前書き：

電子鼻は、人間の嗅覚よりも効果的に嗅覚を検出する装置です。電子鼻は、化学物質を検出するためのメカニズムで構成されています。電子鼻は、パターン再編成コンポーネントとともに選択的にオーバーラップするガスセンサーのアレイを使用するインテリジェントなセンシングデバイスです。今日、電子鼻は、さまざまな商業産業、農業、生物医学、化粧品、環境、食品、水、およびさまざまな科学研究分野に外部の利益をもたらしています。電子鼻は、人間の探知者には不可能な危険または有毒ガスを検出します。

電子鼻

匂いは、特定のサイズと形の分子で構成されています。これらの分子のそれぞれは、人間の鼻に対応するサイズと形の受容体を持っています。特定の受容体が分子を受け取ると、それは脳に信号を送り、脳は特定の分子に関連する匂いを識別します。電子鼻は人間と同じように機能します。電子鼻はセンサーを受容体として使用します。特定のセンサーが分子を受信すると、脳ではなく処理プログラムに信号を送信します。

電子鼻の動作原理：

電子鼻は、機能が独立していないメカニズムである人間の嗅覚を模倣するために開発されました。つまり、匂いや味は全体的な指紋として認識されます。基本的に、この機器は、センサーアレイ、パターン再編成モジュール、およびヘッドスペースサンプリングで構成され、匂いの特性評価に使用される信号パターンを生成します。電子鼻は、検出システム、コンピューティングシステム、サンプルデリバリーシステムの3つの主要部分で構成されています。

電子鼻ブロック図

サンプルデリバリーシステム： サンプルデリバリーシステムは、フラクション分析されたサンプルまたは揮発性化合物のヘッドスペースの生成を可能にします。次に、システムはこのヘッドスペースを電子鼻の検出システムに送ります。

検出システム： センサーのグループで構成される検出システムは、機器の反応部分です。その時に揮発性化合物と接触すると、センサーが反応して電気的特性に変化を引き起こします。

コンピューティングシステム： ほとんどの電子鼻では、各センサーは特定の方法ですべての分子に敏感です。しかし、生体電気の鼻では、特定の匂い分子に反応する受容体タンパク質が使用されます。ほとんどの電子鼻は、揮発性化合物に反応するセンサーアレイを使用しています。センサーが匂いを感知すると、信号がデジタル値に送信されるという特定の応答が記録されます。

電子鼻でより一般的に使用されるセンサー

金属酸化物半導体（MOSFET）

導電性高分子

水晶振動子微量天秤

圧電センサー

金属酸化物センサー

金属酸化物半導体センサー：

これはスイッチングまたは増幅電子信号。 MOSFETの動作原理は、センサー領域に入る分子が正または負に帯電し、MOSFET内部の電界に直接影響を与えることです。

金属酸化物センサー： （MOS）

“コンデンサをバイパスできますか ”

このセンサーは、導電率の変化を引き起こすガス分子の吸着に基づいています。この導電率の変化は、吸着された揮発性有機化合物の量の尺度です。

圧電センサー：

ポリマーの表面へのガスの吸着は、センサー表面の質量の変化につながります。これにより、水晶の共振周波数が変化します。

水晶振動子微量天秤：

これは、水晶振動子の周波数の変化を測定することにより、単位面積あたりの質量を測定する方法です。これはデータベースに保存できます。

導電性高分子：

導電性高分子ガスセンサーは、センサー表面へのガスの吸着による電気抵抗の変化に基づいて動作します。

電子鼻のデータ分析：

電子鼻センサーによって生成されたデジタル出力は、提供するために分析および解釈する必要があります。市販の技術には主に3つのタイプがあります。

グラフィカル分析
多変量データ分析
ネットワーク分析

電子鼻のデータ分析

使用する方法の選択は、センサーからの利用可能な入力データによって異なります。

データ削減の最も単純な形式は、サンプルを比較したり、未知の分析者の匂い識別要素を参照ライブラリの既知のソースの匂い識別要素と比較したりするのに役立つグラフィカル分析です。

“アナログ信号はどのように機能しますか ”

多変量データ分析は、トレーニング済みまたはトレーニングされていない手法であるデータを分析するための一連の手法を生成します。トレーニングされていない手法は、既知のサンプルのデータベースが以前に構築されていない場合に使用されます。最も単純で最も広く使用されているトレーニングされていないMDA手法は、主成分分析です。電子鼻データ分析MDAは、センサーがサンプルミキサーに存在する個々の化合物に対して部分的にカバレッジ感度を持っている場合に非常に役立ちます。 PCAは、既知のサンプルが利用できない場合に最も役立ちます。

ニューラルネットワークは、市販の電子鼻用の統計ソフトウェアパッケージで利用される最もよく知られており、最も派生した分析手法です。

たとえば、果物のにおいを検出するための電子鼻システム：

電子鼻システム

提案された電子鼻システムは、3つの果物、すなわち、レマン、バナナ、ライチの香りでテストされました。匂いは、果物のサンプルをカバーで密封されたブレーカーに入れることによって準備されました。 8051はテストモードまたはトレーニングモードに設定されました。システムがトレーニングモードの場合、センサー値がLCDに表示されます。システムがテストモードの場合、対象の果物の分類結果がLCDに表示されます。センサーアレイは、通常は閉じているValve1を介してガスを取得します。真空ポンプを20秒間オンにして、センサーアレイからガスを排出します。

提案されたE-Noseシステムのガス試験セットアップ

値1を閉じ、センサー抵抗を60秒間与えて、スタディ状態モードに到達しました。センサー特性値の分類結果がLCDに表示されました。センサーアレイチャンバーをフルーツサンプルブレーカーから切り離し、バルブ1を開いて新鮮な空気を入れ、バルブ2を開いて臭いを排出しました。チャンバーを新鮮な空気で2分間空気を抜いた。

電子鼻の応用：