基于电子鼻系统的食物新鲜度的识别方法及电子鼻系统与流程

本发明涉及电子鼻系统检测技术领域，特别是涉及一种基于电子鼻系统的食物新鲜度的识别方法及电子鼻系统。

背景技术：

随着气体传感器技术的不断发展，人工智能得到迅速发展，人们对电子鼻设备的应用场景越来越广泛，电子鼻系统中的算法技术也就越来越受到关注。如：电子鼻系统对果蔬新鲜度的识别从传统简单环境中的检测到电子鼻系统对冰箱等复杂环境中的检测。

现有的基于电子鼻系统检测冰箱中食材新鲜度的识别方法，其方法是在冰箱上设计一个孔以及为阵列气体传感器设计一个气室，使得阵列气体传感器不受冰箱内外循环对气体传感器带来周期性响应的影响，仅有对食材散发出的气味有响应。但是，现有技术中该方法增加了电子鼻系统的设计复杂度，以及硬件制作成本。

技术实现要素：

本发明的一个目的是要提供一种基于电子鼻系统的食物新鲜度的识别方法，该方法可以降低电子鼻系统的设计复杂度，缩短电子鼻系统的搭建时间，并且能够实时检测出冰箱中食材的新鲜度。

特别地，本发明提供了一种基于电子鼻系统的食物新鲜度的识别方法，用于检测冰箱中食物新鲜度，包括以下步骤：

利用阵列气体传感器实时采集对冰箱内食物散发的气体有响应的电阻数据；

对采集的所述电阻数据进行指数平滑滤波处理，以过滤掉所述冰箱的内外循环给所述阵列气体传感器带来的周期性响应；

对过滤后的所述电阻数据进行预处理，计算所述阵列气体传感器一段时间δt内电阻的变化δr；

根据所述阵列气体传感器一段时间δt内电阻的变化δr，判断是否有目标气体；若否，则重新采集对所述冰箱内气体有响应的电阻数据；若是，则将所述阵列气体传感器对所述目标气体的响应构成特征向量；

根据所述特征向量，对所述目标气体进行识别，以识别出所述目标气体所属食材的新鲜度。

进一步地，该方法还包括以下步骤：

利用所述阵列气体传感器采集对食物不同新鲜度有响应的电阻数据，以作为标样；

对采集的所述电阻数据进行处理，并确定检测有所述目标气体的阈值θ；

根据处理后的所述电阻数据，提取所述阵列气体传感器对所述目标气体的样本特征；

将提取的所述样本特征构成样本的训练集，并搭建用于识别所述食物新鲜度的分类模型。

进一步地，对过滤后的所述电阻数据进行预处理的方法为移动平均法或归一化法。

进一步地，根据所述阵列气体传感器一段时间δt内电阻的变化δr，判断是否有目标气体的步骤包括：

判断所述阵列气体传感器一段时间δt内电阻的变化δr是否大于所述阈值θ，若否，则判定没有检测到所述目标气体，重新采集所述冰箱内气体电阻数据；

若是，则判定检测到有所述目标气体，则提取所述阵列气体传感器对所检测到的所述目标气体的响应构成特征向量。

进一步地，采用分类器对所述目标气体进行识别，以识别出所述食物的新鲜度。

进一步地，所述分类器采用邻近算法或决策树算法中的一种。

进一步地，所述食物的新鲜度分为新鲜、不新鲜和腐败三种。

本发明还提供一种电子鼻系统，包括阵列气体传感器、处理器以及存储器，所述阵列气体传感器用于采集对冰箱内食物散发的气体有响应的电阻数据；所述存储器内存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，用于实现根据权利要求1-7中任一项所述的基于电子鼻系统的食物新鲜度的识别方法。

进一步地，所述阵列气体传感器包括多个单独的传感器，其中至少有一个所述传感器对所述冰箱内的至少一种气体有响应。

本发明的基于电子鼻系统的食物新鲜度的识别方法，通过对采集的冰箱内食物散发的气体有响应的电阻数据进行指数滤波处理，降低冰箱内外循环对阵列气体传感器的周期性响应的影响，仅保留阵列气体传感器对冰箱内食物散发的气体的响应特性，无需对电子鼻系统的硬件进行额外设计，降低了电子鼻系统的设计复杂度和制造成本，缩短了电子鼻系统的搭建时间，并且能够实时检测出冰箱中食材的新鲜度。

