基于智能感官技術的不同種類蜂花粉風味差異分析

中圖分類號：TS207.3 文獻標志碼：A

DOI：10.3969/j.issn.1000-9973.2025.08.026

引文格式：，等.基于智能感官技術的不同種類蜂花粉風味差異分析[J].中國調味品，2025，50（8）：192-196.XU HR，WANG TY，LANQM，etal.Aalysisoflavordifferencsof diffrent kindsofbeepollebasedonintellgentesorytechnology[J].China Condiment，2025，50（8）：192-196.

Abstract： Inorder to clarify the flavor differences of diferent kinds of bee pollen，with rose，buckwheat，tea flower，lotus，rape，corn and wolfberry bee pollen as the materials，the differences in color，odor and taste of different kinds of bee pollenare analyzed by intellgent sensory technology，so as to provide references for selecting suitable bee pollen as the condiment.Electronic eye，electronic nose and electronic tongue technology are used to evaluate from the three aspects of color，odor and taste. Electronic eye is used to analyze the characteristic color numbers of diferent kinds of bee pollen.A total of 36 characteristic color numbers are extracted，and the color numbers range from l856 to 2963. Among them，five characteristic color numbers are extracted from tea flower bee pollen， nine characteristic color numbers are extracted from rose bee pollen and wolfberry bee pollen respectively. The differences in aroma of different kinds of bee pollen detected by PEN3 electronic nose are mainly concentrated on nitrogen oxides，alcohols，aldoketones， long-chain alkanes and other compounds. The results of electronic tongue show that the sourness of wolfberry bee pollen is the strongest，and the sourness of buckwheat bee pollen is the weakest. The sweetness of corn bee pollen is the strongest，and the sweetness of buckwheat bee pollen is the weakest. The umami and saltiness of wolfberry bee pollen are the strongest，and the umami and saltiness of buckwheat bee pollen is the weakest.The bitterness of wolfberry bee pollen and corn bee pollen is the strongest，and the biterness of buckwheat bee polln is the weakest. In this study，eelectronic eye，electronic nose and electronic tongue are used to quantify the characteristic information of bee polln flavor，and the qualitative and quantitative difference analysis of the flavor of different kinds of bee pollen is realized，which could more effectively select the appropriate bee pollen as the condiment to meet consumers' demand for deliciousness and nutrition.

Key words： bee pollen；electronic eye;electronic nose；electronic tongue; flavor

蜂花粉是蜜蜂從不同花朵中采集到的花粉和花蜜通過蜜蜂唾液分泌及發酵等過程形成的混合物[1]，具有花朵的特有花香和甜味，并且含有多種營養成分及功能性物質，如蛋白質、多酚、脂肪、多糖、微量元素等[2]。蜂花粉的使用方法多樣，可以撒在酸奶、麥片、果汁、面包等食品中，不僅能在不顯著改變食品口感的情況下增加食品的營養價值，而且能為食品增添風味，使得蜂花粉成為廚房中可選擇的一種多功能調味品。與人工添加劑和化學調味料相比，蜂花粉是一種天然來源的食品成分[3]，不含任何添加劑或人工成分。一些研究表明，蜂花粉還具有抗氧化、抗炎和增強免疫力等功能[4]，這些功能也進一步增加了蜂花粉作為調味品的吸引力。

蜂花粉來源于不同的植物，植物的花朵顏色、香氣和味道各不相同，因此蜂花粉的種類繁多，使其風味成分存在差異。目前對單一蜂花粉的營養價值和功能性作用方面有針對性研究 [5-7] ，但是并沒有利用智能感官技術對不同種類蜂花粉的風味開展系統性的研究，暫無針對不同種類蜂花粉的色澤、滋味、香氣的專業鑒別，不同種類的蜂花粉產品缺乏客觀評價。

