基于微波空間駐波法的葉類(lèi)蔬菜含水率無(wú)損檢測(cè)

李陳孝，于小庭，趙晨宇，任 圓，徐艷蕾

（吉林農(nóng)業(yè)大學(xué)信息技術(shù)學(xué)院，長(zhǎng)春 130118）

0 引 言

蔬菜是人們?nèi)粘Ｉ钪斜夭豢缮俚氖澄镏唬卟酥泻写罅康乃帧⒇S富的葉綠素、維生素及礦物質(zhì)，其中葉綠素具有造血功能，而維生素及礦物質(zhì)可以維持人體正常的生理功能。新鮮度是影響蔬菜品質(zhì)的重要指標(biāo)之一，隨著蔬菜貯藏時(shí)間的增加，葉片由于蒸騰作用及呼吸作用而失去水分變黃，甚至枯萎；葉綠素含量大幅下降；在酶的催化作用下，葉片中的含氮物質(zhì)被催化為硝酸鹽和亞硝酸鹽等物質(zhì)，危害人體健康[1-2]。

含水率、葉綠素及胡蘿卜素含量等是評(píng)價(jià)蔬菜新鮮程度的重要指標(biāo)[3]。其中葉綠素與胡蘿卜素含量需要通過(guò)專(zhuān)業(yè)的光譜分析儀或胡蘿卜素分析儀等設(shè)備進(jìn)行測(cè)定，該方法較為費(fèi)時(shí)，不易應(yīng)用于蔬菜新鮮度的快速檢測(cè)[4-5]。含水率的快速無(wú)損測(cè)量是蔬菜品質(zhì)檢測(cè)的重要研究方向[6-7]。

目前，含水率的檢測(cè)方法分為直接法和間接法2類(lèi)[8]。直接法包括烘干法、共沸蒸餾法等，測(cè)量結(jié)果精度高但過(guò)程繁瑣，耗時(shí)耗力，難以實(shí)現(xiàn)快速、無(wú)損檢測(cè)，主要應(yīng)用于實(shí)驗(yàn)室的精確測(cè)量。間接法包括光學(xué)法、電學(xué)法、化學(xué)計(jì)量法等。近年來(lái)，隨著傳感器技術(shù)的發(fā)展，多光譜圖像處理、電子鼻等技術(shù)被廣泛應(yīng)用于農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)中。吳瓊等[9]利用便攜式光譜儀通過(guò)測(cè)量葉綠素變化對(duì)蔬菜不同失水程度進(jìn)行分級(jí)檢測(cè)，模型的蔬菜分級(jí)預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)為 0.73；李紅等[10]通過(guò)高光譜圖像技術(shù)對(duì)生菜冠層含水率進(jìn)行預(yù)測(cè)，通過(guò)篩選特征波長(zhǎng)建立偏最小二乘法含水率預(yù)測(cè)模型，相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.902；孫俊等[11]利用高光譜成像技術(shù)建立了一種油麥菜葉片含水率人工蜂群優(yōu)化預(yù)測(cè)模型，決定系數(shù)為0.921；徐海霞等[12]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了一種機(jī)器視覺(jué)和電子鼻信息融合的菠菜新鮮度分級(jí)預(yù)測(cè)方法，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為93.75%。光譜法的波長(zhǎng)很短，穿透深度有限，只能反映蔬菜的表層信息，同時(shí)環(huán)境光線對(duì)測(cè)量結(jié)果的影響較大。采用電子鼻技術(shù)對(duì)蔬菜含水率測(cè)量過(guò)程中，當(dāng)樣品的等級(jí)差別較小時(shí)，揮發(fā)物成分基本接近，導(dǎo)致預(yù)測(cè)精度降低。

