一种基于嗅觉和味觉传感器信息融合的乌龙茶原产地的鉴别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多传感器信息融合的乌龙茶原产地鉴别方法。具体检测包括以下步骤：选取一批不同原产地的乌龙茶样本；利用色敏型嗅觉传感器系统（由卟啉及其衍生物等9种敏感材料固定在疏水膜上面制成传感器阵列）获取样本的气味信息；利用由金电极、铂电极、铜电极、玻碳电极等四种工作电极再结合参比电极组成的味觉传感器获取样本的滋味信息；然后将采集到的两组信息数据融合，建立相关信息的模型，即可实现对不同原产地的乌龙茶样本的鉴别（具体步骤和思路如摘要附图）。本发明专利技术利用嗅觉和味觉多传感器融合技术实现对不同原产地乌龙茶样本的鉴别，同时操作简便、快捷，智能化、信息互补、结果可靠。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种多传感器信息融合的乌龙茶原产地的快速、智能化鉴别方法，SP利用色敏型嗅觉传感器和多电极味觉传感器信息融合技术鉴别不同原产地的乌龙茶。
技术介绍
乌龙茶为中国特有的茶类，主要产于福建的闽北、闽南及广东、台湾三个省，因此乌龙茶按照产地不同，可以分为闽南乌龙茶、闽北乌龙茶、广东乌龙茶和台湾乌龙茶。乌龙茶为半发酵茶，其鲜叶经过萎凋-做青-炒青-揉捻-干燥而成，鲜叶的原产地不同，由于受生长环境如气温条件，土壤环境等外界因素的影响，内部成分存在一定的差异，加工得到的乌龙茶的香气和滋味等风味品质也有一定的差异，但是这种差异很细微。尽管近几年来电子鼻、电子舌技术在茶叶的风味品质检测中得到了广泛的应用，但大多研究都是采用单一传感器技术，由于不同产地的乌龙茶其品质差异很细微，单一检测手段往往不能全面地描述一个这种差异，具有一定的局限性。目前多传感器融合技术在食品及农产品检测领域得到了相关应用。如授权专利技术专利“基于多传感信息融合的名优茶品质仪器智能化审评方法”(ZL200910232916.9)和公开专利技术专利“基于多传感信息融合的叶菜类蔬菜叶片农药残留检测装置及方法”(申请号201210265737.7)，但文献检索表明，目前融合技术都是采用相对完善的电子鼻和电子舌系统，它们都是商业化的通用型仪器，检测费用高；其次，信息融合本身也即是不同类别的传感器数据简单的叠加，和人类的感官评判行为相差甚远。本专利技术提供了一种基于嗅觉和味觉多传感器信息融合的不同原产地乌龙茶鉴别方法。针对乌龙茶气味和滋味特征，构建色敏型嗅觉传感器和多电极味觉传感器系统，分别获取乌龙茶的香味和滋味特征信息，并进行数据预处理和特征变量提取，然后将提取嗅觉特征变量和味觉特征变量，通过统一法则映射到一个高维特征空间，根据非监督的模式识别方法抽象出若干虚拟变量，完成嗅觉和味觉特征信息融合，最后通过合适的模式识别方法构建基于多信息融合鉴别模型，可实现对不同原产地乌龙茶进行快速、智能化鉴别。
技术实现思路
本专利技术的方法如下:(I)选取不同原产地的乌龙茶作为样本；(2)每个样本利用50mL沸水冲泡5min，将富集的气体收集到色敏型嗅觉传感器系统(由9种卟啉及其衍生物固定在疏水膜上组成的传感器阵列)，用于采集样本的气味信息；将茶渣过滤后，得到茶汤并冷却至常温后，利用多电极味觉传感器系统(由金电极、钼电极、铜电极、玻碳电极等四种工作电极再结合参比电极组成)用于采集样本的滋味信息。(3)将采集到的两组信息进行数据融合，提取相应的特征变 量，通过统一法则将这些特征信息映射到一个高维特征空间，根据非监督的模式识别方法抽象出若干虚拟变量，完成嗅觉和味觉特征信息融合，最后通过人工神经网络方法构建基于多信息融合鉴别模型。(4)对于一个未知样本，分别利用嗅觉传感器采集气味信息，利用味觉传感器采集滋味信息，并进行相应的特征提取和信息融合，输入已建立好的判别模型，即可实现对待测样本原产地归属的鉴别。色敏型嗅觉传感器是通过优选对乌龙茶气味有颜色反应的色敏材料(9种卟啉及其衍生物:①5，10，15，20-四苯基-21H, 23H-卟吩，②5，10，15，20-四苯基-21H, 23H-卟吩氯化锰(III), 2，3，7，8，12，13，17，18-八乙基-21H, 23H-卟吩锰(III)氯化物，④ 5，10，15，20-四(4-甲氧苯基)-21H, 23H-卟吩氯化铁(III)，⑤ 5，10，15，20-四苯基-21H, 23H-卟吩氯化铁(III), 5，10，15，20-四苯基-21H, 23H-卟吩铜(II)，⑦5，10，15，20-四(五氟苯基)_21H，23H-卟啉氯化铁(III)，⑧5，10，15，20-四(4-甲氧苯基)-21H，23H-卟吩钴(II)，⑨5，10, 15,20-四苯基_21H，23H-卟吩(锌))，并将其固定在疏水膜上面制成的传感器阵列，该传感器可克服了传统金属氧化物气味传感器容易受到湿度、温度影响产生基线漂移的缺点；多电极味觉传感器是通过优选对乌龙茶滋味有特征响应的金电极、钼电极、铜电极、玻碳电极等四种工作电极，再结合参比电极组成味觉传感器阵列，该不需要进行前处理，能迅速、准确地获得滋味的综合信息，灵敏度高，重复性、可靠性好。