蔬菜、水果及制品中营养成分检测方案

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浙江大学学报(农业与生命科学版) 38(6)：715~724，2012 浙江大学学报(农业与生命科学版)第38卷716 Journal of Zhejiang University (Agric. & Life Sci.) http：//www.journals.zju.edu.cn/agr E-mail： zdxbnsb@zju.edu.cn DOI： 10.3785/j.issn.1008-9209.2012.04.232 不同成熟度草莓鲜榨果汁的电子鼻和电子舌检测 高利萍，王俊，崔绍庆 (浙江大学生物系统工程与食品科学学院农业部设施农业装备与信息化重点实验室，浙江杭州310058) 摘要采用电子鼻和电子舌，通过主成分分析(principal component analysis， PCA)、线性判别分析 (linear discriminantanalysis， LDA) 对不同成熟度草莓鲜榨果汁的风味品质进行进测区分，并通过偏最小二乘回归分析 (partial leastsquares，PLS)建立电子鼻和电子舌传感器号应信号与草莓鲜榨汁理化指标之间的关系，定量预测草莓的品质指标.结果表明：PCA和LDA法均对不同成熟度草莓鲜榨汁的区分效果较好，且电子舌的区分效果好于电子鼻，电子鼻和电子舌传感器响应信号融合后的区分效果与电子舌相当；通过PLS法，电子舌传感器响应信号能够较好地预测不同成熟度草莓鲜榨汁的可溶性固形物含量、Vc含量和pH值，但对总酸含量的预测能力稍差，其校正决定系数R为0.876，预测决定系数R为0.793；电子鼻和电子舌传感器响应信号融合后能够很好地预测不同成熟度草莓鲜榨汁的可溶性固形物、Vc和总酸含量及pH值，其预测能力好于单一的电子鼻或电子舌，其中对于电子舌不能很好预测的总酸含量其校正决定系数和预测决定系数分别上升为0.965和0.908.表明采用上述方法能对样品进行较好地区分且能对样品的品质指标进行较好地预测，其中电子鼻和电子舌信号融合对样品的区分能力和预测能力增强，验证了电子鼻和电子舌结合是对样品气味和味道的综合信息进行评价. 关键词 电子鼻；电子舌；草莓鲜榨汁；成熟度 中图分类号TP 274 文献标志码A Evaluation of fresh juice of strawberries at different degrees of ripeness using electronic nose and electronic tongue. Journal of Zhejiang University (Agric. & Life Sec.) 2012，38(6)：715-724 GAO Li-ping， WANG Jun， CUI Shao-qing (Key Laboratory of Equipment and Informatization in Environment ControlledAgriculture， Ministry of Agriculture， College of Biosystems Engineering and Food Science， Zhejiang University， Hangzhou310058， China) Summary Fresh fruit juice has become more and more popular， since it has high nutritional value， thus， more attention ispaid to its quality. However， traditional test methods are often time-consuming and cumbersome， can not realize real-time ( 基金项目：国 家 科技支撑计划资助项目 (2012BAD29B02-4)；国家自然科学基金资助项目 (31071548)；博士学科点专项科研基金资助项目 (20100101110133). ) ( " 通信作者 (Corresponding author)：王 俊 ， E- m ail： j w ang@zju.edu.cn ) ( 第一 作 者联系方式：高利萍， E - mail： gaoliping025@163.com ) ( 收稿日期 (Received)：2 0 12-04-23；接受日期(Accepted)：201 2 -05-30；网络 出 版日期 (Published online)： 20 1 2-11-14 ) ( URL： http：//www.cnki.net/kcms/detail/33.1247.S.20121114.1947.010.html ) detection and obtain accurate and overall