基于电子鼻的花生有害霉菌种类识别及侵染程度定量检测

• 作者: 万忠民 刘鹏 宋伟 沈飞 蒋雪松 邵小龙
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 农作物 模型 特征提取 电子鼻 花生 有害霉菌 快速检测
• 年，卷（期）: 2016,（24）
• 所属期刊栏目: 农产品加工工程
• 页码范围: 297-302
• 页数: 6页
• 分类号: TS255.7|S379
• 字数: 5587字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2016.24.040

摘要

针对花生霉变传统分析方法操作繁琐、时效性差等不足，该研究拟利用电子鼻气体传感技术建立起花生有害霉菌污染的快速检测方法。辐射灭菌花生籽粒分别接种5种谷物中常见有害霉菌（黄曲霉3.17、黄曲霉3.3950、寄生曲霉3.395、寄生曲霉3.0124和赭曲霉3.6486），并于26℃、80%相对湿度条件下储藏9 d至严重霉变。利用电子鼻气体传感器获取不同储藏时期（0、3、6、9 d）花生样品的整体挥发性气味信息。最后，结合多元统计分析方法对电子鼻传感器响应信号进行特征提取，建立了花生中有害霉菌污染程度的定性定量分析模型。结果显示，主成分分析法（principal component analysis，PCA）可成功区分不同霉菌侵染程度的花生样品，线性判别分析（linear discriminant analysis，LDA）模型对样品不同储藏天数判别的准确率均达到或接近100%。花生中菌落总数的偏最小二乘回归分析（partial least squares regression，PLSR）模型的预测决定系数和预测相对均方根误差分别达到0.8145和0.2440 lg（CFU/g）。结果表明，应用电子鼻技术快速检测储藏期间花生霉变状况具有一定可行性，可为利用气味信息实现粮食霉菌污染的在线监测提供理论参考。