專利名稱：一種儲藏糧食活性檢測裝置及其方法
技術領域：
本發(fā)明涉及農產品的自動檢測技術領域，特別是涉及應用于農產品安全領域的儲 存糧食活性檢測裝置及其方法。
背景技術：
我國是一個人口大國，糧食問題一直是個重中之重的問題。我國糧食年產量5億 噸左右，其中稻谷年產量達2億噸，占世界年產量的35%，大部分糧食需要流通和入庫儲 藏。然而，在糧食國內外貿易和流通過程中，缺乏快速品質檢測手段，許多糧食收購部門現(xiàn) 有糧食質量檢測方法主要采用人體感官手摸、鼻嗅、嘴咬、眼看等方式判定，不但無法檢測 糧食各種內部品質參數(shù)，而且存在極大的質量檢測的主觀誤差。因此，需要提出一種采用現(xiàn) 代電子信息技術來改造傳統(tǒng)的人工檢測方法，強調快速、便攜以及自動化的檢測模式代替 傳統(tǒng)儀器的簡單檢測方法，代表了檢測技術發(fā)展的必然趨勢，同時將我國糧食品質檢測技 術的研究與應用水平提高到了一個新的層次。對我國糧食安全和糧食生產、儲存、流動可持 續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略具有重要的現(xiàn)實意義和深遠的歷史意義。在20世紀80年代初期，英國的Persaud和Dodd教授應用傳感器陣列的理論基礎， 模仿哺乳動物嗅覺系統(tǒng)的結構和機理，對幾種有機揮發(fā)氣體進行識別，并提出了 “電子鼻” 的概念。“電子鼻”是一種能夠感知和識別氣味的電子系統(tǒng)，其工作原理就是模擬人的嗅覺 器官對氣味進行感知、分析和判斷。電子鼻一般由氣敏傳感器陣列、信號處理子系統(tǒng)和模式 識別子系統(tǒng)等3大部分組成。運用電子鼻技術進行氣味分析，可以客觀、準確、快捷地評判 氣味，并且具有重復性好的特點。隨著材料科學、制造工藝、計算機技術等科學的發(fā)展，經過 各國研究人員十幾年的努力，電子鼻技術取得了實質性的進展。至今，該技術已應用到環(huán)境 檢測、軍事、食品、化工、醫(yī)藥等領域。糧食“活性”問題過去被稱為“陳化”問題。糧食是有生命的有機體，隨著儲藏時 間的延長，特別是超過正常儲存年限以后，糧食的內部結構逐漸松弛，酶活性降低，呼吸能 力衰退，活性減弱，會產生異味。采用常規(guī)化學分析儀器進行糧食活性分析難度較大，缺乏 可執(zhí)行的快速測量標準。比如糧食活性程度測量主要用發(fā)芽率檢測方法來分析，但該方法 檢測時間過長，不能為糧食流通領域所采用。研究氣味電子鼻結合近紅外內部品質分析技 術進行糧食活性自動分析；解決探測器性能穩(wěn)定性難題；研究探測儀器小型化技術；建立 糧食活性模型；完成糧食品質活性程度的定量測量是主要技術難點。長期以來，陳化糧的事 件在國內多次發(fā)生，2000年7月15日武漢市通過競價交易方式，拍賣六萬一千一百七十九 噸陳糧老谷，有八成左右已喪失了直接食用價值，不法商販借此機會將這些糧食重新流入 社會造成損失。處理陳化糧已成為我國糧食工作的重中之重，若無相應的快速檢測手段，后 果不堪設想。隨著神經網絡和模糊理論等新一代信息處理思想的興起，利用基于神經網絡的模 式識別方法實現(xiàn)多種氣體，特別是混合氣體成分的檢測與識別已經成為目前電子鼻技術的 發(fā)展趨勢。神經網絡技術可以實現(xiàn)復雜的非線性映射，良好的容錯性能，有助于提高檢測的準確性。模糊系統(tǒng)是建立在“如果-則”表達方式之上的，可以對專家知識進行系統(tǒng)表述。 將神經網絡與模糊理論有機結合起來，提高系統(tǒng)的學習能力和表達能力，是目前最受人矚 目的課題。由于糧食安全和糧食品質關系到人民生活的切身利益，引起了國內外儀器行業(yè)的 極大關注，目前各國都把電子鼻的開發(fā)與應用列為跨世紀的關鍵技術，并給予特別的重視 和支持，電子鼻技術在農產品品質檢測中有著廣闊的應用前景。

