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感官資料

智能感官|應(yīng)用電子鼻評(píng)價(jià)加工型辣椒果實(shí)辣度的方法
對(duì)辣椒產(chǎn)品加工而言,原材料的質(zhì)量穩(wěn)定和標(biāo)準(zhǔn)化是必要的前提,其中穩(wěn)定辣度篩選是評(píng)價(jià)辣椒品質(zhì)的重要指標(biāo)。本試驗(yàn)以品種間辣度差異較大的辣椒鮮果為材料,探索樣品處理和檢測(cè)條件,進(jìn)而建立快速穩(wěn)定的檢測(cè)方法,并驗(yàn)證方法的準(zhǔn)確性和重現(xiàn)性,為辣椒果實(shí)辣度的快速準(zhǔn)確測(cè)定提供了技術(shù)支持。
材料與方法
材料
采用9種已知辣度的辣椒紅果果實(shí)(見表1),應(yīng)用所建立的辣度評(píng)價(jià)方法分別檢測(cè)11種辣椒紅果及辣椒綠果,檢測(cè)的11個(gè)辣椒加工基地的原料見表2。
智能感官|應(yīng)用電子鼻評(píng)價(jià)加工型辣椒果實(shí)辣度的方法1
智能感官|應(yīng)用電子鼻評(píng)價(jià)加工型辣椒果實(shí)辣度的方法2
試驗(yàn)方法
辣度的感官評(píng)定
本試驗(yàn)的感官評(píng)定結(jié)果是根據(jù) GB/T21265-2007 方法進(jìn)行鑒定所得,將結(jié)果分不辣、微辣、辣和超級(jí)辣4種情況。
結(jié)果與分析
辣椒果實(shí)感官辣味評(píng)定
試驗(yàn)使用的9種辣椒品種,其感官評(píng)定結(jié)果見表4。
智能感官|應(yīng)用電子鼻評(píng)價(jià)加工型辣椒果實(shí)辣度的方法3
辣椒果實(shí)辣度測(cè)定的電子鼻方法建立
9個(gè)辣椒果實(shí)的電子鼻傳感器響應(yīng)值
智能感官|應(yīng)用電子鼻評(píng)價(jià)加工型辣椒果實(shí)辣度的方法4
由圖1可知,9種試驗(yàn)材料各傳感器間存在明顯差異,數(shù)值各有不同,其中,W1W 傳感器在此試驗(yàn)中最為敏感,其次是 W2W 傳感器和 W5S 傳感器,明顯差別于其他傳感器,而其余傳感器數(shù)值差別不大。
9個(gè)辣椒品種負(fù)荷加載分析
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負(fù)荷加載分析(Loadings)與PCA分析是相關(guān)的,感器數(shù)值離原點(diǎn)越遠(yuǎn),說(shuō)明該傳感器識(shí)別能力越強(qiáng),反之則越弱。由圖2可知,在第一主成分中,W1W 傳感器識(shí)別作用最強(qiáng),其次是 W2W 傳感器,這2個(gè)傳感器與其余傳感器相比,距原點(diǎn)的距離明顯較遠(yuǎn),識(shí)別能力強(qiáng)。在第二主成分中,W5S 傳感器距原點(diǎn)距離明顯遠(yuǎn)于其余傳感器,綜合來(lái)看,W5S、W1W、W2W 傳感器對(duì)9種辣椒品種的辣度評(píng)價(jià)起到了主要作用,這與圖1中的辣度均值分析結(jié)果相吻合。
9個(gè)辣椒品種主成分分析
PC1和PC2分別代表的是第一主成分和第二主成分的貢獻(xiàn)率,橫、縱坐標(biāo)的比例越大,表示該主成分貢獻(xiàn)率越大,表明此分析方法可以將樣品的多個(gè)指標(biāo)信息較好地反映出來(lái)。采用PCA方法分析不同品種(系)紅熟期辣椒的電子鼻響應(yīng)值結(jié)果,見圖3。
智能感官|應(yīng)用電子鼻評(píng)價(jià)加工型辣椒果實(shí)辣度的方法6
由圖3可知,第一主成分貢獻(xiàn)率為98.48%,第二主成分貢獻(xiàn)率為 1.14%,累計(jì)貢獻(xiàn)率為 99.62%,表明這2個(gè)主成分代表了樣品的主要信息特征,證明PCA分析方法可行,幾乎可以用來(lái)表示樣品信息,代表不同品種(系)紅熟期辣椒的整體信息。在9種紅熟期辣椒中,除 17129 和 17135 品種外,其余7個(gè)品種位于不同域,沒有重疊部分,能較好區(qū)分。17129 和 17135 有部分重疊,說(shuō)明這2類辣椒品種部分樣品可能辣度大致一樣,為此,需進(jìn)行LDA分析,提高分類精度。兩種方法一起進(jìn)行分析,既可以解決PCA對(duì)不同樣本數(shù)據(jù)不敏感,又解決了LDA算法中的小樣本,可以獲得較好的分類效果。
