CN101825621A - 一种储藏粮食活性检测装置及其方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种储藏粮食活性检测装置及其方法，其中该装置包括：微型气泵，用于从粮食样品罐中吸取粮食的气味；传感器阵列，连接微型气泵，用于输出与气味相互作用后产生的电信号；信号采集与转换电路，连接微型气泵、传感器阵列，用于控制微型气泵的工作，从传感器阵列采集电信号并进行转换处理；及计算机，连接信号采集与处理电路，用于控制信号采集与转换电路的工作，对信号采集与转换电路处理后的数据进行特征值提取与分析，并根据分析结果对粮食的品质和/或活性程度进行评判。本发明能够储藏粮食的品质和/或活性程度进行快速评判。

Description

一种储藏粮食活性检测装置及其方法

技术领域

本发明涉及农产品的自动检测技术领域，特别是涉及应用于农产品安全领域的储存粮食活性检测装置及其方法。

背景技术

我国是一个人口大国，粮食问题一直是个重中之重的问题。我国粮食年产量5亿吨左右，其中稻谷年产量达2亿吨，占世界年产量的35％，大部分粮食需要流通和入库储藏。然而，在粮食国内外贸易和流通过程中，缺乏快速品质检测手段，许多粮食收购部门现有粮食质量检测方法主要采用人体感官手摸、鼻嗅、嘴咬、眼看等方式判定，不但无法检测粮食各种内部品质参数，而且存在极大的质量检测的主观误差。因此，需要提出一种采用现代电子信息技术来改造传统的人工检测方法，强调快速、便携以及自动化的检测模式代替传统仪器的简单检测方法，代表了检测技术发展的必然趋势，同时将我国粮食品质检测技术的研究与应用水平提高到了一个新的层次。对我国粮食安全和粮食生产、储存、流动可持续发展战略具有重要的现实意义和深远的历史意义。

在20世纪80年代初期，英国的Persaud和Dodd教授应用传感器阵列的理论基础，模仿哺乳动物嗅觉系统的结构和机理，对几种有机挥发气体进行识别，并提出了“电子鼻”的概念。“电子鼻”是一种能够感知和识别气味的电子系统，其工作原理就是模拟人的嗅觉器官对气味进行感知、分析和判断。电子鼻一般由气敏传感器阵列、信号处理子系统和模式识别子系统等3大部分组成。运用电子鼻技术进行气味分析，可以客观、准确、快捷地评判气味，并且具有重复性好的特点。随着材料科学、制造工艺、计算机技术等科学的发展，经过各国研究人员十几年的努力，电子鼻技术取得了实质性的进展。至今，该技术已应用到环境检测、军事、食品、化工、医药等领域。

粮食“活性”问题过去被称为“陈化”问题。粮食是有生命的有机体，随着储藏时间的延长，特别是超过正常储存年限以后，粮食的内部结构逐渐松弛，酶活性降低，呼吸能力衰退，活性减弱，会产生异味。采用常规化学分析仪器进行粮食活性分析难度较大，缺乏可执行的快速测量标准。比如粮食活性程度测量主要用发芽率检测方法来分析，但该方法检测时间过长，不能为粮食流通领域所采用。研究气味电子鼻结合近红外内部品质分析技术进行粮食活性自动分析；解决探测器性能稳定性难题；研究探测仪器小型化技术；建立粮食活性模型；完成粮食品质活性程度的定量测量是主要技术难点。长期以来，陈化粮的事件在国内多次发生，2000年7月15日武汉市通过竞价交易方式，拍卖六万一千一百七十九吨陈粮老谷，有八成左右已丧失了直接食用价值，不法商贩借此机会将这些粮食重新流入社会造成损失。处理陈化粮已成为我国粮食工作的重中之重，若无相应的快速检测手段，后果不堪设想。

