楊偉震 王偉

摘要：為了能夠準(zhǔn)確預(yù)測蘋果的鮮度等級、有效降低蘋果的儲藏風(fēng)險、避免經(jīng)濟損失，基于一種氣體傳感器陣列和無線傳輸模塊的電子鼻系統(tǒng)，采集蘋果散發(fā)的氣味信息。在實驗室現(xiàn)有的蘋果鮮度識別系統(tǒng)的研究基礎(chǔ)上，以室內(nèi)條件下儲存的富士蘋果為研究對象，建立基于混沌序列（Tent）改進(jìn)的麻雀搜索算法（SSA）優(yōu)化反向傳播（BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型，通過預(yù)測蘋果揮發(fā)的氣味信息完成對蘋果鮮度的預(yù)測。結(jié)果表明，基于氣體傳感器陣列的Tent-SSA-BP 預(yù)測模型的決定系數(shù)為0.942 03，均方誤差為0.000 4，準(zhǔn)確性總體高于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的0.800 57，且具有更高的預(yù)測穩(wěn)定性。該預(yù)測模型解決了當(dāng)前基于傳統(tǒng)動力學(xué)模型的預(yù)測準(zhǔn)確率低、檢測效率低、且對蘋果造成破壞的問題；同時相較于紅外光譜等其他預(yù)測手段，該模型具有更低的經(jīng)濟成本，且具有操作簡便、移動便攜等優(yōu)點。綜上所述，通過對蘋果揮發(fā)的氣味信息進(jìn)行預(yù)測以實現(xiàn)對蘋果鮮度的預(yù)測，具有操作簡便、成本低、結(jié)果可靠的特點，避免了預(yù)測鮮度的過程中對蘋果造成破壞，實現(xiàn)了無損檢測。

關(guān)鍵詞：蘋果鮮度；預(yù)測算法；氣味識別；傳感器陣列

中圖分類號：TP212 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1002?2481（2023）03?0333?07

我國的蘋果生產(chǎn)量和出口量均居當(dāng)今世界第1 位，實現(xiàn)對蘋果新鮮度的預(yù)測可以降低儲藏風(fēng)險[1]，減少損失，保證蘋果的上市質(zhì)量。所以，準(zhǔn)確、快速、無損地檢測其新鮮度并且預(yù)測蘋果的保質(zhì)期顯得尤為重要[2]。

目前，蘋果的鮮度預(yù)測多以動力學(xué)預(yù)測模型和近紅外光譜檢測方法為主，傳統(tǒng)的動力學(xué)預(yù)測模型往往耗時長、檢測效率低下，需破壞蘋果樣本以獲取蘋果的特征指標(biāo)；而近紅外光譜檢測方法成本高、數(shù)據(jù)量大，檢測條件苛刻，并不適宜大規(guī)模投入使用。近年來，隨著深度學(xué)習(xí)和智能感官的發(fā)展，電子鼻技術(shù)已逐漸應(yīng)用于蘋果等各類果蔬的新鮮度和成熟度監(jiān)測中。最早由意大利的學(xué)者NATALE[3]用氣味識別準(zhǔn)確檢測了有缺陷的蘋果。國內(nèi)黎新榮[4]以蘋果為試驗對象，利用pen3 電子鼻系統(tǒng)獲取不同貯藏時間蘋果的氣味特征值，結(jié)果利用線性判別分析可以準(zhǔn)確地區(qū)分不同貯藏時間的蘋果。浙江大學(xué)的陳遠(yuǎn)濤[5]利用自制的電子鼻系統(tǒng)結(jié)合多種深度學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)了對不同儲存條件下多種食品新鮮度的預(yù)測分類。馮蕾[6]應(yīng)用電子鼻結(jié)合低場核磁共振對黃瓜、櫻桃與番茄的新鮮度進(jìn)行了研究，通過監(jiān)測它們的風(fēng)味特征及水分狀態(tài)的變化規(guī)律，完成其保鮮期的預(yù)測，但是低場核磁共振成本高、檢測條件復(fù)雜，不適宜大規(guī)模推廣使用。南京農(nóng)業(yè)大學(xué)的陳少霞[7]利用電子鼻和近紅外光譜結(jié)合技術(shù)實現(xiàn)了對娃娃菜的新鮮度預(yù)測，該種檢測方法操作復(fù)雜，且近紅外光譜技術(shù)所需數(shù)據(jù)量過大。馬慧玲等[8]利用蘋果的理化性質(zhì)，結(jié)合生成式對抗網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化后的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立了蘋果的貨架期預(yù)測模型，與傳統(tǒng)動力學(xué)預(yù)測模型相比，預(yù)測準(zhǔn)確率具有明顯提高。但該模型過于繁瑣，檢測過程中對蘋果造成了破壞。在此之前，課題組前期相關(guān)研究也具有一定的工作基礎(chǔ)，郭志慧[9]利用氣味識別技術(shù)結(jié)合了模糊感官算法對蘋果的品質(zhì)進(jìn)行了測定。

