P+F洗车机传感器基于电子感官评价的三个品种鸡蛋感官品质比较摘要：本研究对三个商业蛋鸡种系进行了评估，以评估感官品质的差异，包括质地、气味和味道参数。从北农2号（B）蛋鸡、海兰棕（H）蛋鸡和五黑（W）蛋鸡中，每个品种共获得140个鸡蛋。基于不同的算法对三个品种的蛋黄和蛋白的感官品质进行了检测和区分。 质地剖面分析（TPA）表明，三个品种的鸡蛋在硬度、粘附性、弹性和咀嚼性等方面没有差异，但粘性除外。 通过电子鼻测量的气味特征表明，所有10个蛋白传感器和8个蛋黄传感器都存在差异。 电子舌测味谱发现蛋黄和蛋白的主要区别在于苦味和涩味。 主成分分析（PCA）成功地展示了基于电子鼻数据的三个品种的分组，而基于电子舌数据的分组失败。基于电子鼻数据，进行线性判别分析（LDA）、K邻近算法KNN和线性支持向量机（SVM），以100%的分类准确率区分蛋黄、蛋白和全蛋。而基于电子舌数据，LDA对蛋黄的最佳分类准确率为96.7%，LDA对蛋白的分类准确率为88.9%，KNN对全蛋的分类准确率为87.5%。实验结果表明，三个品种的鸡蛋在气味上存在主要差异，可以通过LDA、精细KNN和基于电子鼻的线性SVM算法成功区分。
（P+F 超声波传感器 UC4000-30GM-IUR2-V15）
参数化接口，用于通过服务程序 ULTRA 3000 根据具体应用调整传感器设置,模拟电流和电压输出,同步选项,可调声功率和灵敏度,温度补偿
感应范围 : 200 ... 4000 mm 调整范围 : 240 ... 4000 mm 死区 : 0 ... 200 mm 标准目标板 : 100 mm x 100 mm 换能器频率 : 大约 85 kHz 响应延迟 : 最短 145 ms
440 ms，出厂设置 绿色 LED : 常亮：通电
闪烁：待机模式或程序功能检测到物体 黄色 LED 1 : 常亮：物体在评估范围内
闪烁：程序功能 黄色 LED 2 : 常亮：在检测范围内有物体时
闪烁：程序功能 红色 LED : 常亮：温度/编程插头未连接
闪烁：发生故障或编程功能没有检测到物体 温度/示教连接器 : 温度补偿 ， 评估范围编程 ， 输出功能设置 工作电压 : 10 ... 30 V DC ，纹波 10 %SS 功耗 : ≤ 900 mW 可用前的时间延迟 : ≤ 500 ms 接口类型 : RS 232， 9600 Bit/s ， 无奇偶校验，8 个数据位，1 个停止位 同步 : 双向
0 电平 -UB...+1 V
1 电平：+4 V...+UB
输入阻抗：> 12 KOhm
同步脉冲：≥ 100 µs，同步脉冲间歇时间：≥ 2 ms 同步频率 : 输出类型 : 1 路电流输出 4 ...20 mA
1 路电压输出 0 ...10 V 分辨率 : 评估范围 [mm]/4000，但是 ≥ 0,35 mm 特性曲线的偏差 : ≤ 0,2 % 满量程值 重复精度 : ≤ 0,1 % 满量程值 负载阻抗 : 电流输出： ≤ 500 Ohm
电压输出： ≥ 1000 Ohm 温度影响 : ≤ 2 满量程值的 %（带温度补偿）
≤ 0.2%/K（无温度补偿） 符合标准 : UL 认证 : cULus 认证，一般用途 CSA 认证 : 通过 cCSAus 认证，一般用途 CCC 认证 : 额定电压 ≤ 36 V 时，产品不需要 CCC 认证/标记 环境温度 : -25 ... 70 °C (-13 ... 158 °F) 存储温度 : -40 ... 85 °C (-40 ... 185 °F) 连接类型 : 连接器插头 M12 x 1 ， 5 针 防护等级 : IP65 材料 : 质量 : 210 g 输出 : 评估极限 A1： 500 mm
评估极限 A2： 4000 mm
上升斜坡
