在生活中，很多人都经历过食物中毒。由于食用了受污染或腐坏的食物，食物中的细菌或病毒进入人体肠道后大量繁殖，导致肠道感染，患者往往会上吐下泻，严重时甚至会威胁到生命。食品安全一直至关重要，而其中关键的一环就是保证食材的新鲜度，这就需要对食物进行准确评估。
　　新加坡南洋理工大学材料科学和工程学院的陈晓东教授等人，联合中国江南大学和澳大利亚莫纳什大学的科研人员，共同发明了一种人工“电子鼻”，用其来评估肉类新鲜度的准确率高达98.5%。
　　目前，测定肉类新鲜度采用的是挥发性盐基氮法。肉类在长期放置过程中，由于酶和细菌的作用，蛋白质、脂肪和糖类三大有机物被分解，一系列碱性含氮有毒物质，如酪胺、组胺、尸胺等被释放出来。挥发性盐基氮法就是通过检测这类物质的含量，进而反推肉类的新鲜度。这种检测需要特定的儀器和环境，且工序复杂，效率低，准确度仅为61.7%。
　　为了克服这些弊端，研究人员把目光集中到了哺乳动物嗅觉系统的工作原理上。当气体进入鼻腔后，接触到嗅觉上皮细胞中的感受器，之后嗅觉神经将感受器激活成电信号传给嗅球，嗅球再传递给大脑，最终识别气体，并决定气体浓度。也就是说，动物嗅觉系统的运转由两个部分组成：一是感受器接触气体形成类似于“气味指纹”的神经信号;二是信号通过神经传递给大脑，对“气味指纹”进行解读。
　　电子鼻的两个组成部分——条形码和阅读器，正好能模仿动物嗅觉系统。条形码是由20种不同类型的壳聚糖、染料和醋酸纤维组成的多空纳米复合材料构成。当被置于待测肉类上时，条形码中的卤素染料会根据气体类型和浓度发生交叉反应，显示出彩色条形码，即“气味指纹”。在不同浓度的气体中，条形码会出现 不同颜色或颜色范围。
　　设计条形码与肉类挥发气体反应并不困难，难的是如何让“中枢神经系统”阅读器精确地解读变色的条形码，并给出新鲜度的结果。即该电子鼻技术的核心，是精确解读变色条形码信息的一套算法。
　　研究人员使用机器学习方法训练条形码阅读器，直到系统能准确根据条形码判断肉类新鲜度为止。他们将条形码粘在透明聚氯乙烯肉类包装薄膜上，置于25℃环境中，在不打开包装的前提下，使用智能手机拍摄条形码图像，最终得到4161张肉类图像，并把它们分成两组：一组3475张用于训练模型，另一组686张用来测试。电子鼻经过深度卷积神经网络算法训练后，经测试，结果高度精准，而且整个操作仅需要一张条形码和一部智能手机，只要拍下条形码，使用专门开发的APP上传接入云端分析系统，便可迅速得出结果。需要特别说明的是，条形码基于生物相容性和环保原则而设计，是使用无毒、可降解的生物材料制成的。
　　理论上讲，电子鼻的应用远不止肉类检测。比如，食用油在变质过程中会酸化，如果要评估食用油的新鲜度，只需检测酸类物质的含量。若将使用领域再扩大，电子鼻还可以用在公共安全和危险品检测方面。