智能感官技術發展成熟，且能夠更客觀、準確、快速地對樣品進行識別和計算統計8，電子眼、電子鼻和電子舌是模仿人類視覺、嗅覺和味覺感知機理研制的一種現代化智能感官分析檢測儀器[9-12]，是判定顏色、氣味和滋味的客觀方法，具有高靈敏度、可靠性、重復性，能有效避免人為因素產生的誤差[13-14]。因此，本研究通過電子眼、電子鼻和電子舌技術相結合，對7種不同種類蜂花粉進行主成分分析、雷達圖繪制、氣味成分和味覺分析，研究不同蜂花粉在顏色、氣味和滋味上的差異，為選擇合適的蜂花粉作為調味品提供了參考。

1材料與方法

1.1 材料與儀器

1.1.1 材料

蜂花粉均為市售，選用的蜂花粉種類為玫瑰蜂花粉（A）、蕎麥蜂花粉（B）、茶花蜂花粉（C）、荷花蜂花粉（D）、油菜蜂花粉（E）、玉米蜂花粉（F）、枸杞蜂花粉（G）。

1. 1. 2 儀器

IRISVA400電子眼、AstreeI電子舌法國AlphaMOS公司;PEN3便攜式電子鼻德國Airsense公司；ESJ120-4電子分析天平沈陽龍騰電子有限公司。

1.2 實驗方法

1. 2.1 IRISVA400電子眼測定

采用IRISVA400電子眼，光圈采用 5mm ，光源采用D65，打開頂部光源以消除背景，電子眼光照穩定后，使用24色色卡進行校正。稱量蜂花粉 10g ，置于白色品鑒杯中，鋪勻后測定。

1.2.2 PEN3電子鼻測定

采用PEN3便攜式電子鼻提取不同蜂花粉的氣味信息，稱量1g未經處理的蜂花粉樣品置于頂空瓶中，加入 2mL 水，于 40°C 恒溫加熱 10min ，傳感器信號在 20s 后基本穩定，取傳感器穩定 40～50s 后的平均值進行后續分析。傳感器的性能描述見表1。

表1PEN3傳感器的性能描述

Table 1 Performance description of PEN3 sensors

1.2.3 AstreeⅡ電子舌測定

AstreeⅡ電子舌配有7個傳感器，分別為AHS（酸味）、CTS（咸味）、NMS（鮮味）、ANS（甜味）、SCS（苦味）、PKS（通用型）和CPS（通用型）。稱量蜂花粉1g，將蜂花粉和水按 1：500 混勻，用濾紙過濾，將澄清液置于電子舌專用燒杯中，在室溫下進行數據采集，采集周期為1次/s，攪拌速率為 1r/s ，設置采樣時間為120s，取傳感器穩定 100～120 s后的平均值進行后續分析。

1.2.4 數據處理

電子眼、電子鼻和電子舌數據采集完成后，使用儀器自帶的軟件進行分析；采用Excel對數據進行整理和分析后，使用邁維云平臺（https：//cloud.metware.cn）、基迪奧生物信息云平臺（https：//www.omicshare.com）和Origin 2021繪圖。

2 結果與分析

2.1不同蜂花粉在色澤上的差異

對7種不同種類的蜂花粉樣品進行拍照，見圖1。

圖1不同蜂花粉樣品

Fig.1 Different bee pollen samples

由圖1可知，B號樣品顏色最深，E號樣品顏色最淺，C號樣品顏色偏紅且與其他樣品的顏色差異明顯，A號、D號、F號和G號樣品的顏色差異較小，難以區分。通過肉眼觀察，能大致對顏色進行區分，但是難以準確辨別樣品間顏色的差異。

圖2電子眼特征色號

對不同蜂花粉樣品進行電子眼特征色號分析，篩選占比大于 5% 的顏色作為樣品的特征色號進行后續分析。蜂花粉樣品共提取到36個特征色號，見圖2。

由圖2可知，色號范圍介于 1856～2963 之間，提取到的特征色號數目為 5～9 個，其中C號樣品提取到的特征色號最少，為5個，A號樣品和F號樣品各提取到9個特征色號。

對7種不同種類蜂花粉樣品的特征色號進行PCA，見圖3。

圖3不同蜂花粉樣品的PCA圖

Fig.3PCAdiagramofdifferentbeepollensamples

由圖3可知，PC1和PC2貢獻率之和為 65.08% 反映了樣品中的大部分信息，其識別指數為99，表明不同種類蜂花粉之間在顏色上存在明顯差異。在PCA中，樣品之間的相對距離越小，在顏色上的相似性越高。圖3中B號、F號和G號樣品相距較近，A號、D號和E號樣品相距較近，說明它們之間的顏色相近，C號樣品單獨分布且與其他樣品相距最遠，表明茶花蜂花粉的

顏色與其他樣品差異最大。

2.2不同蜂花粉在氣味上的差異

PEN3電子鼻包括10個傳感器，根據7種蜂花粉在10個傳感器上的響應值繪制雷達圖，見圖4。

圖4電子鼻氣味分析雷達圖

Fig.4Radar chartofelectronicnose odoranalysis

由圖4可知，電子鼻傳感器W1C、W3C、W6S、W5C和W2W對7種不同蜂花粉氣味響應強度的差異不明顯；傳感器W1S和W1W對7種不同蜂花粉氣味顯示出差異；傳感器W5S、W2S、W3S對7種不同蜂花粉氣味顯示出明顯差異。由此可知，7種不同蜂花粉氣味在芳香成分、氨類、氫化物、短鏈烷烴和有機硫化物間的差異不明顯，而其香氣的差異主要集中在氮氧化物、醇類和醛酮類、長鏈烷烴類等化合物上。

分別對7種不同蜂花粉氣味響應強度差異明顯的3個傳感器（W5S、W2S、W3S）進行顯著性分析，結果見圖5。

圖5不同蜂花粉在特定傳感器上的顯著性差異圖Fig.5Significantdifference diagrams ofdifferentbee pollen on specific sensors

注：不同小寫字母表示差異顯著（ Plt;0.05） ，下圖同。

由圖5可知，在傳感器W5S和W3S上7種不同種類蜂花粉之間差異顯著（ Plt;0. 05） ，說明7種不同蜂花粉的氣味在氮氧化物和長鏈烷烴類化合物上有顯著差異，可將這兩類化合物對應傳感器上的響應值大小作為鑒定該7種蜂花粉的指標。在傳感器W2S上，C、D、E、F樣品之間差異不顯著，A、B、G樣品之間差異顯著（ Plt;0.05 ，說明7種蜂花粉的氣味在醇類和醛酮類化合物上存在一定的相似度。

對7種不同種類蜂花粉樣品的原始特征參數進行主成分分析，見圖6。

圖67種蜂花粉揮發性風味化合物主成分分析得分散點圖 Fig.6 Scatter plot of principal component analysis scores of volatile flavorcompoundsof sevenkindsof beepollen

由圖6可知，PC1貢獻率為 89.3% ，PC2貢獻率為 7.84% ，累計貢獻率達 97.14% ，說明所建立的模型能較好地反映樣品的整體信息。除了C號樣品和D號樣品的相對距離較近外，其他各類樣品距離都較遠且無重疊，說明不同種類蜂花粉之間的氣味差異明顯，揮發性化合物有明顯差異。其中B號、G號、E號和F號的分布雖然沒有交叉點，但是各自分布中心的相對距離比較近，說明氣味比較相似，揮發性化合物較相似。A號樣品分散度最大，區分度最高，氣味相差最大，由于A號樣品在W2S傳感器上的響應強度最高且與其他6種蜂花粉差異顯著 （Plt;0.05） ，可以得出A號玫瑰蜂花粉的氣味中醇類和醛酮類化合物貢獻最大，與玫瑰本身的香氣成分主要是醇類和醛酮類化合物相符合。

