行了研究，测定了果实在室温下采后40天内香气的变化，预测“红星”苹果的货架期为20以内，然后，将预测结果与传统的理化检测方法得到的结果进行比较，证明了电子鼻预测苹果货架期的准确性。 电子鼻在苹果成熟度和货架期的检测方面效果突出，但其区分的精度主要受模式识别技术的影响，与PCA相比，LDA的识别效果更好，与ANN相比，LDA也更为简。 4.3. 电子鼻在苹果贮藏中的应用 贮藏的主要目的是为了延长苹果的食用周期，苹果香气的好坏是评价贮藏质量的一个重要标准。在贮藏的过程中，由于后熟、呼吸作用、侵染性病害等因素，导致苹果的香气成分发生变化。因此可以利用电子鼻系统对苹果香气成分的变化进行监测，从而对苹果的货架期进行判断和对苹果质量进行监控。 Natale等 [ 28 ] 用电子鼻对收获后桔子和苹果的质量进行了评价。结果表明，电子鼻对不同品种的桔子和苹果反应敏感，有较强的区分能力，能预测出苹果的各种缺陷和桔子的储藏时间。Saevels等人 [ 29 ] 用电子鼻和基于质谱仪的电子鼻(MSE-nose)两种电子鼻对散装苹果的气味进行了研究。用PCA对数据进行分析，结果发现MSE-nose的检测结果要优于电子鼻的检测结果，但两者检测出苹果储藏期间硬度变化与预测结果都有很大的相关性。Saevels等人 [ 30 ] 还用电子鼻对预测苹果的最佳收获期进行了研究，结果表明用电子鼻预测水果最佳收获期是可行的。 李莹等 [ 1 ] 利用电子鼻对苹果低温贮藏时间及品质进行了研究，对检测数据进行PCA分析，建立了苹果低温贮藏品质的偏最小二乘预测模型、BP神经网络预测模型和贮藏时间的多层感知器预测模型，并对预测效果进行了比较。结果显示，PCA能够较好地区分苹果的贮藏品质，建立的多层感知器预测模型对苹果贮藏时间有较好的预测效果。樊丽等 [ 31 ] 首先以“嘎啦”苹果为对象，采用电子鼻技术研究了其在20℃贮藏期间芳香品质的变化情况，结果表明，LDA的方法能较好地将苹果的不同贮藏期区分。随后，樊丽等 [ 32 ] 以电子鼻检测了“嘎啦”和“蜜脆”苹果贮藏期间挥发性物质的变化，结果显示：PCA不能区分不同贮藏期以及同一贮藏期的苹果，而LDA可以区分。 苹果成熟以后从采摘、运输到贮藏的过程中由于生理性病害、侵染性病害和物理性伤害很容易引起果肉的腐烂变质，因此，国内外有许多学者对苹果贮藏过程中的好坏质量进行了检测。Li C等 [ 33 ] [ 34 ] 利用电子鼻和表面声波传感器(Z-nose TM )开发量一种快速经济的苹果缺陷检测系统，利用PCA对电子鼻和Z-nose TM 数据进行分析，实验表明，电子鼻和Z-nose TM 都能够检测健康苹果和受损苹果之间的挥发性差异。而且，随着时间的，两种电子鼻的检测正确率均增加到了100%。随后，Li C等 [ 35 ] 又建立了基于ANN的电子鼻和Z-nose TM 系统，建立并比较了不同的ANN模型：反向传播网络(BP)，概率神经网络(PNN)和学习矢量量化网络(LVQ)。对于电子鼻数据，BP和PNN分类率分别为85.3%和85.1%，优于分类率为73.7%的LVQ；对于Z-nose TM 数据，三个ANN模型具有相似的性能，分类率分别为77%，76.8%和74.3%，比电子鼻有所下降。 邹小波和潘胤飞等 [ 11 ] [ 36 ] 研制了一套适合苹果气味检测的电子鼻系统。对好坏苹果进行了检测。用PCA和遗传RBF网络对所测的样本进行分析，分析结果显示：PCA可以区分的好坏苹果但有部分重叠的地方，遗传RBF网络的区分争取率在96%以上。为了研究水果腐败过程的表征方法，惠国华等 [ 37 ] 利用电子鼻研究了苹果、梨、桃子、李子、葡萄5 种水果的腐败过程，采用非线性随机共振技术提取水果霉变程度特征信息，实验结果表明，苹果在腐败过程中挥发特征气体量不断上升，而桃子、李子和葡萄的腐败过程比较类似，其挥发气体量先达到最大值后下降，梨在腐败初期，特征气体有一个突变的过程，然后持续一段时间开始急剧下降。因此，电子鼻可以对水果腐败过程进行表征。 利用电子鼻可以对苹果贮藏期进行预测，各个学者建立了多种预测模型；而且在贮藏期间苹果好坏质量检测方面，诸多模式识别技术普遍具有良好的识别效果，而且随着贮藏时间的增加，识别率会进一步提升。