《電子技術(shù)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(shè)計
2015年電子技術(shù)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(yī)學工程與儀器科學學院,,生物傳感器國家專業(yè)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(shè)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(shè)計了新型的氣體傳感器陣列,,使用單片機及通信技術(shù),,研制出一臺小型電子鼻儀器,實現(xiàn)了冰箱內(nèi)食品信息的快速采集和檢測以及數(shù)據(jù)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(xiàn)了冰箱內(nèi)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(jù)冰箱保鮮貯存的特定低溫環(huán)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?nèi)粘J秤玫氖澄铮捎谧陨砗屯饨绛h(huán)境,、微生物等的作用,,豬肉與蔬菜都會發(fā)生不同程度的腐敗。隨著氣敏傳感器的發(fā)展,,利用電子鼻技術(shù)檢測豬肉新鮮度已經(jīng)引起人們的關(guān)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(shù)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(shè)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(huán)境設(shè)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(tǒng)[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(tǒng)性能進行初步驗證,。

1 系統(tǒng)設(shè)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(tǒng),可以在幾小時,、幾天甚至數(shù)月的時間內(nèi)連續(xù),、實時地監(jiān)測特定位置的氣味狀態(tài)。電子鼻系統(tǒng)一般由檢測氣室、下位機控制系統(tǒng)及上位機處理系統(tǒng)組成,。檢測氣室主要用于氣體信號采集,,下位機控制系統(tǒng)則實現(xiàn)系統(tǒng)電路及氣路的控制、A/D轉(zhuǎn)換,、液晶顯示及數(shù)據(jù)通信功能,,上位機處理系統(tǒng)主要完成對下位機的控制、數(shù)據(jù)記錄與處理和人機界面等功能,。為完成系統(tǒng)功能,,最小核心芯片選用TI公司的MSP430F169,A/D轉(zhuǎn)換芯片則選用TI公司的ADC128S052,,該芯片較430內(nèi)部AD電路具有更高的轉(zhuǎn)換速率及精度,。系統(tǒng)總體設(shè)計框圖如圖1所示。

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  1.1 檢測氣室設(shè)計

  氣敏傳感器工作時,,工作溫度達200 ℃~300 ℃[9],,電子鼻系統(tǒng)在清洗預熱階段,通入室溫狀態(tài)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(tài),,進而影響性能,,因此需要設(shè)計加熱氣路,快速將低溫氣體加熱至室溫狀態(tài)用以系統(tǒng)檢測,。

  為此,,本文專門設(shè)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,。控溫電路通過PID控溫算法實現(xiàn),,其設(shè)計概要圖如圖2所示,。

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  1.2 系統(tǒng)硬件設(shè)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(fā)生分解變化,,產(chǎn)生氣味。蛋白質(zhì)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(chǎn)生有機揮發(fā)氣體VOCs。

  據(jù)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(shè)計

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

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  由圖3可知,,通過調(diào)節(jié)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(tài)范圍,。假設(shè)調(diào)節(jié)R1調(diào)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(guān)系如式(1):

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  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(guān)系可以使用式(2)表示:

  2.png

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

1.3 系統(tǒng)軟件設(shè)計

  1.3.1 下位機軟件設(shè)計

  下位機軟件基于430單片機,以C語言進行開發(fā),。主要實現(xiàn)傳感器檢測陣列控制,、A/D轉(zhuǎn)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(jīng)過A/D處理并取平均值之后在串口中斷中向PC端傳送數(shù)據(jù),。下位機系統(tǒng)主程序流程圖見圖4,。

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

  1.3.2 上位機軟件設(shè)計

  為更好地記錄實驗數(shù)據(jù)及觀察響應曲線,,系統(tǒng)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(shù)據(jù)保存、特征值提取及數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)保存到電腦,方便后續(xù)分析數(shù)據(jù),。程序集成了PCA及LDA算法,,點擊數(shù)據(jù)處理按鈕,即可對一系列采集的數(shù)據(jù)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(jié)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)進行處理,,查看每次實驗的判別結(jié)果,。

  2.2 電子鼻系統(tǒng)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(shù)據(jù),,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(tài)。在第2天時可認定豬肉處于次新鮮狀態(tài),,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(jīng)較深,,可認為已經(jīng)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(jīng)基本處于完全腐敗狀態(tài),。結(jié)果如圖6所示。

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  2.3 新鮮度檢測結(jié)果識別分析

  為對這兩種食物新鮮度進行更好的識別與區(qū)分,,系統(tǒng)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(shù)據(jù)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(nèi)的關(guān)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(tǒng)更好地區(qū)分食物的新鮮度,。

  結(jié)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(qū)分,,同時采用LDA算法對相應的氣味圖譜進行分類聚合,,據(jù)此標準得出的分類結(jié)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(jié)果如圖8,。

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  分類圖中可以明顯區(qū)分新鮮狀態(tài)與非新鮮狀態(tài),兩者的線性判別函數(shù)LD1和LD2總貢獻率為100%,,已經(jīng)完全表征了樣品信息,。雖然在菠菜的次新鮮及腐敗狀態(tài)的區(qū)分上,,還有一定的接近,但是已經(jīng)能基本實現(xiàn)區(qū)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(shù)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(guān)[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(tǒng)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(qū)分出豬肉及菠菜。圖9為豬肉與菠菜的PCA分析結(jié)果,。

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3 結(jié)論

  (1)電子鼻系統(tǒng)利用430單片機構(gòu)建,,并實現(xiàn)檢測模塊化,降低了成本,,具有調(diào)試方便,、運行可靠、操作簡單的優(yōu)點,。系統(tǒng)能適應冰箱保鮮貯存低溫環(huán)境,,消除因低溫氣體對檢測結(jié)果造成的影響。

  (2)由實驗結(jié)果可知,,線性判別式分析(LDA)算法可以較好地區(qū)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(qū)分出肉類與菠菜,具有優(yōu)異的性能,。

  (3)由于蔬菜種類繁多,,系統(tǒng)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。

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