电子鼻PPT课件
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电子鼻 结构
电子鼻:是模拟人类的嗅觉系统，设计研制的一种智能电子仪器，可适用于许多系统中测量一种或多种气味物质的气体敏感系统。
其基本结构包括下面3个部分：1 气体传感器阵列,他由具有广谱响应特性、较大的交叉灵敏度以及对不同气体有不同灵敏度的气敏元件组成。
工作时气敏元件对接触的气体能产生响应并产生一定的响应模式。
他相当于人类鼻子的嗅觉受体细胞。
2 信号预处理单元,他对传感器的响应模式进行预加工，以达到漂移补偿、信息压缩和降低信号(随样品)起伏的目的，完成特征提取的任务。
3 模式识别单元,对信号预处理单元所发出的信号做进一步的处理，完成对气体信号定性和定量的识别。
包括数据处理分析器、智能解释器和知识库。
他相当于人类的大脑。
电子鼻-电子舌参数详解
比。
滤波处理
去除信号中的噪声干扰，提取 有用的信号成分。
特征提取
对处理后的信号进行特征提取 ，提取出与气体浓度相关的特 征信息。
模式识别
利用分类算法对提取的特征进 行分类和识别，实现对气体成
分的定性或定量分析。
参数优化与校准
01
温度控制
控制传感器的工作温度，以获得最 佳的检测性能。
校准方法
采用标准气体对传感器进行校准， 确保测量结果的准确性。
采样方式
静态采样
将待测气体样品引入传感 器室内，保持室内气体浓 度稳定一段时间后进行检 测。
动态采样
将待测气体样品连续引入 传感器室内，实时监测气 体的浓度变化。
循环采样
将待测气体样品引入传感 器室内，进行循环检测， 以获得更准确的测量结果。
信号处理方法
信号放大
对传感器输出的微弱电信号进 行放大处理，提高信号的信噪
03
02
压力调节
调节传感器室内的压力，以适应不 同气体浓度的检测需求。
数据处理算法
优化数据处理算法，提高气体浓度 的测量精度和响应速度。
04
03 电子舌参数详解
传感器类型
金属氧化物传感器
利用金属氧化物作为敏感材料，对气体分子进行吸附和反应，从 而改变电导率或电阻值，实现气体分子的检测。
石英晶体微天平传感器
应用领域
01
02
03
食品质量控制
检测食品的新鲜度、风味、 品质等指标，控制食品生 产过程中的质量。
药品质量控制
检测药品的有效成分、纯 度、稳定性等指标，保证 药品的质量和安全。
环境监测
检测空气中的有害气体、 水质中的污染物等，评估 环境质量，保障人类健康。
滤波处理
去除信号中的噪声干扰，提取 有用的信号成分。
特征提取
对处理后的信号进行特征提取 ，提取出与气体浓度相关的特 征信息。
模式识别
利用分类算法对提取的特征进 行分类和识别，实现对气体成
分的定性或定量分析。
参数优化与校准
01
温度控制
控制传感器的工作温度，以获得最 佳的检测性能。
校准方法
采用标准气体对传感器进行校准， 确保测量结果的准确性。
采样方式
静态采样
将待测气体样品引入传感 器室内，保持室内气体浓 度稳定一段时间后进行检 测。
动态采样
将待测气体样品连续引入 传感器室内，实时监测气 体的浓度变化。
循环采样
将待测气体样品引入传感 器室内，进行循环检测， 以获得更准确的测量结果。
信号处理方法
信号放大
对传感器输出的微弱电信号进 行放大处理，提高信号的信噪
03
02
压力调节
调节传感器室内的压力，以适应不 同气体浓度的检测需求。
数据处理算法
优化数据处理算法，提高气体浓度 的测量精度和响应速度。
04
03 电子舌参数详解
传感器类型
金属氧化物传感器
利用金属氧化物作为敏感材料，对气体分子进行吸附和反应，从 而改变电导率或电阻值，实现气体分子的检测。
石英晶体微天平传感器
应用领域
01
02
03
食品质量控制
检测食品的新鲜度、风味、 品质等指标，控制食品生 产过程中的质量。
药品质量控制
检测药品的有效成分、纯 度、稳定性等指标，保证 药品的质量和安全。
环境监测
检测空气中的有害气体、 水质中的污染物等，评估 环境质量，保障人类健康。
电子鼻原理
电子鼻原理
电子鼻是一种模拟人类嗅觉系统的电子设备，它能够对气味进行感知和识别。
电子鼻的原理是通过一系列传感器对气味分子进行检测和分析，然后利用模式识别算法来识别不同的气味。
电子鼻在食品安全、医疗诊断、环境监测等领域具有重要的应用价值。
电子鼻的传感器通常包括化学传感器和生物传感器两种类型。
化学传感器是利
用化学反应来检测气味分子，常见的化学传感器包括电化学传感器、压阻传感器和光学传感器等。
生物传感器则是利用生物元件如酵母、细菌等对气味进行检测，生物传感器具有高灵敏度和高选择性的优点。
电子鼻的工作原理是将气味分子与传感器表面发生化学反应，产生电信号或者
光信号，然后利用信号处理系统对这些信号进行分析和处理，最终得到气味的特征信息。
电子鼻的模式识别算法通常包括主成分分析、神经网络、支持向量机等，这些算法能够对气味进行准确的识别和分类。
