18600536779
18600536779
产品中心
产品型号：
更新时间：2026-01-06
厂商性质：代理商
访问量：23
服务热线4006981718
产品分类
相关文章
人工智能嗅觉系统在食品新鲜度鉴定领域的应用
——构建新一代嗅觉感知鉴别评价体系
一、技术市场背景调查
o 市场需求：食品供应链对新鲜度检测需求迫切，传统化学检测耗时长且需实验室支持，消费者端缺乏便捷工具。智能电子鼻可嵌入冰箱、物流设备或移动终端，实现实时监测。
o 技术应用：电子鼻已成功应用于猪肉、菠菜等食品的新鲜度检测，结合相关算法准确率超85%，融合视觉技术后可达96.3%。
人工智能嗅觉系统在食品新鲜度鉴定领域
二、行业痛点与解决方案
领域 | 痛点 | 解决方案 |
|---|---|---|
食品新鲜度 | 传统检测耗时长，消费者端无便捷工具 | 集采中心框架过货方式的人工智能系统，实现实时监测与预警。 |
通用技术 | 复杂环境（湿度、温度）干扰检测精度 | 气路加热设计、活性炭过滤、多模态数据融合（气味+视觉）。 |
四、人工智能嗅觉系统技术路线
1. 短期（1-2年）
o 硬件优化：开发低功耗传感器阵列，适配药材与食品的特定气体（如中药材挥发油、食品胺类）。
o 算法迭代：完善数学模型，建立标准化特征数据库及识别模型。
2. 中期（3-5年）
o 场景扩展：嵌入农产品食品中心货道、中药材供应链管理系统和冷藏冰箱和冷库系统，实现数据云端同步与远程监控。
o 多技术集成：融合电子舌（味觉分析）与电子鼻，覆盖药材“气味+口感"双维度评价。
3. 长期（5年以上）
o AI大模型整合：构建行业通用嗅觉模型，支持跨领域气体识别与预测。
o 生态闭环：联合药企、食品厂商、监管机构，形成“检测-认证-追溯"一体化平台。
o 5.1 建立食品气味数据库
首先，需要收集大量不同种类、不同品牌、不同批次的食品样本，并利用智能电子鼻对其气味进行精确检测和数据采集。建立一个涵盖广泛的食品气味数据库，包括各类食品在新鲜状态、不同变质阶段以及受到不同污染情况下的气味特征数据。例如，对于苹果，收集不同品种（如红富士、蛇果等）在采摘后不同时间点（从新鲜采摘到逐渐腐烂）的气味数据，同时记录苹果受到农药残留、微生物污染等情况下的气味变化数据。数据库中的数据将作为后续食品检测和分析的基础。
食品供应链对新鲜度检测需求迫切，传统化学检测耗时长且需实验室支持，消费者端缺乏便捷工具。智能电子鼻可嵌入冰箱、物流设备或移动终端，实现实时监测。电子鼻已成功应用于猪肉、菠菜等食品的新鲜度检测，结合智能算法准确率超80%，融合视觉技术后可达93.3%。
o 5.2 开发便携式检测设备
针对食品生产企业和市场监管部门的现场检测需求，开发便携式智能电子鼻检测设备。该设备应具备体积小巧、便于携带、操作简单等特点。采用好的传感器技术和低功耗设计，确保设备能够在现场长时间稳定运行。设备配备直观的操作界面，检测人员只需将待检测食品样本放置在设备的检测舱内，按下检测按钮，设备即可自动完成气味采集、分析，并在短时间内给出检测结果。例如，市场监管人员在超市、农贸市场进行食品抽检时，可以方便地使用便携式电子鼻对水果、肉类、糕点等食品进行快速检测，判断食品是否新鲜、是否存在质量问题。
o 5.3 构建食品安全追溯系统
将人工智能嗅觉系统检测技术与食品安全追溯系统相结合，实现从农田到餐桌的全程质量监控。在食品生产环节，企业使用电子鼻对原材料和成品进行检测，并将检测数据上传至食品安全追溯平台。消费者在购买食品时，可以通过扫描食品包装上的二维码，获取该食品的详细检测信息，包括原材料来源、生产过程中的检测数据、保质期等。例如，消费者购买一盒牛奶，通过扫码可以了解到牛奶的奶源地、奶牛的健康状况、牛奶在生产加工过程中是否经过电子鼻检测以及检测结果是否合格等信息，从而增强消费者对食品安全的信心。
