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[發(fā)明專利]一種便攜式扇貝數(shù)字化品質(zhì)評(píng)價(jià)裝置和方法在審

專利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 201811345532.3 申請(qǐng)日: 2018-11-13
公開(公告)號(hào): CN109254034A 公開(公告)日: 2019-01-22
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 傅潤(rùn)澤;陳洪興;彭英云;余曉紅 申請(qǐng)(專利權(quán))人: 鹽城工學(xué)院
主分類號(hào): G01N27/12 分類號(hào): G01N27/12
代理公司: 南京經(jīng)緯專利商標(biāo)代理有限公司 32200 代理人: 樓高潮
地址: 224051 *** 國(guó)省代碼: 江蘇;32
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 扇貝 測(cè)試腔 品質(zhì)評(píng)價(jià)裝置 頂空進(jìn)樣系統(tǒng) 數(shù)字化 樣品室 模式識(shí)別系統(tǒng) 氣味傳感器 支持向量機(jī) 核心算法 模式識(shí)別 品質(zhì)評(píng)價(jià) 人機(jī)交互 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 線性變化 中心環(huán)形 進(jìn)樣 排布 加熱 采集 檢測(cè) 靈活
【權(quán)利要求書】:

1.一種便攜式扇貝數(shù)字化品質(zhì)評(píng)價(jià)裝置,其特征在于,包括樣品室,以及測(cè)試腔;所述樣品室通過頂空進(jìn)樣系統(tǒng)與測(cè)試腔連接,用于樣品的放置與加熱,所述頂空進(jìn)樣系統(tǒng)用于氣體的采集進(jìn)樣,所述測(cè)試腔用于扇貝的檢測(cè),其中測(cè)試腔內(nèi)繞中心環(huán)形排布?xì)馕秱鞲衅麝嚵小?/p>

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的便攜式扇貝數(shù)字化品質(zhì)評(píng)價(jià)裝置,其特征在于,還包括溫度控制系統(tǒng)、模擬信號(hào)采集與轉(zhuǎn)換模塊,數(shù)據(jù)處理模塊,模式識(shí)別模塊,數(shù)據(jù)傳送模塊,供電模塊,空氣過濾及配氣系統(tǒng);

所述溫度控制系統(tǒng)用于為樣品處理以及氣體傳感器陣列提供穩(wěn)定的工作溫度;所述模擬信號(hào)采集與轉(zhuǎn)換模塊對(duì)氣敏傳感器的響應(yīng)輸出的模擬信號(hào)進(jìn)行采集和轉(zhuǎn)換;數(shù)據(jù)處理模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,完成濾波和特征提取任務(wù);模式識(shí)別模塊用于對(duì)信號(hào)處理模塊所輸出進(jìn)來的信號(hào)做進(jìn)一步的處理,完成對(duì)樣品品質(zhì)自動(dòng)模式識(shí)別;所述空氣過濾及配氣系統(tǒng)與樣品室連通,為樣品室提供定值的潔凈氣體流量。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的便攜式扇貝數(shù)字化品質(zhì)評(píng)價(jià)裝置,其特征在于,所述模擬信號(hào)采集與轉(zhuǎn)換模塊為研華PCI-1710U;所述數(shù)據(jù)處理模塊為研華RSB-4221;所述模式識(shí)別模塊為NI CompactRIO模塊。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的便攜式扇貝數(shù)字化品質(zhì)評(píng)價(jià)裝置,其特征在于,還設(shè)有通信模塊,所述通信模塊包括4G和Wifi雙通信模塊,用于在不通過網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的控制信息和采集數(shù)據(jù)的傳輸。

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的便攜式扇貝數(shù)字化品質(zhì)評(píng)價(jià)裝置,其特征在于,所述溫度控制系統(tǒng)包括樣品加熱控制系統(tǒng)和檢測(cè)區(qū)加熱控制系統(tǒng),所述樣品加熱控制系統(tǒng)用于控制所述樣品室內(nèi)的溫度;所述檢測(cè)區(qū)加熱控制系統(tǒng)用于控制所述測(cè)試腔內(nèi)的檢測(cè)區(qū)溫度。

6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的便攜式扇貝數(shù)字化品質(zhì)評(píng)價(jià)裝置,其特征在于,所述樣品室由樣品腔和加熱隔層組成,所述加熱隔層與測(cè)試腔的出氣口連通。

7.根據(jù)權(quán)利要求2所述的便攜式扇貝數(shù)字化品質(zhì)評(píng)價(jià)裝置,其特征在于,所述傳感器陣列包括8個(gè)等間距排布的MOS傳感器,分別為L(zhǎng)Y2/Gct1,LY2/GCT,T30/1,PA/2,P30/1,P30/2,T40/1以及TA/2。

8.根據(jù)權(quán)利要求2所述的便攜式扇貝數(shù)字化品質(zhì)評(píng)價(jià)裝置,其特征在于,所述測(cè)試腔通過電路板與傳感器連接,連接位置設(shè)有六點(diǎn)式插槽。

