電子鼻是由傳感器陣列和自動化模式識別系統所組成，是一種新穎的分析、識別和檢測復雜氣味和大多數揮發性成分的儀器。在食品生產中，被廣泛用于果蔬香氣檢測。“天津商業大學生物技術與食品科學學院”采用頂空固相微萃取提取揮發性物質，利用氣質聯用進行分析，結合電子鼻檢測技術，探討貯后貨架期不同厚度PE袋包裝的線椒揮發性風味化合物構成及風味品質的變化特征，把握其風味差異性，有利于評價線椒品質，并為辣椒物流過程中品質控制提供更多依據。

PCA方法對線椒貨架期不同包裝的電子鼻分析

從圖5中可以看出貯后貨架A、B、C組PC1的貢獻率為92.64%，PC2貢獻率為3.97%，總貢獻率為96.61%，總貢獻率高于95%，說明在進行分析時沒有干擾物質的存在，而且PC1和PC2已包含很大的信息量，能反應樣品的整體信息，各樣品的差異主要體現在PC1；除了B組和C組的1d有部分重疊外，別的組分的不同貨架期的樣品均分布于各自獨立的區域，說明B組和C組在貨架期1d的揮發性成分相似，主成分分析方法適用于線椒貨架期不同包裝的揮發性成分分析；貨架期1d的不同包裝PC1都高于貨架期6d的線椒樣品，說明電子鼻能夠區分不同貨架期線椒的揮發性物質；第6d貨架A、B、C三組的PC2成分差異性高于第1d貨架的樣品，說明隨著貨架期的延長，三組的揮發性物質差異性更明顯。由此看來，利用電子鼻結合主成分分析對貯后貨架不同包裝、不同貨架期的線椒揮發性物質測定是可行的。


LDA方法對線椒貨架期不同包裝的電子鼻分析

線椒鮮果貯后常溫貨架的A、B、C組的LDA分析結果見圖6，由圖6可知LD1貢獻率為88.89%，LD2貢獻率為7.90%，貢獻率總和為96.79%，基本能夠代表樣品的主要信息。由圖6可看出，A、B、C三組在貨架期1d的LD1都在虛線的左側，6d的樣品則在虛線的右側，即A、B、C三組在貨架期1d的LD1貢獻率均高于貨架期6d的，說明電子鼻能夠區分線椒不同貨架期的香氣物質。圖6中每個區域都能分開，說明電子鼻可以區分不同包裝膜的線椒揮發性物質。而且第6d貨架A、B、C三組的區域距離遠大于第1d貨架的三組之間的距離，說明隨著貨架期的延長，3種包裝的揮發性成分差異更明顯。


結論：本研究線椒貨架期包裝的選擇提供了依據，同時也為線椒貨架期良好風味的控制提供了 理論基礎。不同厚度包裝、不同貨架期線椒的揮發性化合物存在差異， 利用電子鼻快速無損判別不同包裝不同貨架期的線椒成為可能。