皮蛋是一种中国传统腌制蛋制品,因其独特的风味品质,深受我国及东南亚地区消费者喜爱。皮蛋在腌制过程中会产生独有的气味、滋味特征。皮蛋生产过程中,往往由有经验的技术人员对其气味、滋味及外观进行抽样感官评价,以判定皮蛋的成熟度,从而指导生产。皮蛋出售前,则由专业感官品评人员对其风味品质进行评价,以对皮蛋产品进行分级,从而引导消费。然而,人工感官评价具有主观性强、易疲劳、重复性差、对感官品评人员的专业素养要求高等缺点。因此,本研究基于嗅觉、味觉可视化技术和量子化学理论,开发针对皮蛋气味、滋味特征风味品质检测的可视化传感阵列;并结合机器视觉技术、化学计量学方法和数据融合策略,建立对皮蛋特征气味、滋味、外观综合风味品质进行智能表征的方法;最后创制一种低成本、便携式、一体化的皮蛋风味品质多感官智能检测装置。本研究的主要内容如下:（1）皮蛋人工感官品质评价体系建立及多感官交互研究为建立全面、准确的皮蛋风味品质评价体系,本研究对电商平台的海量皮蛋评价数据进行深层挖掘,同时结合专家人工感官品评结果,建立皮蛋风味品质评价标准。利用该标准,研究不同感官方式感知之间的交互作用。研究结果表明:皮蛋嗅觉与味觉感官感知间有较强的交互作用。皮蛋气味可显著提升皮蛋的“回味”感知强度、略微提升皮蛋的“鲜味”感知强度。该结果将为后续研究中皮蛋综合风味品质的智能表征提供一定思路。（2）皮蛋特征气味智能表征方法研究经前期研究,“氨气味”和“腥味”为皮蛋的两种特征气味属性。通过理化检测分析发现,呈“氨气味”的氨气和呈“腥味”的三甲胺含量均高于识别阈值,且氨气含量在皮蛋腌制过程中呈上升趋势。因此利用量子化学理论与嗅觉可视化技术设计针对氨气和三甲胺的皮蛋专用嗅觉可视化阵列,并阐释阵列中各色敏单元的响应机制。同时,利用金属有机框架的多孔隙特性提升嗅觉可视化阵列的灵敏性和响应速率。增敏后的嗅觉可视化阵列对梯度浓度氨气及三甲胺的定量预测模型相关系数分别达到0.9253和0.9247。结果表明:所建立的嗅觉可视化方法能实现皮蛋特征气味“氨气味”和“腥味”的智能表征。（3）皮蛋特征滋味智能表征方法研究针对皮蛋的“鲜味”和“碱味”两大特征滋味,对皮蛋腌制过程中的p H值及氨基酸、游离氨基酸含量进行检测。结果表明:皮蛋p H值在腌制的前30天呈上升趋势,随后略有下降;游离鲜味氨基酸含量随腌制时间的延长而逐步增加。该检测结果与皮蛋的“鲜味”和“碱味”滋味特征相符。针对天冬氨酸、谷氨酸和OH-,本研究创制基于可见光和荧光颜色变化的双模态味觉可视化传感阵列,并阐述传感阵列各色敏单元的响应机制。用所创制的味觉可视化传感阵列对梯度浓度天冬氨酸、谷氨酸溶液（鲜味滋味溶液）和碳酸钠溶液（碱味滋味溶液）进行定量预测,预测集相关系数分别达到0.9893,0.9964和0.9731。结果表明:所建立的味觉可视化方法能实现皮蛋特征滋味的智能表征。（4）皮蛋多感官品质智能表征方法及装置研发前面的研究分别实现了对皮蛋单一气味和滋味品质特征的智能表征,但消费者通常会综合皮蛋风味品质来作出判断。因此,本研究构建一种皮蛋综合风味品质的智能表征方法,并开发一种能快速、全面感知皮蛋多感官品质信息的检测装置。装置的嗅觉智能感知模块采用微型摄像头获取自制嗅觉可视化传感器阵列对皮蛋顶空气体的动态响应数据;味觉智能感知模块采用微型摄像头获取自制双模态味觉传感阵列对皮蛋浸出液的响应数据;视觉智能感知模块采用微型摄像头捕集皮蛋样本表面和剖面图像信息。与现有电子感官设备相比,本装置具有成本低、体积小、精度高、一体化、针对性强等优势。（5）皮蛋风味品质多感官指标智能检测装置的实效验证研究为验证所创制装置的有效性,开展两批大样本试验。第一批通过装置的嗅觉智能感知模块检测皮蛋的成熟度水平。第二批则利用所创制装置获取被测皮蛋样品的嗅觉、味觉、视觉感官特征值,分别检测皮蛋样品的单一风味品质及综合风味品质。结果表明:皮蛋成熟度水平预测模型准确率达94.44%,皮蛋单一嗅觉、味觉感官强度预测模型中预测精度从高到低依次为:碱味、氨气味、腥味、鲜味,对应的预测集相关系数为0.8882、0.8273、0.7771、0.7341。对皮蛋单一外观特征预测能力从强到弱依次为:蛋白棕红色、松花数量、溏心大小、蛋黄色层数、蛋黄墨绿色,对应的预测集相关系数为0.9344、0.9437、0.9155、0.7552、0.6814。皮蛋综合风味品质评分的预测模型预测集相关系数为0.8527。综上,基于可视化技术和机器视觉技术建立的皮蛋风味品质智能表征方法和检测装置能实现皮蛋风味品质的表征。研究结果为皮蛋风味品质工业化检测提供理论支撑,也可为其它食品的风味品质智能表征提供新的研究思路和借鉴,对促进我国食品风味智能检测设备的更新换代及人工智能感官技术的发展具有积极意义。