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              進口電子舌

              產品時間:2023-05-30

              簡要描述:

              進口電子舌能夠模擬人類味覺感受機制,以傳感器陣列檢測樣品信息,結合模式識別對被測樣品的整體品質進行分析。與化學方法不同的是,傳感器輸出的并不是樣品成分的分析結果,而是一種與試樣某些特征有關的信號模式,這些信號通過計算機的模式識別分析后能夠得出對樣品味覺特征的整體評價。

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              一、進口電子舌ISENSO


              1.什么是進口電子舌ISENSO?


              進口電子舌能夠模擬人類味覺感受機制,以傳感器陣列檢測樣品信息,結合模式識別對被測樣品的整體品質進行分析。與化學方法不同的是,傳感器輸出的并不是樣品成分的分析結果,而是一種與試樣某些特征有關的信號模式,這些信號通過計算機的模式識別分析后能夠得出對樣品味覺特征的整體評價。 


              2.ISENSO進口電子舌介紹


              ISENSO進口電子舌主要采用7根惰性金屬電極構成穩定的傳感器陣列,通過伏安電化學脈沖技術激發實現組合脈沖弛豫譜思想,經交互感應解析技術來獲取測量對象的整體信息。


              3.ISENSO進口電子舌應用范圍


              目前,進口電子舌在液體食品如酒類、飲料、茶葉等的真假辨識、品牌企業的產品質量控制與貨架期、農殘快速檢測、病源微生物快速檢測等方面有長期實驗和應用研究,已經表現出了明顯的技術優勢,積累了許多成熟的應用范例。作為一種新型測試技術,它除提供給相關研究部門、檢測部門作為常規科學研究儀器之外,為規?;a品提供了現場實時快速檢測的智能質量監控手段。


              主要用于:


              1.品牌工業產品的質量穩定性與真假辨識;


              2.若干微量特定組分定性半定量測定


              3.病源微生物快速定性定量檢測


              4.味感覺屬性相關性測定 廣義多組分快速智能解析


              二、ISENSO進口電子舌結構特點


              1.非特異性傳感器陣列,信號激發采集系統,多元數理統計系統


              2.尺寸(長×寬×高) cm :40×40×30


              3.配備30位自動進樣器


              4.體系使用范圍廣(溶液、粉體、水溶液、有機溶液等)


              5.檢測速度快(1-3分鐘)


              6.響應譜信息量大(分辨率高)


              7.傳感器使用壽命長(10年以上)


              8.清洗快捷(1-2分鐘)


              三、ISENSO進口電子舌技術指標


              1.傳感器陣列構成:要求惰性金屬傳感器,傳感器終身使用;


               2.傳感器工作電極構成:鉑電極,金電極,鈀電極,鈦電極,鎢電極,銀電極;


              3.傳感器輔助電極極構成:鉑柱電極。


              4.傳感器參比電極極構成:鉑柱電極和Ag/AgCL電極。


              5.信號采集:大幅豫馳脈沖信號,從+1V至-1V,0.2V/次。


              6.脈沖頻段:1Hz,10Hz.100Hz.


              7.脈沖時間間隔:0.001S. 


              8.數據放大倍數:106。


              9.信號激發采集系統:采樣率≧1kb/s。


              10.掃描靈敏度: 10-6M。


              11.傳感器試用范圍:食品、飲料、酒精類產品(包括白酒)、調味品等,樣品無需進行稀釋可以直接檢測;


              12.采集信號描述:采集到的信號為樣品的總體響應強度信號,而不是某個特定組分濃度的響應信號;


              13.硬件要求:傳感器性能穩定,重現性好,使用壽命長,檢測信息量豐富,檢測頭清洗時間2-3min,采用0V穩定2.6S,1.2V穩定2.6S,-1.2V穩定2.6S,提高樣品檢測 穩定性。


              14.測試臺:配有自動進樣測試臺;配有圖形化設計自動進樣操作界面,能夠輕松的實現操作流程;


              15.配套軟件功能:能夠實現主成分分析,線性判別分析,等級質量區分等模式識別功能;


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