發(fā)明內容
本發(fā)明所要解決的技術問題在于提供一種儲藏糧食活性檢測裝置及其方法，用于 對儲藏糧食的品質和/或活性程度進行快速評判。為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種儲藏糧食活性檢測裝置，其特征在于，包 括微型氣泵，用于從糧食樣品罐中吸取糧食的氣味；傳感器陣列，連接所述微型氣泵，用于輸出與所述氣味相互作用后產生的電信 號；信號采集與轉換電路，連接所述微型氣泵、所述傳感器陣列，用于控制所述微型氣 泵的工作，從所述傳感器陣列采集所述電信號并進行轉換處理；及計算機，連接所述信號采集與處理電路，用于控制所述信號采集與轉換電路的工 作，對所述信號采集與轉換電路處理后的數(shù)據進行特征值提取與分析，并根據分析結果對 糧食的品質和/或活性程度進行評判。所述的儲藏糧食活性檢測裝置，其中，所述檢測裝置還包括用于置放所述傳感器 陣列的恒溫裝置。所述的儲藏糧食活性檢測裝置，其中，所述信號采集與轉換電路通過串行總線與 所述計算機相連。所述的儲藏糧食活性檢測裝置，其中，所述計算機又包括數(shù)據通訊模塊，用于實現(xiàn)所述信號采集與轉換電路與所述計算機之間的數(shù)據傳 輸；特征值提取與分析系統(tǒng)，連接所述數(shù)據通訊模塊，用于對所述信號采集與轉換電 路處理后的數(shù)據進行特征值提取與分析；及活性評判系統(tǒng)，連接所述特征值提取與分析系統(tǒng)，用于根據所述特征值提取與分 析系統(tǒng)得到的結果對糧食的品質和/或活性程度進行評判。所述的儲藏糧食活性檢測裝置，其中，所述計算機還包括檢測控制系統(tǒng)，連接所述特征值提取與分析系統(tǒng)，用于向所述特征值提取與分析 系統(tǒng)提供特征值提取與分析所需的采樣同步信息，并實現(xiàn)所述計算機與所述信號采集與轉 換電路之間的采樣同步控制。所述的儲藏糧食活性檢測裝置，其中，所述活性評判系統(tǒng)采用模糊C均值和自組 織神經網絡以及支持向量相結合的多傳感器融合算法對糧食的品質和/或活性程度進行 評判。為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明還提供了一種儲藏糧食活性檢測方法，其特征在于，包括步驟一，從糧食樣品罐中吸取糧食的氣味；步驟二，輸出傳感器陣列與所述氣味相互作用后產生的電信號；步驟三，采集所述電信號，對所述電信號進行轉換處理；及步驟四，對轉換處理后的所述電信號進行特征值提取與分析，并根據分析結果對 糧食的品質和/或活性程度進行評判。所述的儲藏糧食活性檢測方法，其中，所述步驟三中，所述對所述電信號進行轉換 處理的步驟具體為先將所述電信號轉換為電壓變化信號，再對所述電壓變化信號進行模/數(shù)轉換的步驟。所述的儲藏糧食活性檢測方法，其中，所述步驟三中，進一步包括當采集到足夠的數(shù)據后通過停止采集指令結束數(shù)據采集的步驟。