CN104535618A - 一种基于电子鼻技术的白酒识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于电子鼻技术的白酒识别方法,采用的装置包括气泵、蒸发室、反应室、微处理器以及电磁阀。气泵通过第一电磁阀与蒸发室进气口相连,通过第三电磁阀与反应室相连;蒸发室为一个横向放置的圆柱腔体,在圆柱腔体的两侧有进气口和排气口;在蒸发室的外壁缠绕有加热带;反应室的顶部和底部呈微凸的锥体状;气体传感器采集的信号被送入微处理器,识别方法为:对于某一特定种类的白酒,进行多次样本采集,从气体传感器采集到的信号进行预处理后,经过特征提取和选择,得到用于单类分类器训练的有用特征向量,最后,通过对特征向量进行训练学习得到针对该白酒种类的单类分类器。本发明的白酒识别方法适用于现场和室外白酒识别。
Description
所属技术领域
本发明涉及用于白酒识别的电子鼻技术,是一种能脱离计算机而对白酒进行识别和记忆的便携设备。
背景技术
随着生活水平的提高,人们对酒类食品的质量日益关注。就白酒而言其种类繁多,可以根据香型、工艺等进行分类。当前对于白酒的识别有感官识别和色谱仪等方法。感官的识别主要依据色、香、味等进行鉴别,但此种方法带有一定主观性,且一般仅限于业内专业人士。采用色谱仪方法进行识别则要面对白酒繁杂的成分,其中包括有机酸、酯、醇等较多成分,即使是色谱柱也难以将其完全分离出来,同时仪器也较为昂贵,识别时间长,无法实现自动化。因此,研制能够快速、简便地检测白酒的设备具有重要意义。
电子鼻是一项新颖的仿生检测技术,可为分析和识别复杂挥发性有机物而专门设计。一般来说,电子鼻主要由气体传感器阵列、数据预处理和模式识别等部分组成。电子鼻的主要特点在于它把单一或者复合气体当作一个整体,并给出气体的整体信息,即“气味指纹”数据。不同的气体对应不同的指纹数据,将这些数据与经过学习和训练后所建的数据库中的信号进行比较,再经过判断从而实现识别功能。同时电子鼻检测也拥有快速、客观、可靠、不损伤样本等优势。
亓培锋提出了一种电子鼻白酒识别系统(亓培锋.用于白酒识别的电子鼻系统设计与数据分析研究.天津:天津大学,2013.),先将白酒在烧瓶中水浴蒸发,再通过气泵抽到自制的反应室中和传感器接触进行反应,由ARM采集阵列输出信号,数据传输到计算机进行分析。对11种白酒进行分类识别正确率高达91%。但该系统是一个桌面式仪器,不便于室外环境的检测。
专利号CN101226166A实现了一种手持式电子鼻设备,该设备包含传感器阵列、气路系统、检测电子电路、无线模块、单片机以及用于数据处理和模式识别的DSP系统。使用时系统直接通过气泵从空气中吸入待测气体进行分析并输出结果,脱离了PC机。该专利与本专利的主要区别包括:1)它是一种针对气体检测的手持设备,无法用于白酒等液体的识别任务;2)设备没有用于存放液体的蒸发气室,而是直接从空气中吸入待测气体到传感器阵列反应气室,无法控制待测气体浓度,存在气体传感器中毒的隐患,同时浓度也成为采样过程中的一个干扰因素;3)该设备没有恒温蒸发的部件以及能够对气体与传感器的反应进行恒温控制的部件,这给采样过程中传感器与待测气体的反应带来了温度这一干扰因素。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术的上述不足,提供一种适用于现场和室外白酒识别的方法。本发明相应的技术方案如下:
一种基于电子鼻的白酒识别方法,所采用装置的部件包括气泵、蒸发室、反应室、微处理器以及电磁阀,其中,所述的气泵用于将蒸发室的样本气体输送到反应室中;气泵的电机接收微处理器的控制信号,微处理器则根据气泵反馈的电机转速信号调节控制信号,实现闭环控制;气泵通过第一电磁阀与蒸发室进气口相连,通过第三电磁阀与反应室相连;所述的蒸发室为一个横向放置的圆柱腔体,在圆柱腔体的两侧有进气口和排气口,其顶部开口用于添加白酒样本;在蒸发室的外壁缠绕有加热带,微处理器根据蒸发室内温度传感器的反馈控制加热带;在蒸发室的排气口与反应室之间设置有第二电磁阀和第三电磁阀;所述的反应室的顶部和底部呈微凸的锥体状,顶部和底部分别设置有进气口和排气口;在反应室内部的腔壁的不同位置