《電子技術應用》
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冰箱貯存食品新鮮度檢測與識別的智能電子鼻設計
2015年電子技術應用第4期
陳辰星,鄒瑩暢,張 希,安 超,高 凡,王 平
浙江大學 生物醫學工程與儀器科學學院,生物傳感器國家專業實驗室,浙江 杭州310027
摘要: 針對冰箱貯存的肉類與蔬菜新鮮度檢測需求,設計了基于智能電子鼻的新鮮度檢測儀器。針對食品新鮮度特定氣體的檢測目標,設計了新型的氣體傳感器陣列,使用單片機及通信技術,研制出一臺小型電子鼻儀器,實現了冰箱內食品信息的快速采集和檢測以及數據通信功能。采用線性判別分析方法(LDA)及主成分分析(PCA)等算法實現了冰箱內食品種類和新鮮度的智能識別。在實際應用中,該儀器可根據冰箱保鮮貯存的特定低溫環境,改進專用的檢測氣室和識別算法。
中圖分類號: TP212.9
文獻標識碼: A
文章編號: 0258-7998(2015)04-0077-04
Design of a system based on intelligent electronic nose to detect and identity freshness of refrigerator stored food
Chen Chenxing,Zou Yingchang,Zhang Xi,An Chao,Gao Fan,Wang Ping
Biosensor National Special Lab, College of Biomedical Engineering & Instrument Science, Zhejiang University,Hangzhou 310027,China
Abstract: In order to detect the freshness of refrigerator stored pork and vegetables, the design of freshness detection system based on intelligent electronic nose is proposed. Combined with the principal of MOS sensors array, the small size electronic nose system is to be built with single chip microcomputer and its communication function, which achieves the goal of fast detection, data communication, using Linear Discriminant Analysis(LDA) and Linear Discriminant Analysis(PCA) method to identify the freshness and classify different kind of food. According to the low- temperature circumstance of refrigerator, special detection chamber and methods are improved.
Key words : electronic nose;refrigerator stored;identify of food;intelligent classification

  

0 引言

  豬肉與蔬菜都是人們日常食用的食物,由于自身和外界環境、微生物等的作用,豬肉與蔬菜都會發生不同程度的腐敗。隨著氣敏傳感器的發展,利用電子鼻技術檢測豬肉新鮮度已經引起人們的關注[1-4],柴春祥等人[5]利用電子鼻對豬肉新鮮度進行判別,表明可以利用金屬氧化物半導體氣體傳感器檢測豬肉新鮮度;孫天利等人[6]則探究了線性判別式分析(LDA)和主成分分析(PCA)在新鮮度識別中的效果。而蔬菜的新鮮度,目前應用電子鼻檢測新鮮度的研究并不多,吳瓊[7]等人利用光譜成像技術探究蔬菜的新鮮度。本文則重點利用電子鼻對豬肉和蔬菜的新鮮度進行檢測,設計了基于金屬氧化物半導體氣敏傳感器(MOS)的檢測陣列,并針對冰箱低溫環境設計專用氣室,能應用于冰箱保鮮貯存豬肉與蔬菜新鮮度檢測的電子鼻系統[8],具有成本低,快速、簡便的特點。本文選取豬肉以及蔬菜中較有代表性的菠菜作為實驗對象,對系統性能進行初步驗證。

1 系統設計

  電子鼻是利用氣體傳感器陣列的響應值來識別氣味的電子系統,可以在幾小時、幾天甚至數月的時間內連續、實時地監測特定位置的氣味狀態。電子鼻系統一般由檢測氣室、下位機控制系統及上位機處理系統組成。檢測氣室主要用于氣體信號采集,下位機控制系統則實現系統電路及氣路的控制、A/D轉換、液晶顯示及數據通信功能,上位機處理系統主要完成對下位機的控制、數據記錄與處理和人機界面等功能。為完成系統功能,最小核心芯片選用TI公司的MSP430F169,A/D轉換芯片則選用TI公司的ADC128S052,該芯片較430內部AD電路具有更高的轉換速率及精度。系統總體設計框圖如圖1所示。