菏泽洗车机传感器鸡蛋是一种廉价的优质蛋白质、均衡维生素和矿物质（相对于其低卡路里含量）的供应商 [1]。 以质地和风味为代表指标研究了影响鸡蛋整体质量和营销的感官品质。味道作为重要的感官品质，以气味和味道为特征[2]。 鸡蛋的感官品质受外部摄食条件的影响，主要是添加海藻 [3,4]、亚麻籽 [5,6]、鱼油 [7,8]、大麻籽和大麻籽油 [9]、菜籽粕和亚麻籽油[10]、花生四烯酸 [11] 和共轭亚油酸 [12]。 饲养系统 [13] 和储存条件 [14]也会影响鸡蛋的感官品质。 鸡蛋品种作为决定鸡蛋成分和含量的内在因素，影响着鸡蛋的感官品质。 通过人工感官评价测试了五种不同褐蛋品种和一种白蛋品种的蛋感官品质[15]。 通过气相色谱-质谱 (GC-MS) [16] 比较了白色来亨、Hy-Line Brown (H) 和京芬孵化蛋的挥发性化合物。 H蛋鸡作为生产中的常见品种，被广泛用作鸡蛋研究的实验材料[17]。 北农2号（B）作为地方品种的蛋鸡是节料的小型杂交蛋鸡。 五黑（W）蛋鸡，素有“五黑一绿”之称，具有黑毛、黑皮、黑肉、黑骨头、黑色内脏和绿色蛋壳。 如上所述，B、H、W 三种不同品种的蛋鸡在感官品质上会有差异。 蛋黄的主要成分是蛋白质和脂质，而蛋白的主要成分是水和蛋白质[18]。 不同品种的蛋黄和蛋白在感官品质上具有不同程度的多样性特征。 感官品质包括质地、气味和味道参数。 与人工感官评估相比[19,20]，仪器感官测量可以提供更客观和快速的评估。 质构分析仪的质构分析 (TPA) 可模拟食物在口中的感觉，包括硬度、粘性、内聚性、弹性和咀嚼性 [21]。 测量质地特性以比较营养蛋制品与富含 omega-3 的油 [22]。 对于气味分析，GC-MS 用于分离和鉴定挥发性化合物，尽管存在缺点，包括费用、复杂性和耗时的性质 [23]。 与人鼻相比，配备人工传感器的电子鼻可以更灵敏、更准确地检测挥发性化合物。 电子鼻对食品样品中的不同气味提供不同的响应，在GC-MS检测整体气味而不是单个气味方面具有快速、无损的优势。 在鸡蛋分析中，电子鼻用于检测受精状态[24]、TVB-N含量[25]、储存时间[26]和鸡蛋新鲜度[27]。 关于味觉成分，电子舌系统可以在没有主观因素和判断的情况下表征味觉的细微差异，并证明是区分味觉特征的有力工具[28]。 电子舌基于生物感觉系统的组织原理，主要应用于味觉量化和识别[29]。 味觉传感器被应用于区分不同种类的食物[30]。 采用电子鼻和电子舌分析畜产品[31]、水产品[32,33]、牛奶[34]的感官差异。 基于电子鼻和电子舌的鸡蛋气味和味道的研究很少。电子鼻和电子舌仪器系统旨在粗略地模仿人类的嗅觉和味觉感觉器官 [35]。 来自电子鼻和电子舌信号的复杂数据集通常与多变量统计相结合，用于样本的分类、辨别、识别和识别 [36]。 主成分分析（PCA）作为一种多变量数据分析方法，降低了数据的维数，并通过更小的变量集使分析更简单[37]。 电子舌结合 PCA 用于分离茶叶 [38]、植物油 [39] 和储存的大米 [40]。 PCA 处理的电子鼻数据成功地将来自 7 个不同物种的鸡蛋分组，包括鸭、散养鸡、丝鸡、鹌鹑、鸽子、鹅和鸡 [41]。 虽然 PCA 图的几何分布，但它不能直接用作判别工具。 因此，在模式识别和空间数据处理中进行了分类算法，包括KNN、线性判别分析（LDA）[42]、支持向量机（SVM）和决策树分类[43]。 根据它们与所选点之间的距离，将 LDA 类数据点投影到一条直线上，以减少数据集的维数。 KNN 算法检查测试样本和训练样本之间的距离。 SVM 在处理小型、非线性和高维数据集的问题方面非常强大，它在不同的数据点集群之间划出一条线，并将它们分组到一些类中。 决策树是通过根据不同的标准将数据集分解为越来越小的子集来计算的。 据报道，基于电子鼻的 PCA 在区分纯蜂蜜和掺假蜂蜜样品方面比 LDA 获得了更好的结果 [44]。 基于电子鼻数据，LDA可以根据储存时间对鸡蛋进行分类，并应用SVM建立蛋黄指数预测模型，训练集的平方相关系数为0.9641，测试集的平方相关系数为0.8339[45]。这项研究的目的是比较三个品种鸡蛋的质地、气味和味道。 为了更详细地了解鸡蛋的内部感官品质，基于电子感官对三个品种的蛋黄和蛋白进行了分析和分类评估与分类算法相结合。 研究结果可为区分不同品种鸡蛋提供理论依据和技术支持。
