嗅覺可視化技術本質上是一種新型的電子鼻技術，于2000年由美國伊利諾伊州立大學的NealA.Rakow教授和KennethS.Suslick教授首次提出。這項技術主要依賴于各種化學染料組成的可視化傳感器陣列對樣品中揮發性氣體的化學響應。這些化學染料通過分子間的相互作用（π-π鍵和金屬鍵的作用、酸堿相互作用以及電荷轉移等）來與氣體中的小分子結合，并且必須具備兩個條件:
（1）染料中必須存在一個與氣體中小分子強相互作用的中心；
（2）染料在接觸小分子氣體時會發生顏色變化。

目前，該技術在食品檢測方面的應用越來越廣泛。例如，國內Jiang等人利用8個卟啉染料和1個pH指示劑組建成3×3的傳感器陣列完成對綠茶中的茶多酚定量分析。Shui等人將此技術應用于白酒香氣的鑒別中，并成功建立了傳感器陣列，該陣列在5分鐘內就可以完美區分16個不同品牌的商業白酒。

嗅覺可視化技術數據處理方法

01圖像處理方法

可視化傳感器陣列能夠有效地捕捉揮發性氣體的變化，并以不同的顏色反映出來。圖像處理方法是從傳感器陣列中提取顏色特征，包括RGB（R:紅色；G:綠色；B:藍色）、HSV（H:色相；S:飽和度；V:色調）和CIEL*a*b*（L*:亮度；a*:紅綠色度；b*:黃藍色度）等，并計算響應差值。

Xu等人設計了由12種化學染料組成的比色傳感器陣列，用于獲取牛肉儲藏過程中獲取氣味指紋（RGB），結果發現利用鯨魚優化（WOA）算法可以有效地優化顏色成分組合，并利用反向傳播神經網絡（BPNN）模型與最佳顏色成分相結合，可以精確的評估牛肉新鮮度。還有研究基于比色紙傳感器監測生魚的品質，通過ImageJ圖像分析軟件探究了從圖像中提取的RGB和HSV色彩空間信息與生魚pH值之間的關系。圖像處理方法操作簡單，能夠快速提取傳感器數據信息，對現場化快速檢測具有巨大應用前景。

02可見近紅外（Vis-NIR）光譜處理方法

現如今在食品和生物領域，已經報道了很多基于光譜技術和化學計量學結合的定量和定性分析研究。其中，Vis-NIR光譜技術在食品檢測分析中應用廣泛，它的波長范圍為320-1100nm，通過采集該波長范圍下的反射率或者透射率光譜，可以獲得包含被分析物分子結構的數據。大量的光譜數據會組成類似于“特殊指紋”的曲線，該曲線包含了從傳感器陣列中采集的數千個多維光譜數據。

Ouyang等人使用Vis-NIR技術，采集了與5個等級的抹茶樣本發生集氣反應的色敏傳感器陣列的多維光譜數據，實現了對抹茶樣品在生產過程中的品味監測。

03數據融合處理方法

由于食品具有高度復雜性，僅僅使用單一傳感器數據（圖像或Vis-NIR）是不夠的，結合多個儀器源輸出的數據融合技術是未來食品質量評估發展方向。來自各單一傳感器的數據融合模型結果響應著不同的特征現象，這可能會增大樣品正確分類的可能性。也就是說，一個傳感器未識別到的特征信息可能由另一個傳感器捕捉。然而，在實際操作中并不是所有的潛在特征都很重要，這往往需要對重要的特征信息進行篩選。

一般來說，多傳感器數據融合是一種將不同物理傳感器的數據組合起來的一種技術，以便對數據進行綜合分析，科學判別研究對象的特征。數據融合一般分為三個層級，低級、中級和高級融合。近些年。國內外很多研究人員將多源數據融合方法應用到食品檢測領域，他們利用機器視覺、近紅外光譜、拉曼光譜、電子舌、電子鼻等技術獲取信息，將有效數據進行數據融合，其結果均優于單一傳感器。例如，Han等人通過將電子鼻和電子舌技術與化學計量學分析相結合，建立了三層徑向基函數神經網絡（RBF-NN）模型，對魚類新鮮度進行了無損預測。