ỨNG DỤNG MŨI ĐIỆN TỬ (E-NOSE) VÀ LƯỠI ĐIỆN TỬ (E-TONGUE) TRONG PHÁT HIỆN PHA TẠP NƯỚC MẮM TẠI VIỆT NAM
DOI:
https://doi.org/10.59266/houjs.2026.1322Từ khóa:
mũi điện tử, lưỡi điện tử, hợp nhất dữ liệu theo đặc trưng, nước mắm, phát hiện pha tạpTóm tắt
Nghiên cứu đánh giá hiệu quả kết hợp hệ thống mũi điện tử (E-nose) và lưỡi điện tử (E-tongue) bằng kỹ thuật hợp nhất dữ liệu cấp độ đặc trưng (Feature-level Data Fusion) để phân biệt và phát hiện pha tạp nước mắm. Nhằm khắc phục nguy cơ quá khớp (overfitting) từ tập 48 mẫu gốc, kỹ thuật tăng cường dữ liệu (Data Augmentation) bằng nhiễu Gauss trắng đã được áp dụng để mở rộng lên 240 mẫu, kết hợp tập kiểm chứng độc lập (External Validation) gồm 14 mẫu thị trường. Phân tích thành phần chính (PCA) cho thấy dữ liệu hợp nhất biểu diễn tốt nhất với tổng phương sai giải thích của PC1 và PC2 đạt 93,8%. Các mô hình phân loại đạt hiệu suất cao, trong đó mô hình Deep Neural Network (DNN) đạt độ chính xác 96,4% trên tập huấn luyện và 94,2% trên tập kiểm chứng độc lập với thời gian suy luận dưới 0,05 giây. Nghiên cứu cũng làm rõ cơ chế tương tác ion hóa trên bề mặt cảm biến MQ135 và năng lực nhận diện gián tiếp các acid amin phức tạp tạo hậu vị sâu của nước mắm truyền thống. Kết quả khẳng định hướng tiếp cận này có khả năng kiểm soát chất lượng nước mắm nhanh chóng, không phá hủy mẫu.
Tài liệu tham khảo
Adeyeye, S. A. A., & Adeyeye, B. R. (2025). Recent advances in electronic eye, electronic nose, and electronic tongue in sensory evaluation of food: A review. Journal of Food Process Engineering, 48(12), 70281.
Banerjee, P., Sharma, A., Singh, R., & Bhaduri, D. (2021). Data fusion in electronic nose and electronic tongue for food quality assessment. Trends in Food Science & Technology, 112, 45-62.
Calvini, R., & Pigani, L. (2022). Toward the development of combined artificial sensing systems for food quality evaluation: A review on the application of data fusion of electronic noses, electronic tongues and electronic eyes. Sensors, 22(2), 577.
Chen, J., Wang, W., Jin, J., Li, H., Chen, F., Fei, Y., Wang, Y., (2024). Characterization of the flavor profile and dynamic changes in Chinese fish sauce (Yu-lu) based on electronic nose, SPME-GC- MS and HS-GC-IMS. Food Research International, 192, 114772.
Hiệp hội Nước mắm truyền thống Việt Nam. (2026, ngày 9 tháng 6). Kế hoạch số 32/KH-VATFI về việc triển khai phong trào thi đua “Đổi mới sáng tạo, chuyển đổi số, chuyển đổi xanh” và “Phát triển mạnh doanh nghiệp tư nhân, nâng cao hiệu quả doanh nghiệp nhà nước” trong Hiệp hội Nước mắm truyền thống Việt Nam. Hiệp hội Nước mắm truyền thống Việt Nam.
Jolliffe, I. T. (2002). Principal component analysis (2nd ed.). Springer.
Lu, L., Hu, Z., Hu, X., Li, D., Tian, S., (2022). Electronic tongue and electronic nose for food quality and safety. Food Research International, 162, Part B, 112214.
Mahanti, N. K., Sahu, P. P., Mishra, B. K., & Nayak, R. R. (2024). Enhancing food authentication through E-nose and E-tongue technologies: Current trends and future directions. Trends in Food Science & Technology, 150(14), 104574.
Peris, M., & Escuder-Gilabert, L. (2016). Electronic noses and tongues to assess food authenticity and adulteration. Trends in Food Science & Technology, 58, 40-54.
Roy, M., Dutta, P., Chatterjee, S., & Das, S. (2022). Electronic nose for detection of food adulteration: A review. Journal of Food Science and Technology, 59(6), 2121-2135.
Sarma, G.V.S.S, Harikumar, N., Bhemarajam, J., & Chavali, M. (2025). Nanobiosensors for food storage and supply chain management. Springer, pp. 237-268.
Vanaraj, R., Bincy I.P., Mayakrishnan G., Kim I.S., Kim S.C. (2025). A systematic review of the applications of electronic nose and electronic tongue in food quality assessment and safety. Chemosensors, 13(5), 161.
Wang, M., & Chen, Y. (2024). Electronic nose and its application in the food industry: A review. European Food Research and Technology, 250, 21-67.