所述的儲藏糧食活性檢測方法，其中，所述步驟四中，進一步包括采用模糊C均值和自組織神經網絡以及支持向量相結合的多傳感器融合算法對 糧食的品質和/或活性程度進行評判的步驟。本發(fā)明的有益技術效果與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明運用電子鼻技術，通過微型氣泵吸取儲存糧食的“氣味”， 儲存糧食的氣味與傳感器陣列接觸作用，對傳感器陣列反應信號進行特征值提取與算法分 析，對糧食品質和/或活性程度進行快速評判。本發(fā)明操作簡單靈活，無損檢測、快速、準確，可應用于谷物收購、生產、儲存過程 中等不同條件下的檢測與分析研究。為糧食行業(yè)生產、研究、質量監(jiān)督檢測等部門提高品質 檢測分析水平、控制產品質量、減少資源浪費，提供了先進、實用的技術手段。以下結合附圖和具體實施例對本發(fā)明進行詳細描述，但不作為對本發(fā)明的限定。


圖1為本發(fā)明儲存糧食活性檢測裝置結構原理圖；圖2為本發(fā)明儲存糧食活性檢測方法工作流程圖。
具體實施例方式下面結合附圖和具體實施方式
對本發(fā)明的技術方案作進一步更詳細的描述。如圖1所示，為本發(fā)明儲存糧食活性檢測裝置結構原理圖。該檢測裝置100給出 了儲存糧食活性檢測的實現(xiàn)原理結構，該裝置100是運用電子鼻技術，通過分析吸取的糧 食氣味，對糧食的品質和/或活性程度進行快速檢測、評判，包括微型氣泵10、傳感器陣列 20、信號采集與轉換電路30、計算機40、恒溫裝置50。微型氣泵10與傳感器陣列20連接； 傳感器陣列20與信號采集與轉換電路30連接，再與計算機40相連；傳感器陣列20置于恒 溫裝置50中。儲存糧食的氣味的采集與轉換由微型氣泵10、傳感器陣列20、信號采集與轉換電 路30順序連接組成；信號采集與轉換電路30在計算機40的控制下工作，微型氣泵10在信 號采集與轉換電路30的控制下工作，在微型氣泵10的吸氣端可伸入樣品罐中吸取氣味，信號采集與轉換電路30的輸出端通過串行總線與計算機40相連。計算機40進一步包括數(shù)據通訊模塊41、特征值提取與分析系統(tǒng)42、專家評判系統(tǒng) 43和檢測控制系統(tǒng)44。其中，計算機40的輸入端連接數(shù)據通訊模塊41，數(shù)據通訊模塊41與特征值提取與 分析系統(tǒng)42通過信息相連接，特征值提取與分析系統(tǒng)42分別與專家評判系統(tǒng)43和檢測控 制系統(tǒng)44通過信息相連接，專家評判系統(tǒng)43為評判糧食品質和/或活性程度的評判系統(tǒng)， 又稱為活性評判系統(tǒng)，并通過連接的顯示器顯示評判結果，檢測控制系統(tǒng)44連有計算機40 的輸出端。
在檢測裝置100開始工作之前需要進行預熱初始化，對檢測裝置100進行預熱初 始化主要是由傳感器陣列20的性質所決定的。在對檢測裝置100預熱一段時間后，由計算機40向信號采集與轉換電路30發(fā)出 開始吸取樣品氣味的指令，此時微型氣泵10、傳感器陣列20、信號采集與轉換電路30開始 工作，微型氣泵10的吸氣端伸入糧食樣品罐中吸取氣味，微型氣泵10吸取的樣品氣味與傳 感器陣列20接觸并相互作用，傳感器陣列20輸出與樣品氣味反應后的電信號，信號采集與 轉換電路30采集該電信號并對該電信號進行調理與轉換處理后，通過串行總線傳送到計 算機40中，在計算機40中對信號采集與轉換電路30處理后的電信號進行特征值提取與算 法分析，從而對糧食品質和/或活性程度進行快速評判。