六、 聚芯追风的人工智能嗅觉系统技术介绍
本系统是实验室级别的人工智能嗅觉系统，有三部分组成：
o 6.1 样品前处理进样系统
本部分是由动态顶空处理系统，主要工作是将样品置入顶空瓶中，加热提取气味物质到低温捕集阱中，浓缩后进样到嗅觉系统中，具体技术参数可参考产品彩页，该系统能收集ppt浓度级别的气味物质，更全面的收集并进样是人工智能嗅觉系统的重要一环。
o 6.2 嗅觉感应系统
本部分是由至少10组传感器阵列组成嗅觉鼻腔，嗅觉传感器通过检测气味分子与传感器材料的相互作用，将气味信息转化为电信号。传感器包括：（1）丙酮类、（2）有机硫化物氮化合物、（3）甲苯、醛、酮和醇、烷基芳香族化合物、（4）脂肪族烃、卤代烃、醚、酯、吡啶、酚和醇、（5）醇、酮、醛和芳香族化合物（6）甲烷和硫化氢、（7）酚、酮、乙酸乙酯、环己酮、氯苯、甲苯和醚（8）烷烃、烯烃和芳香族化合物敏感；烷烃、烯烃和氢、（9）烷烃、一氧化碳、烯醛、醇、氮氧化物、酮和醛、（10）硫化物、氮化物、碳化物、烃类和氮氧化物。传感器的选型需要根据具体应用场景进行优化。
另外良好的鼻腔气路回转体系能更好地对所有气体组分做出响应，惰性化处理降低残留，避免交叉污染。
6.3 嗅觉神经网络
嗅觉神经网络负责对气味信号进行特征提取和模式识别，生成嗅觉感知数据，嗅觉神经网络通常包括以下层次：
输入层：接收来自传感器的多维数据，如气体浓度、温度、湿度等
隐藏层：通过多层感知器或卷积神经网络提取气味特征。隐藏层的设计需要考虑网络的深度和宽度，以平衡计算复杂度和特征提取能力。
输出层：生成气味分类或浓度预测结果。输出层的设计需要根据具体任务进行优化，如多分类任务或回归任务。
高质量的训练数据是神经网络性能的关键。鼻腔系统产生数字信号需要进行数据预处理即对原始数据进行降噪、归一化等处理，以提高数据的质量和一致性。然后做数据标注即对气味数据进行人工或自动标注，以生成监督学习所需的标签。
模式识别是通过神经网络对气味进行分类或浓度预测的过程。我公司的人工智能嗅觉系统目前集成了4个模式识别算法：
1、 KNN（K-Nearest Neighbors）算法是一种基于实例的监督学习分类方法，通过计算待分类样本与训练数据中最近邻的K个样本的距离，以多数表决原则确定其类别归属。
2、 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种监督学习的二分类算法，其核心思想是通过大化分类间隔找到优超平面，适用于线性可分和非线性可分数据，广泛应用于模式识别等领域。
3、 随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，通过构建多棵树并结合它们的预测结果来提高模型的准确性和鲁棒性，广泛应用于分类、回归和特征选择等任务。
4、 Gradient Boosting是一种集成学习算法，通过迭代训练弱学习器（通常是决策树）并累加其预测结果来优化模型性能，适用于回归和分类任务。
也可以根据测试需要引进新的算法模型对样品进行鉴别评价。
最后，为了很好的完成嗅觉系统的训练，我公司也有“陪跑"技术服务以保证项目系统的顺利实施，“陪跑"服务主要工作是协助用户训练嗅觉系统，根据项目需求寻求更好的感应器组合并优化，选择测试更时候的大数据模型算法，算法融合，提升分辨评级的能力和稳定性。
七、 人工智能嗅觉系统报价
产品 | 型号 | 合作价格 | 配置说明 |
人工智能嗅觉系统 | AIOS-2030 | 350000.-元 |
|
训练陪跑服务计划 |
| 100000.-元 | 一年的收费 |
以上价格含13%增值税专票、运保费和一年的质保维护费。
付款方式：全款发货。
报价有效期为1个月
设备参数见附件。
当前位置：
上一个：
返回列表