代理洗车机传感器（※3 这项技术被称为QCM（Quartz Crystal Microbalance：水晶振子微平衡）。传统的气体传感器仅区分气味中包含的特定分子，而Aromabit公司的传感器中则是以阵列状配置着吸附特性不同的传感器元件，测量气味分子的附着方式分离，无论是什么气味都可以识别出模式。利用这一技术，可以通过气味检测出酒的品牌、通过口臭或体臭发现身体的疾病，应用范围十分广泛。传感器元件的结构如图7所示。）
P+F洗车机传感器本文将介绍几种主要的传感器—图像传感器、生命传感器、气味传感器、压电和张力传感器。它们不仅需要具备耐久性，而且针对不同的一个应用场景进行不同的封装。此外还介绍了关于这些传感器在云、人工智能和大数据领域的应用。
菏泽洗车机传感器触觉传感器经过多年来的发展，技术已趋于成熟，而嗅觉传感器让不少人觉得陌生。陶虎介绍，“触嗅一体仿生智能机械手”通过将具有高灵敏度和稳定性的硅基压力和气体传感器集成在机械手上，即可通过触摸物体来获取可靠的触觉-嗅觉信息。此外，通过将触觉和嗅觉信息融合在一起，可以对物体进行分类，准确率很高。在气体干扰、物体掩埋、传感器损坏等特殊场景中，这只“手”也能够提供出色的人体识别和救援能力。例如，硫化氢、氨气等人体的特殊气味就像人体的名片一样，可显著区别于其他物体。救援人员只需操作机械手进行触摸，结合传感器采集信息，即可快速判断被救人员的位置和机械手接触的人体部位。
代理洗车机传感器孙旭辉告诉《科技周刊》记者，以往人们在描述气味时，难以做到精准识别，而通过嗅觉传感器，将可对气味进行标准化、精确化感知。基于人工智能和大数据，作出定量分析。在此基础上，未来我们可以通过口气将对健康状况进行早期预测。
作为感官品质，比较和区分来自 B、H 和 W 的蛋黄和蛋白的质地、气味和味道参数。TPA 结果表明，三个品种的蛋黄和蛋白在硬度、粘附性、弹性和咀嚼性方面没有显着差异（p > 0.05）。电子鼻检测发现8个蛋黄传感器，10个蛋清传感器均存在显着差异，B蛋蛋黄和蛋白的硫、芳香含量明显高于H蛋和W蛋（p < 0.05）。基于电子鼻数据，PCA可以对不同品种的蛋黄和蛋白进行充分分组，其中LDA、KNN和线性SVM算法效果最好，对蛋黄、蛋白和全蛋的分类准确率达到100%。电子舌测表明,苦味和涩味是三个品种蛋黄和蛋白的主要不同味道。在电子舌分类模型中，LDA对蛋黄的分类准确率为96.7%，LDA对蛋白的分类准确率为88.9%,KNN对全蛋的分类准确率为87.5%。综上所述，B、H、W鸡蛋在气味上存在主要差异，可以通过LDA、精细KNN和基于电子鼻的线性SVM算法成功区分，对蛋黄、蛋白和整个鸡蛋的差异更为敏感. 该结果还阐明了未来识别特征和对多个复杂样本进行分类的方法。
“与视觉感知相比，我们的触嗅联觉传感策略针对黑暗或掩埋场景提供了更好的识别方案，展示了其在人体识别方面的优越性。如相比于图像识别，触嗅输入的数据量、计算量更小，识别速度更快。”陶虎表示。苏州大学纳米学院教授、苏州慧闻纳米科技有限公司董事长兼首席科学家孙旭辉进一步解释，这只“手”的嗅觉传感器是一种基于半导体原理的气体传感器，采用MEMS技术，将一组传感器排列在一起组成传感器组合阵列，可同时识别多种气体和气味，并将气味通过人工智能算法和大数据的处理后变成嗅觉数字信号，比传统意义上的传感器更小、功耗更低。
周期太长、投入太多、风险太大……传感器研究，没有捷径可走，少则十几年，多则数十年。1998年回国就职于陕西师范大学后，在当时楼道里还经常“浓烟滚滚、气味扑鼻”的实验室条件下，房喻带着学生开始破解传感器“薄膜荧光探测”技术之谜。
说到气味，恶臭和异味等不好的印象首先浮现出来，而香味在传感的世界里从来没有见过。这里介绍的气味传感器是为了将臭味和香味可视化而开发的。气味含有非常多的气体成分，为了检测气味，需要专用的分析仪器。Aromabit株式会社开发了一种气味传感器，在传感器元件上形成选择性地吸附气体成分的独自的气味功能膜，通过水晶振子的振荡频率检测吸附在膜上的质量，从而检测出气味（图6）。从图中可以看到线路板上排列着5个气味功能膜，用户可以选择5种目标气味，Aromabit公司选择多达5种类型的敏感膜组合，可准确轻松响应目标气味。