电子鼻的应用场景非常广泛，其中在食品安全领域的应用尤为突出。
电子鼻可
以对食品中的挥发性有机物进行检测，从而实现对食品新鲜度、品质和真伪的快速鉴别。
在医疗诊断领域，电子鼻可以通过检测病人呼出的气体来辅助医生进行疾病诊断，如糖尿病、肺癌等。
此外，电子鼻还可以用于环境监测、化工生产、药物研发等领域。
总的来说，电子鼻作为一种新型的感知技术，具有广阔的应用前景。
随着传感
器技术和模式识别算法的不断进步，电子鼻将在更多领域展现出其巨大的应用潜力。
电子鼻的发展将为人类的生活和生产带来更多的便利和安全保障。
电子鼻
随着微电子技术、材料学、制作工艺和计算机技术的发展， 电子鼻将向着集成化、小型化、实用化的趋势发展作环境 的要求，减小工作环境对其影响。
Page 14
典型应用(食品类)
酒类的区分与辨识 肉品新鲜度分析 饮料中香精香料分析 谷物生长分析 水果中芳香类物质分析 食品腐败变质过程分析 香气的等级区分及质量研究 牛奶新鲜度分析
Page 4
样品气体
Page 5
电子鼻内部模块
数据采 集及模 式识别
PC机 用户界面
清洗泵 气室及传感器阵列
采样泵
流量计
智鼻机箱
Page 6
零气口
排气口
220V AC USB接口
Page 7
零气发生装置
工作原理
电子鼻模拟人的嗅觉对被测气体进行感知、分析 和识别，其过程包含3个部分：
(1)气敏传感器阵列与气味分子反应后，通过一 系列物理化学变化产生电信号；
Page 18
电子鼻技术的应用及前景
英国柴郡克鲁城镇的欧斯米泰克公司成功地开发出了电子 鼻，试验表明，它能“嗅”出侵蚀病人皮肤伤口的细菌， 提醒医生及时采取相应措施。
他研究的电子鼻是由32个不同的有机高分子感应器组成的 矩阵，对各种挥发性化合物散发的气味十分敏感，化合物 不同，则反应不同。
电子鼻只需要数小时便可发现是否有细菌存在。而过去采 用实验室化验的方法，通常1至3天才能得到结果。
Page 11
电子鼻技术的发展历史
Page 12
目前难题
气体传感器对工作环境敏感 模式识别方法有待改进 当混合气体成分发生改变时，需要增减或改变
传感器，这给实际应用带来不便。
Page 13
所需对策
研制性能更好的气体传感器，使其降低对工作环境的要求， 减小工作环境对其影响
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典型应用(食品类)
酒类的区分与辨识 肉品新鲜度分析 饮料中香精香料分析 谷物生长分析 水果中芳香类物质分析 食品腐败变质过程分析 香气的等级区分及质量研究 牛奶新鲜度分析
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样品气体
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电子鼻内部模块
数据采 集及模 式识别
PC机 用户界面
清洗泵 气室及传感器阵列
采样泵
流量计
智鼻机箱
Page 6
零气口
排气口
220V AC USB接口
Page 7
零气发生装置
工作原理
电子鼻模拟人的嗅觉对被测气体进行感知、分析 和识别，其过程包含3个部分：
(1)气敏传感器阵列与气味分子反应后，通过一 系列物理化学变化产生电信号；
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电子鼻技术的应用及前景
英国柴郡克鲁城镇的欧斯米泰克公司成功地开发出了电子 鼻，试验表明，它能“嗅”出侵蚀病人皮肤伤口的细菌， 提醒医生及时采取相应措施。
他研究的电子鼻是由32个不同的有机高分子感应器组成的 矩阵，对各种挥发性化合物散发的气味十分敏感，化合物 不同，则反应不同。
电子鼻只需要数小时便可发现是否有细菌存在。而过去采 用实验室化验的方法，通常1至3天才能得到结果。
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电子鼻技术的发展历史
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目前难题
气体传感器对工作环境敏感 模式识别方法有待改进 当混合气体成分发生改变时，需要增减或改变
传感器，这给实际应用带来不便。
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所需对策
研制性能更好的气体传感器，使其降低对工作环境的要求， 减小工作环境对其影响
电子鼻咽喉镜课件
• b.同时检查光源插头部及操作部有无连接松 弛。
2021/5/12
电子鼻咽喉镜课件
9
≤Ф6.4 Ф5.8 Ф6.0 向上180，向下130 ≥8000 ≥Ф2.0 ≥5.57
单位
度 mm mm mm mm mm 度 lx mm lp/mm
电子鼻咽喉镜课件
4
二、各部名称