劉云剛[10]利用優(yōu)化后的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立蘋果的氣味信息和蘋果鮮度之間的關(guān)系，用蘋果散發(fā)的氣體特征識別蘋果的鮮度，識別準(zhǔn)確率高達(dá)98%。以上研究絕大部分采用了氣味識別技術(shù)結(jié)合其他檢測手段輔助完成對果蔬的鮮度分類或者預(yù)測，利用蘋果的氣味信息直接完成對蘋果的保鮮期預(yù)測的研究還相對較少。目前，中北大學(xué)現(xiàn)代檢測與信息處理研究室已開展的研究均是基于蘋果的氣味信息實現(xiàn)蘋果的鮮度檢測和分類，尚未對蘋果未來的鮮度變化做出預(yù)測和得出結(jié)論。

本研究根據(jù)蘋果所揮發(fā)的酯類、醛類等多種氣體成分，結(jié)合已有的乙烯、乙醇、氧氣和二氧化碳組成的傳感器陣列[10]可以用來準(zhǔn)確地表征蘋果新鮮度且準(zhǔn)確率較高。通過自主設(shè)計的氣味識別系統(tǒng)檢測蘋果在儲存過程中釋放的氣體濃度，以ZigBee技術(shù)作為信息傳輸手段，利用加入Tent 的SSA[7]優(yōu)化BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成對蘋果氣味特征的預(yù)測，建立蘋果鮮度預(yù)測的Tent-SSA-BP 模型，最終實現(xiàn)快速、無損預(yù)測[11]蘋果的鮮度。

1材料和方法

1.1 試驗材料

蘋果自采摘后進(jìn)行呼吸作用，消耗氧氣的同時產(chǎn)生乙醇和二氧化碳，且乙烯與蘋果的成熟度緊密相關(guān)，故選用乙醇、乙烯、氧氣、二氧化碳4 種氣體建立蘋果鮮度模型。選用同一市場同一時間購買的果形規(guī)整、表面光潔、大小均勻的富士蘋果若干，于室內(nèi)20 ℃條件下儲存，每隔24 h 對每個樣本的揮發(fā)氣體取樣一次，記錄蘋果由新鮮至腐爛過程中的氣體濃度變化。

1.2 氣味識別系統(tǒng)設(shè)計

整個氣味采集系統(tǒng)有2 個ZigBee 節(jié)點構(gòu)成，整體設(shè)計框圖如圖1 所示，其中，采集節(jié)點連接傳感器后置于儲存蘋果的容器內(nèi)，另一節(jié)點連接上位機傳回數(shù)據(jù)并通過上位機進(jìn)行處理[12-15]。

采集節(jié)點包括氣體傳感器陣列、控制電路和ZigBee 收發(fā)模塊，傳感器陣列將蘋果散發(fā)的氣味信息轉(zhuǎn)化為電信號。整個采集系統(tǒng)的控制芯片采用Msp430F449，該芯片功能強大，可完成初步的數(shù)據(jù)處理任務(wù)。ZigBee無線傳輸模塊采用CC2530-F256，內(nèi)嵌8051 處理器，支持ZigBee2007Ztack 協(xié)議棧。