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  1.1 檢測氣室設計

  氣敏傳感器工作時,工作溫度達200 ℃~300 ℃[9],電子鼻系統在清洗預熱階段,通入室溫狀態下的空氣,此時如果有明顯低于室溫的低溫氣體通入,會抑制傳感器的正常工作狀態,進而影響性能,因此需要設計加熱氣路,快速將低溫氣體加熱至室溫狀態用以系統檢測。

  為此,本文專門設計了檢測氣室,主要在泵入傳感器陣列測試腔前增加一段加熱及控溫電路,將進入測試腔前氣路溫度控制在室溫,確保不會因為氣體溫度過低而影響傳感器的正常響應及使用壽命。并在氣路入口處填裝活性炭,消除水汽及空氣中VOCs對檢測的影響??販仉娐吠ㄟ^PID控溫算法實現,其設計概要圖如圖2所示。

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  1.2 系統硬件設計

  1.2.1 傳感器陣列選擇

  在豬肉的貯藏過程中,由于酶和細菌的作用,這些成分會發生分解變化,產生氣味。蛋白質先分解為腐敗的胺類,進一步分解為氨、硫化氫、乙硫醇等;脂肪分解為脂肪酸類,進一步分解為醛類和醛酸類臭氣;碳水化合物則分解為醇類、酮類、醛類和羧酸類氣體[10]。蔬菜的腐敗過程則主要產生有機揮發氣體VOCs。

  據此,本文綜合選擇6種MOS傳感器組成傳感器陣列,具體型號及特征氣體如表1所示。

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  1.2.2 傳感器核心檢測電路設計

  為消除基線漂移影響,提高檢測靈敏度,系統檢測電路選用包含惠斯登電橋以及由運算放大器OPA2333構成的差分放大電路傳感器核心檢測電路設計如圖3所示。

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  由圖3可知,通過調節R1,使Vout的輸出減去因分壓所造成的基線,從而擴大檢測的動態范圍。假設調節R1調零后,R1端輸入電壓為V1,傳感器輸入電壓為Vs,則可得輸出電壓與傳感器輸入電壓關系如式(1):

  1.png

  對于非金屬氧化物氣體傳感器,通常傳感器阻值Rs與氣體濃度C之間的關系可以使用式(2)表示:

  2.png

  其中,A與α是與氣體種類相關的常數。則根據式(1)與式(2)可以得出輸出電壓與氣體濃度間的關系。

1.3 系統軟件設計

  1.3.1 下位機軟件設計

  下位機軟件基于430單片機,以C語言進行開發。主要實現傳感器檢測陣列控制、A/D轉換、氣路通斷等控制功能,并在TFT屏上實時顯示波形。通過對控制氣路通斷來采集傳感器響應特征值,在經過A/D處理并取平均值之后在串口中斷中向PC端傳送數據。下位機系統主程序流程圖見圖4。

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  系統初始化模塊主要實現系統端口、串口通信、A/D轉換、TFT液晶顯示等模塊的初始化工作,為后續檢測做好準備。串口初始化則完成工作模式的設置,包括波特率、定時器工作方式、定時器定時的設置;A/D初始化主要是通道的選擇以及A/D寄存器的設置;TFT液晶屏初始化工作是正確設置液晶顯示屏的控制參數。

  1.3.2 上位機軟件設計

  為更好地記錄實驗數據及觀察響應曲線,系統編寫了基于C#的上位機程序,程序集合了串口通信、下位機控制、描點繪圖、數據保存、特征值提取及數據處理等功能。使用者可以利用上位機軟件實時觀察響應波形,程序會自動將采集的數據保存到電腦,方便后續分析數據。程序集成了PCA及LDA算法,點擊數據處理按鈕,即可對一系列采集的數據進行處理,觀察本次檢測響應曲線,并判別當前豬肉的新鮮度。

2 實驗及結果分析

  2.1 實驗流程

  從市場上購買新鮮豬肉作為實驗原材料,稱重100 g放入冰箱保鮮室貯存;蔬菜則選取較有代表性的菠菜作為實驗材料,同樣放入冰箱保鮮室貯存。進行測量時,將樣品從冰箱中取出,放入檢測氣室中進行檢測,用TFT顯示屏及上位機程序觀察實時曲線,并進行數據處理。樣品每天測量2~3次,記錄每次實驗傳感器響應特征值。最后對采集到的數據進行處理,查看每次實驗的判別結果。