2021/5/12
电子鼻咽喉镜课件
5
各部名称及功能
头端部
导光窗 物镜窗
上下转角柄
器械口
可通附件和吸引
冻结按钮 吸引阀
时，钳口小碗能够顺利开关。 • 其它附件的检查。按照各附件的使用说明书。
2021/5/12
电子鼻咽喉镜课件
7
• 电子内窥镜系统的检查
• 在每次使用之前，应按下列程序检查电子内窥镜 。万一发现轻微的缺陷或者异常，请勿使用内镜 ，应及时与厂方联系。
• ①插入管检查
• a.目视检查插入管有无凹凸、破裂等表面缺陷。
• b.将手指在整个插入软管上往复抚摸，检查有无 任何凸出物、内部松弛，或其他缺陷。
• 不要用强力握弯曲部。
2021/5/12
电子鼻咽喉镜课件
8
• ④钳道管的检查
• a.将活检钳轻轻穿过钳道管，确认钳道畅通 无阻。
• b.如活检钳不能通过钳道管从头端部露出, 请不要勉强。
• ⑤其他部位的检查
• a.检查导光软管有无损伤(例如破裂、裂纹 、扭曲或压扁)的部分。
电子鼻咽喉镜
电子鼻咽喉镜课件
1
警告
电子镜每次使用完毕，必须进行 测漏（测漏方法详见第21页）， 若发现镜子漏水则立即停止使 用该设备，并与威海威高医疗 系统有限公司或其代理商联系， 否则电子镜设备会发生重大故 障并对设备造成极大损害！！！
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≤Ф6.4 Ф5.8 Ф6.0 向上180，向下130 ≥8000 ≥Ф2.0 ≥5.57
单位
度 mm mm mm mm mm 度 lx mm lp/mm
电子鼻咽喉镜课件
4
二、各部名称
2021/5/12
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5
各部名称及功能
头端部
导光窗 物镜窗
上下转角柄
器械口
可通附件和吸引
冻结按钮 吸引阀
时，钳口小碗能够顺利开关。 • 其它附件的检查。按照各附件的使用说明书。
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7
• 电子内窥镜系统的检查
• 在每次使用之前，应按下列程序检查电子内窥镜 。万一发现轻微的缺陷或者异常，请勿使用内镜 ，应及时与厂方联系。
• ①插入管检查
• a.目视检查插入管有无凹凸、破裂等表面缺陷。
• b.将手指在整个插入软管上往复抚摸，检查有无 任何凸出物、内部松弛，或其他缺陷。
• 不要用强力握弯曲部。
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8
• ④钳道管的检查
• a.将活检钳轻轻穿过钳道管，确认钳道畅通 无阻。
• b.如活检钳不能通过钳道管从头端部露出, 请不要勉强。
• ⑤其他部位的检查
• a.检查导光软管有无损伤(例如破裂、裂纹 、扭曲或压扁)的部分。
电子鼻咽喉镜
电子鼻咽喉镜课件
1
警告
电子镜每次使用完毕，必须进行 测漏（测漏方法详见第21页）， 若发现镜子漏水则立即停止使 用该设备，并与威海威高医疗 系统有限公司或其代理商联系， 否则电子镜设备会发生重大故 障并对设备造成极大损害！！！
电子鼻专业知识宣讲PPT培训课件
课题相关
参考文献
[1]栾淑利，基于人工神经网络的酒精识别电子鼻研究[D].辽宁，大连理工大学 [2]杨建华等，基于集成气体传感器阵列的电子鼻系统[J].2004(1):46-52. [3]张覃轶，电子鼻传感器阵列系统及应用研究[D].武汉，华中科技大学 [4]史志存，电子鼻及其应用研究[D].北京，中国科学院 [5]孙鹏.基于分等级结构氧化物半导体的气体传感器研究.吉林，吉林大学
传感器3
· · ·
传感器n
传感器信号 预处理
传感器信号 预处理
· · ·
传感器信号 预处理
数字信号（处理）
知识库
训练
预测
阵列信号 预处理
模式
气味表
识别 引擎
达
输出预测
气体传感器阵列
• 1,含义：
• 气体传感器阵列由具有广谱响应特性，较 大的交叉灵敏度以及对不同气体有不同灵 敏度的气敏元件组成。工作时气敏元件对 接触气体能产生响应并产生一定的响应模 式。它相当于人的嗅觉受体细胞。
--图片来自台湾大学李宏毅教授深度学习入门PPT
模式识别(ANN)
2）计算loss函数
--来自台湾大学李宏毅教授深度学习入门PPT
模式识别(ANN)
3）更新权重
Anj=f(∑wijXi+bj)
--图片来自台湾大学李宏毅教授深度学习入门PPT
模式识别(ANN)
3）更新权重
Anj=f(∑wijXi+bj)
电子鼻专业医学知识 关
电子鼻的定义
• 电子鼻是综合了化学传感器阵列各检测技术以及计算机信息处理等多 学科技术开发研制出来的一种化学传感器智能系统，它是一种模拟哺 乳动物嗅觉的过程，用气敏传感器来识别，检测不同的仿生传感器系 统。
ISENSO电子鼻ppt课件
2020/7/智10鼻（电子鼻）
.
