2024年, 新的中央一號文件提出, 鼓勵各地因地制宜大力發展特色產業, 支持打造鄉土特色品牌。特色農產品的品牌建設不僅需要依托其優秀的文化背景, 更需要自身品質的嚴格把控, 以其外觀、風味、營養、特征等優劣程度為重要指標。目前對于特色農產品品質的評價主要有以下兩種方法: 儀器分析技術和感官技術。

一、電子眼在特色農產品品質評價中的應用

01農產品分級分類

電子眼可根據農產品的大小、形狀、顏色等特征進行自動分類和分級，提高分揀效率和準確性。萬鵬等利用BP神經網絡構建識別模型，并結合軟硬件技術，成功研發了一種淡水魚在線識別裝置。該裝置集圖像采集、分析，魚體特征提取及品種識別于一體，能高效識別鯉魚、鯽魚、草魚和鳊魚等4大淡水魚品種。其平均識別準確率達到92.50%，且檢測速度快捷，平均耗時僅1.3s。

02農產品質量檢測

電子眼可以快速、準確地檢測農產品的外觀缺陷，如表面的損傷、斑點、畸形等，同時也可根據其外觀實現對農產品真偽的快速辨別。

如劉瑞新等通過電子眼對80批次的川貝母樣品進行光學數據的采集與分析，結合化學計量學的深入研究，建立了偏最小二乘判別分析（partialleastsquaresdiscriminantanalysis，PLS-DA）、判別分析（discriminantanalysis，DA）、最小二乘支持向量機（leastsquaressupportvectormachine，LS-SVM）、主成分分析-判別分析（PCA-discriminantanalysis，PCA-DA）4種真偽及商品規格辨識模型，以實現對川貝母真偽及商品規格的精準識別，結果顯示PLS-DA模型更適合用于川貝母的真偽辨識，PCA-DA模型適合用于辨識川貝母商品規格。

03農產品成熟度判斷

電子眼通過對農產品顏色、形狀等特征的識別，來判斷其成熟度，有助于確定最佳的采摘時間。

MAZEN等基于人工神經網絡，利用顏色變化、褐斑生長和Tamura統計紋理特征來分類和評定香蕉果實成熟度并進行分類分級。對所提系統的結果與性能進行了全面評估，與樸素貝葉斯、最近鄰算法（K-nearestneighors，KNN）、支持向量機（supportvectormachine，SVM）、決策樹以及判別分析分類器等多種技術進行對比分析。結果表明，所提系統的總體識別率最高，為97.75%。

二、電子鼻在特色農產品品質評價中的應用

01食品等級分類

農產品在不同生長階段或狀態，或者在成熟、腐爛或受到病蟲害影響時，會釋放出不同的揮發性有機化合物，這些化合物的種類和濃度可以反映出農產品的品質和新鮮度。

電子鼻能夠通過傳感器陣列捕捉到這些氣味的變化進而對農產品的等級進行分類。如LIU等利用電子鼻分析了不同質量等級的有機綠茶樣品，通過反向傳播神經網絡（multilayerackproagationneuralnetwork，MBPNN）的多任務模型用于同時執行分類任務（茶葉等級分類）和回歸任務（茶葉與市場價格的品質預測），結果驗證得到電子鼻對有機綠茶的識別分類和評價具有較好的性能。

02農產品成熟度檢測

農產品成熟過程中會釋放出特定的揮發性有機化合物（volatileorganiccompounds，VOCs），這些化合物的種類和濃度會隨著成熟度的變化而改變，電子鼻的傳感器陣列能夠感知VOCs的變化進而產生數據信號，通過建立農產品成熟度與傳感器信號之間的關系模型，從而實現對農產品成熟度的區分。如張鑫等利用電子鼻系統對不用成熟度的黃桃進行分析評價，并利用PCA和判別因子分析法（dynamicfactoranalysis，DFA）兩種分析方法對香氣特征數據進行分類，研究證明電子鼻可以較好地區分不同生長期的黃桃。

03農產品質量控制

農產品的質量與其成熟度、儲存狀態和腐敗程度密切相關，這些因素都會影響其揮發性成分的釋放。通過對這些氣味特征的實時監測和分析，電子鼻能夠有效識別出農產品的質量變化，確保農產品的新鮮度和安全性，從而實現對農產品質量的有效控制。

如ANONYMOU等采用電子鼻對（7±1）℃下儲藏的鮮切青椒進行新鮮度評估，將電子鼻數據進行層次聚類分析（hierarchicalclusteringanalysis，HCA），結果表示，新鮮與變質樣品間有較好分離效果;而PCA能夠將不同儲存天數下的樣品進行區分。

三、電子舌在特色農產品品質評價中的應用

01農產品的味覺分析

農產品滋味成分能夠被電子舌特定的傳感器進行識別，轉換成相應的電信號并處理，進而模擬人類對不同味道的響應。

陳小姝等基于電子鼻技術對鮮食花生品種干燥籽仁的味覺指標進行鑒別研究，并利用PCA對所測數據進行分析，研究發現鮮食花生的味覺指標以鮮味、甜味、咸味、苦味和澀味（回味）為主，對鮮食花生的風味指標的確立及分析具有一定的指導意義。楊露萍等則通過電子舌技術表征不同科辛味中藥，發現洋川芎內酯A、丁烯苯酞與藁本內酯3種苯酞類成分是川芎辛味的物質基礎。

02農產品質量控制

由于不同農產品的質量和成分會直接影響其味道特征，電子舌能夠準確識別和量化這些特征，通過比較食品樣品的味道數據，電子舌可以檢測農產品質量的一致性，確保農產品符合既定的品質標準，從而對農產品的質量進行有效控制。如彭星星等通過電子舌技術對核桃油中摻入菜籽油這一現象進行鑒別，研究表明，通過結合LDA可以有效地鑒別這種摻假現象。

四、智能感官技術與傳統分析技術相結合

人工感官技術和儀器分析技術作為傳統食品品質分析技術，與智能感官分析技術相互結合，能夠對食品從主觀層面與客觀層面，主體層面與微觀層面對食品分析，從而食品品質做出更好的分析和評價。