微波法含水率測(cè)量具有快速、無(wú)損、高精度的特點(diǎn)，能夠反映材料內(nèi)部信息，同時(shí)不受環(huán)境光照影響[13]。在微波頻率下，水分子具有極強(qiáng)的偶極矩，當(dāng)對(duì)含水物質(zhì)施加外電場(chǎng)時(shí)，電能被水強(qiáng)烈吸收，物質(zhì)內(nèi)部發(fā)生極化反應(yīng)，這種相互作用通過(guò)復(fù)介電常數(shù)ε表示[14-15]，當(dāng)微波頻率位于X波段（8～12 GHz），復(fù)介電常數(shù)對(duì)物質(zhì)水分變化最敏感[16-17]。

目前，微波法含水率測(cè)量技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用分為傳輸線法和自由空間波法。傳輸線法通過(guò)設(shè)計(jì)不同類(lèi)型高頻探頭，根據(jù)傳輸線內(nèi)部微波駐波參數(shù)或時(shí)域參數(shù)變化計(jì)算材料水分信息[18-20]。這種方法要求傳感器探頭與被測(cè)材料直接接觸，例如插入土壤中或包圍在莖稈上，使被測(cè)材料屬性變化直接影響傳輸線高頻阻抗。不能進(jìn)行非接觸測(cè)量限制了傳感器的應(yīng)用。

微波自由空間波法含水率測(cè)量過(guò)程中，不與被測(cè)材料直接接觸，不受樣品堆積程度影響，目前已經(jīng)應(yīng)用于糧食、茶葉、飼料、食品加工等領(lǐng)域[21-26]，然而對(duì)于蔬菜水分檢測(cè)的相關(guān)研究很少有文獻(xiàn)報(bào)道。由于蔬菜葉片較薄，微波很容易穿透樣品產(chǎn)生多重反射，引起測(cè)量誤差。對(duì)于空間中傳播的高頻電磁波，多重反射存在于喇叭天線之間、樣本內(nèi)部以及天線與樣本之間[27]，多重反射干擾難以通過(guò)常規(guī)方法進(jìn)行消除。

本文建立了一種蔬菜含水率空間行駐波測(cè)量方法，并非直接消除或減小微波在空間中的多重反射，而是基于邊界模型分析空間微波多重反射的疊加效應(yīng)，建立空間行駐波波腹點(diǎn)衰減與蔬菜葉片含水率之間的函數(shù)關(guān)系，設(shè)計(jì)了一種微波接收天線距離可調(diào)的行駐波雷達(dá)測(cè)量系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)蔬菜含水率的快速、無(wú)損、高精度檢測(cè)。

1 材料與方法

1.1 行駐波雷達(dá)測(cè)量系統(tǒng)

1.1.1 測(cè)量系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及裝置

行駐波雷達(dá)測(cè)量系統(tǒng)裝置結(jié)構(gòu)如圖1所示，裝置主要由微波腔體振蕩器、微波發(fā)射和接收喇叭天線、檢波器、步進(jìn)電機(jī)、樣品夾持器和控制器組成。振蕩器作為微波信號(hào)源，由8 V直流電壓激勵(lì)安裝在波導(dǎo)腔內(nèi)的耿氏二極管，產(chǎn)生頻率為10.5 GHz、功率為20 mW連續(xù)微波信號(hào)。波導(dǎo)腔的型號(hào)為WR90、內(nèi)部尺寸為22.86 mm×10.16 mm。振蕩器與隔離器連接，阻止反射信號(hào)對(duì)微波源產(chǎn)生干擾。喇叭天線由金屬鋁加工而成工作于線極化，其端口直徑為100 mm，在10.5 GHz下增益為18 dBi。

發(fā)射天線固定放置于被測(cè)樣品夾持器一側(cè)的中心位置，可以減少衍射和邊緣誤差。接收天線與發(fā)射天線相對(duì)，下端固定于滑軌上。待測(cè)樣品置于樣品夾持器內(nèi)，樣品夾持器由厚度為3 mm的亞克力板制成，其內(nèi)部尺寸為200 mm×200 mm×50 mm。接收天線連接檢波器、濾波器，對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行濾波，去除噪聲干擾。A/D轉(zhuǎn)換單元將濾波器輸出的模擬電壓信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字量輸入控制器。控制器采用 STM32F103ZET6微控制單元（Micro Control Unit，MCU），通過(guò)內(nèi)部程序設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)對(duì)蔬菜微波數(shù)據(jù)采集、系統(tǒng)控制、數(shù)據(jù)處理及顯示輸出等功能。

