[发明专利]一种气味传感器检测次郎甜柿内部品质的方法无效

专利信息
申请号: 200910184044.3 申请日: 2009-08-12
公开(公告)号: CN101620195A 公开(公告)日: 2010-01-06
发明(设计)人: 屠康;刘鹏 申请(专利权)人: 南京农业大学
主分类号: G01N27/12 分类号: G01N27/12
代理公司: 南京经纬专利商标代理有限公司 代理人: 张素卿
地址: 21009*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 气味 传感器 检测 次郎甜柿 内部 品质 方法
【说明书】:

技术领域

发明是一种针对次郎甜柿的用气味传感器检测其内部品质的方法,属于农产品检测技术领域。

背景技术

随着人们生活水平的提高,对水果的消费已经从重数量到重质量的方向转化,同时如何改变我国农产品出口附加值低的现状,为农民及水果加工企业创收成为近年来水果流通,贮藏及检测关注最多的问题。

目前,全世界每年柿子总产量已超过200万吨,并呈现逐渐增多的态势。柿果富含VC且润肺、清热、化痰、止咳,除鲜食和做柿饼外,还是各种菜肴和糖果点心的蜜饯,用柿子做的醋,呈琥珀色且风味独特,是许多菜肴的调味剂。由于柿果属于呼吸跃变型果实,需要在其绿熟时采摘方可保藏。在采后贮藏过程中容易出现内部品质不均的问题,若不进行内部品质判定难以达到出口创汇要求。加之其可溶性固形物,总酸等的变化很难与表面颜色直接先关联无法通过表观分析。若进行破坏性检测则会损失大量样品,造成浪费。

气味传感器的商业化产品:电子鼻是一种20世纪90年代发展起来的新颖的分析、识别和检测复杂嗅味及大多数挥发性成份的仪器,是由一定选择性的电化学传感器阵列和适当的图像识别装置组成的仪器,能够识别单一的或复合的气味,还能够用于识别单一成分的气体/蒸汽或其它混合物。它与普通化学分析仪器,如色谱仪、光谱仪、毛细管电泳仪等不同,得到的不是被测样品中某种或某几种成分的定性与定量结果,而是给予样品中挥发成分的整体信息。从仿生学角度看,电子鼻是人和动物鼻子的仿真产品。随着电子鼻广泛地应用,越来越多的研究表明,运用电子鼻技术进行气味分析,可以客观、准确、快捷地评价气味,并且具有重复性的特点,这是人和动物的鼻子所不及的。

水果所散发的气味改变可以很好地反映出水果内部品质的变化,所以可以通过闻其气味来评价水果的品质。然而人只能感受出10000种独特的气味,特别是在区分相似的气味时,人的辨别力就受到了限制。水果在生长的不同成熟阶段和贮藏期间,通过呼吸作用进行新陈代谢而变熟,因此在不同的成熟阶段,其散发的气味也会不一样。糖度、PH值和果实硬度等是水果内部品质的标志之一,然而这些指标都要进行有损检测获得。电子鼻可以较好的解决用无损检测的方法识别以上提及的内部品质参数。国外已有用气味传感器对水果进行内部品质的研究,但存在速度较慢及稳定性的问题。在国内已有学者将电子鼻运用在水果及畜禽产品的缺陷,品质的检测。但未见用气味传感器检测次郎甜柿内部品质的相关研究。

发明内容

技术问题

本发明的目的是针对上述问题,提供一种针对次郎甜柿的,用气味传感器检测其内部品质的方法,本发明可以对次郎甜柿的内部品质进行非接触的快速系统性检测,并可以实现按照出口标准进行分级。

技术方案

一种气味传感器检测次郎甜柿内部品质的方法,其特征在于:用电子鼻采集样品的气味参数,进行检测时,放置样品的容器为150mL,电子鼻取样的参数获取最佳时间点为43s,传感器洗脱时间10s,电子鼻输出的参数响应值读数是根据传感器接触到样品挥发物后的电阻量G与传感器在经过标准活性碳过滤气体的电阻量G0的比值G/G0,

将G/G0代入次郎甜柿内部品质无损预测模型:

其中G/G0代表传感器的响应阻值之比,下标为传感器编号

得到所检测的次郎甜柿内部品质指标分别为果实硬度Hard1,可溶性固形物含量SSC和总酸TA含量之比SSC/TA,即称固酸比;

或者将G/G0代入次郎甜柿内部品质等级无损判别模型:

其中G/G0代表传感器的响应阻值之比,下标为传感器编号

得到无损判别次郎甜柿内部品质的等级。

所采用的气味传感器为电子鼻,型号为PEN3型(德国AIRSENSE公司)。

有益效果

1.基于气味传感器测次郎甜柿内部品质的方法可以快速的检测次郎甜柿的内部品质,大量减少因抽样检测所造成的果品浪费,并可以经常性对贮藏的果品进行监测,提高其销售附加值。

2.基于气味传感器检测次郎甜柿内部品质的方法,对次郎甜柿的内部品质进行识别和检测,具有快速,准确,识别范围广等优点。可用于次郎甜柿的分选,加工过程控制等方面。有利于提高其销售附加值。

3.本方法根据次郎甜柿的气味特性,对电子鼻中的传感器进行了选择和优化,设计了针对次郎甜柿最佳的传感器组合。降低了电子鼻的运行成本。

四、附图说明

图1:本发明的技术路线及数据分析流程

图2:传感器权重分析结果

五、具体实施方式

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