分别固定有若干个气体传感器,在腔壁上开设有多个小口,用于将内部电线以排针方式引出;气体传感器采集的信号被送入微处理器,用于进行白酒识别,所采用的识别方法为:对于某一特定种类的白酒,进行多次样本采集,从气体传感器采集到的信号进行预处理后,通过特征提取和特征选择,得到用于单类分类器训练的特征向量,最后,通过对特征向量进行训练学习得到针对该白酒种类的单类分类器,在进行测试样本识别的时候,选定要测试的白酒种类,在经过测试样本采样后,经过和上述训练步骤相同的数据预处理、特征提取和特征选择步骤后,利用已经训练好的相应的单类分类器,进行白酒识别;其中,在进行训练样本获取或测试样本识别时的一次采样过程如下:
1)上电后,加热带加热、气体传感器通电,一段时间后蒸发室温度恒定在70℃,气体传感器预热也完成。
2)在蒸发室内滴入白酒样本并密封进行蒸发。
3)打开第一电磁阀、第二电磁阀、第三电磁阀以及气泵,关闭电磁阀4,气泵以恒定的电机转速将蒸发室的样本气体打入到反应室;气体传感器采集的信号被送入微处理器;
4)打气完成后,第三电磁阀关闭,反应室处于密封状态,同时第二电磁阀打开蒸发室清洗排气口,气路切换到蒸发室清洗通道,气泵开始清洗蒸发室残留气体。
5)反应室中样本数据采集完后,数据被保存,此时蒸发室清洗也完成,气路切换到反应室清洗通道,本次采样结束。
本发明所述的技术方案的有益效果以及优点是:
[1]本发明采用的圆柱腔体结构的蒸发室可以方便的对液体样本进行蒸发采样,依靠外部的加热电路进行恒温蒸发并存储在蒸发室中,分布在腔体两侧的进气口和排气口在气泵打气时形成从左至右的气流,将腔室内的样本气体毫无残留地输送至反应室。
[2]本发明采用的传感器反应室形状设计成四方腔体,顶部和底部都呈椎体形状,便于气流在腔室内部进行循环。在Fluent仿真中,气流从顶部入口进入腔室,经过腔室中间顺势往下达到底部后分别往四周分散,再沿着腔壁到达顶部经过锥形顶部的导流再从中间开始往下流动,从而形成一个循环。这个气流的循环保证了清洗腔室时残留气体能够毫无保留的清洗掉,同时方形腔体的腔壁和内部的传感器电路板紧密贴合不会造成死角而残留气体。
[3]本发明中由于所有执行部件均是通过微处理器控制所以采样操作的条件、执行步骤、样本气体浓度、与传感器阵列反应时间等均可以得到精确控制,且具有较高可重复性,也保证了样本识别的正确率。
附图说明
图1为本发明采用的装置的结构示意图。
图2为本发明采用的蒸发室结构示意图。
图3为本发明采用的反应室结构示意图。
图4为本发明采用的反应室内部传感器电路板安装示意图。
图5为本发明的核心控制电路的框图。
图6为本发明的系统人机界面操作流程图。
具体实施方式
下面结合实施例及其附图详细叙述本发明。实施例是以本发明所述技术方案为前提进行的具体实施,给出了详细的实施方式和过程。但本申请的权利要求保护范围不受限于下述实施例的描述。
本发明所采用的装置主要包括气泵、蒸发室、加热电路、传感器阵列反应室、核心控制电路板(包括微处理器及其外围电路)、电磁阀以及锂电池组。各个执行部件以及各个气室之间通过导气管连接。其系统整体的结构框图如图1。
本发明涉及的气泵是一个微型抽气打气泵,最大气流流量是3000sccm,可以通过输入PWM(脉冲宽度调制)信号调节气泵电机转速,同时气泵还可以反馈电机转速信号,两者结合起来可以实现闭环控制,最终能够实现电机转速的精确控制。测试完后将PWM占空比调到最大,气泵电机全速运行,以最大的气体流速清洗气路可以节省时间,提高效率。
本发明涉及的蒸发室是一个横向放置的圆柱腔体结构,如附图2所示,两端分别为进气口1和排气口2,顶部开口3直径15mm,便于用吸管或者移液枪添加样本,进气口和排气口内径3mm,圆柱体内径29mm,蒸发室可以存储白酒蒸汽,维持一定的采样时间,同时起到稀释待测气体作用从而保护气体传感器,蒸发室的外壁缠绕了加热带。添加样本后,盖上顶部开口,加热带通电,白酒样本就会蒸发。
本发明涉及的加热电路采用柔软灵活的加热带,可以将其贴合在气室外壁达到加热和恒温效果。加热功率是通过输入的电压大小、微处理器输入的PWM信号以及电阻丝的缠绕密度来控制的,配合温度传感器可以实现闭环控制以精确控温。