1.3 氣體傳感器陣列的設(shè)計

該研究主要針對蘋果的鮮度，根據(jù)蘋果自采摘后進(jìn)行的生理作用所涉及到的氣體種類（包含與呼吸作用相關(guān)的氧氣、二氧化碳，與蘋果的成熟度緊密相關(guān)的乙烯以及與香氣相關(guān)的乙醇等揮發(fā)性有機氣體），按照這些氣體的種類和特性的不同，傳感器陣列選用實際環(huán)境下最優(yōu)傳感器組合，以確保氣體濃度采集的準(zhǔn)確性。選擇的傳感器種類選擇及性能指標(biāo)如表1 所示，可有效改善氣體傳感器的交叉敏感特性，提高試驗中蘋果氣味的識別精度[16]。

1.4 氣味采集

利用氣味識別系統(tǒng)對新鮮、次新鮮和腐爛3 種不同鮮度的蘋果進(jìn)行檢測分析。將蘋果和充分預(yù)熱后的氣體傳感器模塊放入800 mL 的密閉容器中，每次放入一個蘋果樣品，對蘋果散發(fā)的氣體進(jìn)行檢測，室溫20 ℃，相對濕度50%。對每個蘋果樣本每間隔24 h 測定一次，均取每次測量趨于穩(wěn)定的濃度值作為蘋果鮮度的電壓特征指標(biāo)換算為濃度單位后并進(jìn)行預(yù)測。

1.5 模式識別算法

采用加入Tent 的麻雀搜索算法優(yōu)化BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以有效提高預(yù)測蘋果鮮度的準(zhǔn)確率。

1.5.1 SSA 麻雀搜索算法 麻雀搜索算法是近幾年應(yīng)用較多的尋優(yōu)算法，在算法設(shè)計中，將種群個體區(qū)分為發(fā)現(xiàn)者、跟隨者和警戒者，每個個體對應(yīng)1 個解。通過對三者不斷地位置更新，達(dá)到尋優(yōu)的目的。與其他尋優(yōu)算法相比，SSA 的結(jié)果簡單、易于實現(xiàn)，控制參數(shù)較少，局部搜索能力較強[17-19]。

此外，為避免麻雀算法陷入局部最優(yōu)的情況，引入Tent 混沌序列對麻雀算法進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化，以提升其整體尋優(yōu)性能和開拓性能。

1.5.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，整個系統(tǒng)通過有監(jiān)督的學(xué)習(xí)方式來完成建立預(yù)測模型的過程，即在訓(xùn)練時，將總的樣本集分為訓(xùn)練集和測試集，其中，訓(xùn)練集用于預(yù)測模型的建立，測試集用于驗證已建立的預(yù)測模型。

利用不同新鮮度、不同成熟度階段的蘋果散發(fā)的氣體濃度等特征的不同，對蘋果散發(fā)的氣體特征進(jìn)行預(yù)測，從而建立蘋果的鮮度預(yù)測模型，將訓(xùn)練后得到的最優(yōu)模型進(jìn)行保存，這樣在輸入一組新的氣味特征數(shù)據(jù)時，根據(jù)傳感器響應(yīng)曲線提取特征值，通過預(yù)測模型就可以得到對蘋果新鮮度的預(yù)測。其優(yōu)化后附加Tent 的SSA-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型流程圖如圖2 所示。

2結(jié)果與分析

2.1 氣味信息及處理

對蘋果樣本進(jìn)行氣味特征采集，其檢測到的氣味特征變化曲線如圖3 所示。

由圖3 可知，不同鮮度蘋果的氣味特征具有不同濃度的變化曲線，傳感器陣列中的乙烯、乙醇和二氧化碳濃度隨時間的變化而增加且趨于穩(wěn)定，蘋果鮮度的不同，其濃度變化的速率不同；而傳感器陣列中的氧氣傳感器采集到的濃度數(shù)據(jù)則隨著時間逐漸降低而后趨于穩(wěn)定，這是因為密閉空間內(nèi)，蘋果細(xì)胞的呼吸作用消耗掉了氧氣用于維持生理活動。此外，氣體傳感器陣列采集到的蘋果原始?xì)馕稘舛葦?shù)據(jù)具有較大的噪聲，這是由于傳感器本身和外部電磁干擾等因素，造成部分傳感器采集的數(shù)據(jù)噪聲過大，需要將采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波、平滑處理等操作。

