2024年, 新的中央一號(hào)文件提出, 鼓勵(lì)各地因地制宜大力發(fā)展特色產(chǎn)業(yè), 支持打造鄉(xiāng)土特色品牌。特色農(nóng)產(chǎn)品的品牌建設(shè)不僅需要依托其優(yōu)秀的文化背景, 更需要自身品質(zhì)的嚴(yán)格把控, 以其外觀、風(fēng)味、營(yíng)養(yǎng)、特征等優(yōu)劣程度為重要指標(biāo)。目前對(duì)于特色農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)的評(píng)價(jià)主要有以下兩種方法: 儀器分析技術(shù)和感官技術(shù)。

一、電子眼在特色農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

01農(nóng)產(chǎn)品分級(jí)分類(lèi)

電子眼可根據(jù)農(nóng)產(chǎn)品的大小、形狀、顏色等特征進(jìn)行自動(dòng)分類(lèi)和分級(jí)，提高分揀效率和準(zhǔn)確性。萬(wàn)鵬等利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建識(shí)別模型，并結(jié)合軟硬件技術(shù)，成功研發(fā)了一種淡水魚(yú)在線識(shí)別裝置。該裝置集圖像采集、分析，魚(yú)體特征提取及品種識(shí)別于一體，能高效識(shí)別鯉魚(yú)、鯽魚(yú)、草魚(yú)和鳊魚(yú)等4大淡水魚(yú)品種。其平均識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到92.50%，且檢測(cè)速度快捷，平均耗時(shí)僅1.3s。

02農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)

電子眼可以快速、準(zhǔn)確地檢測(cè)農(nóng)產(chǎn)品的外觀缺陷，如表面的損傷、斑點(diǎn)、畸形等，同時(shí)也可根據(jù)其外觀實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品真?zhèn)蔚目焖俦鎰e。

如劉瑞新等通過(guò)電子眼對(duì)80批次的川貝母樣品進(jìn)行光學(xué)數(shù)據(jù)的采集與分析，結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)的深入研究，建立了偏最小二乘判別分析（partialleastsquaresdiscriminantanalysis，PLS-DA）、判別分析（discriminantanalysis，DA）、最小二乘支持向量機(jī)（leastsquaressupportvectormachine，LS-SVM）、主成分分析-判別分析（PCA-discriminantanalysis，PCA-DA）4種真?zhèn)渭吧唐芬?guī)格辨識(shí)模型，以實(shí)現(xiàn)對(duì)川貝母真?zhèn)渭吧唐芬?guī)格的精準(zhǔn)識(shí)別，結(jié)果顯示PLS-DA模型更適合用于川貝母的真?zhèn)伪孀R(shí)，PCA-DA模型適合用于辨識(shí)川貝母商品規(guī)格。

03農(nóng)產(chǎn)品成熟度判斷

電子眼通過(guò)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品顏色、形狀等特征的識(shí)別，來(lái)判斷其成熟度，有助于確定最佳的采摘時(shí)間。

MAZEN等基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用顏色變化、褐斑生長(zhǎng)和Tamura統(tǒng)計(jì)紋理特征來(lái)分類(lèi)和評(píng)定香蕉果實(shí)成熟度并進(jìn)行分類(lèi)分級(jí)。對(duì)所提系統(tǒng)的結(jié)果與性能進(jìn)行了全面評(píng)估，與樸素貝葉斯、最近鄰算法（K-nearestneighors，KNN）、支持向量機(jī)（supportvectormachine，SVM）、決策樹(shù)以及判別分析分類(lèi)器等多種技術(shù)進(jìn)行對(duì)比分析。結(jié)果表明，所提系統(tǒng)的總體識(shí)別率最高，為97.75%。

二、電子鼻在特色農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

01食品等級(jí)分類(lèi)

農(nóng)產(chǎn)品在不同生長(zhǎng)階段或狀態(tài)，或者在成熟、腐爛或受到病蟲(chóng)害影響時(shí)，會(huì)釋放出不同的揮發(fā)性有機(jī)化合物，這些化合物的種類(lèi)和濃度可以反映出農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)和新鮮度。

電子鼻能夠通過(guò)傳感器陣列捕捉到這些氣味的變化進(jìn)而對(duì)農(nóng)產(chǎn)品的等級(jí)進(jìn)行分類(lèi)。如LIU等利用電子鼻分析了不同質(zhì)量等級(jí)的有機(jī)綠茶樣品，通過(guò)反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（multilayerackproagationneuralnetwork，MBPNN）的多任務(wù)模型用于同時(shí)執(zhí)行分類(lèi)任務(wù)（茶葉等級(jí)分類(lèi)）和回歸任務(wù)（茶葉與市場(chǎng)價(jià)格的品質(zhì)預(yù)測(cè)），結(jié)果驗(yàn)證得到電子鼻對(duì)有機(jī)綠茶的識(shí)別分類(lèi)和評(píng)價(jià)具有較好的性能。