随着神经网络和模糊理论等新一代信息处理思想的兴起，利用基于神经网络的模式识别方法实现多种气体，特别是混合气体成分的检测与识别已经成为目前电子鼻技术的发展趋势。神经网络技术可以实现复杂的非线性映射，良好的容错性能，有助于提高检测的准确性。模糊系统是建立在“如果-则”表达方式之上的，可以对专家知识进行系统表述。将神经网络与模糊理论有机结合起来，提高系统的学习能力和表达能力，是目前最受人瞩目的课题。

由于粮食安全和粮食品质关系到人民生活的切身利益，引起了国内外仪器行业的极大关注，目前各国都把电子鼻的开发与应用列为跨世纪的关键技术，并给予特别的重视和支持，电子鼻技术在农产品品质检测中有着广阔的应用前景。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于提供一种储藏粮食活性检测装置及其方法，用于对储藏粮食的品质和/或活性程度进行快速评判。

为了实现上述目的，本发明提供了一种储藏粮食活性检测装置，其特征在于，包括：

微型气泵，用于从粮食样品罐中吸取粮食的气味；

传感器阵列，连接所述微型气泵，用于输出与所述气味相互作用后产生的电信号；

信号采集与转换电路，连接所述微型气泵、所述传感器阵列，用于控制所述微型气泵的工作，从所述传感器阵列采集所述电信号并进行转换处理；及

计算机，连接所述信号采集与处理电路，用于控制所述信号采集与转换电路的工作，对所述信号采集与转换电路处理后的数据进行特征值提取与分析，并根据分析结果对粮食的品质和/或活性程度进行评判。

所述的储藏粮食活性检测装置，其中，所述检测装置还包括：用于置放所述传感器阵列的恒温装置。

所述的储藏粮食活性检测装置，其中，所述信号采集与转换电路通过串行总线与所述计算机相连。

所述的储藏粮食活性检测装置，其中，所述计算机又包括：

数据通讯模块，用于实现所述信号采集与转换电路与所述计算机之间的数据传输；

特征值提取与分析系统，连接所述数据通讯模块，用于对所述信号采集与转换电路处理后的数据进行特征值提取与分析；及

活性评判系统，连接所述特征值提取与分析系统，用于根据所述特征值提取与分析系统得到的结果对粮食的品质和/或活性程度进行评判。

所述的储藏粮食活性检测装置，其中，所述计算机还包括：

检测控制系统，连接所述特征值提取与分析系统，用于向所述特征值提取与分析系统提供特征值提取与分析所需的采样同步信息，并实现所述计算机与所述信号采集与转换电路之间的采样同步控制。

所述的储藏粮食活性检测装置，其中，所述活性评判系统采用模糊C均值和自组织神经网络以及支持向量相结合的多传感器融合算法对粮食的品质和/或活性程度进行评判。

为了实现上述目的，本发明还提供了一种储藏粮食活性检测方法，其特征在于，包括：

步骤一，从粮食样品罐中吸取粮食的气味；

步骤二，输出传感器阵列与所述气味相互作用后产生的电信号；

步骤三，采集所述电信号，对所述电信号进行转换处理；及

步骤四，对转换处理后的所述电信号进行特征值提取与分析，并根据分析结果对粮食的品质和/或活性程度进行评判。

所述的储藏粮食活性检测方法，其中，所述步骤三中，所述对所述电信号进行转换处理的步骤具体为：

先将所述电信号转换为电压变化信号，再对所述电压变化信号进行模/数转换的步骤。

所述的储藏粮食活性检测方法，其中，所述步骤三中，进一步包括：

当采集到足够的数据后通过停止采集指令结束数据采集的步骤。

所述的储藏粮食活性检测方法，其中，所述步骤四中，进一步包括：

采用模糊C均值和自组织神经网络以及支持向量相结合的多传感器融合算法对粮食的品质和/或活性程度进行评判的步骤。

本发明的有益技术效果：

与现有技术相比，本发明运用电子鼻技术，通过微型气泵吸取储存粮食的“气味”，储存粮食的气味与传感器阵列接触作用，对传感器阵列反应信号进行特征值提取与算法分析，对粮食品质和/或活性程度进行快速评判。

