文政穎， 米 捷

（河南工程學院 計算機科學與工程系，河南 鄭州 450007）

長期以來食物品質(zhì)評價主要通過專家感官評測和化學評測兩種方法。感官評測的主觀性強，存在較大個體差異，標準不統(tǒng)一，重復性差，并且人的感官對食品氣味具有適應性，容易出現(xiàn)疲勞影響評價結(jié)果；化學評測方法，如氣相色譜質(zhì)譜分析儀(GC-MS)、試紙法等，測量過程中需要制備和處理樣品，對檢測人員的專業(yè)水準有較高的要求，而且化學檢測方法又有檢測周期較長、儀器成本高等局限性，因此難以推廣[1-2]。電子鼻系統(tǒng)的出現(xiàn)從根本上克服了以上缺點，與傳統(tǒng)的氣體成分分析方法相比，它具有體積小、功耗低、可靠性高、價格低廉、可以實現(xiàn)在線測量、可以實現(xiàn)便攜式設(shè)計等優(yōu)點，已被廣泛應用于環(huán)境監(jiān)控、化學工業(yè)控制、醫(yī)療衛(wèi)生、食品質(zhì)量檢測等領(lǐng)域[3-5]。

采用分立式傳感器陣列，研制了電子鼻系統(tǒng)。實驗中，通過對5種不同種類的食用醬進行氣體成分檢測，獲得 “氣體指紋信息”，建立 “氣味指紋數(shù)據(jù)庫”，在此基礎(chǔ)上對未知醬品進行檢測，實現(xiàn)了對不同種類食用醬的準確區(qū)分。

1 硬件設(shè)計

電子鼻系統(tǒng)在硬件設(shè)計方案上由采樣系統(tǒng)和控制系統(tǒng)兩部分組成，如圖1所示。采樣系統(tǒng)包括傳感器陣

圖1 電子鼻硬件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖

采樣系統(tǒng) 控制系統(tǒng) 上位機系統(tǒng)列、傳感器陣列驅(qū)動電路以及氣體采集裝置。傳感器陣列置于氣體采集裝置內(nèi)部,可對被測敏感氣體進行探測。傳感器陣列驅(qū)動電路通過電纜與傳感器陣列相連，向傳感器陣列提供驅(qū)動電流，并使它們工作在預置狀態(tài)。氣體采集裝置用來為氣體檢測提供一個穩(wěn)定的實驗環(huán)境。環(huán)境條件的改變可以通過電源控制模塊對氣體采集裝置的控制得以實現(xiàn)。

控制系統(tǒng)由傳感器陣列信號調(diào)理電路、模數(shù)轉(zhuǎn)換模塊ADC以及中央處理器組成。傳感器陣列信號調(diào)理電路根據(jù)各氣體傳感器的氣敏特性存在差異性，設(shè)計出針對不同參數(shù)特性量級的信號調(diào)理電路。模數(shù)轉(zhuǎn)換器ADC將傳感器陣列信號調(diào)理電路輸出的模擬量轉(zhuǎn)換為中央處理器所需的數(shù)字量。同時，為了對數(shù)據(jù)進行快速處理，控制系統(tǒng)采用32位微處理器STM32F103ZE作為核心控制器，可以對各信號調(diào)理電路通道進行切換和模數(shù)轉(zhuǎn)換器ADC的控制。測試過程中，控制系統(tǒng)通過RS232通信方式將數(shù)據(jù)實時上傳至上位機進行數(shù)據(jù)整理，并通過主成分分析PCA和學習矢量量化LVQ混合神經(jīng)網(wǎng)絡模式識別算法對數(shù)據(jù)進行分析，最終將氣體檢測結(jié)果呈現(xiàn)出來。

1.1 傳感器陣列

傳感器陣列作為獲取樣品特征信息的源頭，是硬件系統(tǒng)的核心部分。根據(jù)食物品質(zhì)評價的需求，選用了6種性能優(yōu)良的費加羅金屬氧化物半導體傳感器TGS2610、TGS2600、TGS2620、TGS2602、TGS2201 和 TGS2611構(gòu)成傳感器陣列，性能指標如表1所示。