圖4 明確展示了傳感器陣列采集的數(shù)據(jù)在經(jīng)過濾波后的濃度變化曲線，使得不同鮮度的蘋果在密閉空間內(nèi)的氣味特征變化更加直觀明顯。3 類不同鮮度的蘋果中，新鮮蘋果的氣味特征變化速率最慢，次新鮮蘋果次之，腐爛蘋果最快。在乙烯、乙醇和二氧化碳中的最終穩(wěn)定值新鮮蘋果均為最小，腐爛蘋果均為最高；氧氣濃度的最終穩(wěn)定值則表現(xiàn)為新鮮蘋果最高，次新鮮次之，腐爛蘋果最低。

記錄每個蘋果樣品從新鮮到次新鮮再到腐爛的濃度變化，提取特征值等處理后得到氣體濃度的變化過程如圖5 所示。

由圖5 可知，乙烯、乙醇和二氧化碳均表現(xiàn)為濃度隨天數(shù)而持續(xù)增加，但是不同鮮度的時期具有不同的濃度變化范圍；氧氣濃度則表現(xiàn)為先上升后下降，這主要與蘋果在儲藏過程中的呼吸速率和呼吸類型有關(guān)。

2.2 模型分析

根據(jù)濃度變化曲線可知，不同鮮度蘋果揮發(fā)的氣體濃度具有明顯的差異，在對單種氣體的濃度變化的預(yù)測中，根據(jù)輸入輸出的數(shù)據(jù)特點來確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的結(jié)構(gòu)。利用蘋果前5 d 的濃度變化來預(yù)測第6 天的濃度值，建立預(yù)測模型，即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入信號為5 維，輸出為1 維，根據(jù)Kolmogorov定理，并且通過多次試驗得出最佳隱含層數(shù)為11，所以，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)為5-11-1。

在室內(nèi)條件下，即室溫20 ℃，相對濕度50%，蘋果由新鮮到出現(xiàn)腐爛的時間在40 d 左右，通過檢測蘋果在40 d 內(nèi)的濃度變化，利用這些濃度數(shù)據(jù)訓(xùn)練并測試預(yù)測模型。從中隨機選擇100 組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，20 組數(shù)據(jù)作為測試數(shù)據(jù)測試網(wǎng)絡(luò)。優(yōu)化前后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型訓(xùn)練的誤差對比如圖6 所示。

由圖6 可知，其誤差在優(yōu)化前后分別為0.002 0和0.000 4，為更加直觀地評價模型的穩(wěn)定性和可靠性，采用決定系數(shù)作為預(yù)測模型的評價指標(biāo)。首先根據(jù)式（1）、（2）計算得到殘差平方和和總平方和，其中SSres 為殘差平方和，SStot 表示總平方和，yi 表示真實數(shù)據(jù)，-y表示平均值，f i 表示預(yù)測數(shù)據(jù)；然后根據(jù)式（3）計算決定系數(shù)，最后得到優(yōu)化前決定系數(shù)為0.800 57，優(yōu)化后的決定系數(shù)為0.942 03，說明優(yōu)化后的模型預(yù)測穩(wěn)定性優(yōu)于優(yōu)化前。試驗也證明，經(jīng)過優(yōu)化后的預(yù)測模型，預(yù)測誤差更小，性能更好更穩(wěn)定。

2.3 預(yù)測結(jié)果

表2 為優(yōu)化前后的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對某個蘋果樣本的未來一周乙烯濃度特征變化所做出的預(yù)測值與實測值之間的對比，以及2 類預(yù)測值與實測值之間的誤差對比。由表2 可知，利用加入混沌序列后的麻雀搜索算法優(yōu)化后的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測的結(jié)果與實測值更為接近，誤差更小。

再分別對乙烯、乙醇、氧氣和二氧化碳進(jìn)行預(yù)測，得出優(yōu)化后的預(yù)測模型更加穩(wěn)定，且誤差總體較小，預(yù)測結(jié)果更加準(zhǔn)確。之后根據(jù)預(yù)測后的濃度值結(jié)合實驗室現(xiàn)有的研究成果所建立的蘋果鮮度氣味識別系統(tǒng)模型[10]，總體實現(xiàn)對蘋果鮮度的預(yù)測，以建立起基于氣體傳感器陣列的蘋果鮮度預(yù)測的完整系統(tǒng)。其中對某個蘋果的鮮度進(jìn)行預(yù)測的部分最終結(jié)果如表3 所示，對20 組蘋果的鮮度預(yù)測的結(jié)果中，對第6 天的鮮度預(yù)測準(zhǔn)確率最高，為100%；對蘋果第30 天的測準(zhǔn)確率為80%。