本发明操作简单灵活，无损检测、快速、准确，可应用于谷物收购、生产、储存过程中等不同条件下的检测与分析研究。为粮食行业生产、研究、质量监督检测等部门提高品质检测分析水平、控制产品质量、减少资源浪费，提供了先进、实用的技术手段。

以下结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述，但不作为对本发明的限定。

附图说明

图1为本发明储存粮食活性检测装置结构原理图；

图2为本发明储存粮食活性检测方法工作流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明的技术方案作进一步更详细的描述。

如图1所示，为本发明储存粮食活性检测装置结构原理图。该检测装置100给出了储存粮食活性检测的实现原理结构，该装置100是运用电子鼻技术，通过分析吸取的粮食气味，对粮食的品质和/或活性程度进行快速检测、评判，包括微型气泵10、传感器阵列20、信号采集与转换电路30、计算机40、恒温装置50。微型气泵10与传感器阵列20连接；传感器阵列20与信号采集与转换电路30连接，再与计算机40相连；传感器阵列20置于恒温装置50中。

储存粮食的气味的采集与转换由微型气泵10、传感器阵列20、信号采集与转换电路30顺序连接组成；信号采集与转换电路30在计算机40的控制下工作，微型气泵10在信号采集与转换电路30的控制下工作，在微型气泵10的吸气端可伸入样品罐中吸取气味，信号采集与转换电路30的输出端通过串行总线与计算机40相连。

计算机40进一步包括数据通讯模块41、特征值提取与分析系统42、专家评判系统43和检测控制系统44。

其中，计算机40的输入端连接数据通讯模块41，数据通讯模块41与特征值提取与分析系统42通过信息相连接，特征值提取与分析系统42分别与专家评判系统43和检测控制系统44通过信息相连接，专家评判系统43为评判粮食品质和/或活性程度的评判系统，又称为活性评判系统，并通过连接的显示器显示评判结果，检测控制系统44连有计算机40的输出端。

在检测装置100开始工作之前需要进行预热初始化，对检测装置100进行预热初始化主要是由传感器阵列20的性质所决定的。

在对检测装置100预热一段时间后，由计算机40向信号采集与转换电路30发出开始吸取样品气味的指令，此时微型气泵10、传感器阵列20、信号采集与转换电路30开始工作，微型气泵10的吸气端伸入粮食样品罐中吸取气味，微型气泵10吸取的样品气味与传感器阵列20接触并相互作用，传感器阵列20输出与样品气味反应后的电信号，信号采集与转换电路30采集该电信号并对该电信号进行调理与转换处理后，通过串行总线传送到计算机40中，在计算机40中对信号采集与转换电路30处理后的电信号进行特征值提取与算法分析，从而对粮食品质和/或活性程度进行快速评判。

信号采集与转换电路30将传感器阵列20输出的与样品气味反应后的电信号为电阻值变化信号，并将其转换为电压变化信号(为电压模拟信号)，再通过A/D转换器将该电压模拟信号转换为数字信号。

计算机40通过数据通讯模块41与信号采集与转换电路30进行数据通讯。

当计算机40已经收到足够的数据后，向信号采集与转换电路30发出停止采样的指令，信号采集与转换电路30结束从传感器阵列20采集数据。

特征值提取与分析系统42对信号采集与转换电路30传送的数据进行特征值提取与分析，具体地，特征值提取与分析系统42对数据的信号波形特征进行提取，包括幅值、斜率、稳定值等波形特征，并对提取的特征值有效性进行分析，是否在规定的阈值范围内。

专家评判系统43根据特征值提取与分析系统42得到的结果对样品的品质和/或活性程度进行专家评判，并通过连接于专家评判系统43的显示器显示评判结果。专家评判系统43评判粮食活性的标准是粮食发芽率，发芽率按照国标(GB5520-85)方法获得。