information only with single test results. Electronic nose (e-nose) and electronictongue (e-tongue)， which simulate human nose and tongue system， are new rapid detection instruments. It is found that bothe-nose and e-tongue system can achieve rapid detection to get the overall information， with high sensitivity， reliability andrepeatability. At present， research in fresh fruit juice using e-nose and e-tongue is still in the preliminary stage， and theyhave not been found in the fresh strawberry juice evaluation. In this study， an e-nose and an e-tongue were employed to detect the fresh juice of strawberries at different degrees ofripeness. Data were analyzed with three pattern recognition techniques： principal component analysis (PCA)， lineardiscriminant analysis (LDA) and partial least square (PLS). The results showed that the fresh juice of strawberries at different degrees of ripeness could well be discriminated byPCA and LDA， and the result from e-tongue and e-nose was proved to be superior to that of e-nose only for classifying thesamples. And the combination of e-tongue and e-nose had the similar level compared with e-tongue (Fig. 7-9). PLS wasused to establish the relationship between response signals ofe-nose and e-tongue and physicochemical indexes of freshstrawberry juice. Analysis of PLS showed that response signals ofe-tongue could predict the value of soluble solids content，Vc content and pH value， but total acid content was recorded with the correction and prediction coefficient (R’) ofdetermination 0.876 and 0.793， respectively (Fig. 10). However， the combination of e-nose and e-tongue with PLS couldmore efficiently predict soluble solids content， Vc content， total acid content and pH value (Fig. 11)， among which thecorrection and prediction coefficient of determination of total acid content increased to 0.965 and 0.908， respectively. In conclusion， the combination of e-nose and e-tongue reveals better abilities to discriminate and predict fresh juice，which is confirmed to be a general detection for the comprehensive smell and taste information. Key words electronic nose； electronic tongue； fresh strawberry juice； ripeness 鲜榨纯果汁是指未添加任何配料的鲜榨果汁.