信號采集與轉換電路30將傳感器陣列20輸出的與樣品氣味反應后的電信號為電 阻值變化信號，并將其轉換為電壓變化信號(為電壓模擬信號)，再通過A/D轉換器將該電 壓模擬信號轉換為數(shù)字信號。計算機40通過數(shù)據通訊模塊41與信號采集與轉換電路30進行數(shù)據通訊。當計算機40已經收到足夠的數(shù)據后，向信號采集與轉換電路30發(fā)出停止采樣的 指令，信號采集與轉換電路30結束從傳感器陣列20采集數(shù)據。特征值提取與分析系統(tǒng)42對信號采集與轉換電路30傳送的數(shù)據進行特征值提取 與分析，具體地，特征值提取與分析系統(tǒng)42對數(shù)據的信號波形特征進行提取，包括幅值、斜 率、穩(wěn)定值等波形特征，并對提取的特征值有效性進行分析，是否在規(guī)定的閾值范圍內。專家評判系統(tǒng)43根據特征值提取與分析系統(tǒng)42得到的結果對樣品的品質和/或 活性程度進行專家評判，并通過連接于專家評判系統(tǒng)43的顯示器顯示評判結果。專家評判 系統(tǒng)43評判糧食活性的標準是糧食發(fā)芽率，發(fā)芽率按照國標(GB5520-85)方法獲得。專家評判系統(tǒng)43采用模糊C均值和自組織神經網絡以及支持向量相結合的多傳 感器融合算法進行數(shù)據分析與模式識別。該融合算法是采用模糊邏輯和神經網絡結合在一 起的多傳感器信息融合算法，其將多傳感器信號中提取的特征向量作為神經網絡的輸入信 號，神經網絡的輸出信號作為模糊系統(tǒng)的輸入，模糊系統(tǒng)的輸出作為最終的結果進行顯示。 多傳感器信號中提取的特征向量是由每個傳感器信號提取的特征組合而成的集合，以向量 的形式表示。此處的多傳感器信號指的是信號采集與轉換電路30傳送來的數(shù)據(傳感器 陣列20的反映信號)。訓練好的神經網絡從特征向量中提取有效的特征量，模糊系統(tǒng)對神 經網絡的輸出信號根據專家知識進行模糊化處理。檢測控制系統(tǒng)44在本發(fā)明中所起的作用主要是實現(xiàn)計算機40與信號采集與轉換 電路30之間采樣同步控制。特征值提取與分析系統(tǒng)42在特征值提取與分析時需要檢測控制系統(tǒng)44的這些采樣同步信息，根據這些采樣同步信息來確定要分析哪個時間段的數(shù)據。 檢測控制系統(tǒng)44通過計算機40的輸出端輸出采樣同步控制信號，控制信號采集與轉換電 路30完成開始采樣，結束采樣等同步動作。如圖2所示，為本發(fā)明儲存糧食活性檢測方法工作流程圖。結合圖1，該方法工作 流程的具體步驟包括步驟S201，在檢測裝置100開始工作之前需要進行預熱初始化，預熱一段時間。該步驟中，對檢測裝置100進行預熱初始化主要是由傳感器陣列20的性質所決定 的。步驟S202，在對檢測裝置100完成預熱初始化后，由計算機40發(fā)出開始吸取樣品 氣味的指令，微型氣泵10開始工作。該步驟中，計算機40通過數(shù)據通訊模塊41向信號采集與轉換電路30發(fā)出開始吸 取樣品氣味的指令，微型氣泵10、傳感器陣列20、信號采集與轉換電路30組成的采集與轉 換系統(tǒng)開始工作。步驟S203，微型氣泵10吸取的樣品氣味與傳感器陣列20相互作用，傳感器陣列 20輸出與樣品氣味反應后的電信號，信號采集與轉換電路30采集該電信號并對該電信號 進行調理與轉換處理后，通過串行總線傳送到計算機40中。