上海瑞玢国际贸易有限公司6
电子鼻的概念
• 也称人工嗅觉系统，主要用来分析、识 别和检测复杂嗅味和大多数挥发性化学 成分。一个完整的电子鼻系统大致需要 传感器阵列、气路及测试腔、数据采集 设备及模式识别算法这四部分 。
2020/7/智10鼻（电子鼻）
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上海瑞玢国际贸易有限公司7
2020/7/智10鼻（电子鼻）
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上海瑞玢国际贸易有限公司14
智鼻主界面
2020/7/智10鼻（电子鼻）
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上海瑞玢国际贸易有限公司15
模式识别算法
对象整体品质差异的区分检验（PCA）
2020/7/智10鼻（电子鼻）
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模式识别算法
原产地保护及品牌产品真伪辨（SIMCA）
2020/7/智10鼻（电子鼻）
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模式识别算法
等级区分（DFA）
2020/7/智10鼻（电子鼻）
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模式识别算法
定量预测（PLS）
2020/7/智10鼻（电子鼻）
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上海瑞玢国际贸易有限公司19
智鼻优点
① 传感器可单独拆卸 ② 传感器根据用户需求配置 ③ 软件操作简单好用 ④ 零气发生装置更加可靠稳定 ⑤ 清洗流量大6L/min 进样可调范围广0.1-1L/min
2020/7/智10鼻（电子鼻）
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上海瑞玢国际贸易有限公司5
电子鼻技术
鉴于感官分析与化学分析这两种方法在气 味分析上的不足，人们急需要找寻一种和 生物嗅觉原理相似，能快速表征气味物质 的整体特征信息，并运用一定数学处理方 法就可以得出直观的结果新方法。基于这 一状况，人工嗅觉技术应运而生了。最具 有发展前途的嗅觉模拟技术是电子鼻技术
嗅觉模拟技术之电子鼻研究课件
检测癌症
• 以色列科学家研发出“电子鼻”（electronic nose），只 要通过简单的呼吸测试，就可以查出罹患了肺、乳腺、肠 和前列腺癌的病人。 研究小组发现，这种检测化学物质
改变的传感器不仅能分辨出健康人和恶性肿瘤病患的呼吸 ，还能查出这四种常见的肿瘤。 虽然还需要更多工作来
完善这项检测技术，但初步成功已经给开发一种便宜、易 于使用和携带的早期癌症诊断技术带来了希望。 以色列
理工学院的库藤说：“如果能通过大规模试验证实早期研 究的成果，呼吸检测将和成像技术一样，变成早期癌症诊 断的方便手段。” 库藤和同事对177人——包括健康者和 不同癌症的患者进行了呼吸检测，要查出癌细胞生长时其 表层散发出的不同化学物质。 他们的研究发表在英国《
癌症》杂志上。而该研究所去年就发现，用黄金纳米粒子 制造的传感器，能够通过呼吸测试查出肺癌。
• 和航研天究飞发机现内E，某NO美种S国气E便航体携天成式局分气用的体来电检监子测测鼻仪国，际还空可间以站用 来检测大脑癌细胞。这种名为“Enose”的电子 鼻是由美国航天局喷气推进实验室研发的，设计 目的是用它探测航天飞机和国际空间站出现的微 量的氨渗漏问题。
• 一个由神经外科、癌症以及航天领域专家组成的 研究小组，在利用这种电子鼻研究大脑癌细胞转 移时发现，电子鼻能够区分健康细胞和癌细胞的 不同“味道”，从而使医务人员能准确判定癌细 胞群的具体位置，避免其与周围健康细胞发生混 淆。
• (3)利用多元数据统计分析方法，神经网络方法和 模糊方法将多维响应信号转换为感官评定指标值 或组成成分的浓度值，得到被测气味定性、定量 分析结果的智能解释器。
研究进展
• 英国柴郡克鲁城镇的欧斯米泰克公司成功地开发 出了电子鼻，试验表明，它能“嗅”出侵蚀病人 皮肤伤口的细菌，提醒医生及时采取相应措施。
电子鼻概述
邹小波等研制出一套由金属氧化锡传感器阵列和 RBF神经网络组成的电子鼻对小麦、水稻和玉米 三种谷物进行检测，结果显示采用RBF神经网络 对霉变小麦和水稻的识别正确率达100%，对霉变 玉米的识别正确率在90%以上。
Nabarun Bhattacharyya，Sohan Seth等人根据茶 叶在发酵过程中不同的阶段具有不同气味的原理， 利用电子鼻进行茶叶发酵过程的监测，采用二范 数法和马氏距离法进行数据处理，其结果与色度 检测和专家评估结果就近。
