1、研究与开发 农业网络信息 A伽C 明 7RE r _0RK R黝 r0l 2011年第8期 基于DS P的苹果气味检测装置设计与实践 贾宇琛，马丽 (河北农业大学，河北保定071001) 摘要：依据划分苹果等级的气味指标，由气味传感器阵列和DSP构成电子鼻系统采集苹果气味信号进行处理，建立苹 果气味识别模型。研究气味传感器阵列的组成形式以及其采集到的数据，设计了传感器与DSP的接口数据采集电路以及 视频显示接口电路。 关键词：气味传感器；DSP；电子鼻；模式识别 中图分类号：$23 文献标识码：A 文章编码：16726251(2011)08002703 Design of Apple Smel
2、l Detection Device Based on DSP JIA Yuchen，MA Li (Hebei Agricultural University，Hebei Baoding 071001) Abstract：Based on the smell index of the divided apple level，the electronic nose system WaS constructed by smell sensor arrays and DSP，which processed the smell signal of apple，and then apple smell
3、recognition model was builtThe form of smell sensor arrays and collected data were investigated，as well as the circuit of sensor and DSP and the circuit of video display interface Key words：smell sensor；DSP；electronic nose；pattern recognition 苹果是世界重要的水果及我国农业部确定的11 种优势农产品之一，快速准确地检测苹果质量历来都 是园艺、农学、计算机、
4、电子等学科研究的热点。划 分苹果等级的指标很多，鲜苹果分级标准(1993年中 国标准出版社GB10651891中，品质的基本要求是 果实完整良好，新鲜洁净，无异常气味或滋味，不带 不正常的外来水分，充分发育，具有适合市场或贮存 要求的成熟度。由此可见，气味在苹果品质中占有很 重要的地位1】。但是气味成分复杂，再加上感觉器官主 观性的影响，识别难度较大，也成为研究的重点和难 点。目前，应用气味传感器组成阵列采集气味数据传 输给PC机处理的电子鼻系统已经试验成功并得到应 用。然而此类电子鼻需要计算机。处理数据不便于移 动，而苹果检测往往需要现场作业，于是提出了一种 应用DSP制作便携式苹果气味检测
5、设备的方法。 1 总体结构 此设计由气味传感器阵列、数据采集模块、设备 控制模块、视频显示模块和DSP核心处理系统等几部 分组成，总体设计框图如图1所示。 设计的工作流程为：气味传感器阵列采集到苹果 的各种气味成分，数据采集模块的处理电路对信号进 行处理，传给AD转换器转换成数字信号。再传给 DSP进行运算，最后输出此苹果的气味指标。新苹果 检测模块是独立于其他模块并且与数据采集模块同时 工作的，如果检测结果不是新苹果则丢弃此组数据。 图1总体设计框图 2硬件设计 21气味采集装置 苹果的气味与其质量有密切相关，有研究表明苹 果所散发的乙烯浓度与其成熟度有关，因此可以把检 测到的苹果气味浓度作
6、为苹果分级的一项指标。基于 食品化学的研究表明，苹果的香气一般由乙烯、蚁 作者简介：贾字琛(1979一)，女，本科，研究方向：电气自动化与通信网络。 收稿日期：2011-0622 27 万方数据农业网络信息20l1年第8期 研究与开发 酸、醋酸、丙酸、丁酸、辛酸等挥发酸及其酯、甲 醇、乙醇、乙醛等组成因此选取对这些气体比较敏 感的锡氧化物气味传感器组成传感器阵列。 本研究采用日本费加罗(Figro)公司生产的六个 厚膜金属氧化物锡传感器(TGS800、TGS822、 TGS824、TGS825、TGS2602、TGS2610)。传感器阵 列中的每个传感器对被测气昧都有不同的灵敏度， TGS26
7、02对甲苯、乙醇比较敏感，TGS822对乙醇更敏 感，因此每个传感器采集到的数值也不同。通过提取 分析这些数据，给出被测苹果在气味指标上的等级。 图2是苹果气味采集装置原理图。 图2气味采集装置示意图 此装置采集到的信号是6路模拟信号，且都是小 信号，因此必须经过一定的处理后才可以给CPU进行 计算和输出。 22 DSP数据处理电路 对采集到的数据进行预处理后，经AD转换给 DSP芯片进行处理。DSP芯片采用TI公司的 TMS320VC5402，AD转换器采用MAXIM公司出品的 MAX1403，DSP采用TMS320VC5402。 为了提高输入阻抗和避免AD转换受到干扰 输入模拟信号应该由一
