对辣椒产品加工而言，原材料的质量稳定和标准化是必要的前提，其中稳定辣度筛选是评价辣椒品质的重要指标。本试验以品种间辣度差异较大的辣椒鲜果为材料，探索样品处理和检测条件，进而建立快速稳定的检测方法，

辣椒果实辣度测定的电子鼻方法建立。

9个辣椒果实的电子鼻传感器响应值

9种试验材料各传感器间存在明显差异，数值各有不同，其中，W1W 传感器在此试验中最为敏感，其次是 W2W 传感器和 W5S 传感器，明显差别于其他传感器，而其余传感器数值差别不大。

9个辣椒品种负荷加载分析

负荷加载分析（Loadings）与PCA分析是相关的，感器数值离原点越远，说明该传感器识别能力越强，反之则越弱。由图2可可知，第一主成分贡献率为98.48%，第二主成分贡献率为 1.14%，累计贡献率为 99.62%，表明这２个主成分代表了样品的主要信息特征，证明PCA分析方法可行，几乎可以用来表示样品信息，代表不同品种（系）红熟期辣椒的整体信息。在9种红熟期辣椒中，除 17129 和 17135 品种外，其余7个品种位于不同域，没有重叠部分，能较好区分。17129 和 17135 有部分重叠，说明这2类辣椒品种部分样品可能辣度大致一样，为此，需进行LDA分析，提高分类精度。两种方法一起进行分析，既可以解决PCA对不同样本数据不敏感，又解决了LDA算法中的小样本，可以获得较好的分类效果。

9个辣椒品种线性判别分析

LDA分析图能较好地区分各类样品，见图4，除17151和17129这2个品种有极小重叠外，其余7个辣椒品种均无重合部分，说明其余7种是完全不同的辣椒品种。与PCA分析相比，LDA分析数据更为集中，分类更加明显，因此，在评定辣椒辣度及其种类应综合2种方法进行分析。

9个辣椒品种辣度测定结果

根据9个辣椒品种的量化测定结果分析可得，用于建立辣度测定方法的9种辣椒均为不同品种，存在明显差异，且W5S、W1W 和 W2W 传感器为检测辣椒辣度的主要敏感传感器，与电子鼻分析结果吻合，从而验证电子鼻区分辣椒品种的可行性。将W5S、W1W 和 W2W 传感器的均值相加，发现感官评价为不辣的辣椒品种，其W5S、W1W 和 W2W 数值之和在1~10之间；感官评价为微辣的辣椒品种，其W5S、W1W 和 W2W 传感器辣度值之和在10.0~20之间；感官评价为辣的辣椒品种，其W5S、W1W 和 W2W 传感器辣度值之和在20.1~50之间，见表5，此结论与感官评价结果相一致，证明建立方法有效。

电子鼻法在辣椒原料果实辣度测定上的应用

由表6可知，11种辣椒原料存在显著性差异，说明利用电子鼻可以有效区分辣椒品种。且所有红熟期辣椒、所有绿熟期辣椒和同一品种红绿果辣椒辣度测定结果均与上述结果吻合：感官评价为不辣的辣椒原料，其W5S、W1W 和 W2W 数值之和在1~10之间；感官评价为微辣的辣椒原料，其W5S、W1W 和 W2W 传感器辣度值之和在10.1~20之间；感官评价为辣的辣椒原料，其W5S、W1W 和 W2W 传感器辣度值之和在20.1~50，其中，魔鬼椒的W5S、W1W 和 W2W 传感器辣度值之和大于50.1，评定为超辣，证明电子鼻测定辣椒辣度的可行性。

结论

利用电子鼻技术可以维持同一辣椒加工品不同批次间恒定的辣度与风味，保证产品的辣度稳定性。本文采用感官评定法和电子鼻技术，对鲜椒辣度进行评价，在感官评定基础上，利用电子鼻3个辣味敏感传感器进行检测，结果与感官评定相匹配，由此，划分辣度区间。

结果表明，电子鼻传感器识别效应较好，可有效区分辣椒果实品种；负荷加载分析显示电子鼻传感器中对辣味最为敏感的３个传感器是：W5S、W1W 和 W2W；通过传感器W5S、W1W 和 W2W 对辣椒果实响应值建立评价辣椒辣度的测定方法，并划分辣度区间，即：不辣（1~10）、微辣（10.1~20）、辣（20.1~50）、超级辣（50.1~70）；应用该测定方法对产自11个辣椒加工基地的原料进行了检验，均能显著区分辣椒果实的辣度差异，说明此方法可为辣椒加工企业的辣度控制提供一种快速有效的检测方法。