AI-Powered“电子鼻子”嗅出肉清新

由新加坡南洋理工大学领导的一组科学家发明了一种模仿哺乳动物鼻子的人工嗅觉系统，可以准确评估肉类的新鲜程度。

The ‘electronic nose’ (e-nose) comprises a ‘barcode’ that changes color over time in reaction to the gases produced by meat as it decays, and a barcode ‘reader’ in the form of a smartphone app powered by artificial intelligence (AI). The e-nose has been trained to recognize and predict meat freshness from a large library of barcode colors.

当在剩下的商业包装的鸡肉，鱼类和牛肉肉样上进行测试时，该团队发现他们的深度卷积神经网络AI算法，为电子鼻子赋予肉类的新鲜度，98.5％准确性。作为比较，研究团队评估了一种常用算法的预测精度，这种算法用于测量传感器的响应，比如电子鼻中使用的条形码。这种类型的分析显示了61.7%的整体准确性。

描述的,电子鼻在科学杂志《先进材料》上发表的一篇论文,10月消费者可能会有助于减少食物浪费,确认肉是否适合消费,更准确地比之前最好的标签,说,研究小组从南大新加坡,与江南大学的科学家合作,中国和澳大利亚的莫纳什大学。

由新加坡国立大学领导的科学家们发明了一种模仿哺乳动物鼻子的人工嗅觉系统，可以准确评估肉类的新鲜度。信誉：NTU新加坡

联合领导作者陈晓东教授，NTU灵活设备创新中心主任说：“我们在现实生活中测试的概念验证人工嗅觉系统，可以轻松地集成到包装材料和产量中导致短时间内，没有用于最近开发的一些电子鼻子的电信号收集的笨重布线。

“这些条形码通过确保他们不会丢弃仍适合消费的产品，帮助消费者节省资金，这也有助于环境。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部分以确保食物新鲜度。“

这种实时监测食品新鲜度的方法已经申请了专利，该团队目前正在与新加坡一家农业综合企业合作，将这一概念扩展到其他类型的易腐食品。

敏锐的嗅觉

NTU科学家和合作者开发的电子鼻子包括两个元素：彩色的“条形码”，与腐烂的肉类产生的气体反应;和条形码“读者”，它使用AI来解释条形码上的颜色的组合。为了使电子鼻子便携式便携，科学家们将其集成到一个智能手机应用程序中，可以在30秒内产生结果。

电子鼻子模仿哺乳动物的鼻子。当腐烂肉产生的气体与哺乳动物鼻子中的受体结合时，产生信号并传递给大脑。大脑然后收集这些反应并将它们组织成模式，允许哺乳动物识别肉类年龄和腐烂的气味。

在电子鼻子中，条形码中的20个条形作为受体。每条棒由壳聚糖（天然糖）制成，嵌入纤维素衍生物上并用不同类型的染料装载。这些染料与通过腐烂肉和响应于不同类型和浓度的气体而改变颜色而产生的气体反应，导致颜色的独特组合，其用作任何肉的状态的“气味指纹”。

例如，条形码中的第一条含有弱酸性的黄色染料。当暴露于通过腐烂的肉（称为生物胺）产生的含氮化合物时，随着染料与这些化合物反应，这种黄色染料变成了蓝色。随着肉类衰减进一步，颜色强度随着生物胺的增加而变化。

对于这项研究，科学家们首先使用决定肉类清单的国际标准制定了分类系统（新鲜，不那么新鲜或宠坏的）。这是通过提取和测量在缠绕在广泛使用的透明PVC（聚氯乙烯）包装膜中的鱼包中发现的氨和另外两个生物胺的量来完成的，并储存在4°C（39°华氏温度）以不同的间隔超过五天。

它们同时监测这些鱼缸的新鲜度，条形码在PVC薄膜的内侧粘在不接触鱼的内侧。这些条形码的图像在五天内以不同的间隔拍摄。

电子鼻子总体精度达到98.5％

然后，用不同条形码的图像培训称为深卷积神经网络的AI算法，以识别与每个类别类别的气味指纹中的模式中的图案。

为了衡量他们的电子鼻子的预测准确性，NTU科学家随后监测了商业上包装的鸡肉，鱼类和牛肉的新鲜度，带有条形码在包装薄膜上粘在25°C（77°F华氏度）。在48小时内以48小时的不同时间间隔拍摄来自六个肉类包的条形码超过4,000个条形码的图像，而不会打开不同的肉类包装。

研究团队首先训练了他们的系统，以在3,475条条形码图像中捕获的气味指纹之间的模式，然后在剩余图像上测试系统的准确性之前。

结果表明，精度为98.5％ - 识别损坏的肉类的100％准确性，新鲜和较少的新鲜肉类的准确性为96至99％。

作为比较，研究小组从每个新鲜度类别中随机选取20幅条形码图像，以评估欧氏距离分析的预测精度，这是一种常用的方法，用于测量传感器的响应，如在这个电子鼻中使用的条形码。这一分析显示，总体准确率为61.7%。

陈国政府主席陈政主教授（NTU）主席教授说：“虽然E-NOSES已被广泛研究，但由于目前的原型检测和识别气味，仍然存在商业化的瓶颈。我们需要一个拥有强大的传感器设置和数据分析方法的系统，可以准确地预测香味指纹，这是我们的电子鼻子所提供的。

“其无损，自动化和实时监控能力也可用于识别其他类型易腐食品的气体类型，因为它们变得更少，为食品质量控制提供广泛适用的新平台，这是什么我们现在正在努力。“

参考文献：“基于比色条码组合的便携式新鲜度预测平台和深卷尘神经网络”的玲玲郭，王王，中华武，建武王，明王，Zequn崔，肖，建福蔡，川莱徐和晓东陈那2020年10月1那先进材料。
DOI：10.1002 / ADMA.202004805