喇叭天線、步進(jìn)電機(jī)、控制器、滑軌固定在長(zhǎng)80 cm、寬22 cm、厚0.3 cm的鋁板底座上，如圖2所示，將待測(cè)蔬菜樣品夾持器放在喇叭天線之間，MCU控制左側(cè)步進(jìn)電機(jī)在導(dǎo)軌上工作帶動(dòng)接收天線向左移動(dòng)獲取接收信號(hào)，通過(guò)信號(hào)轉(zhuǎn)換后傳至主控MCU進(jìn)行蔬菜含水率預(yù)測(cè)及顯示。裝置步進(jìn)電機(jī)每旋轉(zhuǎn) 1周，雷達(dá)天線移動(dòng)0.125 cm。在測(cè)量過(guò)程中，主控 MCU控制步進(jìn)電機(jī)以60 r/m的速度轉(zhuǎn)動(dòng)，同時(shí)A/D轉(zhuǎn)換以40個(gè)/s的速度采集檢波數(shù)據(jù)點(diǎn)。對(duì)于頻率為10.5 GHz的微波，空間中測(cè)量一個(gè)完整駐波雷達(dá)天線移動(dòng)距離約為1.43 cm，系統(tǒng)單次測(cè)量轉(zhuǎn)換時(shí)間小于10 s。裝置測(cè)量結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，無(wú)需借助于矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀等復(fù)雜設(shè)備[28-29]，便于在農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)相關(guān)行業(yè)中應(yīng)用推廣。

1.1.2 空間行駐波法測(cè)量原理

自由空間中，由發(fā)射天線發(fā)出的微波與被測(cè)樣品相互作用后，透射波電場(chǎng)強(qiáng)度Ei(V/m)可以表示為

式中E0為電場(chǎng)強(qiáng)度，V/m；ω為角頻率，rad/s；t為時(shí)間，s；k為微波波數(shù)；z為微波傳輸距離，m；j為虛數(shù)單位且隨時(shí)間t周期性變化，V/m。

根據(jù)空間微波傳輸特性，上述透射波Ei在樣品界面及接收喇叭天線之間會(huì)發(fā)生多重反射，反射系數(shù)Γ與界面材料的介電特性有關(guān)。假定接收天線的反射系數(shù)為Γ1，樣品界面的反射系數(shù)為Γ2，經(jīng)理論計(jì)算，當(dāng)空間微波反射次數(shù)n為奇數(shù)時(shí)，反射波電場(chǎng)強(qiáng)度Ern表示為：

當(dāng)n為偶數(shù)時(shí)，反射波電場(chǎng)強(qiáng)度Ern表示為：

上述多重反射微波在空間中發(fā)生疊加，合成波電場(chǎng)強(qiáng)度Ec可以表示為

將公式（2）、（3）代入公式（4），空間微波疊加形式為

式中Ern為反射波電場(chǎng)強(qiáng)度，V/m；Ec為合成波電場(chǎng)強(qiáng)度，V/m。

對(duì)于有損介質(zhì)，Γ1<1且Γ2<1，則Γ1Γ2<<1，因此公式（5）略去Γ1Γ2及高次項(xiàng)，考慮主要分量，Ec簡(jiǎn)化為

公式（6）為典型的行駐波表達(dá)式[27]，其中為駐波分量，其大小隨z周期性變化，是由于多重反射而產(chǎn)生的干擾項(xiàng)，Ei為透射行波分量，隨時(shí)間t周期性變化，包含被測(cè)樣品信息。上述推導(dǎo)說(shuō)明微波經(jīng)樣品界面及雷達(dá)天線多重反射后形成行駐波，空間中電場(chǎng)強(qiáng)度重新分布。由駐波分量B的表達(dá)式可知，當(dāng)cos2kz=1時(shí)，入射波和反射波相位相同，行駐波形成波腹，此處駐波分量B具有極大值Bmax=1+Γ1，空間合成波電場(chǎng)強(qiáng)度Ec具有最大值：

