人工智能嗅覺系統在食品新鮮度鑒定領域的應用

——構建新一代嗅覺感知鑒別評價體系

一、技術市場背景調查

o       市場需求：食品供應鏈對新鮮度檢測需求迫切，傳統化學檢測耗時長且需實驗室支持，消費者端缺乏便捷工具。智能電子鼻可嵌入冰箱、物流設備或移動終端，實現實時監測。

o       技術應用：電子鼻已成功應用于豬肉、菠菜等食品的新鮮度檢測，結合相關算法準確率超85%，融合視覺技術后可達96.3%。

人工智能嗅覺系統在食品新鮮度鑒定領域

二、行業痛點與解決方案

四、人工智能嗅覺系統技術路線

1.       短期（1-2年）

o       硬件優化：開發低功耗傳感器陣列，適配藥材與食品的特定氣體（如中藥材揮發油、食品胺類）。

o       算法迭代：完善數學模型，建立標準化特征數據庫及識別模型。

2.       中期（3-5年）

o       場景擴展：嵌入農產品食品中心貨道、中藥材供應鏈管理系統和冷藏冰箱和冷庫系統，實現數據云端同步與遠程監控。

o       多技術集成：融合電子舌（味覺分析）與電子鼻，覆蓋藥材“氣味+口感"雙維度評價。

3.       長期（5年以上）

o       AI大模型整合：構建行業通用嗅覺模型，支持跨領域氣體識別與預測。

o       生態閉環：聯合藥企、食品廠商、監管機構，形成“檢測-認證-追溯"一體化平臺。

五、技術路線實現的具體細節解析

o       5.1 建立食品氣味數據庫

首先，需要收集大量不同種類、不同品牌、不同批次的食品樣本，并利用智能電子鼻對其氣味進行精確檢測和數據采集。建立一個涵蓋廣泛的食品氣味數據庫，包括各類食品在新鮮狀態、不同變質階段以及受到不同污染情況下的氣味特征數據。例如，對于蘋果，收集不同品種（如紅富士、蛇果等）在采摘后不同時間點（從新鮮采摘到逐漸腐爛）的氣味數據，同時記錄蘋果受到農藥殘留、微生物污染等情況下的氣味變化數據。數據庫中的數據將作為后續食品檢測和分析的基礎。

食品供應鏈對新鮮度檢測需求迫切，傳統化學檢測耗時長且需實驗室支持，消費者端缺乏便捷工具。智能電子鼻可嵌入冰箱、物流設備或移動終端，實現實時監測。電子鼻已成功應用于豬肉、菠菜等食品的新鮮度檢測，結合智能算法準確率超80%，融合視覺技術后可達93.3%。

o       5.2 開發便攜式檢測設備

針對食品生產企業和市場監管部門的現場檢測需求，開發便攜式智能電子鼻檢測設備。該設備應具備體積小巧、便于攜帶、操作簡單等特點。采用好的傳感器技術和低功耗設計，確保設備能夠在現場長時間穩定運行。設備配備直觀的操作界面，檢測人員只需將待檢測食品樣本放置在設備的檢測艙內，按下檢測按鈕，設備即可自動完成氣味采集、分析，并在短時間內給出檢測結果。例如，市場監管人員在超市、農貿市場進行食品抽檢時，可以方便地使用便攜式電子鼻對水果、肉類、糕點等食品進行快速檢測，判斷食品是否新鮮、是否存在質量問題。

o       5.3 構建食品安全追溯系統

將人工智能嗅覺系統檢測技術與食品安全追溯系統相結合，實現從農田到餐桌的全程質量監控。在食品生產環節，企業使用電子鼻對原材料和成品進行檢測，并將檢測數據上傳至食品安全追溯平臺。消費者在購買食品時，可以通過掃描食品包裝上的二維碼，獲取該食品的詳細檢測信息，包括原材料來源、生產過程中的檢測數據、保質期等。例如，消費者購買一盒牛奶，通過掃碼可以了解到牛奶的奶源地、奶牛的健康狀況、牛奶在生產加工過程中是否經過電子鼻檢測以及檢測結果是否合格等信息，從而增強消費者對食品安全的信心。

