电子鼻技术及其在种子品质检测中的应用概况

徐凯杰

（扬州大学 机械工程学院，江苏 扬州 225127）

0 引 言

2022 年“中央一号文件”特别指出大力推进种源等农业关键核心技术攻关，全面实施种业振兴行动方案，加快推进农业种质资源普查收集，强化精准鉴定评价。种子在保存或使用前通常要对其品质进行检测，传统检测方法准确性较高，但过程复杂，耗时费力，时效性较差且易造成种子的损耗，不利于稀有种质资源的保护。种子在不同状态下的气味变化能反映种子品质，电子鼻技术因可以检测气体信号，在种子品质的快速、无损、准确检测方面极具应用潜力。文章结合相关文献，简述了电子鼻技术的特点及其在种子品质检测中应用的4 个方面: 辨别霉变种子和区分霉变程度、种子贮藏时间鉴别、种子活力检测、同名种质鉴别，分析了电子鼻技术在种子品质检测应用中有待解决的相关问题，并提出了展望。

1 电子鼻技术简介

电子鼻亦被称作人工嗅觉系统，其模拟动物嗅觉功能，依靠气味识别物质的成分信息。随着研究的深入，电子鼻的应用范围逐渐延伸至食品、农业、医学、环境监测等领域。主流的电子鼻产品多为外国公司生产，有德国Airsense 电子鼻系统和法国Alpha-MOS 阿默思电子鼻系统等。

电子鼻可模拟动物嗅觉，进而对气体作出感知、分析和判别，电子鼻系统与动物嗅觉系统构成相类似，有3 个部分，即气体传感器阵列、信号处理系统和模式识别系统。

1.1 气体传感器阵列

气体传感器是电子鼻的核心，不同传感器阵列对不同气体的敏感性不同，含有对不同气体敏感传感器组合的电子鼻能够获得样品挥发性气体的综合信息。与动物嗅觉系统一样，捕捉到的是样品总体气味。因制造材料不同，常见的气体传感器及其阵列有3 种分类，即金属氧化物传感器及其阵列、导电聚合物传感器及其阵列和质量传感器及其阵列。

1.2 信号处理系统

信号处理系统处理传感器阵列获取的信号，对信号的处理包含滤波、放大以及特征的提取3 个步骤，其中特征的提取最为关键。常用的特征提取算法包括差分法、相对法、对数法和归一法等。信号处理方法的选用要由所匹配的传感器特性、识别方法和最终的识别目的决定。

1.3 模式识别系统

模式识别是紧随信号预处理后的进一步加工，以获取气体成分及浓度信息。模式识别包括监督学习和应用两个步骤，监督学习用待识别气体来调教电子鼻，使其具有感应待测气体的能力，受调教后的电子鼻在应用阶段能够识别特定气体。典型模式识别方法包括偏最小二乘回归法（PLS）、主成分分析（PCA）以及人工神经网络（ANN）。

2 电子鼻技术在种子品质检测中的应用概况

2.1 应用于辨别霉变种子和区分霉变程度

传统种子霉变检测较为繁琐，多依靠人工对种子霉变情况进行判别。虽然人工方法准确性较高，但耗时费力，不能达到实时检测的要求。电子鼻可以感应真菌活动时产生的气味，对其霉变情况进行检测。库晶[1]搭建了可实现稻谷霉变在线快速检测的无线电子鼻装置，该装置包含气体检测部分、下位机和上位机无线监控系统，实现信号获取、加工、显示、传递及保存等步骤。利用气体浓度来检测霉菌含量，该套设备测试后得到的霉菌检出限是1.5×10 cfu/g，分辨率为1.5×10 cfu/g。该装置还分别选用MQ6 和TGS813 传感器作为构建霉菌预测模型的基础，灵敏度分别为0.052 和0.070。郑豪男[2]用电子鼻区分不同霉变程度的小麦，并优化电子鼻气体传感器阵列。对扬麦23 和华麦3 样品进行连续8 d 的电子鼻数据监测，数学计算处理后建立小麦霉变程度预测模型。王蓓[3]借助Fox-3000 型电子鼻建立花生受异种霉菌菌株感染后的霉变程度及霉菌含量的同步快速检测方法，采用LDA、PLS-DA 方法可以很好地将单一霉菌侵染样品的霉变程度及霉菌含量进行分类，准确率均＞80%。

2.2 应用于鉴别种子贮藏时间

贮藏时间对种子的品质有显著影响，种子贮藏时间越长，种子的发芽率、活力以及出苗率均降低。不法商贩常将陈年种子掺到新种子中出售，影响种植户利益。电子鼻应用于种子贮藏时间的判别，为区分种子纯度和遏制地以次充好提供了快捷方法。程绍明[4]使用PEN2 电子鼻系统以几种不同生产年份的番茄种子为实验材料，较好地区分出不同生产年份番茄种子的特性。PCA 方法基本能够区分出不同年份特定比例混合在一起的种子，但PCA 较难区分掺杂比例为37.5%和50%的种子。线性判别分析（LDA）能较好地识别出不同年份特定比例混合的番茄种子，且每个混合种类地区域集中性均较好。因此，LDA 方法获得的数据比PCA 方法获得的数据区域集中性更好。基于PCA 和LDA 的结果，分别使用BP 人工地神经网络和支持向量机算法区分相互地混合的7 份种子试样，分析数据比较后可知，BP 神经网络算法的准确性更高，具有很好的预测性能。

