仿生嗅觉检测是模拟生物嗅觉而设计的一种智能传感技术，在食品、医学、农业等领域具有较广泛的应用。然而研究者所采用的检测仪器主要来源于国外，国内商用化的检测仪器较少，虽然国内研究者也开发了用于实验室检测的仿生嗅觉装置，但其研究的重点主要集中在装置的应用上，在嗅觉检测腔流场的均匀性和稳定性以及仿生嗅觉控制参数优化等方面的研究报道较少，同时也很少涉及将仿生嗅觉技术应用在柑橘虫害的检测上。因此，本文从硬件和软件2方面对吹扫式仿生嗅觉检测分析平台进行了设计，利用Fluent流体仿真软件对不同结构的嗅觉检测腔内部流场进行了数值模拟，选择出适合本检测平台的检测腔结构;并分析了传感器加热电压、气体湿度以及流量等控制参数对嗅觉检测性能的影响，优选出较佳的试验控制参数;最后在优化的控制参数下，利用该检测分析平台对不同虫害侵染程度的柑橘进行检测，结合模式识别算法对其进行辨别区分，验证整个检测分析平台的可行性和可靠性。本研究的主要结论如下:　　1)从气敏传感器阵列、气体传输管路以及仿生嗅觉测控单元等部分对硬件系统进行了设计，软件系统以LabVIEW图形化编程环境作为开发平台，编写了检测分析平台的人机交互控制界面，其设计的主要功能包括系统参数设置、数据实时采集及存储以及特征参数提取等，模式识别则采用MATLAB软件进行离线处理。　　2)利用Fluent软件对线性排列式、平行排列式和多管道式等检测腔结构进行了流场均匀性和稳定性分析，得出多管道式检测腔结构在流速均匀性和稳定性方面均存在优势，速度偏差比和不均匀系数分布范围分别为0.712～0.831和0.253～0.292，在沿管道轴向0.035～0.049 m时，气流速度存在平滑区，该区域是传感器安装的理想位置。　　3)优选的仿生嗅觉控制参数:传感器加热电压为5.0V，气体相对湿度为30％，载气流量为100 mL/min，此时检测分析平台的性能较佳，传感器阵列的灵敏度最大，分布范围为2.853～7.559，响应时间和恢复时间最短，分布范围分别为35～45s、30～50s。　　4)不同处理方式对柑橘果实挥发性物质具有显著影响（P＜0.05），采用相对稳定值构建模型的分类和预测效果均优于采用积分值的效果，其LDA预测模型对不同虫害侵染时间柑橘的正确识别率为96.43％;传感器阵列经Loadings分析优化后，其LDA预测模型对不同虫害侵染时间柑橘的正确识别率为98.21％，比传感器未优化之前提高了1.78％，且LDA模型可以很好的区分正常、侵入期和潜育期的柑橘样本，样本数据点之间无重叠现象;根据气相色谱质谱联用法测定的柑橘挥发性成分可知，3-侧柏烯、α-蒎烯、桧烯、癸醛、α-松油醇、柠檬烯氧化物等物质的相对含量随虫害侵染程度的增加而减小，而其余的烯烃类、醛类、醇类等物质的相对含量随虫害侵染程度的增加而增加，进一步验证了仿生嗅觉检测柑橘虫害的可行性。　　综上所述，研制的仿生嗅觉检测分析平台在功能上基本能满足试验要求，并且该检测分析平台应用在柑橘虫害检测上具有一定的可行性，可为后续农产品虫害的无损检测提供一定数据参考和技术支撑。