鲜榨果汁可以有效地清除体内的毒素，起到解毒排毒、净化机体的作用等.随着人们健康意识的提高，鲜榨果汁逐渐受到消费者的青睐，未来可能成为大众化的健康饮品2.草莓是蔷薇科草莓属植物的通称，属多年生草本植物，其色泽鲜艳、味道酸甜可口、香气浓郁、营养价值高，被称为“水果皇皇”.草莓含水量高，果汁含量十分丰富，是制作鲜榨果汁的理想原料.鲜榨果汁在制作过程中会受到诸如水果成熟度、新鲜度等多种因素的影响，其质量品质往往参差不齐. 鲜榨果汁的气味和味道是评价其品质的重要手段3.传统的化学检测方法往往操作繁琐、耗耗、昂贵，且得到的信息很难代表样品的整体信息.而电子鼻和电子舌无需对样品进行前处理，且得到的是样品的总体信息.电子鼻是对气味综合信息的评价，电子舌是对味道综合信息的评价.近年来，国外已经开始应用电子鼻或电子舌对柑桔汁[4-6]、苹果汁等进行检测，展现了其在鲜榨果汁检测方面的广阔前景.目前，国内将电子鼻或电子舌应用到鲜榨果汁检测方面还处于初步阶段，对草莓鲜榨果汁的检测研究尚未见报道.本文尝试将电子鼻和电子舌结合对 不同成熟度草莓鲜榨果汁的风味品质进行检测，旨在为鲜榨果汁的质量分级和风味品质评价提供理论依据. 1 材料与方法 1.1 材料 试验用草莓产自杭州勾庄草莓园，于2011年5月6日上午采摘，品种为章姬(Fragaria xananassaDuch. cv. Akihime).根据已有研究，将草莓成熟度按着色程度划分.根据试验用草莓的外表颜色，结合农场技术人员的评定，初步将草莓分为4种不同的成熟度：未熟期(着色面积≤1/4果实总面积)，半熟期(着色面积≥1/2果实总面积，但着色较淡且并不集中)，成熟期(着色面积扩大到全表面，但颜色稍浅，果基部为乳白色)，完熟期(果实完全着色，颜色为深红色).结合色度分析进一步验证此种分类的可靠性.采摘时，必须轻拿、轻摘、轻放，用指甲掐断果柄，连同果柄一起摘下.草莓运至实验室后，剔除有损伤和霉烂的草莓.每组试验取质量和大小基本一致的草莓洗净、沥干、去萼片和萼梗待用.剩余的草莓放置在4℃冰柜中冷藏. 1.2 电子鼻系统和电子舌系统 本试验用电子鼻系统采用德国Airsense公司的 PEN2 型便携式电子鼻 (portable electronic nose)系统.它是一种由一组复合化学传感器和识别软件组成的分析仪器，其硬件结构主要包括传感器阵列、采样及清洗通道、数据采集系统及计算机.传感器阵列由10个金属氧化物传感器组成，每个传感器的性能见表1.样品密封静置一定时间后，其顶空挥发气体通过一个内置泵从进口处被吸附到传感器通道中经过传感器阵列后由出口排出，根据样品顶空挥发物通过传感器的电阻值G与基准气体通过传感器的电阻值G的比值而进行数据处理和模式识别以. 表1 PEN2传感器阵列及响应特性 Table 1 Sensors used and their main properties in PEN 2 传感器名称 传感器响应特性 检测限 Sensor name Response property Limit of detection W1C(S1) 对芳香成分灵敏 10 Sensitive to aromatic compounds W5S(S2) 对氮氧化合物很灵敏，灵敏度大 10 Very sensitive to oxynitride W3C(S3) 对氨水、芳香成分(苯等)灵敏 Sensitive to ammonia and aromatic 10 compounds such as benzene W6S(S4) 对氢气有选择性 104 Sensitive to hydrogen W5C(S5) 对烷烃(丙烷等)、芳香成分灵敏 Sensitive to alkane such as propane and 10 aromatic compounds W1S(S6) 对甲烷灵敏 104 Sensitive to methane W1W(S7) 对硫化成分(硫化氢等)灵敏 Sensitive to sulfur compounds such as 10 hydrogen sulfide W2S(S8) 对乙醇灵敏 10 Sensitive to ethanol W2W(S9) 对芳香成分、有机硫化物灵敏 Sensitive to aromatic compounds and 10 organic sulfur compounds W3S(S10) 对烷烃(甲烷等)灵敏 Sensitive to alkane such as methane 10 电子舌系统为法国阿尔法公司的 Astree 型电子舌系统，主要由传感器阵列、自动进样器、数据采集系统及与电子舌配套数据分析软件组成.传感器阵列由7个化学选择性区域效应的味觉传感器和1个Ag/AgCl参比电极组成.这7个传感器对酸、甜、苦、咸、鲜5种基本味觉呈味物质都有响应，其检测限见表2.