本发明涉及的反应室(如图3,俯视图如图4)是一个方体腔结构,其顶部和底部的管口分别为进气口5和排气口6,7为挡板,小矩形口8四侧面均布一个,用于将内部的四块传感器电路板15的电线以排针12方式引出,同时排针座12又能起到密封反应室和固定电路板的作用,盖板9可以打开以便更换内部的传感器13,也可以通过四个螺丝10来密封反应室。气室腔体为方形便于腔体内壁和内壁上的传感器电路板紧密贴合不留空隙,避免清洗气室时无法清除空隙中的残留气体。顶部和底部的挡板7呈微凸的椎体状,使得清洗气室时气室内部的循环气流能从顶部入口直通底部出口处再向两侧内壁而上回到顶部入口,气流流经内部每一处不留死角,可以彻底清洗气室。参考图4,反应室内壁的四个传感器电路板错开位置安装以节省空间,且每块电路板上可以安装3个气体传感器13,故包括温湿度传感器在内最多12个传感器,其中气体传感器有日本费加罗的TGS880、TGS2602、TGS2611、TGS2620,英国E2V的MICS5121、MICS5521、MICS5524、MICS5526,郑州炜盛科技的MP502、MSP2110.
在实际使用时,样本气体被气泵以恒定转速打入到反应室中,且由于每次滴入的样本量一致,所以打入到反应室的样本量一致,而缠绕在反应室外面的加热带在处理器输出的PWM信号下,可以将反应室的温度恒定在一定数值,由此发生在气体传感器上的重要化学反应外部条件得到了精确的控制,从而保证重复采样过程中反应条件的高度一致性和可重复性。
本发明采用的单分类支持向量机适用于正类样本较容易获得,而异类样本无穷或者获得代价较高的情况,比如系统异常诊断、敌我识别、入侵检测等等,其特点是在进行训练时只需要正类样本,而不需要异类样本。在此情况下,对每一特定白酒建立一个分类器,在训练时只需要该种类的白酒即可,减轻了训练任务负担,训练完成后分类器模型保存在存储器中。此算法也十分便于识别范围的扩展。
具体说来每次操作步骤如下(参照附图1、2、5、6):
[1]系统上电进入硬件初始化界面,系统开始仪器的预热,加热带、传感器通电,一段时间后蒸发室、反应室温度恒定在70℃,传感器预热也完成。
[2]系统进入主界面后,等待用户采集数据的操作,开始采集数据操作后用户打开蒸发室的盖3,滴入0.2uL白酒样本并密封盖3,程序开始进行蒸发计时,5min后蒸发结束。
[3]系统控制程序打开电磁阀1、电磁阀2、电磁阀3以及气泵,关闭电磁阀4,气泵以恒定的电机转速将蒸发室的样本气体打入到反应室,打气时间10s。打气开始的同时电路板上的AD转换器也开始采集阵列输出信号。
[4]打气完成后,电磁阀3关闭,反应室处于密封状态,同时电磁阀2打开蒸发室清洗排气口,气路切换到蒸发室清洗通道,气泵开始清洗蒸发室残留气体。
[5]反应室中样本数据采集完后,数据被保存,此时蒸发室清洗也完成,气路切换到反应室清洗通道,以准备下一次采样,本次采样结束。LCD触摸屏出现选项,用户是否进行下一次采样。如果是在连续采样的情况下,可以进入步骤[3]循环开始下一次采样。如果结束采样,则进入步骤[7]开始数据处理和分析。
[6]如果在[2]中选择的是在线训练,则进入[8];如果选择的是在线测试,则进入测试界面。
[7]在测试界面,用户要选择测试哪一种白酒,选择好要测试的白酒种类,系统就会调用相应的分类器模型,经过和训练步骤相同的数据预处理,处理后的样本是一个1行12列的矩阵,该矩阵被输入到该分类器,分类器的输出结果为1则表示该样本是该种类的白酒,若输出为0则表示样本不是该种类的白酒。系统将最终结果显示在LCD触摸屏上。用户点击“测试完成”后系统回到主界面。
[8]在训练界面,系统先对采集到的10条原始数据曲线进行消除工频干扰、小波阈值去噪、平滑滤波和规范化-相对电导变化率这四个预处理步骤。
[9]得到相对电导变化率曲线后通过特征生成得到曲线的10个特征量,分别是达到最大相对电导变化率的时间t1、相对电导变化率的方均根RMSs,算术平均数AMs、几何平均数GMs、调和平均数HMs、相对电导变化率一阶微分最大值Mder、达到最大微分的时间t2、平均微分Kder、t1时刻相对电导变化率积分值It1、相对电导变化率曲线的几何平均曲率GMcure,上述特征分别记为f1-f10.
