ACCUEIL

Consignes aux
auteurs et coordonnateurs
Nos règles d'éthique
Autres revues >>

Sciences des Aliments

0240-8813
parution suspendue
An international journal of food science and technology
 

 ARTICLE VOL 21/6 - 2001  - pp.683-695  - doi:10.3166/sda.21.683-695
TITRE
Utilisation d’un « nez électronique » pour la discrimination de la qualité de la truffe blanche (Tuber magnatum Pico).

TITLE
Using an “electronic nose” to discriminate white truffle (Tuber magnatum Pico) quality

RÉSUMÉ

Avec un nez artificiel électronique et un panel d’experts on a analysé cinquante et un échantillons de truffe blanche Tuber magnatum Pico. Le but de cette expérimentation a été de voir s’il y avait une relation entre l’odeur perçue par le nez artificiel et la « qualité » indiquée par ce panel. Le nez artificiel utilise des capteurs à MOS et MOSFET. Ces derniers sont beaucoup plus performants que les capteurs précédents à cause de leur sensibilité supérieure et surtout parce qu’ils ne sont pas influencés par l’humidité à différence du MOS. Avec l’analyse discriminante et les réseaux de neurones on a obtenu une très bonne discrimination entre les truffes et il est donc possible d’utiliser ce nez artificiel électronique pour classer les truffes en fonction de leur valeur commerciale après une phase d’apprentissage très approfondie. Il y a eu aussi des erreurs de classification, mais ces erreurs ont été faites parce que les experts ont utilisé avec l’odeur aussi la couleur, la structure et la taille, que le nez artificiel ne peut pas évaluer. On peut donc supposer que le nez artificiel, après un bon apprentissage, peut être utilisé avec le panel d’experts pour une évaluation des truffes plus objective.

ABSTRACT

Fifty-one white truffle (Tuber magnatum Pico) samples were examined by a commercial “electronic nose” and by an expert panel. The aim was to define a relationship between the truffle odor perceived by electronic sensors and the “quality” evaluation furnished by this panel. The instrument, which uses MOS and MOSFET sensors, is particularly advanced in respect to previous models and the data furnished have allowed optimal repeatability in the responses. The best results are given by the MOSFET sensors which are less influenced by sample humidity than the MOS sensors. Using Linear Discriminant Analysis and Artificial Neural Networks, the correct classification of more than 80% of the truffle samples was possible. The wrong classification of any samples was due to the fact that the experts used not only odor, but other evaluation parameters such as colour, structure and dimension which the electronic nose could not note. It can therefore be hypothesized that after a suitable phase of training, the electronic nose can be integrated with the panel in order to improve the objectivity of the evaluations.

AUTEUR(S)
Giuseppe ZEPPA, Vincenzo GERBI

MOTS-CLÉS
« nez électronique », capteurs à oxydes métalliques, truffe blanche, analyse discriminante linéaire, réseau de neurones.

KEYWORDS
“electronic nose”, metal oxide sensors, white truffle, Linear Discriminant Analysis, Artificial Neural Networks.

LANGUE DE L'ARTICLE
Anglais

 PRIX
• Abonné (hors accès direct) : 34.95 €
• Non abonné : 34.95 €
|
|
--> Tous les articles sont dans un format PDF protégé par tatouage 
   
ACCÉDER A L'ARTICLE COMPLET  (210 Ko)



Mot de passe oublié ?

ABONNEZ-VOUS !

CONTACTS
Comité de
rédaction
Conditions
générales de vente

 English version >> 
Lavoisier