样液放置在设置的位置上，通过自动进样器使传感器和电极与样液接触，根据传感器接触到样品溶液后的电势V与参比电极 (Ag/AgCl)的电 势V的差值而进行数据处理和模式识别110. 表2 ASTREE 电子舌传感器阵列及其检测限 Table 2 Detection threshold of ASTREE sensors array 基本味觉 呈味物质 检测限 Limit of detection Basic taste Taste substance zz* BA BB CA GA HA JB 酸 Sour HC1 10 10 10 10 10-7 10 10 咸 Salty NaCl 10 10 10° 10 1044 104 10~ 甜 Sweet Glucose 10 10+4 10 10一7 10+4 10-4 10 苦 Bitter Caffeine 10 10-4 10 10 104 10 10* 鲜Umami MSG 10 10 10 10 10 104 10 *传感器型号.*Sensor model. 1.3 方法 1.3.1 电子鼻样品的准备 试验选取4种不同成熟度的草莓，每种成熟度的草莓在检测前先进行榨汁处理.每种成熟度草莓的鲜榨果汁准备20个重复样品，每个样品的质量为 10g，用保鲜膜密封在500mL烧杯中静置10 min 后测量.实验室温度25℃.因为草莓含水量高，草莓汁会挥发出大量水蒸气对传感器造成损害，影响传感器的灵敏性，所以需要去除水汽11.本试验采用滤纸和无水 NazCO3粉末干燥剂结合除湿气，即将滤纸折成杯口圆盖状塞入烧杯中，离样品距离约2cm， 再称取5g NazCO3粉末放置在滤纸上，然后用聚乙烯保鲜膜密封.采用顶空抽样的方法用电子鼻进行检测，检测时间为80 s，传感器清洗时间为 60 s.用稳定状态下的信号进行分析，取70s处的信号作为电子鼻分析的时间点(图1). 图1 电子鼻响应信号图 Fig. 1 Response curves of e-nose 1.3.2 电子舌样品的准备 草莓鲜榨果汁在检测前先分别经过4层和8层纱布过滤，去除草莓汁中的固体颗粒，以免影响电子舌的传感器性能.量取草莓汁80 mL倒入120 mL电子舌专用烧杯中，按照 设置的序列放置在电子舌自动进样器上.试验采用清洗溶液和草莓汁样本交替检测序列进行检测，清洗溶液为 0.01 mol/L 稀盐酸.每种成熟度草莓鲜榨汁检测24个样本，4种成熟度草莓的鲜榨汁共检测96个样本.用稳定状态下的信号进行分析，取120s处的信号作为分析的时间点(图2). Sampling time (s) 图2 电子舌响应信号图 Fig.2 Response curves of e-tongue 1.3.3 理化指标检测 草莓鲜榨果汁的pH 值用PHS-4CT型精密酸度计测定；可滴定酸度采用中和滴定法测定，结果以柠檬酸百分数表示；；可溶性固形物采用 ATAGO公司的PAL-1型手持折光仪测定；Vc采用2，6-二氯酚靛酚法4测定；色度采用KonicaMinolta 公司的 CR-400 色差计测定；硬度采用GY-1型果实硬度计测定. 1.4 数据分析方法 试验结果由 SPSS.v16.0 和 Origin 75 以及Minitab15软件结合对数据进行主成分分析和线性判别分析所得，并用偏最小二乘法进行指标预测. 主成分分析(principal component analysis， PCA)是一种包含了向量分析和相关矩阵的分类技术，采取降维的方法找出几个综合因子来代表原来众多的变量，使得这些综合因子尽可能地反映原来变量的信息量.线性判别分析(linear discriminant analysis，LDA)是统计学上的一种分析方法，将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和降低特征空间维数的效果.偏最小二乘法(partial least squares， PLS) 是一种新型的多元统计数据分析方法，是一种多因变量对多自变量的回归建模方法. 2 结果与分析 2.1 不同成熟度草莓的检测 2.1.1不同成熟度草莓的色度和硬度分析 草莓 在成熟过程中果实颜色变化较大.本试验所用草莓就是根据草莓红色着色程度来判断其成熟度而采摘的.为了验证其可靠性，对4种成熟度的草莓分别进行色度分析.从图3可知，从未熟期到成熟期a值(表示草莓的红色度， a值越大说明草莓的颜色越红)呈上升趋势；其中，从未熟期到半熟期，a 值明显增加；从成熟期到完熟期，a 值变化较小.这说明可以根据草莓红色着色面积来判断其成熟度.果肉的硬度也是判断其成熟度的一个标志，一-般而言，草莓在成熟过程中硬度不断降低.从图4可知，从未熟期到半熟期，草莓果肉的硬度迅速降低，至完熟期降至最低.