胡 斌

（江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院 無錫 214000）

1 引言

近紅外光（Near Infrared，NIR）是一種波長范圍在780nm～2526nm 的電磁波。近紅外光譜分析技術(shù)可以將有機物質(zhì)的含氫基團化學(xué)鍵的倍頻和合頻吸收轉(zhuǎn)換為光譜信息，從而探測出物質(zhì)的成分或者成分含量［1］。在20 世紀80 年代期間，由于工業(yè)技術(shù)的落后，無論是行業(yè)競爭，還是環(huán)保要求，都迫使工業(yè)生產(chǎn)尋求新技術(shù)。為此，經(jīng)過長久的投入和發(fā)展，近紅外光譜技術(shù)結(jié)合化學(xué)計量學(xué)走進研究殿堂。近紅外光譜技術(shù)以快速、安全和準確的特點在物質(zhì)檢測中發(fā)揮著重要作用，在發(fā)酵過程監(jiān)控的研究也取得了顯著進展［2～6］。

國際上，對光譜技術(shù)的應(yīng)用越來越成熟。美國尼高力儀器公司開發(fā)的OMNIC 光譜分析軟件［7］、Bruker 公司開發(fā)的OPUS 軟件［8］和賽默飛世爾科技公司（Thermo Fisher Scientific）的TQ Analyst 軟件［9］都在各行各業(yè)取得了良好的效果。通過上述光譜分析軟件建立定量分析模型，進而應(yīng)用在實時監(jiān)測系統(tǒng)中。與此同時，國內(nèi)外研究者也開發(fā)出基于Matlab 語言的工具箱，用于建立定量和定性分析模型，如Lars N?rgaard 開 發(fā) 的iToolbox 工 具 箱 和Hong-Dong Li 近期開發(fā)的libPLS_1.98 工具箱［10～11］。上述公司和研究者對近紅外光譜分析技術(shù)的發(fā)展起到的很大的促進作用，為近紅外光譜技術(shù)應(yīng)用到實際生產(chǎn)中奠定了堅實的基礎(chǔ)。

本文借鑒國際上通用的光譜數(shù)據(jù)分析和監(jiān)測平臺，如RESULT和OPUS等，設(shè)計出一種新型的實時監(jiān)測系統(tǒng)。在系統(tǒng)實現(xiàn)中，利用libPLS_1.98 工具箱建立定量模型，采用輪詢方式對光譜采集軟件的輸出的CSV格式光譜數(shù)據(jù)文件進行讀取，采用微信小程序技術(shù)進行客戶端頁面設(shè)計，利用Java語言進行服務(wù)器端開發(fā)，采用Websocket 技術(shù)實現(xiàn)客戶端和服務(wù)端的全雙工通信，從而實現(xiàn)對發(fā)酵過程參數(shù)的遠程、在線監(jiān)測。

2 關(guān)鍵技術(shù)

2.1 近紅外光譜檢測基礎(chǔ)

近紅外光譜分析技術(shù)的物理基礎(chǔ)是光與物質(zhì)之間的相互作用，當光入射到物質(zhì)時，會發(fā)生反射、透射或者吸收。從光源入射到物質(zhì)表面后，經(jīng)過與物質(zhì)中微粒的一系列作用后出射，其中入射與出射的光強比就是我們需要的信息。近紅外光譜分析技術(shù)的化學(xué)基礎(chǔ)來自物質(zhì)內(nèi)部的分子振動和能級吸收。由波爾頻率方程計算出的振動量子數(shù)v 從0到1 得到的振動頻率f 稱之為基頻。那么，一級倍頻和二級倍頻分別為v 從0 變化到2 和3 獲得的振動頻率，而合頻指的是不同基頻之間的和或差獲得的振動頻率［12～13］。

2.2 微信小程序技術(shù)

