专利名称：用于香蕉品质检测的电子鼻系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种农产品品质的检测仪器，特别涉及一种用于香蕉品质检测的电子
鼻系统。
背景技术：
我国的农产品流通主要以未经加工的鲜活产品为主，但由于在物流过程中缺乏对 农产品品质的有效监控，导致我国农产品产后物流过程中的损失较大。据统计，我国果蔬在 物流环节中的损失率为20% -30%，年损失近1000亿元人民币，而发达国家果蔬采后损失 率则在5%以下；我国粮食损失占总产量的12%-15%，相当于8000万人口的年消费量；因 此，研究农产品品质检测手段，对于减少我国农产品的损失，促进农村经济发展和农民增收 具有十分重要的意义。现阶段农产品品质检测技术主要有电磁特性检测技术、光学特性 检测技术、声波振动特性检测技术、机器视觉检测技术和电子鼻技术等，其中，电子鼻检测 是一种无损的、快速的农产品品质检测方法，吸引了众多研究者的目光，具有较好的应用前景。目前，还没有专用于农产品品质检测的电子鼻系统，且大多数电子鼻系统结构笨 重，不能脱离电脑使用，不适宜现场快速检测。另外，电子鼻所用的传感器对环境的温湿度 变化敏感，而大多数电子鼻系统没有对传感器工作环境的温湿度进行控制，导致检测的精 度与重复性不够高。

发明内容
本发明的目的是提供一种用于香蕉品质检测的电子鼻系统，提供一种设有系统工 作环境温度控制模块和经过小型化设计的传感器阵列的电子鼻系统，既提高了检测精度， 又能使检测仪器小型化，制成便携式检测仪器。一种用于香蕉品质检测的电子鼻系统，其特征在于该系统由控制器1、气室2、气 路控制模块3、温度控制模块4、气体传感器阵列5、温湿度传感器6、信号采集模块7、按键 8、显示屏9、数据存储模块10和通讯接口 11构成，控制器1通过气路控制模块3将香蕉的 特征气体送入气室2，控制器1通过温度控制模块4控制气室2中的温度，气体传感器阵列 5和温湿度传感器6布置在气室2内，信号采集模块7分别采集气体传感器阵列5提供的 气体特征信息和温湿度传感器6提供的温湿度信息，并且传输给控制器1，系统通过按键8 控制操作，检测结果由显示屏9显示；且控制器1分别与数据存储模块10和通讯接口 11连 接；气路控制模块3由气室2、样品室2’、进气口 31、出气口 32、第一干燥管G1、第二干燥管 G2、气泵35、以及阀门Kl K4组成，由气泵35控制气室中的气体的流动，而阀门Kl K4 控制气体的流动路径，控制气室2中的气体的湿度由第一干燥管Gl和第二干燥管G2控制； 温度控制模块4由气室2、温湿度传感器6、PID控制器42、极性控制电路43和半导体制冷 片44构成，由温湿度传感器6采集气室2的温度，传递给PID控制器42，PID控制器42计 算出控制参数，然后通过极性控制电路43控制半导体制冷片44工作，从而控制气室中的温度。一种用于香蕉品质检测的电子鼻系统，所用的识别算法包括数据预处理、特征提 取、降维处理和识别算法四部分。其中数据预处理采用传感器归一化技术；特征提取采用 的是最大值特征；降维处理采用线性判别分析算法；识别算法则采用BP神经网络识别算法。同现有技术相比较，本发明具有以下积极效果1)由于采用了便携化设计，系统 可脱离电脑独立工作；2)本发明加入了传感器工作腔的温湿度控制模块，稳定了其工作环 境，提高了检测精度；3)本发明采用了预处理技术与BP神经网络的组合识别算法，提高了 系统识别率。


图1为用于香蕉品质检测的电子鼻系统框图。图2为气路控制模块示意图。图3为温度控制模块示意图。图4为温度控制模块的极性控制电路原理图。图5为电子鼻系统的识别算法的拓扑结构图。
具体实施例方式实施例1 一种用于香蕉品质检测的电子鼻系统框图，如图1所示。本电子鼻系统包括传感器阵列、信号采集模块、温度控制模块、气路控制模块、按 键、显示屏、数据存储模块、通讯接口和控制器。其工作流程如下由气路控制模块将样品的 特征气体采集进入气室，经传感器阵列转化为电压信号，再经过信号采集模块转换成数字 信号，最后由模式识别单元给出判别结果。本发明选用了 8种传感器优化组成了电子鼻的检测阵列，它们的型号及性能描述 如表1所示。当样气被采集进入气室后，会发生扩散稀释，导致浓度变低，有可能超出传感器的 检测范围，因而，应尽量减小气室的体积，降低气室体积对样气浓度的影响。本发明通过对 传感器阵列的小型化设计，可大大缩减系统的检测气室腔体，内部容积仅12ml，从而有效减 小样气进入气室后的扩散时间，使特征气体能迅速扩散至传感器上并减少了在气室腔中的 浓度降低，进而提高传感器阵列的检测精度与响应速度。表1传感器型号及性能特点 图2为本发明所用的气路控制示意图，使用了 4个电磁阀及1个气泵，定义了三种 状态静置、清洗和混合；静置是关闭气泵和所有的阀，使气室保持在一个稳定的状态中， 从而得到一个准确的测量结果；清洗是打开阀1和阀3，关闭阀2和阀4，并打开气泵，使干 燥的清洗气体流过气室，使传感器都恢复到初始状态；混合则是打开阀2和阀4，关闭阀1 和阀3，并打开气泵，令气室与样品室相通，并在气泵的作用下样品室中的特征气体不断流 过气室，最终达到一个平衡状态。