根据下文结合附图对本发明具体实施例的详细描述，本领域技术人员将会更加明了本发明的上述以及其他目的、优点和特征。

附图说明

后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本发明的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分。本领域技术人员应该理解，这些附图未必是按比例绘制的。附图中：

图1是根据本发明实施例的基于电子鼻系统的食物新鲜度的识别方法的流程图。

具体实施方式

本发明的基于电子鼻系统的食物新鲜度的识别方法可以用于检测冰箱中食物新鲜度，当然本领域技术人员应该能够理解，该方法也同样适用于电子鼻系统检测冰箱中腐败食材的报警，或者同样适用于对阵列气体传感器有周期性响应的环境中气味或者气体的识别。

参见图1，本发明的基于电子鼻系统的食物新鲜度的识别方法主要包括以下步骤：

s1、利用阵列气体传感器实时采集对冰箱内食物散发的气体有响应的电阻数据；

s2、对采集的电阻数据进行指数平滑滤波处理，以过滤掉冰箱的内外循环给阵列气体传感器带来的周期性响应；

s3、对过滤后的电阻数据进行预处理，计算阵列气体传感器一段时间δt内电阻的变化δr；

s4、根据阵列气体传感器一段时间δt内电阻的变化δr，判断是否有目标气体；若否，则重新采集对冰箱内气体有响应的电阻数据；若是，则将阵列气体传感器对目标气体的响应构成特征向量；

s5、根据特征向量，对目标气体进行识别，以识别出目标气体所属食材的新鲜度。

具体来说，如图1所示，在本发明的基于电子鼻系统的食物新鲜度的识别方法中，首先，可以利用阵列气体传感器实时采集对冰箱内食物散发的气体有响应的电阻数据。电子鼻系统中包括阵列气体传感器，阵列气体传感器由n个单独的传感器组成，其中至少有一个传感器可以对冰箱中至少一种气体有响应。通过阵列气体传感器可以实时对采集冰箱内食物散发的气体(气味)有响应的电阻数据。检测时可以先根据阵列气体传感器采集的电阻数据中，判断出阵列传感器中对食物所有新鲜程度均有响应的传感器。本领域技术人员应该能够理解，阵列气体传感器对气体的响应可以通过不同的电阻值进行标记，在本申请中不再详细赘述。

然后，利用指数平滑技术对采集的电阻数据进行指数平滑滤波处理，以过滤掉冰箱的内外循环给阵列气体传感器带来的周期性响应，只保留阵列气体传感器对冰箱中食物散发的气体的响应特性。也就是说，在本发明的方法中，实时采集阵列气体传感器响应的电阻值，并且每采集到一个新的电阻值就对其进行指数平滑滤波处理，只保留阵列气体传感器对冰箱中食物散发的气体的响应特性。需要说明的是，指数平滑滤波处理是一种软件算法的处理方式，换句话说，在本发明的方法中，通过软件算法就能有效避免冰箱的内外循环给阵列气体传感器带来周期性响应的影响，无需对电子鼻系统的硬件进行额外设计，降低了电子鼻系统的设计复杂度，缩短了电子鼻系统的搭建时间。

通过指数平滑滤波处理后的电阻数据可以进行预处理，预处理的方法可以采用移动平均法、归一化法等，通过采用移动平均法或归一化法等对电阻数据进行预处理，可以平滑掉某些突然波动的异常数据对结果的影响，提高数据处理的精度。然后电子鼻系统可以计算阵列气体传感器一段时间δt内电阻的变化δr。例如，阵列气体传感器可以每10s采集一次数据点，可以计算30min内阵列气体传感器采集的电阻的变化δr。每采集到一个新的电阻值就可以计算一次电阻的变化，其中δt可以根据以采集的电阻数据进行分析确定。