微信小程序技術(shù)（Mini Program），是一種介于B/S（Brower/Server）結(jié)構(gòu)和C/S（Client/Server）結(jié)構(gòu)之間的系統(tǒng)。對于客戶來說，客戶不需要像安卓或者IOS 一樣下載應(yīng)用程序，只需要在微信軟件上打開小程序功能搜索即可。有著即開即用的效果。對于開發(fā)人員來說，這又是一種快速開發(fā)平臺［14］。在微信小程序的編碼中，已經(jīng)封裝好了頁面的結(jié)構(gòu)、生命周期以及數(shù)據(jù)渲染。目前，已經(jīng)有150 萬開發(fā)人員推動著微信小程序的發(fā)展，涉及到了200多個行業(yè)，并帶動了一個新行業(yè)的發(fā)展。

2.3 Websocket技術(shù)

Websocket 技術(shù)誕生之前，客戶端和服務(wù)器通常使用的技術(shù)有：輪詢和長連接等。但是，長時間的通信會導(dǎo)致一些問題：

1）多個客戶端同時請求服務(wù)器時，服務(wù)器必須為每個客戶端建立Tcp 連接。頻繁的連接和斷開容易造成系統(tǒng)崩潰。

2）頻繁的Http 協(xié)議請求具有很高的開銷，Http請求頭存儲了很多信息，重復(fù)的連接也會傳遞重復(fù)的信息。

Websocke 技術(shù)是解決上述問題的簡單方案。如圖1 所示W(wǎng)ebsocke 技術(shù)建立連接的原理圖。TCP 協(xié)議傳輸數(shù)據(jù)時，每次發(fā)送數(shù)據(jù)都要建立復(fù)雜的“三次握手，四次揮手”。而在Websocket 協(xié)議的傳輸中，只需要建立一次連接就可以一直通信［15］。

圖1 Websocket原理圖

3 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)

實時監(jiān)測系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)圖如圖2 所示，包括發(fā)酵罐、光纖探頭、光譜儀、廠商配套的光譜采集軟件、實時監(jiān)測軟件系統(tǒng)和用戶終端。在整個系統(tǒng)中，光譜儀器采用了賽默飛品牌的傅立葉近紅外過程分析儀Antaris MX，此儀器可以檢測波數(shù)范圍在10000cm-1～4000cm-1的近紅外光譜。服務(wù)器采用了Windows7 操作系統(tǒng)，并安裝廠商配置光譜采集軟件。廠商配置的光譜采集軟件為RESULT 平臺下的RESULT-Integration 軟件，可以設(shè)置參數(shù)將實時采集的光譜數(shù)據(jù)以CSV格式輸出到指定文件夾中。

圖2 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)圖

由總體結(jié)構(gòu)圖可以看出，在系統(tǒng)運作之前，利用Lars N?rgaard開發(fā)的iToolbox工具箱中的聯(lián)合區(qū)間偏最小二乘法，對發(fā)酵過程數(shù)據(jù)建立糖含量的定量分析模型，并將模型數(shù)據(jù)存儲為CSV格式的模型文件（如圖2 中NIR 模型）。其中，NIR 模型的第一行數(shù)據(jù)為特征區(qū)間，第二行數(shù)據(jù)為波數(shù)權(quán)重。

系統(tǒng)運作的流程如下：1）在發(fā)酵過程中，近紅外光譜儀通過光纖探頭采集發(fā)酵罐的發(fā)酵過程數(shù)據(jù)，并通過廠商配備的光譜采集軟件將采集到的物質(zhì)信息轉(zhuǎn)換成光譜信息，進入輸出為CSV格式的光譜數(shù)據(jù)文件；2）在采集軟件不斷輸出實時光譜數(shù)據(jù)的過程中，實時監(jiān)測系統(tǒng)利用輪詢監(jiān)測功能獲取CSV 格式光譜數(shù)據(jù)文件，并利用文件處理功能解析數(shù)據(jù)文件和模型文件，將解析到的實時數(shù)據(jù)和模型數(shù)據(jù)以全局變量的形式存儲；3）利用模型預(yù)測功能將當前實時光譜數(shù)據(jù)和模型數(shù)據(jù)結(jié)合，并計算出實時預(yù)測結(jié)果；4）在用戶開啟Websocket連接后，系統(tǒng)服務(wù)端利用數(shù)據(jù)推送功能將預(yù)測結(jié)果推送給在線用戶。