专家评判系统43采用模糊C均值和自组织神经网络以及支持向量相结合的多传感器融合算法进行数据分析与模式识别。该融合算法是采用模糊逻辑和神经网络结合在一起的多传感器信息融合算法，其将多传感器信号中提取的特征向量作为神经网络的输入信号，神经网络的输出信号作为模糊系统的输入，模糊系统的输出作为最终的结果进行显示。多传感器信号中提取的特征向量是由每个传感器信号提取的特征组合而成的集合，以向量的形式表示。此处的多传感器信号指的是信号采集与转换电路30传送来的数据(传感器阵列20的反映信号)。训练好的神经网络从特征向量中提取有效的特征量，模糊系统对神经网络的输出信号根据专家知识进行模糊化处理。

检测控制系统44在本发明中所起的作用主要是实现计算机40与信号采集与转换电路30之间采样同步控制。特征值提取与分析系统42在特征值提取与分析时需要检测控制系统44的这些采样同步信息，根据这些采样同步信息来确定要分析哪个时间段的数据。检测控制系统44通过计算机40的输出端输出采样同步控制信号，控制信号采集与转换电路30完成开始采样，结束采样等同步动作。

如图2所示，为本发明储存粮食活性检测方法工作流程图。结合图1，该方法工作流程的具体步骤包括：

步骤S201，在检测装置100开始工作之前需要进行预热初始化，预热一段时间。

该步骤中，对检测装置100进行预热初始化主要是由传感器阵列20的性质所决定的。

步骤S202，在对检测装置100完成预热初始化后，由计算机40发出开始吸取样品气味的指令，微型气泵10开始工作。

该步骤中，计算机40通过数据通讯模块41向信号采集与转换电路30发出开始吸取样品气味的指令，微型气泵10、传感器阵列20、信号采集与转换电路30组成的采集与转换系统开始工作。

步骤S203，微型气泵10吸取的样品气味与传感器阵列20相互作用，传感器阵列20输出与样品气味反应后的电信号，信号采集与转换电路30采集该电信号并对该电信号进行调理与转换处理后，通过串行总线传送到计算机40中。

该步骤中，信号采集与转换电路30将传感器阵列20输出的与样品气味反应后的电信号为电阻值变化信号，并将其转换为电压变化信号(为模拟信号)，再通过A/D转换器将该电压模拟信号转换为数字信号。

步骤S204，计算机40在收到足够的数据后发出停止采样的指令，结束数据采集。

该步骤中，当计算机40已经收到足够的数据后，通过数据通讯模块41向信号采集与转换电路30发出停止采样的指令，信号采集与转换电路30结束从传感器阵列20采集数据。

步骤S205，然后计算机40对信号采集与转换电路30传送的数据进行特征值提取与分析。

步骤S206，计算机40对样品的品质和/或活性程度进行专家评判，将评判结果进行显示。

该步骤中，专家评判系统43根据特征值提取与分析系统42得到的结果对样品的品质进行专家评判，并通过连接于专家评判系统43的显示器显示评判结果。

该步骤中，专家评判系统43采用模糊C均值和自组织神经网络以及支持向量相结合的多传感器融合算法进行数据分析与模式识别，对样品的品质进行专家评判。

其中，该融合算法是采用模糊逻辑和神经网络结合在一起的多传感器信息融合算法，其将多传感器信号中提取的特征向量作为神经网络的输入信号，神经网络的输出信号作为模糊系统的输入，模糊系统的输出作为最终的结果进行显示。其中，多传感器信号中提取的特征向量是由每个传感器信号提取的特征组合而成的集合，以向量的形式表示。此处的多传感器信号指的是信号采集与转换电路30传送来的数据(传感器阵列20的反映信号)。训练好的神经网络从特征向量中提取有效的特征量，模糊系统对神经网络的输出信号根据专家知识进行模糊化处理。