[10]得到所有样本的10个特征量之后,再通过特征选择和特征提取,将样本维数降低到分类器能够接受的12维。特征选择算法为Lewis于1992年提出的MIM(Mutual Information Maximization)算法,该算法按照特征和类别标签的互信息大小进行排序,排序靠前的初始特征就是对分类贡献较多的特征。特征提取采用Sammom映射,在特征选择的基础上将特征选择中选中的特征量进行变换,最终每一个原始数据采集样本变成一个12维的样本。
[11]系统将上述经过处理后的数据调用单分类支持向量机算法进行训练,得到一个新的白酒种类的单类分类器模型,将此模型保存到存储器中。训练完成回到主界面。
除了上述的在线测试和在线训练,本发明系统还可以进行离线训练,即在每次采样完成后将采样得到的数据从系统的USB接口复制出来,将数据拿到PC机上进行训练,将训练之后得到的单类分类器模型再通过USB接口保存到系统存储器,此操作既可用于系统白酒识别范围的扩展,也可用于系统数据的更新。
Claims (1)
1.一种基于电子鼻的白酒识别方法,所采用装置的部件包括气泵、蒸发室、反应室、微处理器以及电磁阀,其中,所述的气泵用于将蒸发室的样本气体输送到反应室中;气泵的电机接收微处理器的控制信号,微处理器则根据气泵反馈的电机转速信号调节控制信号,实现闭环控制;气泵通过第一电磁阀与蒸发室进气口相连,通过第三电磁阀与反应室相连;所述的蒸发室为一个横向放置的圆柱腔体,在圆柱腔体的两侧有进气口和排气口,其顶部开口用于添加白酒样本;在蒸发室的外壁缠绕有加热带,微处理器根据蒸发室内温度传感器的反馈控制加热带;在蒸发室的排气口与反应室之间设置有第二电磁阀和第三电磁阀;所述的反应室的顶部和底部呈微凸的锥体状,顶部和底部分别设置有进气口和排气口;在反应室内部的腔壁的不同位置分别固定有若干个气体传感器,在腔壁上开设有多个小口,用于将内部电线以排针方式引出;气体传感器采集的信号被送入微处理器,用于进行白酒识别,所采用的识别方法为:对于某一特定种类的白酒,进行多次样本采集,从气体传感器采集到的信号进行预处理后,通过特征提取和特征选择,得到用于单类分类器训练的特征向量,最后,通过对特征向量进行训练学习得到针对该白酒种类的单类分类器,在进行测试样本识别的时候,选定要测试的白酒种类,在经过测试样本采样后,经过和上述训练步骤相同的数据预处理、特征提取和特征选择步骤后,利用已经训练好的相应的单类分类器,进行白酒识别。其中,在进行训练样本获取或测试样本识别时的一次采样过程如下:
1)上电后,加热带加热、气体传感器通电,一段时间后蒸发室温度恒定在70℃,气体传感器预热也完成。
2)在蒸发室内滴入白酒样本并密封进行蒸发。
3)打开第一电磁阀、第二电磁阀、第三电磁阀以及气泵,关闭电磁阀4,气泵以恒定的电机转速将蒸发室的样本气体打入到反应室;气体传感器采集的信号被送入微处理器;
4)打气完成后,第三电磁阀关闭,反应室处于密封状态,同时第二电磁阀打开蒸发室清洗排气口,气路切换到蒸发室清洗通道,气泵开始清洗蒸发室残留气体。
5)反应室中样本数据采集完后,数据被保存,此时蒸发室清洗也完成,气路切换到反应室清洗通道,本次采样结束。
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |