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一種用于蔬菜病害檢測的電子鼻的設計

2018-03-24 09:36張銳敏盧佩周濤鐘福如
物聯網技術 2018年3期
關鍵詞:虛擬儀器電子鼻

張銳敏 盧佩 周濤 鐘福如

摘 要:在研究電子鼻結構的基礎上,文中利用金屬氧化物半導體傳感器組成傳感器陣列,結合虛擬儀器LabVIEW平臺強大的數據采集和分析功能,設計了一種性價比較高的電子鼻系統。完成了以傳感器陣列為基礎的采集電路設計,及基于NI數據采集卡、虛擬儀器數據采集和分析平臺的設計。最后利用電子鼻系統對蔬菜白粉虱病害進行了測試。

關鍵詞:電子鼻;傳感器陣列;虛擬儀器;數據采集卡

中圖分類號:TP311 文獻標識碼:A 文章編號:2095-1302(2018)03-0-02

0 引 言

電子鼻是根據仿生學原理,由傳感器陣列、檢測系統、自動化模式識別系統所組成的電子儀器[1]。該儀器能夠分析、識別和檢測復雜氣味和大多數揮發性成分。由電子鼻檢測得到的不是被測樣品中某種或某幾種成分的定性與定量結果,而是得出樣品中揮發性成分的整體信息,這些信息被稱為樣品的“指紋”數據。利用電子鼻既能檢測特定氣體,又能評價混合氣體或揮發性化學成分。因為其具有在線檢測速度快、靈敏度高、不會發生嗅覺疲勞、對樣品無需預處理、操作簡單,并能夠得出樣品客觀的檢測結果等優點,現已發展成為環境監測、食品質量檢測、飲料以及農產品檢測和加工等領域一項便捷的檢測技術[2]。

近年來,電子鼻技術受到了越來越廣泛的關注。程紹明利用電子鼻對番茄苗的早疫病病害進行了檢測和分析[1]。朱娜 等[3]利用電子鼻對草莓貯藏期常見的霉菌感染進行了檢測。陳辰星等[4]利用傳感器、單片機搭建的電子鼻系統實現了對冰箱貯存食品新鮮度的檢測和識別。吳文娟等[5]利用傳感器陣列建立的電子鼻系統實現了對豬肉新鮮度的快速分類。因此,電子鼻在農作物蟲害檢測、農產品質量檢測方面具有巨大的應用潛力。目前,進口的電子鼻產品價格昂貴,因此設計一種簡單、實用、低成本的電子鼻系統意義重大。

1 系統整體架構

電子鼻系統如圖1所示,主要由采集電路、信號處理電路、數據測量分析軟件三部分構成[5]。

采集電路主要用來采集樣品的氣味信息,由傳感器陣列組成,在此我們選用了六種金屬氧化物半導體傳感器。信號處理電路中主要利用金屬氧化物傳感器與待測樣品氣體接觸時電阻發生變化的特性,匹配電阻測量傳感器的響應變化。響應后的電壓值通過數據采集卡采集,數據采集卡選用美國NI公司研發的16通道高速PCI采集卡6023E。采用NI的LabVIEW2015開發平臺開發相應的數據測量平臺軟件。

2 硬件設計

氣體采集單元選擇六種MOS傳感器組成的傳感器陣列,型號和性能特點見表1所列。

3 軟件設計

為縮短開發周期,降低開發成本,并方便觀察以及對數據的后續處理,系統軟件采用LabVIEW開發平臺。LabVIEW不僅為數據采集、信號分析和處理等提供了方便快捷的函數,同時也為數據保存提供了多種格式的數據保存方案。

電子鼻數據測量分析軟件的主要功能是設置數據采集參數,包括采樣信號幅值,采樣通道,采樣周期,數據存儲位置等參數的設定。此外,還可對傳感器數據進行實時顯示,包括數值顯示和曲線顯示??紤]到系統的可擴展性,在設計中設置了八個通道的數據采集和顯示功能。軟件設計前面板和程序框圖如圖3和圖4所示。

4 結 語

電子鼻系統設計完成后對感染了白粉虱病害的蔬菜苗進行了檢測和分析,共進行了3批次共計30個樣品的檢測。在數據采集過程中,系統比較穩定,操作方便。能夠完成對數據的實時采集,并可將實時采集的信號以圖形化方式顯示,保存數據。這為進一步利用模式識別方法對蔬菜病害分類提供了基礎[6,7],可進行基于電子鼻技術的蔬菜病害無損檢測方法的研究。

參考文獻

[1]程紹明.基于電子鼻技術檢測番茄種子發芽率和種苗病害的可行性研究[D].杭州:浙江大學,2011.

[2]朱娜,毛淑波,潘磊慶,等.電子鼻對草莓采后貯藏早期霉菌感染的檢測[J].農業工程學報,2013,29(5):266-273.

[3]張嘉琪,冀大選,李杰一,等.基于LabVIEW平臺的電子鼻系統設計[J].傳感器與微系統,2015,34(5):92-94.

[4]陳辰星,鄒瑩暢,張希,等.冰箱貯存食品新鮮度檢測與識別的智能電子鼻設計[J].電子技術應用,2015,41(4):77-80.

[5]吳文娟,方向生,蔡強,等.基于氣敏傳感器陣列和PCA的豬肉新鮮度快速分類方法[J].傳感技術學報,2010,23(11):1536-1540.

[6]趙萬,梅笑冬,朱哲,等.基于LabVIEW和PCA分析方法的電子鼻設計[J].吉林大學學報(信息科學版),2013,31(2):147-151.

[7]梁子躍,楊昊,黃燦燦,等.電子鼻的混合氣體分類研究[J].中國計量學院學報,2017,28(3):388-393.

[8]于慧春,彭盼盼,殷勇,等.電子鼻融合BP神經網絡預測玉米赤霉烯酮和黃曲霉毒素B1含量模型研究[J].中國糧油學報,2017,32(5):117-121.

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