表1 6種金屬氧化物半導體型傳感器性能指標

1.2 氣體采集裝置

傳感器陣列及傳感器驅(qū)動電路均置于5 L的玻璃氣室中，如圖2所示。由于被測氣體與傳感器接觸后，其表面電導率會發(fā)生變化，通過信號調(diào)理電路將半導體傳感器輸出信號調(diào)整在0～5 V之間，經(jīng)過處理的信號通過采集系統(tǒng)傳輸給中央處理器[6]。

由于半導體傳感器的性能受其工作環(huán)境溫度的影響，實驗中，采用溫度傳感器監(jiān)測環(huán)境溫度，利用水浴加熱的方式保證測試環(huán)境溫度恒定，減小溫度因素對傳感器特性的影響，同時促進樣品氣體的充分揮發(fā)。

1.3 傳感器陣列調(diào)理電路

由于各氣體傳感器的氣敏特性(內(nèi)阻)存在差異性，傳感器陣列信號調(diào)理電路針對不同量級 (1kΩ、15kΩ、27kΩ)的傳感器內(nèi)阻，設(shè)計出相應的配套驅(qū)動電路，并且可以根據(jù)實際情況由微處理器對各通路進行切換，如圖3所示。

圖2 氣體采集裝置示意圖

圖3 傳感器陣列信號調(diào)理電路

為了減少交叉電源波動對傳感器的影響，在傳感器供電方面采用驅(qū)動電壓和偏置電壓分離設(shè)計。H5V為傳感器驅(qū)動電壓，M5V為傳感器信號調(diào)理電路偏置電壓。S1_r1、S1_r2、S1_r3為量程切換控制端，INA_CH0 為傳感器共同輸出端[7-8]。

1.4 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)將傳感器陣列信號調(diào)理電路輸出的數(shù)據(jù)濾除干擾及整理后，通過模數(shù)轉(zhuǎn)換器ADC將模擬信號轉(zhuǎn)換為中央處理器所需的數(shù)字信號，最后通過通信端口將采集到的數(shù)據(jù)上傳至上位機。以意法半導體公司的32位微處理器STM32F103ZE為核心，實現(xiàn)對電子鼻各個外設(shè)的控制和數(shù)據(jù)采集。同時，以Analog Device公司的24位Σ-Δ型模數(shù)轉(zhuǎn)換器AD7794作為電子鼻信號采集單元，利用微控制器集成的USART通信端口，以RS232通信方式將數(shù)據(jù)上傳至上位機[9]，電子鼻數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)原理如圖4所示。

圖4 電子鼻數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)原理圖

圖5 PCA方法流程圖

2 系統(tǒng)軟件設(shè)計

上位機軟件從控制系統(tǒng)獲取傳感器陣列的響應數(shù)據(jù)，并對其進行整理，通過混合PCA和LVQ模式識別算法對數(shù)據(jù)進行分析。

首先，利用主成分分析方法PCA對從6個半導體氣體傳感器獲取的數(shù)據(jù)進行分析，通過式(1)對數(shù)據(jù)進行標準化，然后通過式(2)進行線性變換得到一個新變量組，從而找出數(shù)據(jù)中最“主要”的元素和結(jié)構(gòu)，去除數(shù)據(jù)中的噪音和冗余，將原有的復雜數(shù)據(jù)矩陣降維，揭示隱藏在復雜數(shù)據(jù)背后的簡單邏輯關(guān)系。

其中，x為氣體數(shù)據(jù)樣品矩陣，mean(x)為對氣體數(shù)據(jù)樣品矩陣x進行均值化處理，std(x)為數(shù)據(jù)樣品矩陣x的方差。

其中，princomp(z)為樣品PCA分析函數(shù)。

利用PCA分析方法降維后得到的主成分函數(shù)COEFF繪制坐標系得到二維PCA散點圖形使降維后的數(shù)據(jù)可視化，然后通過LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡，對PCA分析所得到的新變量組進行模式識別，最終將檢測結(jié)果呈現(xiàn)出來,具體實現(xiàn)過程如下：