公式（7）中的天線反射系數(shù)Γ1為常數(shù)，只與天線結(jié)構(gòu)有關(guān)，E2為透射波電場(chǎng)強(qiáng)度，與被測(cè)樣品相關(guān)。

式中E0e為不放樣品時(shí)微波透射波場(chǎng)強(qiáng)，E0s為放入樣品后透射波場(chǎng)強(qiáng)，V/m。上述推導(dǎo)說(shuō)明，行駐波波腹點(diǎn)功率衰減等于透射波功率衰減，只與透射波場(chǎng)強(qiáng)相關(guān)，與界面及多重反射無(wú)關(guān)。對(duì)于多重反射而形成的透射空間行駐波干擾，可以分別測(cè)量不同樣品的波腹點(diǎn)電場(chǎng)強(qiáng)度通過(guò)功率衰減進(jìn)行消除。

本研究設(shè)計(jì)一種行駐波雷達(dá)測(cè)量系統(tǒng)，建立空間行駐波波腹點(diǎn)衰減與蔬菜含水率之間的函數(shù)關(guān)系。圖3分別為不放樣品以及含水率為73.19%的白菜樣品的行駐波電場(chǎng)，則衰減表達(dá)式為

1.1.3 軟件設(shè)計(jì)

行駐波雷達(dá)測(cè)量系統(tǒng)上位機(jī)軟件程序采用Keil軟件公司μVision5開(kāi)發(fā)平臺(tái)，系統(tǒng)采用 C語(yǔ)言編程，以STM32F103ZET6微控制單元MCU為核心，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、系統(tǒng)控制、數(shù)據(jù)處理及顯示輸出等功能，蔬菜含水率預(yù)測(cè)流程如圖4所示。

主要控制流程為：當(dāng)控制按鍵按下，由信號(hào)源所發(fā)出的10.5 GHz連續(xù)微波信號(hào)經(jīng)隔離器、衰減器到達(dá)發(fā)射天線，STM32F103ZET6微控制單元MCU驅(qū)動(dòng)步進(jìn)電機(jī)帶動(dòng)接收天線移動(dòng)。透射信號(hào)穿過(guò)被測(cè)樣品由接收天線接收，濾波器對(duì)微波信號(hào)進(jìn)行低通濾波后，經(jīng)過(guò)A/D轉(zhuǎn)換單元將微波檢波信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字量，通過(guò)單片機(jī)數(shù)據(jù)處理得到行駐波極值數(shù)據(jù)，進(jìn)行蔬菜含水率模型預(yù)測(cè)，最終顯示在裝置顯示屏上。

1.2 試驗(yàn)材料與方法

1.2.1 試驗(yàn)材料

試驗(yàn)材料選用大棚采摘的新鮮綠葉白菜、生菜，采摘時(shí)間為9:00－11:00，選取無(wú)機(jī)械損傷的完整綠葉蔬菜，各分成4組，每組3～4葉，在室溫22～23 ℃下稱(chēng)量并記錄。每天3～5次測(cè)量8組綠葉蔬菜的質(zhì)量Mi，每次重復(fù)測(cè)量3次，求平均值。試驗(yàn)共記錄6 d。

1.2.2 含水率測(cè)定方法

根據(jù)GB 5009.3-2016標(biāo)準(zhǔn)中所的直接干燥法，使用XGQ-2000型電熱鼓風(fēng)干燥箱，在101～105 ℃下，對(duì)蔬菜樣本進(jìn)行烘干箱干燥，得到蔬菜干質(zhì)量M1。試驗(yàn)對(duì)含水率的計(jì)算使用濕基法[17]，含水率的計(jì)算公式為

