电子鼻是涉及传感器技术、电子技术、计算机技术和应用数学等学科的具有识别单一和复杂气味能力的仪器。该技术具有无损、快速的特点,近年来在食品品质评价等方面显示出很大的应用潜力。本文在电子鼻系统的基本原理和结构设计的基础上,重点研究了针对农产品品质检测的电子鼻系统的软件系统。构建了基于主成分分析和BP网络的模式识别算法,并对典型农产品(猪后腿肉、带鱼和草莓)开展识别试验研究。对所采集的农产品样本气体的实验数据进行主成分分析,结果表明该系统可以有效区分新鲜和变质的样本,也能大致分辨品质的变化过程,用两个主成分代替原来的多个传感器为区分不同品质的农产品提供了快速准确的辨识方法。同时利用改进的BP神经网络算法建立了农产品品质检测的数学模型,实现了对未知样品较好的品质评价。在课题组以前实验研究和电子鼻系统开发的基础上,本课题根据系统硬件特征、系统运行模式和模式识别算法研究结果,以农产品品质识别为目的,开发了2套软件系统。其中,电子鼻系统包括:传感器阵列、气体检测腔、传感器信号调理模块、MCU模块(数据采集、预处理、传输)、ARM嵌入式系统和一台负责数据采集和处理的计算机。本课题分别采用VB和VS2008分别编写基于PC机和嵌入式系统的应用程序,提供了一个友好的界面,可以实现上位机和下位机的串口通信,实验流程控制、传感器数据的实时显示和保存。