8、个低阻抗源驱动，本设计的驱 动电路使用TI公司的OPAl32。OPA132在系统中的 连接电路如图3所示。 VCC 图3转换器驱动电路 由于气味采集电路得到的信号是低频小信号，且 设计对信号的准确性要求很高，因此在选择AD转换 器时要考虑其精度。MAXIM公司出品的MAX1403同 时具有高精度、多功能、低功耗等特点【引，主要特性 有：分辨率为18位；功耗低；3个真差动输入或5个 伪差动输入通道；2个附加输入校正通道：带有一个 双向串行通信接口；模拟电源和数字电源采用独立供 电方式：可用软件控制增益和失调。 TMS320C5000 DSP平台是11公司的主流产品 对于消费数字市场来说，C500
9、0 DSP平台是最受欢迎 的，适用于个人和便携式产品141。VC5402是TI公司 1999年10月推出的性价比较高的定点数字信号处理 器，其主要特点如下：先进的改造型哈佛结构，操作 速率可达100MIPS；先进的多总线结构，3条16位数 据存储器总线和1条程序存储器总线：40位算术逻辑 单元(ALU)；8个辅助寄存器及1个软件栈，允许使 用业界最先进的定点DSP C语言编译器：数据程序 寻址空间1M6bit，内置4K16bit ROM和16Kxl6bit RAM；内置可编程等待状态发生器、锁相环时钟产生 器、2个多通道缓冲串行口、1个8位并行与外部处 理器通信的HPI口、2个l6位定时器以及
10、6通道 DMA控制器；低功耗，工作电源有3V和18V(内核 使用)。 AD转换器与DSP的接口示意电路图如图4。 MAX1403串行数据输出信号。 TMS320VE5402 MAX1403 Ir： S鼢X0 二 r FS 二 一 C j l l rKj1 图4接口电路 3软件设计 由于人工神经网络法能适用参数比较复杂的非线 性系统，而遗传算法是一种有较强鲁棒性和收敛到全 局最优的优化方法所以运用“遗传算法优化神经网 络”建立识别模型，应用C语言编程实现。 对于不同气体，传感器最后反应值大小不一样， 而且反应速度也不一样I51。提取每个传感器10s时的反 应值和20s的反应值表征传感器的反应速度
11、，另外再 加上信号最大值、平均值和最后稳定值共3O个特征 值。将这30个特征参数做为神经网络的输入特征向 一28 万方数据农业网络信息20l1年第8期 研究与开发 量，运用遗传算法优化的神经网络把这30个特征参 数所表达的信息融合起来形成识别模型。 遗传算法优化神经网络，一般需编码、确定适应 度函数、确定初始种群、选择操作、交叉操作、变异 操作和确定终止条件等步骤。本研究采用遗传算法优 化BP神经网络来实现。定义gen为计数器，MAX为 最大值，种群大小定义为100，程序流程如图5所示。 面 genMAX 丫 锋箨数 适 度值 选择髀 操作 交义算f操作 变并弹予操f1 t“991-fOlO0
12、l N Y 输出 结果 0l入 灾变 图5程序流程图 流程中的灾变因子是指重新随机产生一个群体 并从中找出几个最优的个体加入到当前代的群体中， 同时把当前群体中最差的个体替换掉，以增加群体的 多样性。 另外一部分软件设计为MD转换器程序。具体流 程为：DSP进行系统初始化、AD器件初始化(包括 通道选择、极性设置、采样速度等)及查询法采集A D数据。 4结论 本设计采用气味传感器采集数据。应用MAX1403 高精度数据转换器将所得到的数据传给 TMS320VC5402进行处理，引入遗产算法BP神经网 络编程实现苹果气味指标的提取。创新地使用了DSP 芯片进行数据运算和处理，速度快、精度高，论证
13、了 便携式电子鼻的可行性。 参考文献 1】赵杰文，邹小波，潘胤飞基于遗传神经网络的苹果气味识别方 法研究【J】江苏大学学报(自然科学版)，2004，25(1)：14 【2】杨艳菊，黄成钧人工神经网络的苹果气体识别算法研究【J铜 陵学院学报，2010，(2) 3】纪宗南高性能,X-AADC的原理及应用J】国内外电子元件， 2001，(7) 【4】戴明桢，周建江TMS320C54x DSP结构、原理及应用(第2版) M北京：北京航空航天大学出版社，2007 5】王俭，季剑岚，陈卫东基于行为特征的机器人变步长气味源搜 索算法【J】系统仿真学报，2009 一29 万方数据基于DSP的苹果气味检测装置设
14、计与实践作者： 贾宇琛， 马丽作者单位： 河北农业大学,河北保定,071001刊名： 农业网络信息英文刊名： Agriculture Network Information年，卷(期)： 2011(8)被引用次数： 1次参考文献(5条)1.赵杰文;邹小波;潘胤飞 基于遗传神经网络的苹果气味识别方法研究期刊论文-江苏大学学报(自然科学版) 2004(01)2.杨艳菊;黄成钧 人工神经网络的苹果气体识别算法研究期刊论文-铜陵学院学报 2010(02)3.纪宗南 高性能-ADC的原理及应用期刊论文-国内外电子元件 2001(07)4.戴明桢;周建江 TMS320C54xDSP结构、原理及应用(第2版) 20075.王俭;季剑岚;陈卫东 基于行为特征的机器人变步长气味源搜索算法期刊论文-系统仿真学报 2009(17)引证文献(1条)1.许统奎.吴菊红 气味艺术的数字化技术探索期刊论文-科学技术与工程 2012(6)本文链接：http:/