式中M為蔬菜樣本的濕基含水率，%；Mi為第i次測(cè)得蔬菜樣本的濕質(zhì)量，kg；M1為蔬菜樣本的干質(zhì)量，kg。

2 結(jié)果與分析

2.1 貯藏過(guò)程中蔬菜含水率的變化

2.1.1 貯藏過(guò)程中蔬菜外觀變化

以白菜葉片為例，新鮮綠葉白菜貯藏6 d含水率發(fā)生明顯變化，如圖5所示，葉片外觀特征變化明顯，其中前3 d比較新鮮，第4～5 天開(kāi)始出現(xiàn)萎蔫，第6 天產(chǎn)生腐爛、異味等現(xiàn)象。

2.1.2 貯藏過(guò)程中蔬菜含水率變化

隨著貯藏時(shí)間的增加，蔬菜含水率下降，葉片失水皺縮。本文對(duì)綠葉白菜、生菜進(jìn)行連續(xù)6 d試驗(yàn)，分別獲得試驗(yàn)數(shù)據(jù)118組、108組。選取30組綠葉白菜樣本與20組生菜樣本數(shù)據(jù)為建模集，貯藏時(shí)間-含水率變化散點(diǎn)圖如圖6所示，白菜、生菜含水率變化范圍分別為50%～98%、70%～98%，在測(cè)量范圍內(nèi)，含水率隨貯藏時(shí)間增加而降低，前3 d，2種蔬菜含水率下降趨勢(shì)相近且均高于80%，第5～6 天，蔬菜水分散失加快，2種蔬菜開(kāi)始腐爛。上述測(cè)量結(jié)果表明蔬菜含水率與貯藏時(shí)間相關(guān)，貯藏時(shí)間越長(zhǎng)蔬菜含水率下降速率越快。

2.2 蔬菜含水率對(duì)行駐波功率衰減影響分析

以白菜為例，不同含水率下，行駐波雷達(dá)測(cè)量系統(tǒng)檢波電壓隨天線距離的變化如圖7。雷達(dá)天線與樣品界面空間中的電場(chǎng)存在周期變化，具有明顯的行駐波特性。隨著含水率的下降，蔬菜葉片內(nèi)部自由水含量減小，對(duì)微波能量的吸收減弱，空間行駐波振幅變大，檢波電壓曲線上移。對(duì)于不同的樣品曲線進(jìn)行運(yùn)算處理，得到對(duì)應(yīng)電壓極值Vcs（表1）。

對(duì)于給定的樣品夾持器，當(dāng)容器為空時(shí)，獲得最大電壓極值Vce。表1給出了白菜與生菜的建模集原始電壓極值測(cè)量結(jié)果，為了使測(cè)量結(jié)果與樣品界面及多重反射無(wú)關(guān)，通過(guò)公式（9）計(jì)算得到不同樣品的功率衰減A。

表1 建模集中的蔬菜電壓值Table 1 Vegetables voltage in modeling set

圖8所示為建模集50組樣本數(shù)據(jù)含水率-功率衰減變化關(guān)系，隨著蔬菜含水率降低，水分對(duì)電磁波阻礙作用減小，微波功率衰減下降。在測(cè)量范圍內(nèi)，蔬菜含水率與功率衰減在數(shù)值上單值對(duì)應(yīng)。

2.3 蔬菜含水率預(yù)測(cè)模型分析

2.3.1 蔬菜含水率預(yù)測(cè)模型構(gòu)建

函數(shù)的擬合與驗(yàn)證分析在Matlab R2016a中完成。以函數(shù)決定系數(shù)（coefficient of determination，R2），均方根誤差（Root Mean Square Error，RMSE）作為檢測(cè)指標(biāo)，其中R2數(shù)值大小在0～1之間，數(shù)值越接近1擬合效果越好，RMSE接近0表示更好的匹配[30]。

