[发明专利]一种基于嗅觉可视化芯片的谷物玉米赤霉烯酮含量的快速检测方法

说明书

本发明公开了一种基于嗅觉可视化芯片的谷物玉米赤霉烯酮含量的快速检测方法，包括以下步骤：选用12种色敏材料，制备出4×3的具有12个传感器的嗅觉可视化芯片，接着利用70％的甲醇溶液溶解粉碎后的谷物粉以提取谷物中的F‑2，将不同霉变程度的谷物内玉米赤霉烯酮含量与对应嗅觉可视化芯片的气味信息相结合，从而建立来实现谷物玉米赤霉烯酮毒素的支持向量机定量模型。将待测谷物样本的通过嗅觉可视化芯片得出的特征数据输入建立的模型当中，即可获得谷物样本的玉米赤霉烯酮含量的预测值。本发明能实现快速、简便、精准的谷物玉米赤霉烯酮含量定量检测；以解决现有技术检测过程繁琐、检测成本高、易受环境干扰和无法可视化检测等缺点。

技术领域

本发明涉及一种谷物品质安全的快速实时检测方法，更具体涉及一种基于嗅觉可视化技术的谷物品质安全模型建立装置与方法，对谷物不同时期的内部毒素进行在线检测。

背景技术

谷物作为我国的粮食作物，在居民日常生活饮食中占有重要的地位。但是由于谷物的吸湿性能力强，在运输、储藏、消费的各个环节中容易受到温度，湿度等一系列外界因素的影响，从而霉变产生例如呕吐毒素，赤霉烯酮等毒素，影响谷物的使用价值。所以，对谷物品质进行检测是非常必要的。因此，开发快速高效的分析方法检测粮食作物中的毒素对于保障粮食安全有着十分重要的意义。

目前传统检测谷物品质的方法主要有感官评定法、理化指标法、气相色谱质谱联用仪法以及电子鼻技术。感官评定法需要专门的评定员，主观性强，准确度不高，重现性差。理化指标法与气相色谱质谱联用仪法虽然得到的结果较为客观，但是化学实验过程较为繁琐且成本高，最后的电子鼻技术属于无损检测方法，检测速度更快，但传统的金属氧化物传感器检测霉变挥发性气体选择性较差，灵敏度较低，在高温环境下，传感器的响应信号会产生一定的偏移。因此研究出一种对检测环境湿度变化的适应性更高，在气体检测方面更加灵敏、稳定的检测方法具有重要的现实意义。

比色传感器技术是一种新型传感器检测方法。该技术是将色敏材料固定于基底材料上以构建色敏传感器，色敏传感器与样品的挥发性气体之间会发生显色效应，从而实现气味信息的可视化，即把挥发性气味通过直观可视的图像方式表示出来。

色敏材料是制作色敏传感器的核心材料，它直接关系到色敏传感器的灵敏度。制作色敏传感器主要的材料是卟啉类化合物。该类化合物具有多样性和高灵敏性等优点，但其多样性也为色敏材料的选择造成了困难。目前，在色敏材料筛选方面，一般采用预实验法进行筛选。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于嗅觉可视化芯片的谷物品质安全快速检测方法。

为解决上述问题，本发明提供一种基于嗅觉可视化芯片的谷物品质安全快速检测方法，技术方案如下：

步骤1)、制备嗅觉可视化传感器芯片

设定不同阶段的代表谷物样本，将每个阶段对应的代表谷物样本分成20份8g样品，实验前优化反应时间，称取8g谷物样品至于培养皿，将制备好的嗅觉可视化芯片与样品反应，比较反应前后颜色差值变化情况，最终选定12种反应明显的卟啉材料并优化反应时间，将选定的材料制成嗅觉可视化芯片。

步骤2)、嗅觉可视化数据的采集：

将步骤1制成的含有气敏材料的嗅觉可视化芯片与谷物样本置于密闭的容器内进行反应，用扫描仪获取反应前后芯片的图像信息，利用软件进行图像降噪、滤波处理，得到最终的彩色R、G、B差分图像信息，生成嗅觉可视化芯片的响应特征矩阵，用来进行后面的模型建立；

测量另一个谷物样本的安全指标，这里用统一的方法采集对应谷物样本的F-2含量值，此步骤得出的数据值均用于模型的建立；

步骤3)，谷物品质安全的支持向量机定量模型的建立：