3結(jié)論與討論

蘋果的新鮮度變化不僅會影響其價格和美觀，還會影響果農(nóng)甚至是國家的經(jīng)濟效益。本研究提出的基于電子鼻系統(tǒng)和Tent-SSA-BP 的蘋果鮮度預(yù)測模型，將深度學(xué)習(xí)算法和智能感官結(jié)合后成功地應(yīng)用于蘋果鮮度預(yù)測中。試驗結(jié)果表明，選用的4 種氣體傳感器所組成的傳感器陣列對蘋果揮發(fā)的氣體具有針對性，其能夠有效地提取蘋果的氣味信息，從而進(jìn)一步利用優(yōu)化后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型對蘋果的鮮度進(jìn)行分析預(yù)測。優(yōu)化后的模型具有全局搜索尋優(yōu)能力強、預(yù)測準(zhǔn)確度高、穩(wěn)定性好等特點；但是每個蘋果在800 mL 容器內(nèi)揮發(fā)的氣體在10 min 左右達(dá)到穩(wěn)定，檢測效率較低，在后續(xù)的研究中將以優(yōu)化傳感器陣列、改善特征值提取以及改善算法等方面為切入點，在保證現(xiàn)有準(zhǔn)確率的前提下提高檢測效率，并進(jìn)一步提高準(zhǔn)確率。結(jié)合現(xiàn)有基于SFLA 優(yōu)化的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)蘋果鮮度氣味識別系統(tǒng)[10]，最終形成了一套完整的基于氣體傳感器的可用于預(yù)測蘋果保鮮期的新鮮度無損預(yù)測系統(tǒng)，其能夠準(zhǔn)確預(yù)測蘋果在未來30 d 左右的鮮度。與傳統(tǒng)的預(yù)測蘋果鮮度的動力學(xué)模型和近紅外光譜技術(shù)相比，具有成本低、數(shù)據(jù)量小、檢測方便、無損的優(yōu)點[20]。

下一步將繼續(xù)研究蘋果在其他儲存條件下的鮮度預(yù)測方法和模型，如冷藏條件下蘋果的保鮮期、運輸過程中蘋果的保鮮期變化等，并進(jìn)一步研究提出適用于多種儲存條件下完整的鮮度預(yù)測模型。此外，本研究提出的基于電子鼻系統(tǒng)和Tent-SSA-BP 的蘋果鮮度預(yù)測模型，只針對不同鮮度的富士蘋果進(jìn)行了鮮度預(yù)測，未驗證其他品種的蘋果以及其他種類的果蔬。在電子鼻的整體設(shè)計上，可以嘗試將算法程序燒錄進(jìn)單片機內(nèi)，配合協(xié)調(diào)器節(jié)點接入顯示屏，對數(shù)據(jù)處理結(jié)果進(jìn)行實時顯示，使之脫離上位機形成一個更加簡便的預(yù)測系統(tǒng)。后續(xù)針對傳感器陣列可繼續(xù)擴大傳感器種類，設(shè)計一套針對其他種類果蔬、得到較為廣泛應(yīng)用的鮮度預(yù)測系統(tǒng)，實現(xiàn)對多種果蔬品質(zhì)的預(yù)測，以求實現(xiàn)商品化。

本研究以室內(nèi)條件下儲存的富士蘋果為研究對象，通過自制的基于氣體傳感器陣列的氣味識別系統(tǒng)，利用Tent-SSA-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，建立了可用于蘋果濃度預(yù)測分析的系統(tǒng)模型，其誤差在優(yōu)化后減小到0.000 4，決定系數(shù)達(dá)到了0.94 以上，Tent-SSA-BP 模型預(yù)測值與優(yōu)化前的BP 模型預(yù)測值相比誤差更小，更能表征蘋果儲存一段時間之后揮發(fā)的氣體的濃度變化，將其作為鮮度分類的數(shù)據(jù)更為可靠。

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