該步驟中，信號采集與轉換電路30將傳感器陣列20輸出的與樣品氣味反應后的 電信號為電阻值變化信號，并將其轉換為電壓變化信號(為模擬信號)，再通過A/D轉換器 將該電壓模擬信號轉換為數(shù)字信號。步驟S204，計算機40在收到足夠的數(shù)據后發(fā)出停止采樣的指令，結束數(shù)據采集。該步驟中，當計算機40已經收到足夠的數(shù)據后，通過數(shù)據通訊模塊41向信號采集 與轉換電路30發(fā)出停止采樣的指令，信號采集與轉換電路30結束從傳感器陣列20采集數(shù) 據。步驟S205，然后計算機40對信號采集與轉換電路30傳送的數(shù)據進行特征值提取 與分析。步驟S206，計算機40對樣品的品質和/或活性程度進行專家評判，將評判結果進 行顯不。該步驟中，專家評判系統(tǒng)43根據特征值提取與分析系統(tǒng)42得到的結果對樣品的 品質進行專家評判，并通過連接于專家評判系統(tǒng)43的顯示器顯示評判結果。該步驟中，專家評判系統(tǒng)43采用模糊C均值和自組織神經網絡以及支持向量相結 合的多傳感器融合算法進行數(shù)據分析與模式識別，對樣品的品質進行專家評判。其中，該融合算法是采用模糊邏輯和神經網絡結合在一起的多傳感器信息融合算 法，其將多傳感器信號中提取的特征向量作為神經網絡的輸入信號，神經網絡的輸出信號 作為模糊系統(tǒng)的輸入，模糊系統(tǒng)的輸出作為最終的結果進行顯示。其中，多傳感器信號中提 取的特征向量是由每個傳感器信號提取的特征組合而成的集合，以向量的形式表示。此處 的多傳感器信號指的是信號采集與轉換電路30傳送來的數(shù)據(傳感器陣列20的反映信 號)。訓練好的神經網絡從特征向量中提取有效的特征量，模糊系統(tǒng)對神經網絡的輸出信號 根據專家知識進行模糊化處理。本發(fā)明提供了一種針對儲存糧食活性的農產品電子檢測方法，特別是應用于農產品安全領域的儲存糧食活性檢測方法，該檢測方法運用電子鼻技術，通過微型氣泵吸取儲 存糧食的“氣味”，儲存糧食的氣味與傳感器陣列接觸作用，對傳感器陣列反應信號進行特 征值提取與算法分析，對糧食品質和/或活性程度進行快速評判。本發(fā)明操作簡單靈活，測 試準確快速，可用于糧食收購、運輸、儲存、加工等過程中糧食品質和活性程度檢測應用與 研究，為糧食行業(yè)生產、研究、質量監(jiān)督檢測等部門提高品質檢測分析水平、控制產品質量、 減少資源浪費，提供了先進、實用的技術手段。 當然，本發(fā)明還可有其他多種實施例，在不背離本發(fā)明精神及其實質的情況下，熟悉本領域的技術人員當可根據本發(fā)明作出各種相應的改變和變形，但這些相應的改變和變 形都應屬于本發(fā)明所附的權利要求的保護范圍。
權利要求
一種儲藏糧食活性檢測裝置，其特征在于，包括微型氣泵，用于從糧食樣品罐中吸取糧食的氣味；傳感器陣列，連接所述微型氣泵，用于輸出與所述氣味相互作用后產生的電信號；信號采集與轉換電路，連接所述微型氣泵、所述傳感器陣列，用于控制所述微型氣泵的工作，從所述傳感器陣列采集所述電信號并進行轉換處理；及計算機，連接所述信號采集與處理電路，用于控制所述信號采集與轉換電路的工作，對所述信號采集與轉換電路處理后的數(shù)據進行特征值提取與分析，并根據分析結果對糧食的品質和/或活性程度進行評判。