2.3不同蜂花粉在滋味上的差異

利用電子舌對7種蜂花粉進行滋味分析，將各傳感器響應值的平均值制成雷達圖，其中每個分支代表一個傳感器，所得閉合曲線為不同蜂花粉滋味特征的數字信息。

圖7滋味雷達圖

Fig.7 Taste radar map

由圖7可知，7種蜂花粉對不同傳感器的響應趨勢一致，各傳感器的響應強度數值接近，說明不同種類的峰花粉具有相似的滋味特征。其中酸味AHS傳感器的響應值 （lt;1000 最低，除通用型PKS傳感器的響應值均為10 O00 外，苦味SCS傳感器的響應值 （gt;3200） 最高。鮮味NMS傳感器的響應值均大于110O，甜味ANS傳感器的響應值大于1600，表明蜂花粉樣品的滋味具有苦味、甜味、鮮味的特征，符合蜂花粉味道鮮香、多帶微苦、略帶甜味的滋味信息描述。

將7種蜂花粉在傳感器AHS、ANS、CTS、NMS、SCS上的響應值進行顯著性分析，結果見圖8。

圖8不同蜂花粉顯著性分析

Fig.8Significance analysis ofdifferent bee pollen

由圖8可知，在這5個傳感器上，F號和G號的響應值均高于其他5種蜂花粉且兩者差異不顯著，B號的響應值最低且與其他6種蜂花粉差異顯著，說明F號玉米蜂花粉和G號枸杞蜂花粉的滋味最濃且二者滋味相似，B號蕎麥蜂花粉的滋味最淡且與其他蜂花粉的滋味相差較大。7種蜂花粉在AHS傳感器上區分度較大，G號的響應值最高，B號的響應值最低且與其他6種蜂花粉差異顯著，A號、C號、D號、E號之間差異不顯著，說明G號枸杞蜂花粉的酸味最濃，B號蕎麥蜂花粉的酸味最淡，其他蜂花粉的酸味相似；

在ANS傳感器上區分度最大，響應值最高的為F號，其次是G號且二者差異不顯著，A號和E號的響應值低于G號且差異顯著，響應值最低的是B號且與其他6種蜂花粉差異顯著，C號和D號的響應值略高于B號且二者差異不顯著，說明F號玉米蜂花粉的甜味最濃，B號蕎麥蜂花粉的甜味最淡，A號玫瑰蜂花粉和E號油菜蜂花粉較甜，C號茶花蜂花粉和D號荷花蜂花粉的甜味較淡；在NMS和CTS傳感器上區分度較大，G號的響應值最高，F號的響應值略低于G號且二者差異不顯著，A號和E號的響應值低于F號且二者差異不顯著，響應值最低的是B號，C號和D號的響應值僅高于B號且二者差異不顯著，說明G號枸杞蜂花粉的鮮味和咸味最濃，B號蕎麥蜂花粉的鮮味和咸味最淡，A號玫瑰蜂花粉和E號油菜蜂花粉在鮮味和咸味上相似，C號茶花蜂花粉和D號荷花蜂花粉在鮮味和咸味上相似；在SCS傳感器上區分度不大，響應值最高的是G號，其次是F號且二者差異不顯著，響應值最低的是B號且與其他6種蜂花粉差異顯著，A號、C號和E號的響應值低于F號且三者差異不顯著，A號、C號和D號三者的差異不顯著，說明G號枸杞蜂花粉和F號玉米蜂花粉的苦味最濃，B號蕎麥蜂花粉的苦味最淡，其他幾種蜂花粉的苦味相似。

對7種蜂花粉的滋味進行PCA，結果見圖9。

圖9樣品滋味的PCA圖

Fig.9 PCA diagram of taste of samples

由圖9可知，PC1和PC2的貢獻率分別為 96.216% 和 3.259% ，累計貢獻率達 99.475% ，其識別指數為94，說明PC1和PC2能夠涵蓋7種蜂花粉大部分的原始數據信息，兩種主成分可以反映出蜂花粉的整體滋味，且樣品之間的差異主要表現在第一主成分上。7種不同種類的蜂花粉在各區域分散分布，均無交叉重疊，說明不同種類蜂花粉的滋味差異明顯。

