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新加坡南洋理工大学教授开发“电子鼻”:利用AI“嗅”出肉类新鲜度

新加坡南洋理工大学(NTU)的研究人员发明了一种模仿哺乳动物鼻子的人工嗅觉系统,以准确评估肉的新鲜度。“电子鼻”(E-nose)包括两部分:一个“条形码”和一个“阅读器”。

彩色的“条形码”,可与腐肉产生的气体反应,并随时间改变颜色。电子鼻模仿哺乳动物鼻子的工作方式。

当由腐烂的肉产生的气体与哺乳动物鼻子中的受体结合时,就会产生信号并将其传输到大脑。大脑收集这些反应并将其组织成模式,从而使哺乳动物能够识别出随着肉龄和腐烂而出现的气味。

在电子鼻中,条形码中的20条码充当接收器。每个条都是由壳聚糖(一种天然糖)制成的,壳聚糖嵌在纤维素衍生物上,并装有不同类型的染料。

这些染料会与腐烂的肉类所释放出的气体发生反应,并根据不同类型和浓度的气体而改变颜色,从而形成独特的颜色组合,成为任何肉类状态的“气味指纹”。

例如,条形码中的第一个条包含弱酸性的黄色染料。当暴露于腐烂的肉类产生的含氮化合物(称为生物胺)时,该黄色染料与这些化合物反应时会变成蓝色。

随着肉的进一步腐烂,颜色强度随着生物胺浓度的增加而.


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条形码“阅读器”则使用AI来解释条形码上的颜色组合。

为了使电子鼻便于携带,研究人员将其集成到智能手机应用中,可以在30秒内产生结果。

在这项研究中,研究人员通过提取和测量在透明PVC(聚氯乙烯)包装膜包装下,以不同的间隔在4℃下储存五天的鱼肉中发现的氨和其他两种生物胺的量,开发了一个分类系统(新鲜的,不新鲜的,或变质的),使用国际标准来确定肉类的新鲜度。

他们同时监测这些鱼肉的新鲜度,条形码粘在聚氯乙烯薄膜的内侧,不直接接触鱼肉。

然后使用不同条形码的图像训练一种称为深度卷积神经网络的AI算法,以识别气味指纹与每种新鲜度相对应的模式。

这样,电子鼻经过培训,就可以从大型条形码颜色库中识别和预测肉的新鲜度。

在五天内以不同的间隔拍摄的鱼肉

为了衡量其电子鼻的预测准确性,研究人员随后使用粘贴在包装膜上的条形码监控商业包装的鸡肉,鱼和牛肉的新鲜度,并将其存储在25°C环境下。

在不打开不同肉类包装的情况下,在48小时内以不同的时间间隔拍摄了来自六个肉类包装的4000多个条形码的图像。

研究团队首先对他们的系统进行了培训,以在3475个条形码图像中捕获的气味指纹中挑选出模式,然后在其余图像上测试系统的准确性。

结果表明,整体准确度为98.5%——识别变质肉类的准确度为100%,新鲜肉和鲜肉的准确度为96%至99%。

南洋理工大学材料科学与工程系校长讲座教授陈晓东说:我们需要一个系统,既有一个强大的传感器设置和数据分析方法,又可以准确预测气味指纹,这是我们的电子鼻提供的。

其非破坏性、自动化和实时监测能力还可以用于识别其他易腐食品在变得不新鲜时排放的气体,为食品质量控制提供一个广泛适用的新平台,这也是我们目前正在努力的方向。

这些条形码可以帮助我们辨别仍适合食用的食物,从而帮助消费者节省金钱,这也对环境有所帮助。

条形码的可生物降解和无毒性质也意味着它们可以安全地应用于食品供应链的所有环节,以确保食品的新鲜度。

NTU说,这项发明已经申请了专利,研究小组正在与一家新加坡农业综合企业合作,将这一概念扩展到其他类型的易腐食品上。

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