综述：用于农业谷物害虫检测、识别和监测的电子鼻：一篇综述

本综述系统梳理了电子鼻（e-nose）技术在储粮害虫检测领域的研究进展。文章指出，传统检测方法存在局限，而e-nose通过分析谷物和害虫释放的挥发性有机化合物（VOCs），提供了一种快速、无损且能探测隐藏虫害的新方案。综述涵盖了传感器技术、目标害虫、数据分析和模式识别等关键方面，并讨论了影响性能的因素及当前挑战，为开发便携、经济的e-nose设备以支持综合虫害治理（IPM）和保障粮食安全提供了重要参考。

　　

Abstract

生物性害虫侵袭是导致储粮损失的主要原因，造成巨大的粮食和经济损失。传统的人工抽样检测方法劳动强度大、耗时长、成本高且需要专业知识，甚至可能无法检测到隐藏的虫害。近年来，电子鼻（e-nose）技术已成为农业谷物害虫识别与监测的一种潜在替代方案。电子鼻通过集成传感器阵列、数据采集和分析系统，模仿人类嗅觉系统，通过分析谷物和害虫释放的挥发性有机化合物（VOCs）来识别害虫。然而，关于电子鼻用于谷物害虫检测的文献缺乏系统性的整理与综合。因此，本篇系统性文献综述全面概述了当前用于农业谷物害虫监测的最先进的电子鼻技术。综述审视了所采用的传感器技术、目标害虫种类、谷物介质、数据处理和模式识别技术。电子鼻是一种前景广阔的工具，提供了一种快速、无损的解决方案，能够以良好的准确性检测、识别和监测谷物害虫，包括微观和隐藏的昆虫。我们识别了影响电子鼻性能的因素，包括害虫种类、储存时间、温度、水分含量和害虫密度。主要挑战包括传感器阵列的优化或选择、大数据处理、重复性差以及测量结果之间的可比性。廉价且便携的电子鼻有潜力帮助利益相关者和仓储管理人员做出及时、数据驱动的明智决策，以减少整体的粮食和经济损失。

Introduction

生物性害虫在谷物储存期间可导致巨大的数量和质量损失。据估计，发达国家由害虫造成的储藏损失高达9%，而在发展中国家则约为20%或更多。全球范围内，害虫导致的储藏损失估计约为每年1000亿美元。保护谷物免受害虫损失是确保全球不断增长人口的粮食安全、营养和安全的关键组成部分。特定地理区域的害虫数量过多可能导致检疫限制，引发进出口限制或禁令，进一步挑战全球食品供应链。因此，降低害虫导致的谷物储藏损失至关重要。

综合虫害治理（IPM）策略已被推荐作为一种整体性的害虫管理方法，以减少总体损失。IPM计划的成功在很大程度上依赖于早期害虫检测、识别以及通过主动及时的监测方法建立害虫阈值。传统的昆虫检测和识别方法包括谷物取样、视觉检查、过筛、昆虫陷阱和谷物探针。这些方法准确可靠，但存在一定的局限性，包括破坏性、劳动密集型、耗时，并且通常需要大量抽样、专用工具/设备或专业知识。此外，这些方法甚至可能无法检测到内部取食者或谷物内部的侵染。

基于传感器的害虫检测方法，包括声学、成像和近红外（NIR）光谱学，结合数据驱动建模，近年来正被积极开发和探索。这些方法具有非破坏性、快速和自动化等优点。然而，基于图像和NIR光谱学的系统通常仅限于检测或识别谷物表面的昆虫，或通过探针和陷阱捕获物，并且常常无法检测到通常在散装粮仓中发现的隐藏或内部侵染。另一方面，基于声学的系统面临外部和环境噪声干扰等限制，可能影响检测准确性。因此，开发能够克服当前基于传感器的方法局限性、并能够早期准确检测和识别害虫驱动侵染或腐败的方法具有重要意义。