进气口处的第二干燥管用来控制环境湿度。测试中的特 征气体在一个封闭的气路中不断通过第二干燥管，水蒸气被干燥剂所吸附，最终气室中的 样气的湿度将控制在10%以下，较好地避免了水蒸汽对传感器阵列的影响。经反复实验，测 试时气室的平均湿度为6. 1%，标准差为1. 1%。本发明使用了数字温湿度传感器SHT71来监测传感器的工作环境，可实时动态观 测到气室中的温湿度。PID温度控制器的控温精度能达到0.5°C，控温范围为20-70°C ；而 环境湿度控制则由在进气口处的第一和第二干燥管来完成。图3为本发明所用的温度控制模块示意图，由SHT71传感器采集气室中的温度，传 递给PID控制器计算控制参数，然后输出PWM控制H桥路极性控制电路，由H桥路极性控制 电路控制半导体制冷片中的电流方向及通电时间，实现其加热或制冷功率的控制。图4为H桥电路原理图，使用四只MOS管搭建了一个H桥路电路，用于控制流过半 导体制冷片的电流方向，即控制制冷片的加热或制冷，同时由于其工作电流比较大，为了不 对其他电路造成影响，使用两只光耦进行隔离；当Heat端为高电平、Cool端为低电平时，光 耦U8导通，U9截止，从而MOS管Q2和Q3导通，Ql和Q4截止，流过半导体制冷片的电流为 正向电流，此时其工作在加热状态；反之，当Heat端为低电平、Cool端为高电平时，半导体 制冷片工作在制冷状态。当两端电平相同时，半导体制冷片停止工作。图中R43、R44、R45 和R47为电阻。图5为电子鼻系统的识别算法的拓扑结构图，包括数据预处理、特征提取、降维 处理和识别算法四部分。图中Χη···Χ1η、Χ21···Χ2η、…、XfX9n为原始数据，X11-Xln> X21-x2n>…、XfX9n为预处理后得到的数据，X1 > X2>…、X9是提取的最大值特征，LD1和LD2为 经过LDA处理后所得的第1分量和第2分量，I1和I2为BP神经网络的输入层神经元，H1,H2, -H8为BP神经网络的隐含层神经元，O1^O2,…、O5为BP神经网络的输出层神经元。首先，本发明使用了传感器归一化公式对数据进行预处理，公式如下Xi = (Xi -^min)/ (^inax - J^min)其中Amax为响应最大值Xmin为响应最小值成为响应某一时刻值。本发明提取了每路传感器响应信号的最大值作为特征值，组成1X9的样品特征 矩阵。然后，使用线性判别分析LDA方法对特征数据进行了降维处理。最后，本发明使用BP神经网络对降维后的数据进行分类判别，达到了较好的分类 效果，其对香蕉的四种品质状态的识别率达到100%。
权利要求
一种用于香蕉品质检测的电子鼻系统，其特征在于该系统由控制器(1)、气室(2)、气路控制模块(3)、温度控制模块(4)、气体传感器阵列(5)、温湿度传感器(6)、信号采集模块(7)、按键(8)、显示屏(9)、数据存储模块(10)和通讯接口(11)构成，控制器(1)通过气路控制模块(3)将香蕉的特征气体送入气室(2)，控制器(1)通过温度控制模块(4)控制气室(2)中的温度，气体传感器阵列(5)和温湿度传感器(6)布置在气室(2)内，信号采集模块(7)分别采集气体传感器阵列(5)提供的气体特征信息和温湿度传感器(6)提供的温湿度信息，并且传输给控制器(1)，系统通过按键(8)控制操作，检测结果由显示屏(9)显示；且控制器(1)分别与数据存储模块(10)和通讯接口(11)连接。
2.根据权利要求1所述的用于香蕉品质检测的电子鼻系统，其特征在于气路控制模 块(3)由气室(2)、样品室(2’)、进气口(31)、出气口(32)、第一干燥管(Gl)、第二干燥管 (G2)、气泵(35)、以及阀门(Kl K4)组成，由气泵(35)控制气室中的气体的流动，而阀门 (Kl K4)控制气体的流动路径，控制气室(2)中的气体的湿度由第一干燥管(Gl)和第二 干燥管(G2)控制。
3.根据权利要求1所述的用于香蕉品质检测的电子鼻系统，其特征在于温度控制模 块(4)由气室(2)、温湿度传感器(6)、PID控制器(42)、极性控制电路(43)和半导体制冷 片(44)构成，由温湿度传感器(6)采集气室(2)的温度，传递给PID控制器(42)，PID控制 器(42)计算出控制参数，然后通过极性控制电路(43)控制半导体制冷片(44)工作，从而 控制气室中的温度。
全文摘要
一种用于香蕉品质检测的电子鼻系统。包括传感器阵列、信号采集模块、温度控制模块、气路控制模块、按键、显示屏、数据存储模块、通讯接口和控制器，由气路控制模块将样品的特征气体采集进入气室，经传感器阵列转化为电压信号，再经过信号采集模块转换成数字信号，最后由模式识别单元给出判别结果。同现有技术相比较，本发明具有以下积极效果1)由于采用了便携化设计，系统可脱离电脑独立工作；2)本发明加入了传感器工作腔的温湿度控制模块，稳定了其工作环境，提高了检测精度；3)本发明采用了预处理技术与BP神经网络的组合识别算法，提高了系统识别率。
文档编号G01N27/00GK101893591SQ201010208239
公开日2010年11月24日 申请日期2010年6月24日 优先权日2010年6月24日
发明者李洪涛, 杨昊, 潘敏, 陈玮, 陈裕泉 申请人:浙江大学