模式识别是对特征提取后得到的信息进行再处 理，以获得混合气体的组成成分和浓度的信息。
监督学习阶段 用被测气体来训练电子鼻，让它 知道需要感应的气体是什么。
应用阶段 经过训练的电子鼻有了一定的测试能 力，就会使用模式识别的方法对被测气体进行辨 识。
主要模式识别方法
统计模式识别技术 人工神经网络（ANN）技术 进化神经网络（ENN）技术
1987年，在第八届欧洲化学传感研究组织年会上，英国华威大学 Gardner气敏传感研究小组发表了传感器在气体测量方面应用的论 文，引起学术界的广泛兴趣。
1994年,Gardner等发表关于电子鼻的综述性文章，正式提出“电 子鼻”的概念。
此后，电子鼻研究取得了快速进展。目前，电子鼻技术的研究 主要集中在传感器等硬件的设计、模式识别等理论的研究、电子 鼻技术应用等方面。
在一般环境温度下就可工作而无需加热 制作简便、易微型化、灵敏度高
测试范围较小，受环境因素影响较大，成本高
相当于人的大脑，其作用是对传感器阵列传入 的信号进行滤波、交换和特征提取,其中最重 要的就是特征提取。
常用的特征提取方法：相对法、差分法、对数 法和归一法等。
不同的信号预处理子系统常与某个模式识别 子系统结合在一起进行开发，将其设计成一套 软件系统的两个过程，方便数据转换并保证模 式识别过程的准确性。
Nabarun Bhattacharyya，Sohan Seth等人根据茶 叶在发酵过程中不同的阶段具有不同气味的原理， 利用电子鼻进行茶叶发酵过程的监测，采用二范 数法和马氏距离法进行数据处理，其结果与色度 检测和专家评估结果就近。
模式识别是对特征提取后得到的信息进行再处 理，以获得混合气体的组成成分和浓度的信息。
监督学习阶段 用被测气体来训练电子鼻，让它 知道需要感应的气体是什么。
应用阶段 经过训练的电子鼻有了一定的测试能 力，就会使用模式识别的方法对被测气体进行辨 识。
主要模式识别方法
统计模式识别技术 人工神经网络（ANN）技术 进化神经网络（ENN）技术
1987年，在第八届欧洲化学传感研究组织年会上，英国华威大学 Gardner气敏传感研究小组发表了传感器在气体测量方面应用的论 文，引起学术界的广泛兴趣。
1994年,Gardner等发表关于电子鼻的综述性文章，正式提出“电 子鼻”的概念。
此后，电子鼻研究取得了快速进展。目前，电子鼻技术的研究 主要集中在传感器等硬件的设计、模式识别等理论的研究、电子 鼻技术应用等方面。
在一般环境温度下就可工作而无需加热 制作简便、易微型化、灵敏度高
测试范围较小，受环境因素影响较大，成本高
相当于人的大脑，其作用是对传感器阵列传入 的信号进行滤波、交换和特征提取,其中最重 要的就是特征提取。
常用的特征提取方法：相对法、差分法、对数 法和归一法等。
不同的信号预处理子系统常与某个模式识别 子系统结合在一起进行开发，将其设计成一套 软件系统的两个过程，方便数据转换并保证模 式识别过程的准确性。
电子鼻
Anj=f(∑wijXi+bj)
模式识别(ANN)
2）计算loss函数
--来自台湾大学李宏毅教授深度学习入门PPT
模式识别(ANN)
3）更新权重
Anj=f(∑wijXi+bj)
--图片来自台湾大学李宏毅教授深度学习入门PPT
模式识别(ANN)
3）更新权重
Anj=f(∑wijXi+bj)
--图片来自台湾大学李宏毅教授深度学习入门PPT
气体传感器阵列
2，气体传感器的种类：
---------------来自参考文献[2]
气体传感器阵列
3，金属氧化物传感器的原理：
图1-晶粒间势垒模型（洁净空气）
---------------来自参考文献[2]
图2-晶粒间势垒模型（还原性气 体出现时）
气体传感器阵列
4，传感器的响应曲线：
---------------来自参考文献[2]
气 体 传 输 系 统
训练
敏感材料 传感器3 传感器信号 预处理
预测
模式 识别 引擎
· · ·
敏感材料
· · ·
传感器n
· · ·
传感器信号 预处理
阵列信号 预处理
气味表 达 输出预测
气体传感器阵列
• 1,含义：
• 气体传感器阵列由具有广谱响应特性，较 大的交叉灵敏度以及对不同气体有不同灵 敏度的气敏元件组成。工作时气敏元件对 接触气体能产生响应并产生一定的响应模 式。它相当于人的嗅觉受体细胞。
模式识别(ANN)
2）计算loss函数
A² ₁ =f(W ₁ ₁X ₁+W ₁ ₂X ₂+b ₁) =f(1 ×1-1×2+1） =0.98 A ² ₂ =f(W ₂ ₁X ₁+W ₂ ₂X ₂+b ₂) =f((-1) ×( -1 )+( -1 )×1+(-2)) =0.12 · · ·
电子鼻-PPT精品文档
3.2集成气敏传感器信号拾取模块