4 功能流程設(shè)計

4.1 輪詢監(jiān)測功能設(shè)計

輪詢監(jiān)測功能是對光譜采集軟件輸出文件的變化進行監(jiān)測。近紅外光譜儀將采集的樣品經(jīng)過光譜采集軟件的處理后得到了光譜圖像，進一步通過設(shè)置相關(guān)參數(shù)可以將光譜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成CSV格式，并存儲在指定文件夾中。利用Java 語言對指定文件夾進行輪詢監(jiān)測的關(guān)鍵點有：

1）文件夾每次輪詢掃描前，需要對已存在文件進行緩存，并在下一次輪詢掃描中對已有文件對比，以確定是否有新文件。

2）為避免大量的數(shù)據(jù)對比，應(yīng)該優(yōu)選判斷文件數(shù)量。如果文件數(shù)量上排除了新文件的產(chǎn)生，可以直接進行下次輪詢。

3）考慮到在近紅外光譜數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)處理中，如果時間過長或者其他環(huán)境異常會導(dǎo)致的掃描時間阻塞。系統(tǒng)使用子線程的方式將掃描到的新文件交給子線程解決，而不會干擾掃描任務(wù)，由子線程去繼續(xù)執(zhí)行后續(xù)業(yè)務(wù)。

在上述關(guān)鍵點下，對系統(tǒng)的輪詢監(jiān)測功能進行設(shè)計，如圖3所示輪詢監(jiān)測功能流程圖。

圖3 輪詢監(jiān)測流程圖

從圖中可以看出輪詢監(jiān)測的主要流程如下：1）系統(tǒng)開啟監(jiān)控，使用Java 語言的Properties 類掃描并解析properties 類型的配置文件以獲取目標路徑。其中，配置文件的目的是便于將來因業(yè)務(wù)或者環(huán)境調(diào)整而導(dǎo)致的文件夾更改；2）使用Java語言的Map 對象將目標路徑的所有文件加入到緩存變量中，其中Map 的key 值為文件的最后修改時間，Map的value 值為文件對象；3）計算當前目標路徑的文件數(shù)量，并與緩存變量的數(shù)量進行對比，如果沒有新文件直接進入延遲狀態(tài)，如果有新文件，利用文件最后修改時間找出新文件；4）開辟線程對新文件進行后續(xù)的功能處理，包括文件解析功能、數(shù)值計算功能和信息推送功能。

4.2 文件處理功能

在實時監(jiān)測系統(tǒng)有兩種類型的文件需要處理，包括實時光譜數(shù)據(jù)文件和模型文件。采集軟件所輸出的CSV 格式光譜數(shù)據(jù)具備“只讀”。在光譜數(shù)據(jù)的內(nèi)容中，第一列為波數(shù)值，第二列為光譜吸收度值，實時監(jiān)測系統(tǒng)只需要獲取第二列的吸收度信息。模型文件是通過基于Matlab 的iToolbox 工具建立定量模型，并將模型數(shù)據(jù)的特征區(qū)間和權(quán)重信息寫入到CSV格式文件中。

使用Java 語言對上述文件進行處理的主要任務(wù)有：獲取文件夾中的文件列表、獲取文件格式、獲取文件的最終修改時間和獲取文件內(nèi)容。其中，Java 語言獲取文件的外部屬性可以通過File 類獲得，具體方法如表1 所示。Java 語言讀取文件的內(nèi)容信息則需要字節(jié)流FileInputStream 或者字符流Reader以及相關(guān)類。

表1 File類部分方法

通過表中的具體文件操作方法，對實時數(shù)據(jù)文件和模型文件進行讀取。從圖4 所示文件讀取流程圖中，可以看出文件處理的流程為1）由于文件處理是通用程序，需要先判斷文件的類型，以進入不同的文件讀取過程；2）在光譜數(shù)據(jù)文件的讀取中，由于文件夾可能混雜其他文件，因此需要采用表1中的getName方法判斷是否為CSV格式以及文件名內(nèi)容，排除非光譜數(shù)據(jù)文件；3）通過字節(jié)流FileInputStream 的readLine 方法逐行讀取文件的內(nèi)容；4）使用Java 語言的splite 方法對每行數(shù)據(jù)進行逗號分隔符截取，從而讀取到的光譜吸收度信息進行拼接并存儲；5）在模型文件的讀取中，讀取第一行存儲的區(qū)間信息，并使用Java 語言的splite 方法辨識多個區(qū)間信息；6）讀取第二行存儲的權(quán)重信息，其中權(quán)重信息以逗號分割，依舊使用splite方法進行截取，并保存為模型對象。

圖4 文件處理流程圖

4.3 信息推送功能

信息推送功能是在服務(wù)端將預(yù)測的數(shù)據(jù)主動推送給當前在線用戶。首先需要利用Websocke 技術(shù)建立客戶端和服務(wù)端的連接。在微信小程序客戶端，微信小程序使用wx.connectSocket（Object ob?ject）函數(shù)建立連接，其中Object所表示的信息有后端服務(wù)器wss 的地址url 和Http Header 請求頭。在服務(wù)端，Java 語言通過ServerEndpoint 注解來自定義Websocket類，并指定生命周期函數(shù)onOpen 建立連接。每個客戶端與服務(wù)端建立連接后，將用戶對象存儲到CopyOnWriteArraySet＜MyWebSocket＞中，其中MyWebSocket為自定的連接對象。

連接建立成功后，對實時數(shù)據(jù)進行計算，并將預(yù)測結(jié)果推送，如圖5所示的信息推送流程圖。

從信息推送流程圖可以看出，信息推送的過程為1）獲取輪詢監(jiān)測功能得到的實時數(shù)據(jù)和文件處理后的模型數(shù)據(jù)；2）使用Java 語言的Math 類計算預(yù)測結(jié)果；3）在獲取到的當前用戶對象集合中，對存儲了用戶對象的CopyOnWriteArraySet 集合進行遍歷；4）以Json 格式封裝預(yù)測結(jié)果，并包含光譜文件的最后修改時間、近紅外光譜的數(shù)據(jù)；5）Java 語言將待發(fā)送的Json格式數(shù)據(jù)字符串化，并使用自定義連接對象MyWebSocket 類的sendMessage 方法推送信息。

圖5 信息推送流程圖

5 編碼實現(xiàn)與測試

5.1 頁面布局設(shè)計

實時監(jiān)測系統(tǒng)的微信小程序端共有三個頁面，包括數(shù)據(jù)預(yù)測的置頂式刷新頁面、預(yù)測結(jié)果的詳情頁面以及預(yù)測結(jié)果的歷史走勢頁面。其中，置頂式刷新頁面是由表格構(gòu)成的數(shù)據(jù)預(yù)測頁面，預(yù)測結(jié)果從上到下按照時間倒序排列。預(yù)測的詳情頁面除了預(yù)測時間和預(yù)測結(jié)果外，還包含了光譜的曲線信息。預(yù)測結(jié)果的歷時曲線頁面是將開啟在線監(jiān)控到當前時刻的所有預(yù)測結(jié)果通過折線圖的形式展示。

如圖6 所示是微信小程序的界面設(shè)計圖。其中，標題為“置頂式”所在界面是系統(tǒng)進入的首頁。在首頁的最上方是監(jiān)測系統(tǒng)開啟監(jiān)測功能的按鈕。首頁的最下方是導(dǎo)航欄，包括了當前置頂式頁面和歷史曲線頁面的選項卡。在監(jiān)測按鈕和導(dǎo)航欄之間是數(shù)據(jù)預(yù)測的表格數(shù)據(jù)，其排列順序按照時間倒序的結(jié)果展示在表格中。詳情頁面作為置頂式刷新頁面的二級頁面，是通過點擊表格預(yù)測結(jié)果的單個條目進入。詳情頁面更詳細的介紹預(yù)測信息和光譜的曲線圖。通過點擊首頁的導(dǎo)航2 按鈕，可以進入到歷史光譜數(shù)據(jù)的預(yù)測走勢頁面。預(yù)測走勢頁面展示了從開啟監(jiān)測功能到當前數(shù)據(jù)預(yù)測的所有數(shù)據(jù)預(yù)測走勢圖。

圖6 微信小程序界面設(shè)計圖

5.2 實時數(shù)據(jù)預(yù)測頁面測試

根據(jù)圖6 的頁面布局，首先設(shè)計置頂式刷新頁面和詳情頁面。如圖7（a）所示的置頂式刷新頁面中，通過點擊首頁上方的在線監(jiān)測狀態(tài)欄，可以向后端服務(wù)器發(fā)送Websocket 連接請求，在等待連接的時間內(nèi)如果連接失敗按鈕直接跳到關(guān)閉狀態(tài)，狀態(tài)顯示“未開啟”，如果連接成功顯示“已開啟”。狀態(tài)欄的下方是數(shù)據(jù)列表，從上至下按照時間倒序排列。當新的預(yù)測結(jié)果推送到微信小程序頁面時，數(shù)據(jù)將置頂?shù)阶钌戏轿恢?，其他預(yù)測結(jié)果下移。通過點擊單個預(yù)測條目，可以進入到圖7（b）的預(yù)測結(jié)果詳情頁面中。詳情頁面以更加美觀的排版展示預(yù)測結(jié)果，并且新增光譜數(shù)據(jù)曲線圖。

圖7 數(shù)據(jù)預(yù)測頁面測試

5.3 預(yù)測數(shù)據(jù)的歷史曲線頁面測試

通過點擊圖7 中導(dǎo)航欄的“過程”選擇卡進入如圖8 所示的預(yù)測結(jié)果的歷史曲線頁面。歷史曲線是通過微信小程序端進行收集，具體過程為1）在線用戶開啟監(jiān)測功能后，記錄每次的預(yù)測結(jié)果，為了讓數(shù)據(jù)在頁面間傳遞，微信小程序?qū)?shù)據(jù)存儲在app.js文件的全局變量globaldata中；2）當用戶進入歷史數(shù)據(jù)曲線頁面后，獲取globaldata 的全部數(shù)據(jù)，并使用Echarts 插件繪制歷史預(yù)測結(jié)果的折線圖。

圖8 歷史數(shù)據(jù)曲線頁面測試

在微信小程序的數(shù)據(jù)傳遞中，服務(wù)端通過發(fā)送Json 格式的字符串傳遞到微信小程序端。微信小程序通過JSON.parse 方法將Json 字符串轉(zhuǎn)換成Json 對象，并通過this.setData 方法渲染到頁面數(shù)據(jù)Data中。當進入到歷史數(shù)據(jù)頁面后，通過生命周期函數(shù)onLoad 讀取全局變量，進而使用Echarts 繪制圖表完成折線圖渲染。當新數(shù)據(jù)傳遞到微信小程序端，微信小程序?qū)⑿骂A(yù)測結(jié)果拼接到數(shù)組末端，重新繪制歷史曲線，完成數(shù)據(jù)的動態(tài)變化。

6 結(jié)語

長久以來，近紅外光譜技術(shù)在發(fā)酵過程監(jiān)測的應(yīng)用大多為桌面端系統(tǒng)。本文在經(jīng)典監(jiān)控系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，結(jié)合當前快速發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，設(shè)計并實現(xiàn)了一套基于微信小程序技術(shù)的實時監(jiān)測系統(tǒng)。系統(tǒng)采用微信小程序技術(shù)作為客戶端進行快速開發(fā)和快速應(yīng)用，采用Websocket 技術(shù)進行客戶端與服務(wù)端的高效數(shù)據(jù)推送，采用Java語言開發(fā)服務(wù)端應(yīng)用程序，以提高系統(tǒng)的跨平臺能力。經(jīng)過最后的編碼與測試表明，系統(tǒng)可以滿足發(fā)酵過程參數(shù)的遠程實時監(jiān)測，為近紅外光譜技術(shù)的遠程監(jiān)測應(yīng)用提供完整的軟件系統(tǒng)和具體的解決方案。