单位文秘网 2021-10-24 08:12:58 点击: 次
摘要:针对鱼类新鲜度检测的实际需求,提出基于电子鼻系统的鱼类新鲜度检测方案,对其关键技术及系统构架进行了研究。在研究电子鼻气体传感器阵列及其工作原理的基础上,通过分析检测系统功能需求,利用STC12C5A单片机结合气味传感器采集鱼类新鲜度气味信号,上传至数据分析处理系统,最终通过模式识别实现气体组成分析。测试结果表明,利用电子鼻系统可以快速、简便、准确地检测鱼类新鲜度,可应用于鱼类的物流和仓储等领域。
关键词:电子鼻;鱼类新鲜度;传感器阵列;检测系统
中图分类号:S985.1+1;TP216文献标识码:A文章编号:0439-8114(2012)07-1464-04
Design of A Fish Freshness Detection System Based on Electronic Nose
ZHANG Xin-rong,ZHANG Yu-lin,ZHOU Hong-biao,TANG Zhong-yi
(Faculty of Electronic and Electrical Engineering, Huaiyin Institute of Technology, Huaian 223003, Jiangsu, China)
Abstract: For the actual needs of the fish freshness detection, a fish freshness detection scheme based on electronic nose system was proposed and the key technologies and system architecture were researched theoretically. On the basis of the study of electronic nose gas sensor array and its work principle, by analyzing the functional requirements of the detection system, using microcontroller STC12C5A combined with the smell sensor, fresh smell signal of fish was collected and uploaded to the data analysis processing system, and ultimately by pattern recognition gas composition was analyzed. The test results had shown that the fish freshness could be detected fast, simply and accurately based on electronic nose system and the electronic nose system could be widely used in areas such as logistics and warehousing.
Key words: electronic noses; fish freshness; sensor array; detection system
近年来,随着人民生活水平的提高,鱼类产品在人们的膳食结构中所占的比例越来越大,但鱼类及其制品不耐保存[1], 鱼类死亡后鱼肉发生一系列的物理和化学变化,在内源酶作用下使蛋白质自溶分解,从而造成鱼肉腐败变质而不能食用[2]。常见的化学方法是测量三甲胺(TMA)、挥发性盐基氮(Total volatile basic nitrogen,TVB-N)和K值来评价鱼肉新鲜度,操作费时耗力,属于破坏性检测[3]。而微生物方法采用测量细菌总数或采用酶传感器进行鱼肉新鲜度检测,在鱼肉新鲜度判定中复杂且费时。运用气相色谱和气-质联用技术能得到精确的数据,但设备昂贵,检测系统复杂[4]。电子鼻主要根据气味来识别物质的类别成分[5]。电子鼻识别的机理就是阵列中的每个传感器对被测气体都有不同的灵敏度,从而整个传感器阵列对不同气体产生不同的信号,信号再被传送到数据处理分析系统,最终通过模式识别实现气体组分分析[6]。目前,电子鼻技术已广泛应用于食品、烟草、医学、环境监测等领域[7-9]。电子鼻技术响应时间短、检测速度快,测定评估范围广,可避免人为误差,重复性好,在许多领域尤其是食品行业发挥着越来越重要的作用[10-12]。
通过研制一套适合我国国情的鱼类新鲜度智能化检测系统,包括传感器阵列数据采集与处理程序设计、键盘接口电路及程序设计、液晶显示和串口通信设计等,旨在通过模式识别实现气体组成分析。
1 系统总体设计
电子鼻是利用气体传感器阵列的响应图案来识别气味的电子系统,可以在几小时、几天甚至数月的时间内连续、实时地监测特定位置的气味状况。电子鼻主要由气味取样操作器、气体传感器阵列和信号处理系统三种功能器件组成。电子鼻识别气味的主要机理是在阵列中的每个传感器对被测气体都有不同的灵敏度。系统主要由信号采集、信号调理、信号存储、人机界面和数据通信五部分组成。整个下位机的数据处理以及数据通信对微控制器的要求比较高,因此采用基于51内核的STC12C5A系列单片机,该单片机是宏晶科技生产的单时钟/机器周期(1T)的单片机,是高速、低功耗、超强抗干扰的新一代8051单片机,指令代码完全兼容传统8051,但速度快8~12倍。
由于气体传感器的响应信号属于缓变信号,不需要很高的采样频率和要求各通道同步采集,试验选用NlPcl·6024E作为数据采集卡,具有12位模/数转换器,16路模拟输入通道,最高采样频率为200 kHz。同时对4个传感器的信号进行采集,每通道的最高采样率为50 kHz,满足测量要求。试验中对传感器解吸附监测程序设置为连续采集,采样频率为30 kHz,选用串口与上位机进行数据通信,采样频率为50 kHz,波特率为 9 600 kbps。系统基本结构框图如图1。首先通过键盘控制单片机开始采样,经过信号调理,由单片机自带的ADC进行模数转换,再通过按键控制把转换后的数据通过RS232转USB接口发送给PC机,同时可以通过按键将数据保存到存储器中,由液晶显示器显示数据。