圖9所示為蔬菜含水率與行駐波波腹點(diǎn)對(duì)數(shù)衰減lgA關(guān)系，采用線性回歸分析法對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行擬合分析，含水率與lgA之間呈現(xiàn)明顯線性關(guān)系。綠葉白菜、生菜含水率M與lgA關(guān)系表示為線性擬合方程

式中a、b為方程系數(shù)。

利用 Matlab計(jì)算得到蔬菜含水率預(yù)測(cè)模型參數(shù)如表2所示，2種蔬菜的決定系數(shù)R2均達(dá)到0.990以上，RMSE均在誤差允許范圍內(nèi)。上述結(jié)果表明，該預(yù)測(cè)模型能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)蔬菜含水率的高精度預(yù)測(cè)。

表2 蔬菜含水率預(yù)測(cè)模型參數(shù)Table 2 Forecasting model parameters of vegetables moisture content

2.3.2 蔬菜含水率預(yù)測(cè)模型性能評(píng)估

為了評(píng)估模型的總體性能，本研究利用余下的 176組獨(dú)立測(cè)量數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證集計(jì)算預(yù)測(cè)模型的性能標(biāo)準(zhǔn)誤差（Standard Error of Performance，SEP），驗(yàn)證模型的預(yù)測(cè)精度。SEP越接近于0表示模型精度越高，SEP計(jì)算式為[28]

式中N為樣本數(shù)量，Δmi為第i個(gè)樣本預(yù)測(cè)值與通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)方法測(cè)量值之差，

計(jì)算結(jié)果表明，行駐波雷達(dá)測(cè)量系統(tǒng)對(duì)白菜、生菜含水率預(yù)測(cè)模型的SEP值分別為1.071%、1.179%。圖10顯示了預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)值與通過(guò)GB 5009.3-2016標(biāo)準(zhǔn)中所述的直接干燥法獲得的真實(shí)值之間的關(guān)系。對(duì)于含水率為50%～98%、70%～98%，貯藏時(shí)間為0～6 d的綠葉白菜和生菜，該含水率預(yù)測(cè)模型精度較高，具有良好的穩(wěn)定性和重復(fù)性。基于以上分析，確定公式（11）為最終蔬菜含水率預(yù)測(cè)方程，寫(xiě)入行駐波雷達(dá)測(cè)量系統(tǒng)STM32微控制單元MCU的蔬菜含水率預(yù)測(cè)程序中，實(shí)現(xiàn)蔬菜含水率預(yù)測(cè)。

3 結(jié) 論

含水率是蔬菜新鮮度評(píng)判的重要指標(biāo)。本文設(shè)計(jì)了一種雷達(dá)測(cè)量系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)蔬菜含水率的快速、無(wú)損、高精度檢測(cè)。測(cè)量裝置包括微波振蕩器、微波發(fā)射及接收天線、檢波器、樣品夾持器、滑軌及控制器。采用STM32F103ZET6微控制單元，實(shí)現(xiàn)微波數(shù)據(jù)采集、電機(jī)系統(tǒng)控制、數(shù)據(jù)處理、顯示輸出等功能。

針對(duì)蔬菜葉片較薄，微波測(cè)量過(guò)程中容易穿透葉片產(chǎn)生多重反射導(dǎo)致誤差增大等問(wèn)題，本文建立了一種微波空間駐波測(cè)量方法，以綠葉白菜、生菜為試驗(yàn)樣本，對(duì)多重反射形成的行駐波進(jìn)行分析，提出了蔬菜含水率預(yù)測(cè)模型。結(jié)果表明：含水率為50%～98%、70%～98%的綠葉白菜與生菜，通過(guò)空間駐波法所獲得的波腹點(diǎn)功率衰減與蔬菜含水率為單值對(duì)應(yīng)關(guān)系。白菜、生菜含水率預(yù)測(cè)模型的決定系數(shù)R2分別為0.992 0和0.991 9，均方根誤差RMSE為1.188%和0.803%，性能標(biāo)準(zhǔn)誤差SEP為1.071%、1.179%。