本专利技术利用色敏型嗅觉传感器技术和多电极味觉传感器技术模拟人的鼻和舌，实现对不同原产地乌龙茶的快速、智能化鉴别。该方法克服了传统理化检测方法因步骤繁琐而耗时长、效率低，单一传感器技术因为信息获取不全面而导致的检测精度低等缺点。附图说明图1基于嗅觉和味觉传感器信息融合的乌龙茶原产地鉴别步骤和思路。 图2嗅觉和味觉传感器信息融合的PCA分类结果。图3基于单一嗅觉传感器信息的PCA分类结果。图4基于单一味觉传感器的PCA分类结果金电极、钼电极、铜电极、玻碳电极等四种工作电极，再结合参比电极组成味觉传感器阵列。具体实施例方式(I)实施实例的样本分别来自闽南安溪铁观音、福建武夷岩大红袍、广东凤凰单揪和台湾冻顶乌龙等四个原产地。每个类别有15个样本，共60个样本。(2)每个样本利用50mL沸水冲泡5min，将富集的气体收集到色敏型嗅觉传感器系统(由9种卟啉及其衍生物固定在疏水膜上面制成的传感器阵列组成 ①5，10，15，20-四苯基-21H，23H-卟吩，②5，10, 15,20-四苯基-21H，23H-卟吩氯化锰(III)，(3)2, 3, 7,8, 12, 13, 17, 18-八乙基-21H，23H-卟吩锰(III)氯化物，④ 5，10，15，20-四(4-甲氧苯基)-21H，23H-卟吩氯化铁(III)，⑤5，10, 15，20-四苯基-21H，23H-卟吩氯化铁(III)，⑥ 5，10，15，20-四苯基-21H, 23H-卟吩铜(II)，⑦ 5，10，15，20-四(五氟苯基)-21H，23H-卟啉氯化铁(III)，⑧5，10，15，20-四(4-甲氧苯基)_21H，23H-卟吩钴(II)，⑨5，10，15，20-四苯基-21H，23H-卟吩(锌))，用于采集样本的气味信息；将茶渣过滤后，得到茶汤并冷却至常温后，利用多电极味觉传感器(由金电极、钼电极、铜电极、玻碳电极等四种工作电极再结合参比电极组成)用于采集样本的滋味信息。(3)对采集得到的嗅觉传感器信息和味觉传感器信息；进行数据预处理和特征变量提取，将提取嗅觉特征变量和味觉特征变量，通过统一法则映射到一个高维特征空间，然后根据非监督模式识别方法抽象出若干虚拟变量，完成嗅觉和味觉特征信息融合(具体步骤和思路如图1)。通过主成分分析(PCA)方法，我们可以看到，利用嗅觉和味觉传感器信息融合的方法PCA分类效果(如图2)要明显好于使用单一嗅觉传感器技术(如图3)或单一味觉传感器技术(如图4)。(4)利用40个独立样本(每个类别有10个样本)对该方法进行了验证，结果显示该方法对所有40个独立样本的识别率达到100%，表明该方法可以对不同原产地的乌龙茶进行智能化化鉴别，且鉴别结果要远好于单一 嗅觉传感器技术或单一味觉传感器技术。权利要求1.一种基于嗅觉和味觉传感器信息融合的乌龙茶原产地鉴别方法，按照以下具体步骤进行: (1)选取不同原产地乌龙茶作为样本； (2本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于嗅觉和味觉传感器信息融合的乌龙茶原产地鉴别方法，按照以下具体步骤进行：（1）选取不同原产地乌龙茶作为样本；（2）每个样本利用50mL沸水冲泡5min，将富集的气体收集到色敏型嗅觉传感器系统，采集样本的气味信息；将茶渣过滤后，得到茶汤并冷却至常温后，利用多电极味觉传感器集样本的滋味信息；（3）将采集到的两组信息进行数据融合，提取相应的特征变量，建立嗅觉和味觉多信息融合的判别模型；（4）对于一个未知样本，分别利用嗅觉传感器采集气味信息，利用味觉传感器采集滋味信息，并进行相应的特征提取和信息融合，输入已建立好的判别模型，即可实现对不同原产地的乌龙茶进行鉴别。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：陈全胜，刘爱平，赵杰文，欧阳琴，林颢，
申请(专利权)人：江苏大学，
类型：发明
国别省市：