百聞不如一見,讓電子感官系統帶您看見味道|E-nose 氣味分析

作者利泓科技
日期2024-02-23

氣味深入到人們中間,徑直到達心臟,在那裡把愛慕和鄙視、厭惡和興致、愛和恨區別開來。
“誰掌握了氣味,誰就掌握了人們的心”

- Patrick Süskind《Das Parfüm 香水》

嗅覺,來自於人的記憶與經驗

你是否也曾在回想某些記憶時,彷彿聞到熟悉的氣味?
也許是人聲鼎沸的市場,撲鼻而來的腥味彰顯著左手邊即將走近的魚攤。
又或是兒時寧靜的午後,你也許想不起來電視的畫面,但你總能在鼻腔感受到若有似無的慵懶。你說不出來,但你永遠記得。

「氣味」在科學與生物上來說,是來自於各種生活中物品或食品產生的揮發性物質,經由鼻腔中的嗅覺受體傳遞訊號到腦中的總稱,
那是人透過的經驗與學習,在腦中與各種記憶或名詞連接,進而記起並學會的描述

嗅覺品評

人們用盡文字去描述這些,顯然看不見又無法迴避的氣味分子。
可是,「你的芒果味,不是我的芒果味」一個手拿芒果的人這麼對你說。很顯然的,你和這個人的感覺有這麼一點點不同。

「找一個最專業的人,他就是我們的依歸」是人們想到的第一個手段
然而即使花費大量的時間學習和自我磨練,專家生而為人,總逃不過生老病死,
人工品評,同時代表著人的浪漫與脆弱。

看見氣味與標準化

對於近代科學,氣味就是單純的分子與嗅覺受體之間的互動。
所謂的複雜是來自於人類同時感受到許多分子的同時,又混雜了每個人的基因與記憶差異。
若我們單純一點,先不管感受,能不能找到辨別這些氣味分子的方法?答案是肯定的。

隨著氣相層析法、光譜法、氧化物感測器相繼而出,氣體以不再像從前那樣「無法看到」。
有了這些透過儀器獲得的資訊,氣體味覺的標準化似乎不再那麼遙不可及。

氣相層析技術,讓氣味標準化不再遙不可及

這是一個苯乙胺(phenethylamine)分子

與其他胺類一樣,具有一定程度的魚腥味。
藉由氣相層析技術,這個分子可以在儀器軟體的層析圖中,依據其保留時間(retention time)顯示出他的峰(peek),並依據化合物含量的多寡產生等量的峰面積(高度)

如此一來,我們就「看見」了氣體分子

「氣味指紋」與「化學計量分析」

你知道嗎?即使是一顆蘋果,也並沒有一種分子具有所謂的「蘋果味」
而所謂的「這個蘋果」與「那個蘋果」所具備的氣味分子也有這麼一點不同。
換句話說,這兩顆蘋果具備不同的「氣味指紋」

在氣相層析中,眾多氣味分子因為保留時間(retention time)的不同,會在分析結果上依時間排列。
然而就跟人類的指紋一樣,看得出差異,但若要用文字描述其差異,就會變成一個大問題。

藉由氣相層析技術形成氣味指紋圖

「推論」與「獲取特徵」

人的思考,是一種依據「觀察特徵」與「經驗累積」的推論模式

所以你可以藉由「顏色灰灰」的動物去猜想到一隻大象,爾後當你得知這是一隻會「汪汪叫」的生物,
你會想到原來這是一隻狗,而正確答案是一隻學會汪汪叫的非洲灰鸚鵡(Psittacus erithacus)

會出現這樣的問題,來自於「特徵的不足」以及「特徵影響判斷的強弱」

Alpha MOS 電子鼻的吸附井(trap)技術可以穩定並有效地捕捉到氣體中的每一個氣味分子,從而獲取完整氣味的特徵
而如何判斷氣體的中氣味特徵的強弱則使用機械學習的主成份(PCA)分析技術來執行
隨著AI的進步,透過機器學習的方式,軟體可以快速的協助您掌握這些統計方法

數學的本質不是將簡單的事情變複雜,而是將複雜的事物簡化。

- Stan Gudder

從主成份分析(PCA)出發

維基百科是這麼說的:
「在多變量分析中,主成份分析(Principal Components Analysis)是一種統計分析,簡化數據集的方法」
「它利用正交轉換來對一系列可能相關的變量的觀測值進行線性轉換,從而投影為一系列線性不相關變量的值這些不相關變量稱為主成分(Principal Components)

簡單來說,我們在「不同樣品」上蒐集到「數量非常多的特徵」,再經由軟體簡化之後會形成一張平面圖(投影),而這個平面圖會讓人更容易理解複雜的資料,至於簡化的方式則是找到影響不同樣品間差異的主成份。

「相關性」與「辨別差異」

氣味分析圖具備了「簡化」的特性,帶你快速了解不同樣品間複雜氣味分子的「相關性(差異性)」

在畫面上呈現的是非常直觀的,越類似的樣品具有更進的距離,反之亦然。
如同下面的氣味主成份分析圖中,我們就可以輕易的辨別出「Lipton立頓」的茶葉與另外兩家相比,具有較大的風味差異。

用「資料庫」將氣味帶向世界

實際上Alpha MOS 電子鼻系統能做的不僅僅是如此

從PCA(主成份分析)出發,我們能輕鬆做到諸如異味分析、產地分析、品質管控、競品分析、貨架期等多種應用。

獨家的Arochembase資料庫系統,整理了數萬筆的氣味分子資料,藉由儀器就可以輕鬆的替您分辨不同的氣味組成。
其中也包含了數千筆具有人體能夠感受到的氣味成份資料,協助您更快速的識別氣味與整體風味。

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