由于气体传感器对不同气体, 以及同种气体不同浓度的响应具有较大 的差异, 因此要求系统具有较大的动态响应范围, 同时, 对确定位数的 A/ D 转换系统, 动态响应范围增大, 又会降低分辨率, 因此设计准确、 有效的气体传感器信号拾取电路是电子鼻系统分析的前提和关键。
电子鼻技概况
• 基本上, 电子鼻包括一组传感器和一个数据分析系统。传 感器的作用就像生物受体一样, 而数据分析系统可以将传 感器从气味获得的信息转换为“嗅觉图象”, 类似于我们 的嗅觉。电子鼻的类型很多,其典型的工作程式是：首先， 利用真空泵把空气取样吸取至装有电子传感器阵列的小容 器室中接着，取样操作单元把已初始化的传感器阵列暴露 到气味体中，当挥发性化合物（ＶＯＣ）与传感器活性材 料表面相接触时，就产生瞬时响应这种响应被记录并传送 到信号处理单元进行分析，与数据库中存储的大量ＶＯＣ 图案进行比较、鉴别，以确定气味类型，电子鼻能够将气 味进行区分和比较是因为不同的气味具有不同的嗅觉图象, 这就使得电子鼻有别于其它的分析技术, 比如: 气相色谱, 它可以区分和测量气体混合物中的单分子级别。
电子鼻技术原理
电子鼻动态信息识别方法的基本原理是: 设计动态加热电路, 使得气体传感器工 作在一个不断改变的温度范围( t1 , t2 ) 内, 实时采集气体传感器在动态变化的 温度下的响应值, 同时采集与之对应的 温度值, 因为气体传感器的响应值和温 度之间的关系是非线性的, 这样一次测 量就可以得到一个s ×n 距阵。这极大 的增加了被测气体的有用信息量，具有 更高的识别准确率和识别效率。
集成气体传感器加热电路设计
• 其工作原理是: 温度变化时金属铂自身电阻 值也随之改变而且有很好的线性对应关系, 以此来测量温度, 也就是说, 测出铂电阻的 电阻值就可以得到所对应的温度值。 当被测介质中存在温度梯度时, 所测得的温度是感温元 件所在范围内介质层中 的平均温度。
《ISENSO电子鼻》课件
ISENSO电子鼻的应用领域
食品工业
ISENSO电子鼻可用于检测食物的新鲜度、质量和安全性，以及检测异味和污染物。
环境监测
ISENSO电子鼻可用于监测空气中的有害气体和化学物质，提供实时数据和预警。
医疗诊断
ISENSO电子鼻可以辅助医生诊断疾病，例如通过检测呼气中的特定气味来识别呼吸系统疾 病。
ISENSO电子鼻的优势
空气污染监测
医学诊断
ISENSO电子鼻可以用于监测 空气中的有害气体和化学物质， 提供环境污染的实时数据。
ISENSO电子鼻可以辅助医生 诊断呼吸系统疾病，通过检测 呼气中的特定气味来判断疾病子鼻是一项具有巨大潜力的创新技术，可以在多个领域发挥重要作用。随着技术的不断进步 和发展，ISENSO电子鼻将在更多应用领域得到广泛应用。
ISENSO电子鼻的技术特点
传感器阵列
ISENSO电子鼻内置多个传感 器，可以同时检测多种气体。
数据分析
ISENSO电子鼻通过高级算法 对采集到的数据进行分析和 解读。
实时监测
ISENSO电子鼻可以实时监测 气味变化，并及时报警或提 供预警信息。
ISENSO电子鼻的案例应用
食品质量控制
ISENSO电子鼻在食品加工行 业被广泛应用，可用于检测食 品的新鲜度、质量和污染物。
《ISENSO电子鼻》PPT课 件
欢迎来到《ISENSO电子鼻》PPT课件，本课件将带您深入了解这项创新技术。
ISENSO电子鼻的介绍
ISENSO电子鼻是一种先进的气体传感器技术，可以模拟和分析气味。它能 够检测不同气味的成分和浓度。
ISENSO电子鼻的工作原理
ISENSO电子鼻通过使用多个传感器阵列来模拟人类嗅觉系统。它可以感知和识别物质的特定“香味指 纹”。
【优选】电子鼻的应用PPT优资料
电子鼻的结构
电子鼻包括一组传感器和一个数据分析系统。 传感器的作用就像生物受体一样，而数据分析系 统可以将传感器从气味获得的信息转换为“嗅觉 图 象”，类似于我们的嗅觉。
1一样品室; 2一气流通道; 3一信号调理箱; 4一 气敏传感器阵列; 5一气体收集箱; 6一风扇; 7一 计算机
电子鼻的结构
样品室中猪肉样品挥发出的气味被风扇 吸入到气体收集箱内，与传感器阵列反应后 产生信号，经信号调理箱调理，丙通过计算 机分析判断得到猪肉新鲜度
电子鼻在乳制品中的应用
随着电子鼻技术的迅猛发展，电 子鼻在乳品工业中应用的深度和广度 不断扩大，主要体现在以下几方面:乳 制品成熟期和货架期的预测、乳中挥 发性物质的分析、乳中微生物的分类 干酪种类的分类和乳制品产地的区分 等方面。
电子鼻巧辨食品新鲜度
上海水产大学食品学院专家依靠“电子鼻”辨 识食品“气味指纹”，检测食品新鲜程度的准确 性，较传统培菌检测法有较大提高。
实验室中，专家正进行对虾检测试验——小心 翼翼剥开一只大虾，去头去尾，捣肉成泥，取其 中1克样品放入小瓶密封，再启动“电子鼻”。此 刻，只见长2厘米、比头发丝还细的取样针探入小 瓶，吸取“虾味”源源不断进入集味储存盒。不 久，“电子鼻”显示屏上，就出现了这只虾样品 的气味响应曲线综合图。