9個(gè)辣椒品種線性判別分析
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LDA分析圖能較好地區(qū)分各類樣品,見圖4,除17151和17129這2個(gè)品種有極小重疊外,其余7個(gè)辣椒品種均無(wú)重合部分,說(shuō)明其余7種是完全不同的辣椒品種。與PCA分析相比,LDA分析數(shù)據(jù)更為集中,分類更加明顯,因此,在評(píng)定辣椒辣度及其種類應(yīng)綜合2種方法進(jìn)行分析。
9個(gè)辣椒品種辣度測(cè)定結(jié)果
根據(jù)9個(gè)辣椒品種的量化測(cè)定結(jié)果分析可得,用于建立辣度測(cè)定方法的9種辣椒均為不同品種,存在明顯差異,且W5S、W1W 和 W2W 傳感器為檢測(cè)辣椒辣度的主要敏感傳感器,與電子鼻分析結(jié)果吻合,從而驗(yàn)證電子鼻區(qū)分辣椒品種的可行性。將W5S、W1W 和 W2W 傳感器的均值相加,發(fā)現(xiàn)感官評(píng)價(jià)為不辣的辣椒品種,其W5S、W1W 和 W2W 數(shù)值之和在1~10之間;感官評(píng)價(jià)為微辣的辣椒品種,其W5S、W1W 和 W2W 傳感器辣度值之和在10.0~20之間;感官評(píng)價(jià)為辣的辣椒品種,其W5S、W1W 和 W2W 傳感器辣度值之和在20.1~50之間,見表5,此結(jié)論與感官評(píng)價(jià)結(jié)果相一致,證明建立方法有效。
智能感官|應(yīng)用電子鼻評(píng)價(jià)加工型辣椒果實(shí)辣度的方法8
電子鼻法在辣椒原料果實(shí)辣度測(cè)定上的應(yīng)用
智能感官|應(yīng)用電子鼻評(píng)價(jià)加工型辣椒果實(shí)辣度的方法9
由表6可知,11種辣椒原料存在顯著性差異,說(shuō)明利用電子鼻可以有效區(qū)分辣椒品種。且所有紅熟期辣椒、所有綠熟期辣椒和同一品種紅綠果辣椒辣度測(cè)定結(jié)果均與上述結(jié)果吻合:感官評(píng)價(jià)為不辣的辣椒原料,其W5S、W1W 和 W2W 數(shù)值之和在1~10之間;感官評(píng)價(jià)為微辣的辣椒原料,其W5S、W1W 和 W2W 傳感器辣度值之和在10.1~20之間;感官評(píng)價(jià)為辣的辣椒原料,其W5S、W1W 和 W2W 傳感器辣度值之和在20.1~50,其中,魔鬼椒的W5S、W1W 和 W2W 傳感器辣度值之和大于50.1,評(píng)定為超辣,證明電子鼻測(cè)定辣椒辣度的可行性。
結(jié)論
利用電子鼻技術(shù)可以維持同一辣椒加工品不同批次間恒定的辣度與風(fēng)味,保證產(chǎn)品的辣度穩(wěn)定性。本文采用感官評(píng)定法和電子鼻技術(shù),對(duì)鮮椒辣度進(jìn)行評(píng)價(jià),在感官評(píng)定基礎(chǔ)上,利用電子鼻3個(gè)辣味敏感傳感器進(jìn)行檢測(cè),結(jié)果與感官評(píng)定相匹配,由此,劃分辣度區(qū)間。
結(jié)果表明,電子鼻傳感器識(shí)別效應(yīng)較好,可有效區(qū)分辣椒果實(shí)品種;負(fù)荷加載分析顯示電子鼻傳感器中對(duì)辣味最為敏感的3個(gè)傳感器是:W5S、W1W 和 W2W;通過(guò)傳感器W5S、W1W 和 W2W 對(duì)辣椒果實(shí)響應(yīng)值建立評(píng)價(jià)辣椒辣度的測(cè)定方法,并劃分辣度區(qū)間,即:不辣(1~10)、微辣(10.1~20)、辣(20.1~50)、超級(jí)辣(50.1~70);應(yīng)用該測(cè)定方法對(duì)產(chǎn)自11個(gè)辣椒加工基地的原料進(jìn)行了檢驗(yàn),均能顯著區(qū)分辣椒果實(shí)的辣度差異,說(shuō)明此方法可為辣椒加工企業(yè)的辣度控制提供一種快速有效的檢測(cè)方法。
來(lái)源:感官科學(xué)與評(píng)定 ,轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明來(lái)源。
參考文獻(xiàn):李穎慧,王輝,楊延杰,林多,馬靜.應(yīng)用電子鼻評(píng)價(jià)加工型辣椒果實(shí)辣度的方法[J].中國(guó)調(diào)味品,2018,43(12):146-150.
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