10.3785/j.issn.1008-9209.2011.06.012
基于电子鼻技术的稻米气味检测与品种识别
采用商用PEN2电子鼻,通过分析测定样品质量、项空空间及静置时间等匹配的试验参数,以及对传感器信号进行单因素方差分析,并采用主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)方法,对5个不同水稻品种进行区分与识别研究.结果表明:10g样品时以200 mL顶空空间、60 min静置时间的电子鼻响应值相对较稳定;PCA和LDA法均对谷物状态和精米状态区分效果较佳,对米饭状态区分欠佳.该实验能将样品进行较好的区分,验证了电子鼻检测是对稻米中所有含量较高的、可被检测到的挥发性物质的综合状态的识别,从而为利用电子鼻进行稻米气味检测技术提供了实验基础和科学依据.
稻米、电子鼻、气味检测、品种识别
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TP274+.5(自动化技术及设备)
浙江省农业科学院创新提升工程资助项目2010CX23;国家高技术研究发展计划"863"资助项目2010AA101302;国家科技支撑计划资助项目2011BAD35B02
2012-03-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
670-676