學生姓名:
黃歆慈
指導教授:
王上達
學期:
115上
摘 要:
牡蠣於儲藏與流通過程中容易受到溫度變化影響，造成微生物增殖、揮發性成分累積及異味產生，進而導致鮮度與品質下降。本報告綜合探討儲藏溫度對去殼牡蠣微生物菌相、理化品質及揮發性有機化合物 (volatile organic compounds, VOCs) 的影響，並評估電子鼻結合機器學習應用於牡蠣鮮度監測之可行性。研究結果顯示，相較於 3℃，0℃ 儲藏可有效抑制活菌數增加、三甲胺(trimethylamine, TMA) 與 VOCs 生成及 pH 下降，並降低 Psychrilyobacter 與Psychromonas 等菌屬的增殖，以及 1-丙醇、短鏈脂肪酸等揮發性成分的形成，顯示即使僅有小幅溫差，仍會明顯影響牡蠣品質變化。另一方面，利用 10 顆金屬氧化物半導體 (metal-oxide-semiconductor, MOS) 氣體感測器組成電子鼻，於不同儲藏溫度下即時監測牡蠣揮發性氣體，並結合 TVB-N、微生物、質地及感官分析進行品質評估。電子鼻資料經主成分分析 (principal component analysis,PCA) 降維後，再導入遺傳演算法-反向傳播神經網路 (genetic algorithm-back propagation neural network, GA-BP) 進行鮮度分類，可有效區分新鮮、次新鮮及腐敗樣品，該模型對不同溫度下牡蠣氣體品質等級的預測準確率超過 95%。綜合而言，嚴格的低溫控制可延緩牡蠣品質劣化，而電子鼻結合機器學習則具有快速、非破壞性及即時鮮度監測的應用潛力，可作為未來牡蠣冷鏈品質管理與智慧化監測之參考。
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