电子鼻可“闻”出变质食品
晚报讯 对轻微变质的虾肉，电子鼻很快可“闻”出它的问题， 并用曲线图和表格的形式将分析结果显示出来。昨天，记者从上海水 产大学获悉，该校食品学院赵勇教授主持的市科委课题“DNA指纹结 合气味指纹表征食品质量安全状况的研究”获得阶段性成果，应用气 味指纹技术的电子鼻快速、准确地鉴别出对虾的质量问题。
电子鼻的应用
电子鼻的概念
电子鼻 :是模拟人类的嗅觉系统，设 计研制的一种智能电子仪器，可适用于 许多系统中测量一种或多种气味物质的 气体敏感系统。它是一种由一定选择性 的电化学传感器阵列和适当的模式识别 系统组成，能够识别简单和复杂气味的 仪器。
电子鼻技术
computation – »1011 neurons in the brain – »104 connections per neuron
人工神经网络神经元
input——Mathematical Functions——output
❖ 人工神经网络法是接近人类大脑思维方法的一种算法，它通过 大量简单的处理单元即神经元广泛地互为连接而形成复杂的网络 系统，可以通过训练学习外部环境。
❖ 设神经网络的映射关系为Y=H（R）。显然，要使Y=C，必使H=F-1。 系统的测量精度取决于神经网络的映射能力。
混合气体定量分析理论模型
BP人工神经网络
BP神经网络结构图 ❖ 前馈神经网络是一种基于监督学习(有目标输出）的人工神经网络，
它能够通过学习已知样本而掌握经验，从而对未知样本作出判别。 ❖ 前馈神经网络的学习算法通常采用反向传播算法（Back-
xi Xi / Xi2
适用传感器类型
金属氧化物、化学电阻、声表 面波型
金属氧化物、化学电阻、声表 面波型
金属氧化物、化学电阻、导电 聚合物型
金属氧化物
金属氧化物、化学电阻、压电 晶体型
金属氧化物、化学电阻、压电 晶体型
模式识别处理
❖ 传感器阵列输出的信号经专用软件采集、加 工、处理后，利用多元数据统计分析方法、 神经网络方法和模糊方法将多维响应信号转 换为感官评定指标值或组成成分的浓度值， 得到被测气味定性分析结果的智能解释器。
光刻胶
(b)表面体微加工传感器制造流程
2001 美国《Micromachined polymer-based chemical gas sensor array》
气体传感器阵列
传感器类型 MOS(TGS) MOS MOS(TGS) Polymer Polymer Polymer CPs CPs PolymerCarbon black CPC Phthalocyanine
人工神经网络神经元
input——Mathematical Functions——output
❖ 人工神经网络法是接近人类大脑思维方法的一种算法，它通过 大量简单的处理单元即神经元广泛地互为连接而形成复杂的网络 系统，可以通过训练学习外部环境。
❖ 设神经网络的映射关系为Y=H（R）。显然，要使Y=C，必使H=F-1。 系统的测量精度取决于神经网络的映射能力。
混合气体定量分析理论模型
BP人工神经网络
BP神经网络结构图 ❖ 前馈神经网络是一种基于监督学习(有目标输出）的人工神经网络，
它能够通过学习已知样本而掌握经验，从而对未知样本作出判别。 ❖ 前馈神经网络的学习算法通常采用反向传播算法（Back-
xi Xi / Xi2
适用传感器类型
金属氧化物、化学电阻、声表 面波型
金属氧化物、化学电阻、声表 面波型
金属氧化物、化学电阻、导电 聚合物型
金属氧化物
金属氧化物、化学电阻、压电 晶体型
金属氧化物、化学电阻、压电 晶体型
模式识别处理
❖ 传感器阵列输出的信号经专用软件采集、加 工、处理后，利用多元数据统计分析方法、 神经网络方法和模糊方法将多维响应信号转 换为感官评定指标值或组成成分的浓度值， 得到被测气味定性分析结果的智能解释器。
光刻胶
(b)表面体微加工传感器制造流程
2001 美国《Micromachined polymer-based chemical gas sensor array》
气体传感器阵列
传感器类型 MOS(TGS) MOS MOS(TGS) Polymer Polymer Polymer CPs CPs PolymerCarbon black CPC Phthalocyanine
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·
敏感材料
传感器2
传感器3
· · ·
传感器n
传感器信号 预处理
传感器信号 预处理
· · ·
传感器信号 预处理
数字信号（处理）
知识库
训练
预测
阵列信号 预处理
模式
气味表
识别 引擎
达
输出预测
.