2 系统硬件平台设计
系统硬件主要包括传感器、数据预处理、单片机系统、液晶显示、RS232通讯、系统电源等模块。选择气体传感器应具有如下特征:极高灵敏度,可测量如空气中的氢、一氧化碳、氨等极其微弱气体与味道;选择性佳:采用阵列多个传感器同时测一种气体,能区分被测气体。根据上述要求,选用TGS2630乙醇类及有机溶剂气体型传感器、TGS825硫化氢型传感器、TGS826氨气及胺类型传感器和TGS832卤烃型气体传感器。数据预处理模块框图如图2,主要包括前置放大电路、低通滤波电路、高通滤波电路等。
系统采用串口液晶显示方式,简化了硬件电路和软件编程。另外,系统采用了MAX232芯片专门设计适于PC机的RS-232电平转换接口电路。
3 系统软件设计
系统软件基于STC12系列单片机,采用C语言进行程序设计。在系统软件的设计过程中,采用模块化程序设计。程序主要包括主程序、键盘子程序、液晶显示子程序、RS232通信子程序、数据存储子程序、A/D转换子程序等。
3.1 系统主程序设计
系统主程序流程图如图3。首先对整个系统进行初始化设置,使系统工作在正常的情况下,然后对系统本身进行按键扫描。通过扫描得到按键的键值,根据不同的键值进入不同的服务子程序。
对系统的初始化设置通过初始化子程序完成,初始化程序主要是为串口、A/D、液晶等后续程序要调用的子服务模块进行的初始化设置。串口初始化主要是工作模式的设置,包括波特率、定时器工作方式、定时器定时的设置;A/D初始化主要是通道的选择,以及A/D寄存器的设置;液晶的初始化主要是要正确设置液晶显示器的控制参数。
3.2 按键子程序设计
通过按键在常态与被按下时的通断,操作人员就可以通过键盘向微控制器系统输入数据或控制命令,实现人机通信。通过单片机读取P1.0~P1.6口的电平识别出是何键按下。按键子程序主要包括按键扫描函数和按键服务函数。按键扫描函数的功能是获取按键值。本程序有4个按键,功能分别是采样、通信、存储、读取。按键扫描函数采用扫描法编写,第一步,监测有无键被按下;第二步,识别哪个键被按下;第三步,将获得的键值返回。按键函数流程图如图4
3.3 RS232通信子程序设计
设计通过RS232串口实现下位机和上位机的数据通信。串口工作于方式1,采用8位异步通信,10位数据通过TxD/P3.1发送,通过RxD/P3.0接收。一帧数据包含一个起始位(0),8个数据位(低位在先)和一个停止位(1)。接收时停止位进入特殊功能寄存器SCON的RB8位。波特率由独立波特率发生器BRT的溢出率决定。通信子程序流程框图如图5。
以下为串口发送的部分函数:
void send_UART(uchar dat)
{ES=0; //串口关闭
TI=0; //发送中断标志清零
SBUF=dat;//发送数据
while(!TI); //等待数据发送完
TI=0;
ES=1;//关闭串口}
4 模式识别及测试分析
模式识别是对研究的对象根据其共同的特征或属性进行识别和分类。由于气敏传感器特性的分散性,传感器响应值与所测的气味成分之间的关系复杂,因此采用神经网络技术建立传感器阵列响应信号与测量气味之间的映射关系。研究发现,对于鲫鱼体散发出的某种气体,其特征向量并不是恒定的。由于每次测量时环境因素以及人为操作差异的影响不可避免,而且气体传感器本身的反应也可能存在波动,因此各气体的特征向量就是一个非定值。经过多次试验,特征向量有一定规律。对于不同的气体,总体上的排序差别较大,可直接观察出气体种类和其特征向量的对应性。BP网络(即误差反向传播神经网络)是神经网络模型中使用最广泛的一类。运用MATLAB进行BP神经网络的训练,隐层节点数经过尝试后选32,隐层节点激活函数选用Logsig,输出层激活函数为纯线性函数Purelin,为防止落入局部误差最小点,采用改进的动量修正方法。
利用所设计的电子鼻系统对购自超市的鲫鱼宰杀后分别顺次放置0、2、4、6 h后的样品进行了测试,分别设置为样本1至样本4。测试环境温度为21 ℃,分别取各鲫鱼样本约50 g,置于500 mL 的容器中,检测时间400 s。取4种样本各7个,其中4个用于训练,3个用于测试,每次气味试验同时按国标测量 TVB-N以判别鱼肉新鲜程度。从每个传感器的响应曲线上分别提取50 s时的响应值、信号最大值、全段平均值作为其特征向量。每个样本中提取的特征向量包括20个特征值,作为神经网络的输入矢量,分析4个时间段的鲫鱼样本。用BP神经网络对不同等级的鲫鱼样本进行定性分级。网络输入层神经元数等于每个样品的特征向量的维数,输出层神经元数等于样品的种类数,隐层神经元数通过几次测试结果比较来确定。检测结果见表1。
期望输出后的4个值是这个类别的理想输出值,由3个0和1个1组成,1的位置决定了样本的类别。比较实际输出的4个值,如果最大值小于1.4且大于0.6,则将其视为1,从而确定该样本的类别,否则该样本将被视为未知类。从表1可知所有测试样本都被正确分类。
5 小结
基于电子鼻系统检测鱼类新鲜度,利用STC12C5A单片机结合气味传感器采集鱼类新鲜度气味信号,信号上传至数据处理分析系统,最终通过模式识别实现气体组成分析。单片机应用程序采用模块化设计,调试方便,运行可靠,操作方便;利用C语言汇编各部分程序,利用仿真器Keilc51调试系统程序。从上述试验可以看出,对于4个不同时间段的鲫鱼样本进行的检测试验,期望输出后的4个值较为理想,样本的类别也易于确定,所有测试样本都能够被正确分类。该系统的突出优点是,传感器阵列中的传感器稳定性好及试验条件的可重复性强,试验表明该系统能够对鲫鱼的新鲜度进行准确地识别。
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