纸箱包装印刷过程中会产生挥发性有机化合物，导致气味问题，影响产品质量和健康。迫切需要一种高效、客观和经济的检测方法。我们利用自主研发的电子鼻系统测试了四个不同的香烟包装纸样本。采用多元统计方法，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、统计质量控制（SQC）和基于相似性的独立建模类比（SIMCA），对收集的数据进行了分析和处理。构建了全面评估和质量控制模型，以评估样本稳定性和区分气味。结果表明，我们的电子鼻系统能快速检测气味，并有效进行质量控制。通过建立质量稳定性控制模型，我们成功地识别了质量可接受的样本和具有气味的样本。为了进一步验证系统的性能并扩展其应用，我们收集了两种具有气味数据的香烟包装纸样本。使用数据增强技术，我们扩展了数据集，并通过分类和鉴别实现了0.9938的准确率。这凸显了我们自主研发的电子鼻系统在识别香烟包装纸气味和有气味样本方面的重大潜力。

文章链接：Micromachines | Free Full-Text | Intelligent Detection and Odor Recognition of Cigarette Packaging Paper Boxes Based on a Homemade Electronic Nose (mdpi.com)