發(fā)布時間：2018-01-03 02:10

  本文關鍵詞：電子鼻優(yōu)化設計及其在堅果品質檢測中的應用　出處：《浙江大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 電子鼻 人機交互性 自動進樣 DSP DELTA

【摘要】：近年來,堅果品質檢測愈發(fā)受到社會各界的關注。然而,因其堅硬外殼的阻擋,使得堅果內部品質信息很難被直接準確地獲取。作為一種嗅覺仿生儀器,電子鼻基于樣品揮發(fā)性氣體的"指紋圖譜"信息進行內部品質的快速判定,令其在堅果品質檢測領域具有較好的應用前景。目前,電子鼻的研發(fā)主要朝著自動化、智能化方向發(fā)展。而現(xiàn)有電子鼻主要分為便攜式與臺式兩種,其中便攜式電子鼻主要存在人機交互性差、數(shù)據(jù)處理效率低等問題;臺式電子鼻則缺少自動進樣機構,自動化程度低下等缺點。針對上述問題及不同應用環(huán)境,本文分別研發(fā)了基于DSP的嵌入式便攜電子鼻和基于DELTA并聯(lián)機械臂的全自動電子鼻系統(tǒng),并以山核桃為研究對象,進行系統(tǒng)實際檢測能力的驗證。本文主要研究內容和結論如下:(1)研制了基于DSP的嵌入式便攜電子鼻系統(tǒng),包括氣體采集響應模塊、信號采集及調理模塊、DSP控制處理模塊和信息顯示交互模塊。系統(tǒng)采用FLUENT流體分析進行氣室的優(yōu)化設計,并基于PS-LCD進行人機交互界面開發(fā),以實現(xiàn)檢測過程可視化。同時,通過將數(shù)據(jù)預處理、特征值提取、模式識別算法移植進DSP使電子鼻具有獨立運算能力。(2)研制基于DELTA并聯(lián)機械臂的全自動電子鼻系統(tǒng),包括插拔式傳感器響應模塊、自動進樣模塊、信號采集及進樣控制模塊和上位機交互界面。系統(tǒng)通過傳感器安裝底座的設計實現(xiàn)不同類型傳感器的快速插拔,并經(jīng)FLUENT流體分析確定傳感器分布及進氣口高度最佳方案。自動進樣模塊則采用DELTA 3自由度并聯(lián)機械臂結構進行設計。同時,根據(jù)系統(tǒng)功能模塊,基于Matlab GUI開發(fā)環(huán)境為系統(tǒng)提供一個高集成度的人機交互界面。(3)針對不同檢測對象,基于非搜索性特征選擇策略,采用均值分析、變異系數(shù)分析、聚類分析、相關性分析及方差膨脹因子分析對由平均微分值、穩(wěn)定值、面積值構成的初始特征矩陣進行逐步優(yōu)化,并根據(jù)最終獲得的優(yōu)化矩陣選擇相應的傳感器陣列進行應用。(4)進行了未加工山核桃陳化時間、加工山核桃貨架期及摻雜比例檢測。結果表明,不同陳化時間的未加工山核桃基于PCA算法能獲得很好的區(qū)分效果;LDA較PCA能更好的對加工山核桃貨架期及不同摻雜比例進行檢測。同時,上述實驗分別基于經(jīng)PCA降維處理的數(shù)據(jù)進行了 PLSR和BPNN預測模型的構建。其中,加工山核桃貨架期評定實驗中,PLSR模型預測精度較低,建議采用精度更高的BPNN模型。而其他兩組實驗所構建的PLSR和BPNN模型對樣品均具有較好的預測性能。
[Abstract]:In recent years, nut quality detection more attention of the society. However, the barrier for its hard shell, the internal quality of information is hard to obtain nuts directly and accurately. As a kind of bionic olfaction instrument, electronic nose based on samples of volatile gas "fingerprint" information for internal quality rapid determination, with its application good prospects in the field of nut quality detection. At present, the main research and development of electronic nose toward automation, intelligent direction. But the existing electronic nose is mainly divided into two kinds of desktop and portable, the portable electronic nose are poor human-computer interaction, data processing and low efficiency; the desktop electronic nose is the lack of automatic sampling mechanism the low degree of automation and other shortcomings. To solve the above problems and different application environment, this paper developed the embedded portable electronic nose based on DSP and DELTA based and online Automatic electronic nose system of the robot arm, and pecan as the research object, to verify the actual system detection ability. The main research contents and conclusions are as follows: (1) the development of embedded portable electronic nose system based on DSP, including the gas collection response module, signal collecting and processing module, DSP control module and the information interactive display module. The system adopts FLUENT fluid analysis optimization design of the gas chamber, and based on the PS-LCD development of man-machine interface, to realize visualization of the detection process. At the same time, the data preprocessing, feature extraction, pattern recognition algorithm is transplanted into DSP so that the electronic nose has independent operation ability. (2) research automatic electronic nose system based on DELTA parallel manipulator, including response module plug type sensor, automatic sampling module, signal acquisition and sampling control module and the host computer interaction system through the interface. The design of sensor mounting base to achieve quick plug from different types of sensors, and the FLUENT fluid analysis to determine the sensor distribution and inlet height best. Automatic sampling module is designed based on DELTA structure of the 3 DOF parallel manipulator. At the same time, according to the system function module, providing a high degree of integration of the man-machine interface system based on Matlab GUI development environment. (3) according to the different detected objects, non search feature selection strategy based on the analysis of the mean, coefficient of variation analysis, cluster analysis, factor analysis and stability of value by the average differential value, correlation analysis and variance inflation, the initial feature matrix of the area values were gradually optimized, and according to the application the final selection of the optimal matrix corresponding sensor array. (4) the unprocessed pecan processing period and aging time, the proportion of doping pecan shelf Detection. The results show that different aging time of raw pecans based on the PCA algorithm can achieve good distinguish effect; LDA is better than PCA to detect the processing of Pecan shelf life and different doping ratio. At the same time, the experiments were based on the PCA dimension of the data in the model PLSR and BPNN forecast. The processing of Pecan shelf life evaluation experiment, PLSR model prediction accuracy is low, the proposed use of BPNN model with higher precision. PLSR and BPNN models constructed by the other two groups of samples have better prediction performance.

【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP212;S664.1

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