六、       聚芯追風的人工智能嗅覺系統技術介紹

本系統是實驗室級別的人工智能嗅覺系統，有三部分組成：

o       6.1 樣品前處理進樣系統

本部分是由動態頂空處理系統，主要工作是將樣品置入頂空瓶中，加熱提取氣味物質到低溫捕集阱中，濃縮后進樣到嗅覺系統中，具體技術參數可參考產品彩頁，該系統能收集ppt濃度級別的氣味物質，更全面的收集并進樣是人工智能嗅覺系統的重要一環。

o       6.2 嗅覺感應系統

本部分是由至少10組傳感器陣列組成嗅覺鼻腔，嗅覺傳感器通過檢測氣味分子與傳感器材料的相互作用，將氣味信息轉化為電信號。傳感器包括：（1）丙酮類、（2）有機硫化物氮化合物、（3）甲苯、醛、酮和醇、烷基芳香族化合物、（4）脂肪族烴、鹵代烴、醚、酯、吡啶、酚和醇、（5）醇、酮、醛和芳香族化合物（6）甲烷和硫化氫、（7）酚、酮、乙酸乙酯、環己酮、氯苯、甲苯和醚（8）烷烴、烯烴和芳香族化合物敏感；烷烴、烯烴和氫、（9）烷烴、一氧化碳、烯醛、醇、氮氧化物、酮和醛、（10）硫化物、氮化物、碳化物、烴類和氮氧化物。傳感器的選型需要根據具體應用場景進行優化。

另外良好的鼻腔氣路回轉體系能更好地對所有氣體組分做出響應，惰性化處理降低殘留，避免交叉污染。

6.3 嗅覺神經網絡

嗅覺神經網絡負責對氣味信號進行特征提取和模式識別，生成嗅覺感知數據，嗅覺神經網絡通常包括以下層次：?

輸入層：接收來自傳感器的多維數據，如氣體濃度、溫度、濕度等

隱藏層：通過多層感知器或卷積神經網絡提取氣味特征。隱藏層的設計需要考慮網絡的深度和寬度，以平衡計算復雜度和特征提取能力。

輸出層：生成氣味分類或濃度預測結果。輸出層的設計需要根據具體任務進行優化，如多分類任務或回歸任務。

高質量的訓練數據是神經網絡性能的關鍵。鼻腔系統產生數字信號需要進行數據預處理即對原始數據進行降噪、歸一化等處理，以提高數據的質量和一致性。然后做數據標注即對氣味數據進行人工或自動標注，以生成監督學習所需的標簽。

模式識別是通過神經網絡對氣味進行分類或濃度預測的過程。我公司的人工智能嗅覺系統目前集成了4個模式識別算法：

1、       ?KNN（K-Nearest Neighbors）算法?是一種基于實例的監督學習分類方法，通過計算待分類樣本與訓練數據中最近鄰的K個樣本的距離，以多數表決原則確定其類別歸屬。

2、       支持向量機（Support Vector Machine, SVM）是一種監督學習的二分類算法，其核心思想是通過大化分類間隔找到優超平面，適用于線性可分和非線性可分數據，廣泛應用于模式識別等領域。

3、       隨機森林是一種基于決策樹的集成學習算法，通過構建多棵樹并結合它們的預測結果來提高模型的準確性和魯棒性，廣泛應用于分類、回歸和特征選擇等任務。

4、       Gradient Boosting是一種集成學習算法，通過迭代訓練弱學習器（通常是決策樹）并累加其預測結果來優化模型性能，適用于回歸和分類任務。

也可以根據測試需要引進新的算法模型對樣品進行鑒別評價。

最后，為了很好的完成嗅覺系統的訓練，我公司也有“陪跑"技術服務以保證項目系統的順利實施，“陪跑"服務主要工作是協助用戶訓練嗅覺系統，根據項目需求尋求更好的感應器組合并優化，選擇測試更時候的大數據模型算法，算法融合，提升分辨評級的能力和穩定性。

七、       人工智能嗅覺系統報價

以上價格含13%增值稅專票、運保費和一年的質保維護費。

付款方式：全款發貨。

報價有效期為1個月

設備參數見附件。