  2.2 電子鼻系統峰值響應

  2.2.1 豬肉峰值響應

  由于豬肉在保鮮條件下貯存腐敗速度會降低,因此對于保鮮條件下貯存的豬肉每天測試2~3次,每次間隔4個小時。在本實驗中,一共記錄了4天數據,圖5表示其電子鼻峰值響應情況。

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  通過分析圖5的峰值響應,可以認為在前28個小時的豬肉保持在新鮮狀態。在第2天時可認定豬肉處于次新鮮狀態,肌肉顏色稍暗,指壓后的凹陷不能立即恢復,彈性差,稍有氨味。從第3天開始,豬肉的腐敗程度已經較深,可認為已經完全腐敗。

  2.2.2 菠菜峰值響應

  與豬肉實驗方法相同,記錄了菠菜電子鼻的峰值響應,由于菠菜的腐敗進程要慢于豬肉,菠菜的峰值記錄時間約為6天,此時的菠菜葉片萎縮嚴重、變黃變黑、葉片和莖桿都變軟,有明顯的腐敗氣味,可以認為已經基本處于完全腐敗狀態。結果如圖6所示。

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  2.3 新鮮度檢測結果識別分析

  為對這兩種食物新鮮度進行更好的識別與區分,系統采用線性判別式分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)作為識別算法。該算法的基本思想是投影,首先找出特征向量,通過將高維數據投影到更低維的方向,使得投影后組與組之間盡可能地分開,而同一組內的關系更加密切,最后在新的空間中對樣本進行分類[11]。LDA算法可以更直接地處理樣本間的分類問題,以便系統更好地區分食物的新鮮度。

  結合電子鼻響應情況與肉類新鮮度評價標準[12],對貯存在冰箱中的豬肉新鮮度進行了區分,同時采用LDA算法對相應的氣味圖譜進行分類聚合,據此標準得出的分類結果如圖7所示。與豬肉分類標準類似,菠菜LDA算法對相應氣味圖譜進行分類聚合所得到的結果如圖8。

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  分類圖中可以明顯區分新鮮狀態與非新鮮狀態,兩者的線性判別函數LD1和LD2總貢獻率為100%,已經完全表征了樣品信息。雖然在菠菜的次新鮮及腐敗狀態的區分上,還有一定的接近,但是已經能基本實現區別新鮮與否的功能。

  2.4 豬肉與蔬菜的氣味識別

  在實際使用中,通常將肉類與蔬菜混放在一起,因此需要探究憑借氣味圖譜識別食物類型,對于多種樣品的識別,采用主成分分析(PCA)方法進行識別效果更好。主成分分析采取數學降維的方法, 找出幾個綜合變量代替原來眾多的變量, 使這些綜合變量能盡可能地代表原來變量的信息量, 而且彼此之間互不相關[13]。為了能更好地進行識別,本文選取了峰值、最大正斜率和響應時間3個特征值,這樣系統就總共有18個特征值,其中前兩個主成分的貢獻率分別達到82.4%和9.5%,基本可以用這兩個主成分代替樣本信息。對其進行主成分分析,能較好地區分出豬肉及菠菜。圖9為豬肉與菠菜的PCA分析結果。

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3 結論

  (1)電子鼻系統利用430單片機構建,并實現檢測模塊化,降低了成本,具有調試方便、運行可靠、操作簡單的優點。系統能適應冰箱保鮮貯存低溫環境,消除因低溫氣體對檢測結果造成的影響。

  (2)由實驗結果可知,線性判別式分析(LDA)算法可以較好地區分出豬肉與菠菜的新鮮程度,而利用主成分分析(PCA)方法則可以較為準確地區分出肉類與菠菜,具有優異的性能。

  (3)由于蔬菜種類繁多,系統初步驗證了菠菜的檢測效果,其他蔬菜未做驗證,需進一步實驗驗證。

  參考文獻

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