6
气体传感器阵列
• 1,含义：
• 气体传感器阵列由具有广谱响应特性，较 大的交叉灵敏度以及对不同气体有不同灵 敏度的气敏元件组成。工作时气敏元件对 接触气体能产生响应并产生一定的响应模 式。它相当于人的嗅觉受体细胞。
---------------来自参考文献[2]
.
10
模式识别(ANN)
• 1,含义：模式识别单元对信号预处理单元所 发出的信号做进一步的处理，完成对气体 定性和定量的识别。它相当于人的大脑。
• 2,ANN简单构建步骤 • 1）构建模型 • 2）计算cost function • 3）更新权重，寻找局部最优解
电子鼻
***
.
1
目录
• 电子鼻的定义 • 电子鼻的基本原理 • 课题相关
.
2
电子鼻的定义
• 电子鼻是综合了化学传感器阵列各检测技术以及计算机信息处理等多 学科技术开发研制出来的一种化学传感器智能系统，它是一种模拟哺 乳动物嗅觉的过程，用气敏传感器来识别，检测不同的仿生传感器系 统。
----《生物医学与传感器检测》（第四版）
.
7
气体传感器阵列
2，气体传感器的种类：
---------------来自参考文献[2]
.
8
气体传感器阵列
3，金属氧化物传感器的原理：
图1-晶粒间势垒模型（洁净空气） ---------------来自参考文献[2]
.
图2-晶粒间势垒模型（还原性气 体出现时）
9
气体传感器阵列
4，传感器的响应曲线：
.
19
信号预处理
2，特征提取： 1）相对稳态响应值 2）平均微分值 平均微分值法是可以全 面地反映传感器动态响应 过程整 体信息的一种方法。 3）积分值法 积分值反映了传感器对气体总的响应值。
.
20
课题相关
.
21
参考文献
[1]栾淑利，基于人工神经网络的酒精识别电子鼻研究[D].辽宁，大连理工大学 [2]杨建华等，基于集成气体传感器阵列的电子鼻系统[J].2004(1):46-52. [3]张覃轶，电子鼻传感器阵列系统及应用研究[D].武汉，华中科技大学 [4]史志存，电子鼻及其应用研究[D].北京，中国科学院 [5]孙鹏.基于分等级结构氧化物半导体的气体传感器研究.吉林，吉林大学
.
3
电子鼻的基本原理
图1 人的嗅觉过程
.
4
电子鼻的基本结构
待测气体 嗅上皮 嗅小球
采样 敏感
（仿生）
僧帽细胞 粒状细胞
信号传输与处理
大脑皮层
识别
.
气体传感 器阵列
信号预处 理单元
模式识别 单元
5
电子鼻的基本结构
模拟信号（传感）
敏感材料
传感器1
传感器信号 预处理
敏感材料
气
体
敏感材料
传
输
·
系 统
·
3）更新权重
Anj=f(∑wijXi+bj)
--图片来自台湾大学李宏毅教授深度学习入门PPT
.
17
模式识别(ANN)
4）结束：得到局部最优解
.
18
信号预处理
1，含义：信号预处理单元对传感器的响应模 式进行预加工，以达到漂移补偿，信息压 缩和降低（随样品）起伏的目的，完成特 征提取任务。
2，特征提取。
Anj=f(∑wijXi+bj)
--图片来自台湾大学李宏毅教授深度学习入门PPT
.
14
模式识别(ANN)
2）计算loss函数
--来自台湾大学李宏毅教授深度学习入门. PPT
15
模式识别(ANN)
3）更新权重
Anj=f(∑wijXi+bj)
--图片来自台湾大学李宏毅教授深度学习入门PPT
.
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模式识别(ANN)
--图片来自台湾大学李宏毅教授深度学习入门PPT
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13
模式识别(ANN)
2）计算loss函数
A² ₁ =f(W ₁ ₁X ₁+W ₁ ₂X ₂+b ₁) =f(1 ×1-1×2+1） =0.98
A ² ₂ =f(W ₂ ₁X ₁+W ₂ ₂X ₂+b ₂) =f((-1) ×( -1 )+( -1 )×1+(-2)) =0.11
模式识别(ANN)
1）构建神经网络结构
.
12
模式识别(ANN)
2）计算loss函数
A² ₁ =f(W ₁ ₁X ₁+W ₁ ₂X ₂+b ₁) =f(1 ×1-1×2+1） =0.98
A ² ₂ =f(W ₂ ₁X ₁+W ₂ ₂X ₂+b ₂) =f((-1) ×( -1 )+( -1 )×1+(-2)) =0.12 · · ·