这也验证了上述色度分析的结果. *心 图3不同成熟度草莓的色度分析 Fig.3 Colorimetric analysis of strawberries at different degrees of ripeness 图4 不同成熟度草莓的硬度分析 Fig. 4 Hardness analysis of strawberries at different degrees of ripeness 2.1.2不同成熟度草莓的电子鼻检测 草莓在成熟过程中，其芳香气味会发生很大的变化，越成熟的草莓散发出越浓郁的香味.从图5可以看出，样品大致可分为3个区域：未熟期、半熟期、成熟期-完熟期.说明成熟期和完熟期的草莓香气比较接近.为了进一步说明不同成熟度的草莓可以通过其着色 程度来初步判断，对不同成熟度草莓的电子鼻响应信号与其色度变化进行 PLS分析.结果(图6)表明，其校正决定系数 R²为0.926，预测决定系数 R²头0.889，表现出较好的相关性.说明可以用电子鼻来区分不同成熟度的草莓样品，草莓的成熟度可以通过着色程度来判断. 图5 不同成熟度草莓电子鼻检测的PCA(A)和LDA(B)图 Fig. 5 PCA (A) and LDA(B) plots of strawberries at different degrees ofripeness 图6不同成熟度草莓色度的实际值与预测值的PLS分析图 Fig. 6 PLS analysis of actual and predicted values of chroma of strawberriesat different degrees of ripeness 2.2 不同成熟度草莓鲜榨果汁的电子鼻检测 从PCA图(图7A)可以看出：第1主成分和第2主成分的贡献率分别达到 58.149%和28.516%.完熟期和成熟期草莓鲜榨汁部分区域重叠，成熟期与半熟期比较接近，而未熟期和其他3种成熟度草莓鲜榨汁能够很好地用电子鼻区分.这可能是因为完熟期和成熟期草莓已经接近和达到发挥果实特有芳香的程度，半熟期草莓挥发出来的芳香成分还未达到一定的程度，而未熟期草莓挥发出来的果实特有芳香成分很少[12-13]从LDA图(图7B)可以看出：第1主成分和第2主成分的贡献率分别为 91.6%和6.8%.4种成熟度草莓鲜榨汁可以较好地区分开来，完熟期和成熟期的比较接近，与半熟期和未熟期的较远.比较图5和图7可知，不同成熟度的草莓和其鲜榨汁呈现的规律相似.这说明可以通过不同成熟度草莓的品质来判断其鲜榨汁的品质. 图7 不同成熟度草莓鲜榨汁的电子鼻检测的 PCA(A) 和LDA(B)图 Fig. 7 PCA (A) and LDA (B) plots of fresh juice of strawberries at differentdegrees of ripeness by e-nose 2.3 不同成熟度草莓鲜榨果汁的电子舌检测 图8为用电子舌检测和区分不同成熟度草莓鲜榨汁的 PCA 和LDA图.在PCA中第1主成分和第2主成分的贡献率分别达到79.404%和13.633%.在LDA中第1主成分和第2主成分的贡献率分别达到98.7%和1.1%.从图8可以看出，4种成熟度草莓鲜榨汁能够很好地区分开来.在本次试验的理化指标检测中，鲜榨汁的糖含量随成熟度增加不断增加，酸度呈先上升后下降的趋势.这可能是因为草莓是糖直接积累型果实，在果实发育过程中，糖含量随果实成熟呈上升趋势；有机酸含量在果实发育早期呈上升趋势，在发育后期有机酸含量下降14].比较图7和图8可以看出，对于不同成熟度草莓鲜榨汁，电子舌检测效果较电子鼻好，区分度更高.这可能是因为在草莓成熟期间其糖、酸等都变化明显，电子舌的7个传感器都对酸呈味物质非常敏感和部分传感器对甜呈味物质非常敏感，其检测限可达10-(表2)，而电子鼻传感器的检测限最低仅达10-(表1).另外，电子鼻是传感器通过挥发物对不同草莓鲜榨 图88不同成熟度草莓鲜榨汁的电子舌检测的 PCA (A)和LDA(B)图 Fig.8 PCA (A) and LDA (B) plots of fresh juice of strawberries at differentdegrees of ripeness by e-tongue 果汁进行间接检测，也可能与挥发物与不同成熟度间相关性高有关；因此，对于草莓鲜榨汁的检测电子鼻传感器的灵敏度不及电子舌传感器，电子舌传感器展现出了更大的优势. 2.4不同成熟度草莓鲜榨果汁的电子鼻和电子舌检测结合分析 单一的电子鼻分析是对10根传感器的信号值进行分析，得到表征气味的综合信息特征；单一的电子舌分析是对7根传感器的信号值进行分析，得到表征味道的综合信息特征；而电子鼻和电子舌结合分析是对这17根传感器的信号值进行综合分析，得到的是气味和味道的综合信息.为了探讨电子鼻和电子舌结合对不同成熟度草莓鲜榨果汁风味品质的检测分析效果，将电子鼻和电子舌的响应信号值结合进行数据处理.首先，提取电子鼻传感器70s处的响应信号值和电子舌传感器 120 s处的响应信号值，并分别进行标准化变换；然后将二者经标准化变换后的响应信号值结合，并分别进行 PCA 和LDA. 