食醋是我国传统的调味品,同时具有抗疲劳、抗氧化等多种医疗保健功能。随着食品行业的快速发展,食醋的种类日益丰富,但同时也出现了很多质量安全问题。如产品总酸含量不合格、苯甲酸超标、菌落总数超标和甜蜜素、糖精钠超标等。有些厂家为了牟取暴利而生产假醋,这些假醋大多是用工业乙酸加色素勾兑而成,长期食用危害身体健康。因此,有必要建立一种能对食醋品质进行快速判别以及对食醋发酵工艺进行监控的方法。电子舌是以人类味觉感受机理为基础的一种新型现代化分析检测仪器,通过传感器阵列代替生物味觉味蕾细胞检测液体样本,结合模式识别方法得到结果。电子舌输出的并非样品成分结果,而是一种与试样某些特性有关的信号模式,能得出对样品味觉特征的总体评价。与感官评定和化学分析方法相比,具有重复性好、测量快速、操作简单等优点。本研究的主要内容是采用电子舌技术对不同种类、不同工艺食醋进行检测,运用判别分析、K最近邻法、BP神经网络等模式识别方法对数据进行分析;同时考察不同清洗溶液对食醋检测结果的影响;采用电子舌技术对香醋的发酵过程进行监控,通过对香醋发酵过程中影响味觉的关键产物的检测,运用多元线性回归、偏最小二乘法和BP神经网络对数据进行处理,确立电子舌检测结果与理化成分间的相关性,为食醋的在线检测和质量控制提供依据。主要结果如下:1.采用电子舌对不同种类的食醋进行检测,由Fisher线性判别得到:陈醋、香醋和白醋的交互验证识别率为100%,米醋为96.7%。讨论了使用不同清洗溶液下条件下食醋的区分效果,得出清洗溶液对电子舌检测结果有很大影响,不同种类食醋最佳的清洗溶液不同,陈醋和米醋选择4%乙酸溶液、香醋选择3%乙酸溶液而白醋为去离子水。电子舌对不同工艺食醋进行检测,首先对清洗溶液进行选择,方差分析得出,最佳清洗溶液为4%乙酸,通过K最近邻法和BP神经网络方法建立预测模型,结果得到预测集的识别率均达到100%,具有很高的准确度。说明电子舌通过对食醋味觉的检测,能对食醋质量进行快速准确的判别。2.以镇江恒顺香醋作为研究对象,采用电子舌技术对香醋的发酵工艺进行监控。考察了总酸,不挥发酸、氨基态氮和还原糖在发酵过程中的变化,分别用化学方法和电子舌技术进行检测,并比较了不同模式识别方法MLR,PLS和BP神经网络方法建立模型的效果,结果显示:对于理化成分的拟合,BP神经网络效果对总酸、不挥发酸、还原糖拟合最优,判定系数分别为0.8439,0.9382,0.8322。对氨基态氮PLS的拟合效果最好,相关系数达到0.8751;MLR相对最差。对各理化成分的预测BP神经网络的预测标准偏差最小,总酸、不挥发酸、氨基态氮和还原糖分别为0.8241,0.0963,0.5557,0.1482。由于传感器的响应值对于各成分含量大部分是非线性关系,使得基于非线性拟合的BP-ANN分析相对基于线性的PLS和MLR回归方法有较好的拟合效果和预测精度。研究表明:电子舌能对香醋发酵产物进行定量预测,在对食醋发酵过程的监控中有良好的应用前景。