2.3 应用于种子活力检测

种子活力也是种子品质的一个重要表现。常规种子活力检测方法多依靠手工检测，工作量大、可重复性差、耗时长且受环境影响大，无法适应当前种业发展的要求。已有学者将电子鼻技术应用于探究种子活力的准确高效检测。张婷婷[5]采用PEN3 电子鼻系统对未老化、58 ℃水浴老化和50%甲醇老化的小麦种子进行实验测试，采用不同分析方法识别了人工老化后的小麦种子活力水平。测试数据表明：人工老化后活力有差别的小麦种子在传感器上的特征性响应也有差别；PCA 方法不能区别热水浴老化后活力水平相当的小麦种子；LDA 方法对热水浴老化和甲醇老化后活力水平表现差异的小麦种子区分效果都很明显；loading 方法区分热水浴老化和甲醇老化后活力水平有差异的麦种气味成分的差别。数据表明，用电子鼻技术能够检测出不同活力水平小麦种子的挥发性成分信息，利用LDA 方法能精准快捷区分具有活力水平差异的小麦种子，借助loading 方法能区分有差异性气体的成分信息。电子鼻系统在检测作物种子活力上的应用仍存在一些问题，如作物品种、生长年份和原产地的差异亦会对种子气味产生影响，需重复建模，工作量大。

2.4 应用于同名种质鉴别

在库存种质资源管理中，常出现种质同名的现象。库存同名种质的区分工作往往需要耗费大量人力，表型性状和SSR 分子标记等鉴别同名种质的方法易受环境和人为因素影响，也易因测试耗时和存在对种质资源破坏的可能而应用受限。电子鼻技术作为一种新型快捷检测手段在种质资源品种鉴别方面亦有应用。赵婧[6]以10 份不同来源但同名的大豆种子为研究对象，首先根据种子的目录性状资料计算其遗传距离和遗传相似系数，通过聚类分析可以将10 份种子中的6 份区分开来。利用电子鼻检测技术分别识别10 份大豆种子的挥发性气体成分，比较了LAD 和PCA 对同名种质的区分度，PCA 法成功地将10 份种子区分开来。王鑫源[7]通过超快速气相电子鼻技术，从挥发性气体含量上的差异比较区分了不同产地和类型的苋科植物牛膝种子，为中草药种子的种类判别提供了新思路。

3 问题与对策

电子鼻技术在诸多领域已取得了较为广泛的应用，但其在种子品质检测方面的应用尚停留在小规模的实验室阶段，主要是由于其在种子品质检测方面尚有一些问题。

3.1 电子鼻设备对国外设备依赖大

多数文献里使用的电子鼻系统多为国外生产，进口电子鼻设备虽然检测精度高、使用效果更好，但价格偏贵，不利于电子鼻设备在种子品质检测方面的推广应用。国内相关电子鼻厂商要提高自主研发能力，逐步提高国产电子鼻系统的技术水平。

3.2 传感器的性能有待提高

电子鼻系统自身的漂移性使种子品质检测结果存在差异。传感器阵列的校正和数据的训练通用性不高，这与传感器在制造工艺和响应特点的重复性不高有关。一旦被测气体的成分产生变化，传感器亦需要更换或增加，这影响了使用便利性。需自主研发性能更优异、准确性和通用性更高的气体传感器，降低其对工作环境的要求。

3.3 种子品质检测模型准确性和通用性有待提高

种子的生长年份、原产地、加工环境和运输状态等参数的差异亦会对种子的气味成分产生影响，因而检测区分同一品种种子的不同批次时需重复调教传感器，重复修改建模，增加了工作量。常规模式识别方法多采取较为简单的线性处理策略，实际中传感器反馈机制较为复杂，因而较难构建准确性好且通用性高的种子品质检测模型。人工神经网络作为实现复杂非线性处理的一种策略，较常规识别方法的识别效果更佳。因而需要加强对人工神经网络算法的研究，寻求更好的数据特征提取技术和识别方法，以提高种子品质检测模型准确性和通用性。

4 结 语

电子鼻在种子品质检测方面的应用与传统的种子品质检测分析方法相比，测定速度快，能及时反馈信息，无需进行样本老化处理，是一种环保的检测手段。但电子鼻技术在种子品质检测的应用尚存问题有待解决，这些问题的解决还需要诸多方面的综合改进提升，如提升传感器芯片和阵列的制造水平，以及进一步优化信号处理算法。在新型传感器技术、微电机系统技术的发展以及信号处理方法逐步完善的背景下，电子鼻技术将向着集成化、小型化、实用化的趋势发展，其在种子品质检测中的使用前景将会更加广阔。