综述：果蔬品质评估技术的进展：电子鼻技术的全面综述

本综述系统阐述了电子鼻(E-nose)技术在果蔬品质评估中的最新进展。文章详述了金属氧化物半导体(MOS)、MQ系列传感器、石英晶体微天平(QCM)等传感器平台的工作原理，重点探讨了电子鼻与机器学习算法结合在挥发性有机化合物(VOCs)检测中的应用，为果蔬品质无损检测提供了重要技术参考。

　　

电子鼻技术概述

电子鼻(E-nose)是一种模拟生物嗅觉系统的人工嗅觉装置，通过传感器阵列对挥发性有机化合物(VOCs)进行交叉响应，结合模式识别算法实现气味指纹分析。该技术克服了传统感官评价主观性强、理化分析破坏样本等局限性，为果蔬品质无损检测提供了创新解决方案。

传感器技术平台

金属氧化物半导体(MOS)传感器凭借高灵敏度、快速响应特性成为主流技术，其工作原理是VOCs在金属氧化物表面发生氧化还原反应引起电导率变化。MQ系列传感器作为商用MOS传感器的代表，在乙醇、甲烷等特定气体检测中表现稳定。石英晶体微天平(QCM)传感器基于质量加载效应，通过晶体振荡频率变化精确检测挥发性分子吸附量。此外，质谱型电子鼻提供更精确的分子结构信息，而固相微萃取(SPME)与电子鼻联用技术显著提升了痕量VOCs的富集检测能力。

机器学习集成应用

主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)等降维算法有效提取传感器阵列的特征信息，支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)等分类模型实现了成熟度分级、腐败早期预警的智能判别。深度学习框架通过多层神经网络自动学习特征表示，在复杂气味模式识别中展现出卓越性能。

品质监测应用场景

在果实成熟度监测方面，电子鼻通过检测乙烯、酯类等特征VOCs准确判断采收窗口期。对于新鲜度评价，胺类、硫化物等腐败标志物的动态监测为冷链物流品质管控提供依据。在安全检测领域，该技术对农药残留、微生物污染产生的特征气味分子具有快速筛查潜力。

技术挑战与展望

当前电子鼻技术仍面临环境温湿度干扰、传感器漂移、数据库构建不完善等挑战。未来研究方向包括开发仿生嗅觉传感器、建立标准化气味数据库、探索多模态信息融合技术，以及推动便携式设备在田间地头的实际应用。