3結論

本研究通過電子眼發現茶花蜂花粉的顏色最深且與其他6種蜂花粉的顏色差異明顯；通過電子鼻發現7種蜂花粉的主要香氣成分為醇類和醛酮類化合物，玫瑰蜂花粉的氣味主要來源于醇類和醛酮類化合物，這與玫瑰本身的香味成分相符；通過電子舌發現蜂花粉的滋味信息主要包含苦味、甜味、鮮味的特征，總體而言，玉米蜂花粉和枸杞蜂花粉的滋味最濃且二者滋味相似，蕎麥蜂花粉的滋味最淡。

利用電子眼、電子鼻和電子舌技術對市場上常見的7種蜂花粉進行主成分分析、顯著性分析等，可以準確鑒別不同蜂花粉在氣味、滋味和色澤上的差異，相較于人為感官評價，該方法更客觀精準，不受人為主觀因素的影響。

結合色澤、氣味和滋味分析，可以為選擇合適的蜂花粉作為調味品與其他食品互配提供參考。比如，玫瑰蜂花粉具有獨特的玫瑰香氣，能夠與其他食品相互搭配，提升整體風味。此外，通過評估蜂花粉的滋味，分析其在食品中的添加量和最佳配比，比如玉米蜂花粉具有較濃的甜味，可作為糖替代物添加到食品中。綜上，該研究可以幫助食品制造商和開發人員更精確地探索蜂花粉作為調味品的潛力，優化其在各種食品中的使用效果。

參考文獻：

[1米佳，楊雪蓮，祿璐，等.枸杞蜂花粉多糖超聲波提取工藝優化及抗氧化活性分析[J].食品科學技術學報，2020，38（1）：97-103.

[2]DARWISHA，ELWAHED AAA，SHEHATEMG，etal.Chemical profiling and nutritional evaluation of bee pollen，beebread，and royal jellyand theirrole in functional fermenteddairy products[J].Molecules，2022，28（1） ： 227.

[3]李嵐濤，王宏，白衛東，等.蜂花粉活性成分、生物活性及破壁技術研究進展[J」.食品工業科技，2022，43（23）：408-417.

[4]蔡雯雯，董捷，喬江濤，等.蜂花粉中多酚類化合物的研究進展[J].中國蜂業，2024，75（4）：36-42.

[5]盧新陽，孫奕舒，徐濤，等.玫瑰蜂花粉破壁工藝優化及其醇提物生理活性比較[J」.食品工業科技，2025，46（4）：177-184.

[6]王華，孟晶晶，馬云嘯，等.蕎麥蜂花粉多糖的純化、表征及其在體外消化過程中抗氧化活性的變化[J].食品工業科技，2024，45（19）：58-65.

[7]肖明紅，楊雙鶴，董霞，等.茶花蜂花粉破壁工藝及其水提物降血糖功效的研究[J].糧食與油脂，2023，36（6）：124-129.

[8黃娟，貢湘磊.基于主成分分析結合智能感官評價法優化蒜姜復合調味汁配方研究[J].中國調味品，2024，49（5）：120-123，155.

[9]田師一，姜國新，毛岳忠，等.食品智能感知技術的發展與前沿探索[J].中國食品學報，2024，24（6）：1-11.

[10]林丹，胡金祥，何蓓蓓，等.電子鼻和電子舌數據融合在魚香調味汁風味識別中的應用[J].中國調味品，2021，46（9）：145-150.

[11]劉奇付，邵換崢，吳曉宗.基于電子鼻和電子舌對不同煙熏方式培根中的香氣成分分析比較[J].中國調味品，2023，48（9）：179-183.

[12]鄧夢青，袁揚，趙恬，等.電子鼻和電子舌技術在五倍子蜂蜜風味識別中的應用[J].現代食品科技，2023，39（9）：270-278.

[13]陳佳瑜，袁海波，沈帥，等.基于智能感官多源信息融合技術的滇紅工夫茶湯綜合感官品質評價［J].食品科學，2022，43（16）：294-301.

[14]范波，王鵬，韓穎，等.基于智能感官和氣質聯用分析不同產地的蒜[J].中國調味品，2022，47（8）：160-166.