花椒是我国特有的、资源丰富的调味品与中药原料,具有广泛的应用价值。由于花椒产地、气候、储藏等因素影响,花椒品质具有明显差异。而目前应用于花椒的检测多集中于红外光谱、气相色谱、质谱等检测方法,由于器材精密贵重,操作繁琐,无法达到高效快速的检测效果。所以,开发一款快速检测花椒品质的检测方法具有重要理论意义和实际应用价值。电子鼻作为一种新兴的检测手段,可以根据花椒散发的气味对花椒品质进行快速的鉴别。本文旨在通过自制电子鼻设备并结合数据处理方法对花椒品种进行快速、准确、便捷的检测。主要工作如下:首先,设计电子鼻硬件系统,硬件系统主要由传感器阵列、气体采集装置和数据采集模块等三部分组成。根据研究花椒的气味成分与电子鼻设备是要求选取5种TGS系列和5种MQ系列的气体传感器,传感器矩阵通过氧化还原反应能最大限度获取花椒的气味信息,并能将气味信息转化为电压信号;根据待测样本情况与电子鼻设计要求选取样品盒、气泵和气体反应室三部分组成气体采集装置,将样品存放于样品盒中通过气泵对样本进行采集并送至气体反应室与传感器矩阵进行反应;根据传感器个数与软硬件衔接的便捷程度选取Arduino 2560控制模块进行数据采集,Arduino 2560可实现10通道数据并行采集,并配备Arduino IDE编辑界面,在采集过程中可实时观测到传感器的响应情况并存储。其次,对于采集数据进行预处理,主要包括清洗与特征处理。为减低电子鼻设备的“噪音”干扰采用小波滤波方法和去基线方法对数据进行清洗,实验表明通过小波滤波后的传感器信号更加平滑,通过去基线处理的信号能有效去除外界环境变化的干扰;为获取传感器最具代表的响应特征分别提取传感器的最大响应值、响应积分值、指数移动变化值三个特征。为从中选取最有价值的特征分别采用特征选择、特征萃取、特征先选择后萃取三种特征处理方法对所提取特征进行处理;最后对特征数据进行建模,主要采用支持向量机、随机森林、LightGBM模型等分类模型对花椒品质样本进行模型构建,采用测试集判别准确率对分类模型进行评估,实验结果显示电子鼻对三种等级花椒品质识别准确率高达100%,对七种产地花椒品质识别准确率高达96.43%,验证了所设计的电子鼻设备与数据处理方法花椒品质检测的可行性,为花椒品质检测提供了新方法。