[发明专利]定性无损快速检测花生新鲜度方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种定性无损快速检测花生新鲜度的方法。

背景技术

新鲜花生口感香甜且富含丰富的脂肪和蛋白质，随着时间的推移，花生的口感和营养价值开始逐渐降低，新鲜程度较低的花生还会出现酸败变质现象。新鲜程度不同的花生在带壳条件下，几乎无法用肉眼将其区分开来；而在脱壳条件下，虽然可以通过比较两组花生衣的颜色深浅进行区分，但实际操作难度较大。目前，国内外学者在对花生新鲜度进行检测时，普遍采用感官评定或综合测定酸价和过氧化值的方法。然而使用以上这些方法进行新鲜度检测时，都存在着一些问题：感官评定结果受个人和环境因素影响较大，难以形成统一的标准；而酸价和过氧化值测定耗时长、操作要求高，且仪器不易清洗。

发明内容

本发明的目的是提供一种定性无损快速检测花生新鲜度的方法。

定性无损快速检测花生新鲜度的方法，它的步骤如下：

1）选择单个大小、重量接近的新鲜花生和陈年花生作为样本，用洁净水洗净花生表面杂质，擦干后挑选外壳完好的新鲜花生和陈年花生分别放于不同密闭容器中，再用电子鼻对密闭容器中的顶空气体进行检测；

2）电子鼻的多个传感器在间隔一定时间的响应值组成数据矩阵，选择数据矩阵中的响应值的最大值作为原始数据，将新鲜花生响应值的原始数据定义为新鲜花生模块，陈年花生响应值的原始数据定义为陈年花生模块，待测花生响应值的原始数据定义为待测花生模块，用数据处理软件对新鲜花生模块、陈年花生模块和待测花生模块进行分析后，获得待测花生的新鲜度。

所述的步骤1）为：将20-30g洗净完好的新鲜花生和一年陈花生分别放于200ml烧杯中，用封口膜在常温下密封，密封静置30-45分钟，抽取顶空气体，电子鼻检测时间为150-180秒。

所述的步骤2）为：选择数据矩阵中的响应值的最大值作为原始数据时，因为每根传感器响应值达到最大值时的时间不相同，检测所得的原始数据分别用K最邻近算法分析、Fisher判别分析和Bayes判别分析进行分析，再用Wilks’lambda选择法对原始数据进行优化剔除数据矩阵中区分度不显著的传感器的响应值，进一步进行K最邻近算法分析、Fisher判别分析和Bayes判别分析，最后结合Wilks’lambda选择法对原始数据进行优化前和后的共六种分析结果对待测花生模块中的各待测花生新鲜度进行判定；Wilks’lambda选择法通过统计量Wilksλ最小值来选择变量；K最邻近算法依据最邻近的一个或几个样品类别来决定待测样品所属的类别，若一个样品在特征空间中的K个最相似的样品中的大多数属于某一个类别，则该样品也属于这个类别，选用欧氏距离法计算实例间的距离；Fisher判别分析依据样品到每一类总体重心的距离来决定待测样品所属的类别，若一个样品在特征空间中到某一类总体重心的距离最短，则该样品属于这一类；Bayes判别分析依据样品划分到每一类的概率来决定待测样品所属的类别，若一个样品划分到某一类的概率最大，则该样品属于这一类；若上述六种分析结果中有五种分析法将待测花生判定为新鲜花生，则判定待测花生为新鲜花生；若分析结果中有五种分析法将待测花生判定为陈年花生，则判定待测花生为陈年花生，否则判定待测花生的新鲜程度在陈年花生与新鲜花生之间。

本发明通过直接在带壳情况下对花生气味进行检测，首次实现了真正意义上的花生新鲜度的快速、便捷、无损检测。

附图说明

图1是本发明实施例1中传感器响应信号。

具体实施方式

定性无损快速检测花生新鲜度的方法，它的步骤如下：

1）选择单个大小、重量接近的新鲜花生和陈年花生作为样本，用洁净水洗净花生表面杂质，擦干后挑选外壳完好的新鲜花生和陈年花生分别放于不同密闭容器中，再用电子鼻对密闭容器中的顶空气体进行检测；

2）电子鼻的多个传感器在间隔一定时间的响应值组成数据矩阵，选择数据矩阵中的响应值的最大值作为原始数据，将新鲜花生响应值的原始数据定义为新鲜花生模块，陈年花生响应值的原始数据定义为陈年花生模块，待测花生响应值的原始数据定义为待测花生模块，用数据处理软件对新鲜花生模块、陈年花生模块和待测花生模块进行分析后，获得待测花生的新鲜度。

所述的步骤1）为：将20-30g洗净完好的新鲜花生和一年陈花生分别放于200ml烧杯中，用封口膜在常温下密封，密封静置30-45分钟，抽取顶空气体，电子鼻检测时间为150-180秒。