02農(nóng)產(chǎn)品成熟度檢測(cè)

農(nóng)產(chǎn)品成熟過(guò)程中會(huì)釋放出特定的揮發(fā)性有機(jī)化合物（volatileorganiccompounds，VOCs），這些化合物的種類(lèi)和濃度會(huì)隨著成熟度的變化而改變，電子鼻的傳感器陣列能夠感知VOCs的變化進(jìn)而產(chǎn)生數(shù)據(jù)信號(hào)，通過(guò)建立農(nóng)產(chǎn)品成熟度與傳感器信號(hào)之間的關(guān)系模型，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品成熟度的區(qū)分。如張?chǎng)蔚壤�用電子鼻系統(tǒng)對(duì)不用成熟度的黃桃進(jìn)行分析評(píng)價(jià)，并利用PCA和判別因子分析法（dynamicfactoranalysis，DFA）兩種分析方法對(duì)香氣特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)，研究證明電子鼻可以較好地區(qū)分不同生長(zhǎng)期的黃桃。

03農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量控制

農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量與其成熟度、儲(chǔ)存狀態(tài)和腐敗程度密切相關(guān)，這些因素都會(huì)影響其揮發(fā)性成分的釋放。通過(guò)對(duì)這些氣味特征的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，電子鼻能夠有效識(shí)別出農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量變化，確保農(nóng)產(chǎn)品的新鮮度和安全性，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量的有效控制。

如ANONYMOU等采用電子鼻對(duì)（7±1）℃下儲(chǔ)藏的鮮切青椒進(jìn)行新鮮度評(píng)估，將電子鼻數(shù)據(jù)進(jìn)行層次聚類(lèi)分析（hierarchicalclusteringanalysis，HCA），結(jié)果表示，新鮮與變質(zhì)樣品間有較好分離效果;而PCA能夠?qū)⒉煌瑑?chǔ)存天數(shù)下的樣品進(jìn)行區(qū)分。

三、電子舌在特色農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

01農(nóng)產(chǎn)品的味覺(jué)分析

農(nóng)產(chǎn)品滋味成分能夠被電子舌特定的傳感器進(jìn)行識(shí)別，轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的電信號(hào)并處理，進(jìn)而模擬人類(lèi)對(duì)不同味道的響應(yīng)。

陳小姝等基于電子鼻技術(shù)對(duì)鮮食花生品種干燥籽仁的味覺(jué)指標(biāo)進(jìn)行鑒別研究，并利用PCA對(duì)所測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，研究發(fā)現(xiàn)鮮食花生的味覺(jué)指標(biāo)以鮮味、甜味、咸味、苦味和澀味（回味）為主，對(duì)鮮食花生的風(fēng)味指標(biāo)的確立及分析具有一定的指導(dǎo)意義。楊露萍等則通過(guò)電子舌技術(shù)表征不同科辛味中藥，發(fā)現(xiàn)洋川芎內(nèi)酯A、丁烯苯酞與藁本內(nèi)酯3種苯酞類(lèi)成分是川芎辛味的物質(zhì)基礎(chǔ)。

02農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量控制

由于不同農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量和成分會(huì)直接影響其味道特征，電子舌能夠準(zhǔn)確識(shí)別和量化這些特征，通過(guò)比較食品樣品的味道數(shù)據(jù)，電子舌可以檢測(cè)農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量的一致性，確保農(nóng)產(chǎn)品符合既定的品質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)，從而對(duì)農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量進(jìn)行有效控制。如彭星星等通過(guò)電子舌技術(shù)對(duì)核桃油中摻入菜籽油這一現(xiàn)象進(jìn)行鑒別，研究表明，通過(guò)結(jié)合LDA可以有效地鑒別這種摻假現(xiàn)象。

四、智能感官技術(shù)與傳統(tǒng)分析技術(shù)相結(jié)合

人工感官技術(shù)和儀器分析技術(shù)作為傳統(tǒng)食品品質(zhì)分析技術(shù)，與智能感官分析技術(shù)相互結(jié)合，能夠?qū)κ称窂闹饔^層面與客觀層面，主體層面與微觀層面對(duì)食品分析，從而食品品質(zhì)做出更好的分析和評(píng)價(jià)。