本发明提供了一种针对储存粮食活性的农产品电子检测方法，特别是应用于农产品安全领域的储存粮食活性检测方法，该检测方法运用电子鼻技术，通过微型气泵吸取储存粮食的“气味”，储存粮食的气味与传感器阵列接触作用，对传感器阵列反应信号进行特征值提取与算法分析，对粮食品质和/或活性程度进行快速评判。本发明操作简单灵活，测试准确快速，可用于粮食收购、运输、储存、加工等过程中粮食品质和活性程度检测应用与研究，为粮食行业生产、研究、质量监督检测等部门提高品质检测分析水平、控制产品质量、减少资源浪费，提供了先进、实用的技术手段。

当然，本发明还可有其他多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (10)

1.一种储藏粮食活性检测装置，其特征在于，包括：

微型气泵，用于从粮食样品罐中吸取粮食的气味；

传感器阵列，连接所述微型气泵，用于输出与所述气味相互作用后产生的电信号；

信号采集与转换电路，连接所述微型气泵、所述传感器阵列，用于控制所述微型气泵的工作，从所述传感器阵列采集所述电信号并进行转换处理；及

计算机，连接所述信号采集与处理电路，用于控制所述信号采集与转换电路的工作，对所述信号采集与转换电路处理后的数据进行特征值提取与分析，并根据分析结果对粮食的品质和/或活性程度进行评判。

2.根据权利要求1所述的储藏粮食活性检测装置，其特征在于，所述检测装置还包括：用于置放所述传感器阵列的恒温装置。

3.根据权利要求1所述的储藏粮食活性检测装置，其特征在于，所述信号采集与转换电路通过串行总线与所述计算机相连。

4.根据权利要求1、2或3所述的储藏粮食活性检测装置，其特征在于，所述计算机又包括：

数据通讯模块，用于实现所述信号采集与转换电路与所述计算机之间的数据传输；

特征值提取与分析系统，连接所述数据通讯模块，用于对所述信号采集与转换电路处理后的数据进行特征值提取与分析；及

活性评判系统，连接所述特征值提取与分析系统，用于根据所述特征值提取与分析系统得到的结果对粮食的品质和/或活性程度进行评判。

5.根据权利要求4所述的储藏粮食活性检测装置，其特征在于，所述计算机还包括：

检测控制系统，连接所述特征值提取与分析系统，用于向所述特征值提取与分析系统提供特征值提取与分析所需的采样同步信息，并实现所述计算机与所述信号采集与转换电路之间的采样同步控制。

6.根据权利要求4所述的储藏粮食活性检测装置，其特征在于，所述活性评判系统采用模糊C均值和自组织神经网络以及支持向量相结合的多传感器融合算法对粮食的品质和/或活性程度进行评判。

7.一种储藏粮食活性检测方法，其特征在于，包括：

步骤一，从粮食样品罐中吸取粮食的气味；

步骤二，输出传感器阵列与所述气味相互作用后产生的电信号；

步骤三，采集所述电信号，对所述电信号进行转换处理；及

步骤四，对转换处理后的所述电信号进行特征值提取与分析，并根据分析结果对粮食的品质和/或活性程度进行评判。

8.根据权利要求7所述的储藏粮食活性检测方法，其特征在于，所述步骤三中，所述对所述电信号进行转换处理的步骤具体为：

先将所述电信号转换为电压变化信号，再对所述电压变化信号进行模/数转换的步骤。

9.根据权利要求7或8所述的储藏粮食活性检测方法，其特征在于，所述步骤三中，进一步包括：

当采集到足够的数据后通过停止采集指令结束数据采集的步骤。

10.根据权利要求7或8所述的储藏粮食活性检测方法，其特征在于，所述步骤四中，进一步包括：

采用模糊C均值和自组织神经网络以及支持向量相结合的多传感器融合算法对粮食的品质和/或活性程度进行评判的步骤。

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