AI驅動的「電子鼻」準確嗅探肉品新鮮度

　　雖然對電子鼻已有廣泛研究，但由於目前原型在準確檢測和辨識氣味方面存在問題，邁向商業化仍有瓶頸。而新加坡南洋理工大學(NTU)與中國江南大學、澳大利亞蒙納許大學合作開發的電子鼻(e-nose)可以提供具有敏銳感測器與準確預測氣味指紋的資料分析方法之系統，其非破壞性、輕型、自動化和即時監測功能還可用於辨識其他類易腐食品腐敗過程所散發的氣體種類，幫助消費者確認仍適合食用的產品，從而減少食物浪費、有利於環境；此外，條碼具有生物可降解性和無毒性質，表示應用於食品供應鏈是安全的。
　　電子鼻的原理是模仿哺乳動物鼻子的運作方式，當腐肉產生的氣體與哺乳動物鼻子中的受體結合時，會產生訊號並將傳送到大腦，大腦再收集反應並組織建立模式，從而使哺乳動物能夠辨識出不同肉品腐爛程度所產生的氣味。此電子鼻包含兩個元素：
(1) 由條碼組成，根據肉品腐爛所產生的氣體，條碼可與腐肉產生的氣體反應並改變顏色。
(2) 由人工智慧(AI)解讀條碼上的顏色組合，經由龐大的條碼顏色資料庫訓練，可以辨識和預測肉品新鮮度。為了使電子鼻方便隨身使用，將AI與智慧手機APP結合作為條碼讀取器，可以在30秒內得到結果。
　　電子鼻條碼中有20直條(Bar)作為受體，每條Bar都是由幾丁聚醣(chitosan)製成、嵌在纖維素衍生物上、裝有不同類型的色素，這些色素會與腐肉釋放出的氣體發生反應，並根據不同類型與濃度的氣體改變顏色，形成獨特的顏色組合，成為各種肉類鮮度狀態的「氣味指紋」。例如，條碼中的第一個Bar含有弱酸性的黃色色素，當接觸到由腐肉產生的含氮化合物—生物胺時，該黃色色素會反應變成藍色，隨著肉持續腐爛，顏色強度隨著生物胺濃度的增加而變化。研究團隊首先使用判斷肉品新鮮度的國際標準開發了分類系統(新鮮、鮮度下降、變質)，萃取並測量以透明PVC(聚氯乙烯)膜包裝、在4°C下儲存五天的魚肉所產生氨與其他兩種生物胺的量，以黏貼在PVC薄膜內側、不接觸魚肉的條碼監控肉品新鮮度，並在五天內以不同的時間間隔拍攝條碼的圖片。
　　再來，以各種條碼的圖片訓練一種稱為深度卷積類神經網路(deep convolutional neural network)的AI算法，辨識氣味指紋與各種新鮮度相對應的模式。為了判斷電子鼻的預測準確性，研究團隊使用黏貼在包裝膜上的條碼監控各種未加工包裝肉品(雞肉、魚和牛肉等)的新鮮度，在封閉包裝、25°C下，48小時內以不同的時間間隔拍攝六個包裝肉品共4,000多個條碼的圖片，接下來對此系統進行訓練，以3,475個條碼圖片所抓取的氣味指紋中挑選出模式，然後利用其餘圖片測試系統的準確性，結果顯示電子鼻的整體準確度為98.5%，辨識新鮮及鮮度下降之肉品者為96%~99%，腐敗肉品者為100%。另外，欲與歐幾里德距離(Euclidean distance)分析的預測準確性進行比較，(歐幾里德距離分析是一種用於測量感測器反應的常用方法，如同電子鼻使用的條碼)，研究團隊從每個新鮮度類別中隨機挑選20個條碼圖片並以此法測量，結果顯示其整體準確性為61.7%。
　　電子鼻研究結果發表於《Advanced Materials》並申請專利，與一家新加坡綜合農企業合作，將這一概念擴展到其他類易腐食品，為食品品質控管提供廣泛應用的新平台。 【延伸閱讀】生物性電子鼻幫助「聞」出腐敗味

資料來源

• EurekAlert

文章摘譯

• 農業科技決策資訊平台管理團隊