郫县豆瓣是以优质的蚕豆和辣椒为主要原料,经自然接种发酵,日晒夜露形成的独具风味的半流动黏稠体或半固态调味品。因其质量指标缺少过程监测,且较多的依靠工人师傅的经验,缺少数字化管理。导致豆瓣产量低,产品质量参差不齐,无法满足市场和消费者的需求。无损检测方法由于具有应用范围广、检测速度快、不破坏样品完整性等特点,能有效判断从外观无法得出的样品内部品质信息。因此,本文利用电子鼻研究制曲过程中米曲霉生长繁殖的变化、利用无损检测方法研究发酵初期豆瓣发酵池规律性,利用近红外光谱技术研究豆瓣发酵后期翻晒环节水分的变化规律,以期用科学的数据化方法取代工人师傅的主观经验,为郫县豆瓣的实际生产提供有利的指导。具体研究内容如下:(1)通过荧光定量PCR方法建立米曲霉的快速检测方法作为无损检测建模的“分类预测值”,利用PEN3型电子鼻检测豆瓣制曲过程中米曲霉所产生的挥发性气体的气味变化,通过雷达图、主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、支持向量机(SVM)等模式识别方法,探索电子鼻在豆瓣制曲工艺过程中鉴别米曲霉的生长繁殖程度情况的可行性。在雷达图中可以反映出传感器对挥发性气体均有响应且程度不同及挥发性代谢物质的变化;PCA分析法只能部分区分不同制曲时间的米曲霉生长繁殖情况;LDA结合马氏距离和欧式距离分析可以鉴别不同生长繁殖程度的米曲霉;电子鼻检测结合SVM模式识别可以对未知制曲时间米曲霉的生长繁殖情况有正确率为100%的预测。(2)以发酵初期不同发酵时期的郫县豆瓣作为研究对象,采用电子鼻和近红外光谱仪两种无损检测方法对发酵时间为1、2、3、4、5、6个月的豆瓣进行分析,对所获的传感器数据进行建模。由雷达图得出电子鼻能够反映豆瓣样品中的特征传感器基团簇类气体成分有所不同;由PCA算法可对液体豆瓣发酵成熟度进行鉴别,而不能对固体豆瓣样品进行豆瓣发酵成熟度的分辨;通过LDA算法分析能利用发酵液体或固体豆瓣样品对豆瓣发酵成熟度进行辨别。对于近红外光谱仪,由于豆瓣固体表面粗糙,会使得杂光的影响特别大,所以选用液体进行研究。经过支持向量机算法分析,建立的模型很能好的分辨和预测出不同发酵时间的豆瓣。(3)利用近红外光谱技术对发酵后期翻晒环节郫县豆瓣进行无损检测实现操作数据化。在对不同发酵年份的豆瓣样品以及同一翻晒池不同取样点位的豆瓣样品进行检测可知,近红外光谱结合SVM可以对未知样品的发酵年份及不同取样点位进行预测,且正确率较高。通过近红外光谱结合PLS建立水分含量的模型可知,该模型的相关系数较高,预测集均方误差较低,模型的准确率较高。