9.基于權(quán)利要求1所述的便攜式數(shù)字化品質(zhì)評(píng)價(jià)裝置的扇貝的品質(zhì)評(píng)價(jià)方法,其特征在于,包括如下步驟:

步驟1,配備適于檢測(cè)要求的品質(zhì)評(píng)價(jià)裝置:其傳感器陣列包括等間距排布的8個(gè)MOS傳感器;

步驟2,將扇貝待檢品放置于樣品室內(nèi),密封,50℃平衡10min;

步驟3,以潔凈干燥空氣為載體,流速150mL/min,進(jìn)樣體積300μL,1s進(jìn)樣完畢,注射針溫度60℃,采集時(shí)間120s,傳感器清洗時(shí)間10min;

步驟4,傳感器陣列發(fā)生響應(yīng),得到傳感器陣列對(duì)待檢品的響應(yīng)數(shù)據(jù)矩陣;

步驟5,根據(jù)預(yù)先獲取的扇貝品質(zhì)與氣味指紋圖譜的對(duì)應(yīng)關(guān)系,對(duì)比待檢品的數(shù)據(jù)矩陣,確定待檢品的品質(zhì)。

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的扇貝的品質(zhì)評(píng)價(jià)方法,其特征在于,所述步驟5包括如下步驟:

(1)MOS傳感器數(shù)據(jù)矩陣的采集,具體分步驟如下:

(a)通過檢測(cè)氣體濃度變化后的8個(gè)MOS傳感器電阻變化,采集8個(gè)MOS傳感器電壓變化;

(b)電壓信號(hào)Vout=Vh-Vc,其中Vh為系統(tǒng)電壓值,Vc為固定電阻電壓;

(c)電壓信號(hào)由數(shù)據(jù)采集卡轉(zhuǎn)換成模擬數(shù)字信號(hào);

(d)8個(gè)MOS傳感器電壓信號(hào)最終組成8個(gè)MOS傳感器模擬數(shù)字信號(hào),取最大值組成數(shù)字矩陣如下所示:

{x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8};

(2)不同等級(jí)的扇貝MOS陣列數(shù)據(jù)特征區(qū)分,具體分步驟如下:

(a)采集不同品質(zhì)水平的扇貝氣味特征得到其數(shù)據(jù)矩陣;

(b)不同樣品二維數(shù)據(jù)矩陣間的標(biāo)準(zhǔn)化歐氏距離計(jì)算,兩個(gè)樣本a(x11,x12,…,x1n)與b(x21,x22,…,x2n)間的標(biāo)準(zhǔn)化歐氏距離d12的公式:

上式中Sk表示第k個(gè)元素的標(biāo)準(zhǔn)差;

(c)基于上述歐氏距離計(jì)算方法,以類平均法為準(zhǔn)則,對(duì)不同樣品進(jìn)行聚類分析,分組Gp和分組Gq的距離的平方D2pq公式:

其中d2ij為步驟(b)中標(biāo)準(zhǔn)化歐氏距離的平方,nq、np分別是Gq和分組Gp中樣本的個(gè)數(shù)。

Gp和Gq并成一類Gr后,Gr與其他類Gk的距離為Drk時(shí):

其中d2ij為步驟(b)中標(biāo)準(zhǔn)化歐氏距離的平方,nr、nk分別是Gr和分組Gk中樣本的個(gè)數(shù)。

(3)基于MATLAB的LIBSVM軟件包中的svmtrain和svmpredict函數(shù),用支持向量機(jī)方法對(duì)扇貝品質(zhì)等級(jí)進(jìn)行進(jìn)行有監(jiān)督的分類,具體分步驟如下:

(a)取100個(gè)已知分類結(jié)果的樣品,等級(jí)分別為1、2、3、4、5,每個(gè)等級(jí)20個(gè),數(shù)據(jù)屬性值做歸一化處理;

(b)g核函數(shù)的參數(shù)系數(shù),c懲罰因子系數(shù)的最優(yōu)化:

利用LOOCV方法,進(jìn)行交叉驗(yàn)證參數(shù)網(wǎng)格尋優(yōu),得到最優(yōu)參數(shù)c和g,交叉驗(yàn)證方程如下:

在上式中n為訓(xùn)練集樣本數(shù),每次取出一個(gè)數(shù)據(jù)作為測(cè)試集的唯一元素,而其他n-1個(gè)數(shù)據(jù)都作為訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型和調(diào)參,最終訓(xùn)練了n個(gè)模型,每次都能得到一個(gè)MSE;而計(jì)算最終test MSE等于n個(gè)MSE取平均;;

(c)最優(yōu)化調(diào)整參數(shù)c和g,以svmtrain訓(xùn)練函數(shù),訓(xùn)練數(shù)據(jù)產(chǎn)生預(yù)測(cè)模型,以svmpredict訓(xùn)練函數(shù),使用訓(xùn)練的模型去預(yù)測(cè)待測(cè)樣品的數(shù)據(jù)類型。

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