根据阵列气体传感器一段时间δt内电阻的变化δr的大小可以判断出是否有目标气体。如果判断出没有采集到目标气体，则可以重新采集冰箱内气体电阻数据。如果判断出有目标气体，则将阵列气体传感器对目标气体的响应构成特征向量。具体来说，电子鼻系统可以判断阵列气体传感器一段时间δt内电阻的变化δr是否大于阈值θ，若δr≤θ，则判定没有检测到目标气体，重新采集对冰箱内气体有响应的电阻数据。若δr＞θ，则判定检测到有目标气体，则提取阵列气体传感器对所检测到的目标气体的响应构成特征向量。本发明的基于电子鼻系统的食物新鲜度的识别方法，无需采集整个的响应及恢复曲线，可以实时对采集的电阻数据进行处理，缩短了预测所检测到食物的新鲜度所需要的时间，实时显示冰箱中食材的新鲜度。

最后，根据特征向量对目标气体进行识别，以识别出目标气体所属食材的新鲜度。优选地，电子鼻系统可以采用分类器对目标气体进行识别，以识别出食物的新鲜度。分类器是数据挖掘中对样本进行分类的方法的统称，其中，分类器可以采用邻近算法、决策树、逻辑回归、朴素贝叶斯、神经网络等算法。食物的新鲜度可以大致分为新鲜、不新鲜和腐败三种。本发明通过该方法可以识别出冰箱中的食物的新鲜度为新鲜、不新鲜或腐败中的哪一种。

根据本发明的一个实施例，基于电子鼻系统的食物新鲜度的识别方法还包括以下步骤：

利用阵列气体传感器采集对食物不同新鲜度有响应的电阻数据，以作为标样；对采集的电阻数据进行处理，并确定检测有目标气体的阈值θ；根据处理后的电阻数据，提取阵列气体传感器对目标气体的样本特征；将提取的样本特征构成样本的训练集，并搭建用于识别所述食物新鲜度的分类模型。

具体来说，本发明的方法中，在使用电子鼻系统检测冰箱中食材新鲜度之前，需要采集一批阵列气体传感器对食材不同新鲜度的数据。也就是说，首先需要利用阵列气体传感器采集对食物不同新鲜度有响应的电阻数据，以作为标样，该标样为环境中只有对食物不同新鲜度有响应的电阻数据。然后，对采集的电阻数据进行处理和分析，确定检测有目标气体的阈值θ，该阈值θ可以作为后续检测过程中，阵列气体传感器是否采集到目标气体的参考值。最后，根据处理后的电阻数据，提取阵列气体传感器对目标气体的样本特征，并将采集到的电阻数据构成样本的训练集，并搭建用于识别食物新鲜度的分类模型。

总而言之，本发明的基于电子鼻系统的食物新鲜度的识别方法，通过对采集的冰箱内食物散发的气体有响应的电阻数据进行指数滤波处理，降低冰箱内外循环对阵列气体传感器的周期性响应的影响，仅保留阵列气体传感器对冰箱内食物散发的气体的响应特性，无需对电子鼻系统的硬件进行额外设计，降低了电子鼻系统的设计复杂度和制造成本，缩短了电子鼻系统的搭建时间，并且能够实时检测出冰箱中食材的新鲜度。

本发明还提供一种电子鼻系统包括阵列气体传感器、处理器以及存储器，其中，阵列气体传感器用于采集对冰箱内食物散发的气体有响应的电阻数据，阵列气体传感器包括多个单独的传感器，其中至少有一个传感器对冰箱中的至少一种气体有响应。存储器内存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，用于实现上述实施例中的基于电子鼻系统的食物新鲜度的识别方法。本发明的电子鼻系统通过采用上述实施例的基于电子鼻系统的食物新鲜度的识别方法，检测冰箱中食物的新鲜度，无需对电子鼻系统的硬件进行额外设计，降低了电子鼻系统的设计复杂度和制造成本，缩短了电子鼻系统的搭建时间，并且能够实时检测出冰箱中食材的新鲜度。

根据本发明实施例的电子鼻系统的其他结构和工作原理对于本领域技术人员而言都是可以理解并且容易实现的，因此不再详细描述。

至此，本领域技术人员应认识到，虽然本文已详尽示出和描述了本发明的多个示例性实施例，但是，在不脱离本发明精神和范围的情况下，仍可根据本发明公开的内容直接确定或推导出符合本发明原理的许多其他变型或修改。因此，本发明的范围应被理解和认定为覆盖了所有这些其他变型或修改。