基于仿生嗅觉和保鲜环境的荔枝货架多源信息反演机理研究

Litchi share the property of easily deteriorating, as the saying goes “One day after plucking changecolor,the second day fragrance and the third day flavor”. Strengthening the monitoring shelf lifeinformation of litchi is benefit for realizing whole process monitoring internal quality of litchi, which provides scientific guidance for storage, classification, sell and deep processing, and contributes the promoting of systematization and exquisite on litchi postharvest treatment. Accroding to the problems that conventional detection methods of litchi shelf informtion are low-efficiency and high-cost and litchi fruits shelter each other during detection, a inverse model of litchi shelf information is put forward which combines intelligent theory and structure technology with higher classification ability and fault-tolerance resilience, researching by bionic olfaction technology and detection of multi-source information of litchi in storage environment. This project is aimed at building a fast acquisition platform of bionic olfaction and storage environment information, finding out the suitable retrieval model describing litchi shelf life information, proposing a novel method of intelligently monitoring litchi shelf life based on bionic electronic nose and storage environment sensor, providing theoretical and practical basis on litchi shelf manager after harvest.

荔枝易质变，具有“一日色变，二日香变，三日色香味俱变”的性质。加强荔枝货架信息监测，有利于实现对荔枝内部品质的全程监控，为荔枝的贮藏保鲜、分级、销售及产后深加工提供科学指导，从而推进荔枝采后处理的系统化、精致化，至今尙未圆满解决。针对传统的荔枝货架信息检测方法效率低且成本高、实际检测过程中荔枝果实相互遮挡等问题，提出了基于仿生嗅觉技术与保鲜环境的荔枝多源货架信息检测方法进行研究，结合智能化理论和技术构造具有较强分类能力和容错能力的荔枝货架信息反演模型。项目拟构建仿生嗅觉信息以及保鲜环境信息的快速获取平台，重点研究荔枝气体挥发物成分以及褐变程度随时间序列的发生、发展规律，揭示荔枝气体挥发物变化与褐变度之间的关系特性，结合其他保鲜环境信息传感器，寻找适合于描述荔货架信息的反演模型，提出一种基于仿生电子鼻和保鲜环境传感器的荔枝货架期智能监测的新方法，为荔枝采后的货架管理提供理论和实践上的依据。

荔枝采后易褐变失去商品价值，加强荔枝货架信息监测，有利于实现对荔枝内部品质的全程监控，为荔枝的贮藏保鲜、分级、销售及产后深加工提供科学指导，从而推进荔枝采后处理的系统化、精致化。本研究深入分析与揭示了荔枝贮藏过程中气体挥发物成分及其多品质指标在时间序列上的变化特性与规律，建立了基于仿生嗅觉电子鼻的不同保鲜环境（常温、冷柜和气调）荔枝货架信息智能检测模型，除原计划内容外的拓展研究结果表明，仿生嗅觉技术还能有效监测荔枝果园成熟阶段，有效辨别采后荔枝品种。主要研究结果为：. （1）不同保鲜环境荔枝气体挥发物均随贮藏时间发生不同的变化，且冷柜与气调保鲜可较好地保留荔枝特有的芳香成分。荔枝理化指标、仿生嗅觉信息变化均与贮藏时间线性相关。. （2）仿生嗅觉技术可智能、有效地识别不同保鲜环境（常温、冷柜和气调）荔枝褐变程度、剩余寿命、硬度、贮藏时间等货架品质指标，但对糖度、酸度等最贮藏时间变化较小的品质指标识别效果不佳。. （3）提出了一种均值偏差阈值函数与傅立叶变换结合的降噪新方法，可有效降低仿生嗅觉传感器在长期监测过程中存在的漂移噪声。. （4）电子鼻各传感器的响应值均在荔枝的成熟过程中逐渐增大，采用仿生嗅觉技术对果园荔枝成熟阶段进行监测是可行的。荔枝L*值、a*值、b*值、果实重量、TTS含量均可用单一传感器R7进行表征，拟合决定系数R2均大于0.9。单一传感器对果实大小与果核大小变化表征效果不佳，可用多元回归模型进行表征，R2均大于0.95。. （5）依靠理化指标无法较好的对荔枝品种进行分类，采用仿生嗅觉技术对荔枝品种无损识别是可行的。. 因此，本课题的研究结果不仅完成了荔枝贮藏过程中的货架信息监测研究任务，还建立了荔枝在田间与销售过程中的品质信息仿生嗅觉技术无损检测模型，本课题研究结果可为荔枝在整个从果园到市场的流通过程中品质信息监测提供科学指导，具有重要意义。