一种称为“电子鼻”（e-nose）的仿生学方法已被探索用于检测和识别与害虫相关的特定气味或挥发性有机化合物（VOCs）。电子鼻也被称为人工嗅觉设备或VOC检测器，它通过使用传感器阵列、信号处理技术和数据驱动模型来模仿人类的嗅觉，以检测和识别相关气味。电子鼻已广泛应用于气味识别，应用领域不限于人类或动物健康、环境监测、作物病害/害虫、食品控制与质量、化妆品、制药和安全领域。近年来，电子鼻应用也被探索用于检测储粮中的害虫侵染。电子鼻技术提供了快速、非破坏性和自动化的工具，具有识别隐藏或覆盖昆虫的潜力，特别是在散装储粮中。它可能克服基于传感器的方法（如成像、NIR光谱学、声学）的集体局限性，使其更适用于各种散装储粮环境中的害虫识别。

全球谷物生产和储存需求的增长需要非侵入性、实时和自动化的害虫检测工具来保障粮食生产。电子鼻技术显示出满足这些需求的潜力，尽管由于其缺乏组织良好和系统整理的文献资源，其潜力仍未得到充分利用。电子鼻害虫识别性能主要受传感器类型、微电路设计、软件集成、数据处理方法和分类模型的影响。例如，机器学习（ML）或人工智能（AI）方法显著增强了电子鼻的性能。然而，正如文献所述，在资源受限的边缘设备上，用于害虫检测的传感器类型、设计以及AI/ML与电子鼻的集成方面存在差异，这些尚未得到记录或严格评估。此外，害虫种类、储存实践和储存条件因地区、作物而异。这种变异会影响电子鼻的性能。因此，本研究根据地理、谷物类型或储存环境对研究结果进行分类，为本地化实施提供有价值的见解。

总体而言，多项研究探索了电子鼻在储粮害虫检测中的应用，但现有知识零散地分布在不同的谷物类型、害虫和方法学中。目前缺乏一篇综合性的综述来整合这些发现，以提供对趋势、进展和局限性的连贯理解。本综述旨在通过记录现有文献、提供组织良好的文献资源来弥合这一差距，同时重点介绍关键进展、评估建模策略，并为储粮害虫管理中有效且可扩展的电子鼻应用确定未来方向。

Materials and methods

电子鼻技术概述：电子鼻是一种仿生传感系统，旨在通过传感器的响应模式来检测和区分复杂气味，模仿人类嗅觉系统。电子鼻是一种包含化学传感器阵列和模式识别系统的设备，用于识别和分析气味。其工作原理是将传感器暴露于VOCs中，引起传感器的物理变化，然后处理产生的数据以识别气味或VOCs。

Results and discussion

电子鼻已发表文献的年度趋势和全球分布如图3所示（图略）。在1999年至2009年期间，出版物数量相对较低（即2篇）。然而，在2010年至2025年期间观察到电子鼻文献的显著增长，尽管从2021年到2025年略有下降，但仍高于2010年之前的水平。总体而言，近几十年来观察到对电子鼻技术的研究兴趣显著增加。所代表的地理分布表明该研究具有全球性。

Conclusions

在本研究中，我们采用系统性文献综述方法，严格评估了所有关于电子鼻应用于储粮害虫检测、识别和监测的相关研究。本综述系统地记录并呈现了一个精心整理的电子鼻参考文献集合，这对储产品昆虫学家、工程师和在该领域工作的研究人员尤其有价值。从本综述中可以得出以下结论：

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  电子鼻是一种有前途的工具，为检测、识别和监测谷物害虫（包括微观和隐藏昆虫）提供了一种快速、非破坏性的解决方案，且具有良好的准确性。
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  影响电子鼻性能的因素包括害虫种类、储存时间、温度、水分含量和害虫密度。
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  主要挑战包括传感器阵列优化或选择、大数据处理、重复性差以及测量结果之间的可比性。
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  廉价便携的电子鼻有潜力帮助利益相关者和仓储管理者做出及时、数据驱动的决策，以减少粮食和经济损失。