从图9可以看出：在PCA中第1主成分和第2 3 图9 不同成熟度草莓鲜榨汁的电子鼻和电子舌结合检测的 PCA (A) 和 LDA (B) 图 Fig.9 PCA (A) and LDA (B) plots of fresh juice of strawberries at differentdegrees of ripeness by e-nose and e-tongue 主成分的贡献率分别达到80.453%和13.251%，总贡献率达93.704%；在LDA中第1主成分和第2主成分的贡献率分别达到89.8%和10.1%，总贡献率达99.9%.与前面分析进行比较发现，电子鼻和电子舌结合检测对不同成熟度草莓鲜榨汁的区分能力好于单一用电子鼻检测的结果，但与单一用电子舌检测的结果相差不大. 2.5传感器响应信号值与不同成熟度草莓鲜榨汁的理化指标间的关系 2.5.1 不同成熟度草莓鲜榨果汁的理化指标分析 从表3可知，随着果实的不断成熟，草莓鲜榨果汁的可溶性固形物含量不断增加，但到完熟期时又有所下降.这是因为在果实成熟过程中，可溶性固形物不断积累，但进入全红期的草莓可溶性固形物含量有所下降， 可能是呼吸消耗了果实积累的部分有机物质，也有可能是受到外界环境条件如光照115-16]、温度117等因素的影响. Vc 含量呈增加趋势.可滴定酸含量在果实成长过程中不断增加，但到完熟期又有所下降.这可能是因为草莓果实在成熟过程中有机酸不断积累，到成熟期达到峰值，随着果实继续成熟，一部分有机酸可能转变为碳水化合物或者被氧化，导致有机酸含量下降[18-19].pH值呈先下降后上升的趋势.表明草莓果实在成熟过程中随着糖分、有机酸、Vc 等物质不断积累使得果实风味香甜浓厚，营养价值高. 图10 不同成熟度草莓鲜榨汁的Vc含量、总酸、可溶性固形物和pH值的PLS分析图 表3 不同成熟度草莓鲜榨果汁的理化指标值 Table 3 Physicochemical indexes of fresh juice of strawberries at differentdegrees of ripeness 成熟期 可溶性固形物 总酸 pH值 Ripeness periods Soluble solids (%) Vc (ug/g) Total acid(%) pH value 完熟期 Full-mature 5.3 442 0.85 3.92 成熟期 Mature 5.4 273 0.86 3.81 半熟期 Half-mature 4.6 221 0.83 3.77 未熟期 Immature 4.0 110 0.48 3.71 2.5.2 传感器响应信号对不同成熟度草莓鲜榨果汁理化指标的预测 根据上述分析可知，电子舌传感器响应信号对不同成熟度草莓鲜榨汁的区分效果较佳，为此，本节采用 PLS分析对电子舌传感器响应信号值与理化指标进行综合分析，通过 PLS校准模型来判别理化指标的实际值与预测值的关系，并得出电子舌传感器响应信号值样品理化指标之间的关系模型.从图10可以看出，草莓鲜榨果汁的可溶性固形物、Vc、总酸含量和 pH值的校正决定系数R²分别为0.985、0.939、0.876和0.952；预测决定系数R分别为0.980、0.891、0.793和0.918.可见，电子舌传感器响应信号与不同成熟度草莓鲜榨汁的可溶性固形物、Vc 含量和 pH值的相关性较好，与总酸含量的相关性稍差.方差分析显示，这4种理化 指标的P值都为0.000，小于α值0.05.说明PLS回归模型具有显著性.其回归方程如下： 其中，Y、Y、Y、Ya分别是可溶性固形物含量、Vc含量、可滴定酸含量和pH值的预测值； Szz、SBA、SBB、ScA、SGA、SHA、SjB分别为电子舌传感器ZZ、BA、BB、CA、GA、HA、JB等型号的响应信号值(下同). 根据上述分析知，电子舌传感器响应信号值对总酸含量的预测能力稍差，而电子舌传感器对不同 成熟度草莓鲜榨汁的区分效果与电子鼻和电子舌结合区分效果相当.为了对不同成熟度草莓鲜榨果汁理化指标进行更好的预测，本文尝试用电子鼻和电子舌传感器响应信号结合进行PLS分析，结果见图11.其中，可溶性固形物、Vc和总酸含量及pH值的校正决定系数R²分别为0.989、0.947、0.965和0.957，预测决定系数R分别为0.983、0.928、0.908和0.939.与单一的电子舌检测相比，可溶性固形物、Vc和总酸含量及pH值的校正和预测决定系数都有所增加，尤其是总酸，其校正决定系数由0.876增大到0.965，预测决定系数由0.793增大到0.908，表现出较好的相关性.图12是电子鼻和电子舌结合的17个传感器的总酸的PLS载荷图.载荷图显示了每个预测变量对第1个分量和第2个分量的载荷之间的相关性，可比较各个变量对模型的重要性.从中可知，传感器Sz、Sg和Szz距离(0，0)点最近，说明其对总酸含量预测的贡献率相对其他传感器稍差.综上说明，电子鼻和电子舌传感器响应信号的结合能够很好地预测不同成熟度草莓鲜榨汁的可溶性固形物、Vc和总酸含量及pH值，效果好于单一的电子鼻或电子舌. 