杏鑫科学家开发了人工智能驱动的“电子鼻”来


杏鑫注册登录【直属QQ304-724】由新加坡南洋理工大学(NTU Singapore)领导的一组科学家发明了一种模仿哺乳动物鼻子的人工嗅觉系统,可以准确地评估肉类的新鲜度。

这种“电子鼻”(e-nose)包括一个“条形码”和一个“条形码阅读器”,“条形码阅读器”以一款由人工智能(AI)驱动的智能手机应用的形式存在。“条形码”会随着时间的推移随着肉类腐烂产生的气体而改变颜色。经过训练,e-nose可以从大量的条形码颜色库中识别和预测肉类的新鲜度。

在对商业包装的鸡肉、鱼肉和牛肉样本进行测试时,研究团队发现,他们为e-nose提供动力的深度卷积神经网络人工智能算法对肉类新鲜度的预测准确率为98.5%。作为比较,研究小组评估了一种常用算法的预测精度,该算法测量传感器的响应,比如电子鼻中使用的条形码。这种类型的分析显示总体的准确性为61.7%。

描述的,电子鼻在科学杂志《先进材料》上发表的一篇论文,10月消费者可能会有助于减少食物浪费,确认肉是否适合消费,更准确地比之前最好的标签,说,研究小组从南大新加坡,与江南大学的科学家合作,中国和澳大利亚的莫纳什大学。

位联席作者陈晓东教授,灵活的设备在南大,创新中心主任说:“我们的概念验证人工嗅觉系统,我们测试了在真实的场景中,可以很容易地集成到包装材料和产量结果在短时间内没有笨重的连接用于电信号采集一些最近开发的电子鼻。

“这些条形码确保消费者不会丢弃仍然适合消费的产品,从而帮助消费者省钱,这也有利于环境。”条形码的可生物降解和无毒特性也意味着它们可以安全地应用于食品供应链的各个环节,以确保食品的新鲜。”

这种实时监测食物新鲜度的方法已经申请了专利,该团队目前正与一家新加坡农业公司合作,将这一概念推广到其他类型的易腐食品。

清新的鼻子

由南洋理工大学的科学家和他们的合作者开发的e-nose由两部分组成:一种彩色“条形码”,它能与腐肉产生的气体发生反应;以及使用人工智能解读条形码颜色组合的条形码“阅读器”。为了使e-nose便携化,科学家们将它集成到一个可以在30秒内产生结果的智能手机应用程序中。

e鼻模仿了哺乳动物的鼻子。当腐烂的肉产生的气体与哺乳动物鼻子中的感受器结合在一起时,信号就产生并传递到大脑。然后,大脑收集这些反应,并将其组织成模式,让哺乳动物识别肉老化和腐烂时的气味。

在e-nose中,条形码中的20个条码充当受体。每个棒子都是由嵌入纤维素衍生物的壳聚糖(一种天然糖)和不同类型的染料制成。这些染料会与腐肉释放的气体发生反应,并根据不同类型和浓度的气体改变颜色,从而产生一种独特的颜色组合,可以作为任何肉类状态的“气味指纹”。

例如,条形码上的第一个条码含有一种弱酸性的黄色染料。当接触到腐烂肉类产生的含氮化合物(称为生物胺)时,这种黄色染料会与这些化合物发生反应,变成蓝色。随着肉进一步腐烂,颜色强度随着生物胺浓度的增加而变化。

在这项研究中,科学家们首先开发了一个分类系统(新鲜、不太新鲜或变质),使用国际标准来确定肉类的新鲜度。这是通过提取和测量鱼包装中氨和其他两种生物胺的含量来完成的,这些鱼包装被广泛使用的透明PVC(聚氯乙烯)包装膜包裹,并以不同的时间间隔在4℃(39华氏度)保存5天。

同时,他们在不接触鱼的情况下,杏鑫代理将条形码粘在PVC薄膜的内侧,监测这些鱼的新鲜度。这些条形码的图像是在五天内以不同的间隔拍摄的。

然后,一种名为深度卷积神经网络(deep convolutional neural networks)的人工智能算法通过使用不同条形码的图像进行训练,以识别气味指纹中对应于每种新鲜度类别的模式。
 

为了衡量他们的e-nose预测的准确性,南洋理工大学的科学家们随后监测了商业包装的鸡肉、鱼和牛肉的新鲜度,并将条形码粘在包装膜上,储存在25摄氏度(77华氏度)。在不打开不同肉类包装的情况下,在48小时内以不同的时间间隔拍摄了6个肉类包装的4000多张条形码图像。

研究小组首先训练他们的系统从3475幅条形码图像中捕捉到的气味指纹中挑选出模式,然后测试系统在其余图像上的准确性。

结果显示,识别变质肉类的准确率为98.5% - 100%,识别新鲜肉类和不太新鲜肉类的准确率为96% - 99%。

作为对比,研究小组从每个新鲜度类别中随机选取20幅条码图像,杏鑫招商评估欧氏距离分析的预测精度。欧氏距离分析是测量传感器响应的常用方法,比如在这个e-nose中使用的条形码。这项分析显示了61.7%的整体准确性。

南洋理工大学材料科学与工程系主任陈教授说:“虽然电子鼻子已经进行了广泛的研究,但由于目前的原型在准确探测和识别气味方面存在问题,电子鼻子在商业化方面仍存在瓶颈。”我们需要一个系统,既要有坚固的传感器设置,又要有能够准确预测气味指纹的数据分析方法,这就是我们的e-nose提供的。

“它的非破坏性、自动化和实时监测能力也可以用于识别其他类型的易腐食品在变得不那么新鲜时所排放的气体类型,为食品质量控制提供一个广泛适用的新平台,这是我们现在正在努力的。”


 


上一篇
杏鑫总代理海克斯康宣布智能制造日
上一篇
杏鑫由于担心沙门氏菌,奥尔布莱特召回了狗肉
  • 版权声明:内容来自互联网不代表本站观点,2020-11-18发表于 杏鑫代理栏目。
  • 转载请注明: 杏鑫科学家开发了人工智能驱动的“电子鼻”来| 杏鑫代理 +复制链接