2.根據權利要求1所述的儲藏糧食活性檢測裝置，其特征在于，所述檢測裝置還包括 用于置放所述傳感器陣列的恒溫裝置。
3.根據權利要求1所述的儲藏糧食活性檢測裝置，其特征在于，所述信號采集與轉換 電路通過串行總線與所述計算機相連。
4.根據權利要求1、2或3所述的儲藏糧食活性檢測裝置，其特征在于，所述計算機又包括數(shù)據通訊模塊，用于實現(xiàn)所述信號采集與轉換電路與所述計算機之間的數(shù)據傳輸； 特征值提取與分析系統(tǒng)，連接所述數(shù)據通訊模塊，用于對所述信號采集與轉換電路處 理后的數(shù)據進行特征值提取與分析；及活性評判系統(tǒng)，連接所述特征值提取與分析系統(tǒng)，用于根據所述特征值提取與分析系 統(tǒng)得到的結果對糧食的品質和/或活性程度進行評判。
5.根據權利要求4所述的儲藏糧食活性檢測裝置，其特征在于，所述計算機還包括 檢測控制系統(tǒng)，連接所述特征值提取與分析系統(tǒng)，用于向所述特征值提取與分析系統(tǒng)提供特征值提取與分析所需的采樣同步信息，并實現(xiàn)所述計算機與所述信號采集與轉換電 路之間的采樣同步控制。
6.根據權利要求4所述的儲藏糧食活性檢測裝置，其特征在于，所述活性評判系統(tǒng)采 用模糊C均值和自組織神經網絡以及支持向量相結合的多傳感器融合算法對糧食的品質 和/或活性程度進行評判。
7.一種儲藏糧食活性檢測方法，其特征在于，包括 步驟一，從糧食樣品罐中吸取糧食的氣味；步驟二，輸出傳感器陣列與所述氣味相互作用后產生的電信號； 步驟三，采集所述電信號，對所述電信號進行轉換處理；及步驟四，對轉換處理后的所述電信號進行特征值提取與分析，并根據分析結果對糧食 的品質和/或活性程度進行評判。
8.根據權利要求7所述的儲藏糧食活性檢測方法，其特征在于，所述步驟三中，所述對 所述電信號進行轉換處理的步驟具體為先將所述電信號轉換為電壓變化信號，再對所述電壓變化信號進行模/數(shù)轉換的步驟。
9.根據權利要求7或8所述的儲藏糧食活性檢測方法，其特征在于，所述步驟三中，進 一步包括當采集到足夠的數(shù)據后通過停止采集指令結束數(shù)據采集的步驟。
10.根據權利要求7或8所述的儲藏糧食活性檢測方法，其特征在于，所述步驟四中，進 一步包括采用模糊C均值和自組織神經網絡以及支持向量相結合的多傳感器融合算 法對糧食 的品質和/或活性程度進行評判的步驟。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種儲藏糧食活性檢測裝置及其方法，其中該裝置包括微型氣泵，用于從糧食樣品罐中吸取糧食的氣味；傳感器陣列，連接微型氣泵，用于輸出與氣味相互作用后產生的電信號；信號采集與轉換電路，連接微型氣泵、傳感器陣列，用于控制微型氣泵的工作，從傳感器陣列采集電信號并進行轉換處理；及計算機，連接信號采集與處理電路，用于控制信號采集與轉換電路的工作，對信號采集與轉換電路處理后的數(shù)據進行特征值提取與分析，并根據分析結果對糧食的品質和/或活性程度進行評判。本發(fā)明能夠儲藏糧食的品質和/或活性程度進行快速評判。
文檔編號G01N33/02GK101825621SQ20091007904
公開日2010年9月8日 申請日期2009年3月4日 優(yōu)先權日2009年3月4日
發(fā)明者偉利國, 張小超, 胡小安 申請人:中國農業(yè)機械化科學研究院