香菇是世界第二大类食用菌,香气宜人,口味鲜美,富含多种营养成分,但鲜香菇含水率极高（70～95%）,采收之后需及时进行烘干处理。为解决传统热风干燥时间长且干燥条件不稳定容易造成香菇营养成分过度损失的问题,本文在热风干燥的基础上引入微波干燥,旨在获得干燥时间短且营养成分损失少的干香菇产品。此外,香菇的气味也是评价其质量的重要指标,为监测它在干燥过程中的香气变化,本文对不同干燥阶段香菇的挥发性风味成分进行了差异分析,研发了一台便捷式检测香菇干燥阶段的电子鼻设备,实现了香菇干燥阶段的快速无损检测。之后以热风干燥箱为主体,设计了一套在线电子鼻系统,实现了香菇热风干燥终点的精准判定。本文基本实现了香菇干燥过程中气味和水分含量的监测,为后续应用于生产实际提供理论依据。具体研究内容与结果如下:1、响应面法优化微波辅助热风干燥香菇的工艺基于微波辅助热风联合干燥方式,探讨了联合干燥转换点干基含水率（2.00～5.00 g/g）、热风温度（50.0～70.0℃）及微波功率密度（6.67～33.33 W/g）对香菇营养成分、干燥特性及品质的影响。通过单因素试验确定较优参数范围并采用Box-Behnken组合设计进行优化试验,获得最优工艺为转换点干基含水率4.20 g/g、热风温度60.6℃、微波功率密度30.00 W/g,此条件下的联合干燥时间为178.33 min（其中热风干燥170 min,微波干燥8.33 min）,产品色差△E为11.21,收缩率为65.28%,多糖保留率为66.98%,综合评分为0.145（接近试验最高评分0.148）。研究结果表明微波辅助热风干燥工艺能够实现对香菇的快速干燥,并保证较好的干品品质。2、基于PEN3电子鼻检测香菇干燥阶段的研究基于气味感官评价结果将香菇热风干燥过程分为四个阶段,探讨了 PEN3电子鼻系统结合气相色谱-质谱联用（Gas Chromatography-Mass Spectrometry,GC-MS）对不同干燥阶段香菇的挥发性有机物质（Volatile Organic Compounds,VOCs）的差异分析及分类的潜力。结果表明电子鼻及GC-MS两种方法均能根据气味将四个阶段的香菇样品区分开。GC-MS检测出各个干燥阶段中含硫化合物、醇类物质、酸类及酯类物质的变化导致了气味的差异。筛选出对香菇干燥过程中气味变化敏感的传感器,即R2、R6、R7、R8和R9（对硫化合物、芳香族化合物、烷烃及醇类物质灵敏）。基于偏最小二乘判别分析（Partial Least Squares Discriminant Analysis,PLS-DA）与支持向量机判别（Support Vector Machine Classification,SVM-C）算法建立了香菇干燥阶段的判别模型,总体判别准确率分别达到91.25%和95.83%。本研究为后续设计检测香菇干燥阶段的专用电子鼻奠定基础。3、香菇干燥阶段检测专用电子鼻的设计与开发基于前一章节的研究结果开发了一台检测香菇干燥阶段的专用电子鼻设备,该系统由硬件和软件两部分组成。利用此电子鼻系统对不同干燥阶段的香菇气味进行检测,采用主成分分析可区分出四个不同阶段的香菇样品;通过载荷分析及连续投影算法确定了传感器的优化阵列为S1、S2、S3、S5。基于PLS-DA与SVM-C算法建立了香菇干燥阶段的判别模型,总体判别准确率分别为93.75%和96.75%。将SVM-C模型结果导入电子鼻系统中进行独立验证的准确率为95%,证明模型性能良好,为后续在线检测电子鼻的制作奠定基础。4、基于在线电子鼻检测干制香菇水分含量的初步研究在前文的研究基础上自主开发了一台基于热风干燥箱的在线电子鼻系统,包括传感器阵列、数据采集控制模块和软件系统。利用此在线电子鼻设备对香菇热风干燥过程中的气味响应值进行实时采集并显示,结果表明香菇的挥发性物质在干燥过程中处于不断变化的状态,且基本确定香菇达到干燥终点的时间为450～480 min。之后分别基于偏最小二乘、主成分回归和支持向量机算法建立了电子鼻响应值和水分含量的预测模型,最优预测模型为支持向量机算法,预测集决定系数R2p为0.951,证明模型效果好,可用于香菇干燥过程中的水分预测。