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近年来,坚果品质检测愈发受到社会各界的关注。然而,因其坚硬外壳的阻挡,使得坚果内部品质信息很难被直接准确地获取。作为一种嗅觉仿生仪器,电子鼻基于样品挥发性气体的"指纹图谱"信息进行内部品质的快速判定,令其在坚果品质检测领域具有较好的应用前景。目前,电子鼻的研发主要朝着自动化、智能化方向发展。而现有电子鼻主要分为便携式与台式两种,其中便携式电子鼻主要存在人机交互性差、数据处理效率低等问题;台式电子鼻则缺少自动进样机构,自动化程度低下等缺点。针对上述问题及不同应用环境,本文分别研发了基于DSP的嵌入式便携电子鼻和基于DELTA并联机械臂的全自动电子鼻系统,并以山核桃为研究对象,进行系统实际检测能力的验证。本文主要研究内容和结论如下:(1)研制了基于DSP的嵌入式便携电子鼻系统,包括气体采集响应模块、信号采集及调理模块、DSP控制处理模块和信息显示交互模块。系统采用FLUENT流体分析进行气室的优化设计,并基于PS-LCD进行人机交互界面开发,以实现检测过程可视化。同时,通过将数据预处理、特征值提取、模式识别算法移植进DSP使电子鼻具有独立运算能力。(2)研制基于DELTA并联机械臂的全自动电子鼻系统,包括插拔式传感器响应模块、自动进样模块、信号采集及进样控制模块和上位机交互界面。系统通过传感器安装底座的设计实现不同类型传感器的快速插拔,并经FLUENT流体分析确定传感器分布及进气口高度最佳方案。自动进样模块则采用DELTA 3自由度并联机械臂结构进行设计。同时,根据系统功能模块,基于Matlab GUI开发环境为系统提供一个高集成度的人机交互界面。(3)针对不同检测对象,基于非搜索性特征选择策略,采用均值分析、变异系数分析、聚类分析、相关性分析及方差膨胀因子分析对由平均微分值、稳定值、面积值构成的初始特征矩阵进行逐步优化,并根据最终获得的优化矩阵选择相应的传感器阵列进行应用。(4)进行了未加工山核桃陈化时间、加工山核桃货架期及掺杂比例检测。结果表明,不同陈化时间的未加工山核桃基于PCA算法能获得很好的区分效果;LDA较PCA能更好的对加工山核桃货架期及不同掺杂比例进行检测。同时,上述实验分别基于经PCA降维处理的数据进行了 PLSR和BPNN预测模型的构建。其中,加工山核桃货架期评定实验中,PLSR模型预测精度较低,建议采用精度更高的BPNN模型。而其他两组实验所构建的PLSR和BPNN模型对样品均具有较好的预测性能。