图11 电子鼻和电子舌结合的PLS分析图 Fig. 111PLS analysis by e-nose and e-tongue 图12 17个传感器对总酸含量检测的PLS载荷图 Fig. 122FPLS loading graph of 17 sensors for total acid content 从表4可以看出，P值都小于α值(0.05).说明PLS回归模型具有显著性.其回归方程分别如下： Y=25.8407+0.5018S1+0.1910S2+0.8691S3+ 0.4628S4+1.2907S5-1.2148S6-0.7840S7- 0.5212Sg-0.4322Sg+0.485 4S10+0.965 1Szz-2.050 0SBA+2.754 3SBB-1.4185ScA-1.1148SGA-1.6357SHA+1.483 2SJB；Y"=0.735760-0.079102S1+0.000687S2+0.059716S3-0.021108S4-0.015 748S5+0.078 633S6-0.014002S7-0.008535Sg0.026387S9+0.002381S10-0.002361Szz+0.021175SBA+0.094 963SBB-0.106262ScA-0.164867SGA-0.074836SHA-0.132845SJB；Ya"=3.800 85+0.00289S+0.00148S2+0.00521S3+0.003 61S4+0.008 33S5-0.008 09S6-0.004 78S7-0.003 58Sg-0.00246S9+0.003 78S10+0.00625Szz-0.01392SBA+0.01811SBB-0.00904ScA- 0.00696SGA-0.01015SHA+0.009 65SJB； 其中，Y、Y、Y、Ya分别为可溶性固形物、Vc和总酸含量及pH值的预测值； S1、S2、S3、S4、 表4方差分析 理化指标 Physicochemical indexes 来源Source DF SS MS F P 回归 Regression 7 23.3165 3.33093 798.09 0.000 可溶性固形物Soluble solids 残差误差 Residual error 63 0.2629 0.00417 合计 Total 70 23.5794 回归 Regression 2 8657.91 4328.96 608.12 0.000 Vc 残差误差 Residual error 68 484.07 7.12 合计 Total 70 9 141.98 回归 Regression 10 1.815 76 0.181576 164.01 0.000 总酸 Total acid 残差误差 Residual error 60 0.06643 0.001107 合计 Total 70 1.882 19 回归 Regression 2 0.355 760 0.177 880 755.45 0.000 pH直 pH value 残差误差 Residual error 68 0.016012 0.000235 合计 Total 70 0.371772 S5、S6、S7、Sg、Sg、S1o分别为电子鼻传感器W1C、W5S、W3C、W6S、W5C、W1S、W1W、W2S、W2W、W3S的响应信号值. 3 结论 本试验采用电子鼻和电子舌，通过主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和偏最小二乘法(PLS)对按果实颜色划分的不同成熟度草莓鲜榨汁的品质进行区分和评价可以得出： 用 PCA 和LDA 对不同成熟度草莓鲜榨汁进行定性分析表明， PCA 和LDA均对不同成熟度草莓鲜榨汁区分效果较好.对于电子鼻检测，不同成熟度草莓和其相应的鲜榨汁的 PCA 和 LDA分析结果所呈现的规律相似.说明可以通过不同成熟度草莓的品质来判断其鲜榨汁的品质.电子舌的区分效果好于电子鼻；电子鼻和电子舌传感器响应信号融合后的区分效果与电子舌相当.说明电子鼻和电子舌都可以较好地区分不同成熟度草莓鲜榨汁，电子鼻和电子舌信号融合后也能对样品 进行较好的预测. 用PLS对不同成熟度草莓鲜榨汁的组分进行预测可知，电子舌传感器响应信号能够较好地预测不同成熟度草莓鲜榨汁的可溶性固形物、Vc 含量和pH值，但对总酸含量的预测能力稍差，其校正决定系数和预测决定系数R²分别为 0.876和0.793.电子鼻和电子舌传感器响应信号融合后能够很好地预测不同成熟度草莓鲜榨汁的可溶性固形物、Vc和总酸含量及 pH值， 其预测能力好于单一的电子鼻或电子舌，其中对于电子舌不能很好预测的总酸含量其校正决定系数和预测决定系数分别上升为0.965 和0.908.这说明电子鼻和电子舌结合对于鲜榨汁品质检测展现出巨大的潜力. 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