(1)通過對標準樣本進行檢測，6個傳感器每次產(chǎn)生一組(6個)電阻值，每組樣品采集 100組數(shù)據(jù)，得到 100×6的數(shù)據(jù)矩陣，作為樣本的原始數(shù)據(jù)，將多個樣本的原始數(shù)據(jù)匯集形成樣本數(shù)據(jù)庫。對未知樣品進行檢測時，將數(shù)據(jù)庫中的樣本數(shù)據(jù)與未知樣本的數(shù)據(jù)融合，進行PCA分析，最終得到PCA的成分圖譜。PCA分析方法流程圖如圖5所示。

(2)對PCA分析所得到的新變量組進行LVQ所需要訓練參數(shù)的設(shè)定。輸入層根據(jù)訓練樣本為6個傳感器的電子數(shù)據(jù)，從而確定輸入層節(jié)點數(shù)為6個。輸出層為所識別的類別數(shù)，根據(jù)對5種醬品的品質(zhì)進行鑒別，固確定輸出層個數(shù)為5個，隱含層通過實驗確定為12，學習速率和初始權(quán)值向量選取系統(tǒng)默認值。

(3)最后軟件系統(tǒng)通過PCA和LVQ混合神經(jīng)網(wǎng)絡模式識別算法所得到氣味的“指紋信息”與數(shù)據(jù)庫中的特征數(shù)據(jù)進行比對，最終將氣體檢測結(jié)果呈現(xiàn)出來。

3 實驗結(jié)果及分析

實驗中,利用自主研制的電子鼻系統(tǒng)對5種不同的食用醬進行檢測，并對未知醬品進行識別。5種醬品分別為大醬、豆瓣醬、多味辣醬、黃干醬和沙茶醬。所有醬品在相同的條件下進行實驗處理。實驗中每種樣品取5 g放入蒸發(fā)皿中，放入氣室內(nèi)。 當樣品在氣室中靜置5min后采集傳感器數(shù)據(jù)。采集樣品數(shù)據(jù)前獲取100組電阻值作為R0樣本，采集樣品后600個點作為Rx，分別繪制電子鼻系統(tǒng)對6種樣品的標準化響應曲線，如圖6所示。

通過電子鼻系統(tǒng)對6種樣品的標準化響應曲線對比，發(fā)現(xiàn)各曲線相似度極高，很難發(fā)現(xiàn)不同醬品標準化響應曲線的差別。因此，需要借助PCA方法做進一步處理，繪制的PCA分析圖譜如圖7所示。

圖6 電子鼻系統(tǒng)對6種樣品的標準化響應曲線

圖7 電子鼻系統(tǒng)PCA分析圖譜

通過以上PCA分析圖譜可以準確判斷未知醬品為長春大醬，但黃干醬與多味辣醬的圖譜位置很接近，如果對黃干醬或豆瓣醬進行品質(zhì)鑒別，得到的圖譜可能會互相干擾，影響對分析結(jié)果的判斷。同時利用半導體傳感器陣列對5種醬品的靈敏度響應信息對LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練。電子鼻系統(tǒng)對5種醬品響應電阻的LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡訓練結(jié)果如圖8所示。

圖8 LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡對未知樣品靈敏度響應數(shù)據(jù)分析結(jié)果

由圖8可知，電子鼻對5種樣品的混淆度為0，可以準確地對5種醬品進行檢測評價。

基于PCA和LVQ混合神經(jīng)網(wǎng)絡算法的電子鼻系統(tǒng)硬件方面由采樣系統(tǒng)和控制系統(tǒng)組成，在軟件方面根據(jù)主成分分析（PCA）和學習矢量量化（LVQ）混合神經(jīng)網(wǎng)絡模式識別算法，研制出能夠?qū)ξ宸N不同種類的食用醬進行準確評價的電子鼻系統(tǒng)。系統(tǒng)依據(jù)氣體傳感器在氣體特性上存在差異，對其信號調(diào)整電路進行了優(yōu)化，并建立了氣味的“指紋信息”數(shù)據(jù)庫，最終將氣體檢測結(jié)果呈現(xiàn)出來。

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