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    AI除了“看”还能“闻”? 仿生“电子鼻”三十秒识别食品新鲜度

    时间:2021-01-27 04:16:19 来源:达达文档网 本文已影响 达达文档网手机站

    人眼可以区分数百万种颜色,人耳可以听出50万种音调,而与人类的嗅觉能力相比,这都有些逊色。早在2014年,科学家发现,人鼻可以区分1万亿种气味。对于视觉系统,科学家开发出了机器视觉;对于听觉系统,科学家研发了语音识别。那是否存在一种可能性,制造一套人工嗅觉系统呢?

    新加坡南洋理工大学(NTU)的研究人员通过模仿哺乳动物的嗅觉系统,发明了人工“电子鼻”,可准确评估肉类的新鲜度。实验数据显示,“电子鼻”检测准确率高达至98.5%,而传统检测方法只有61.7%。

    该研究成果由NTU联合中国江南大学以及澳大利亚莫纳什大学共同完成,并于10月发表在科学杂志《先进材料》上。

    真正实现快速、准确、无损检测

    食物中毒几乎是人人都有过的经历。因为食用了被污染的食物,患者往往会上吐下泻。其致病机理是食物中的细菌或者病毒进入人体肠道后大量繁殖,导致肠道感染。食品安全至关重要,其中关键的一环,就是保证食材的新鲜度,即准确对其新鲜度进行评估。

    “准确”不意味着严格,而是适中。消费者因为怀疑存储在冰箱内的肉类变质而丢弃,会造成大量浪费;另一方面,在不知情的情况下食用变质食物则有害健康。“人工鼻”项目负责人,NTU材料科学和工程学院陈晓东教授介绍了当前主流肉类检测方法的弊端。

    哺乳动物嗅觉系统VS.人工嗅觉系统

    目前,测定肉类采用的是挥发性盐基氮法。在肉类长时间放置过程中,由于酶和细菌的作用,蛋白质、脂肪和糖类被分解、变质,一系列碱性含氮的有毒物质如酪胺、组胺、尸胺等胺类被释放出来。通过检测这类物质的量,进而反推肉类的新鲜度。该方法主要的弊端在于,需要特定的仪器进行检测,其使用不便,检测复杂。这意味着只能由政府相关部门、相关人员,使用仪器在特定的环境和场合进行检测,效率低、可使用场景少,还存在测不准的问题。

    为了克服这些弊端,陈晓东等人基于哺乳动物嗅觉系统的工作原理,研发了“电子鼻”。

    首先,要理解哺乳动物嗅觉系统的工作原理。对于哺乳动物来说,嗅觉系统起作用要从鼻子吸入气体开始。气体接触到包含有多种嗅觉感受器的嗅觉上皮细胞,这些嗅觉感受器对很多范围的气体分子呈现亲和性,之后嗅觉神经将感受器激活成电信号,传到给嗅球,再经过嗅球传递,直到大脑,最终识别气体并决定气体浓度。

    总的来说,哺乳动物嗅觉系统运转可以分成两部分,一是感受器接触气体,此时形成的神经信号像是气味指纹,必须经过解读才能得到结果。第二步则是信号通过神经传递给大脑,对气氛指纹做出解读。

    用更加专业的词汇来说,模仿哺乳动物的嗅觉系统,需要复制两个功能:交叉反应传感和气味指纹模式识别。

    这恰好也对应了“电子鼻”的两个组成部分:条形码和阅读器。前者放置于肉类周围,条形码因为肉类中的不同浓度的挥发性气体而产生变色;后者是“中枢神经系统”,用以解读变色的条码,给出新鲜度结果。

    这两个部分哪个更为关键?陈晓东坦言:“电子鼻识别肉类新鲜度之所以比传统方法准确度高,并不是因为我们检测了更多种类的气体,而是对变色条码的解读更精确。”这也就意味着,该电子鼻技术的核心,是一个精确解读变色条形码信息的一套算法。

    “条形码”由20种不同类型的壳聚糖、染料和醋酸纤维组成的多空纳米复合材料构成。当其置于待测肉类之上,条码中的卤素染料根据气体类型和浓度发生交叉反应,显示出彩色条形码(气味指纹)。

    “五彩斑斓”的条形码形成的气味指纹

    比如,在條形码上第一条带上,有一种叫溴百里酚蓝(BPB)的染料,当遇到微生物降解蛋白质产生的生物胺,其羟基基团分裂,可见色从黄色变成蓝色。当暴露在不同浓度的气体中时,条码的每一条都会有不同颜色或颜色范围。

    设计条形码与肉类挥发气体反应并不困难,困难的是面对千变万化的变色条码,应该如何解读。设想人的嗅觉系统,当闻到肉类散发出的臭味,就能判断已经变质,如果味道弱一些,就能判定不新鲜。那“电子鼻”应该如何判断呢?

    陈晓东等人使用机器学习方法训练条形码“阅读器”,直到系统能准确根据条形码判断新鲜度为止。

    首先,要训练系统,必须要给出一个标定后的准确结果。他们使用国际标准,为肉类的新鲜程度分类:新鲜、不新鲜和变质。每一种分类都会对应一组挥发性气体含量范围。

    之后,研究人员将条形码粘在透明聚氯乙烯(PVC)肉类包装薄膜上,并朝向外侧,但是不接触肉制品。然后将该样品置于25℃环境中,在不打开包装的情况下,使用智能手机拍摄条形码图像。最终,他们得到了4161张肉类图像,并随机分成两组:一组有3475张,用来训练模型;另一组686张用来测试。

    识别条形码的模型使用的是深度卷积神经网络算法(DCNN)。电子鼻经过训练后,用686张图像测试,让系统判断该条形码对应的肉类属于新鲜、不新鲜或者变质,准确度高达98.5%。

    这种新型“电子鼻”,在肉质新鲜度检测上,真正做到了便携、准确和无损。陈晓东介绍,在此之前,类似的电子鼻存在的问题往往是过于笨重,例如拖着长长的电源线。或者是检测条件苛刻,某些电子鼻传感器在高温下才能工作。而他们研发的新型电子鼻,只需要一张条形码,和一部智能手机即可。操作人员拍下条形码,使用专门开发的APP上传图片,接入云端的分析系统,快速得到结果。

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