盈盛恒泰：中检测方案(感官智能分析)

计算机技术与发展COMPUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT第21卷第11期2011年11月Vol.21 No. 11Nov. 2011 第21卷·178·计算机技术与发展 一种基于计算机嗅觉的卷烟等级识别方法 邓炳荣，伍世元，武琳，邵雅雯，李江勇 (广东工业大学信息工程学院，广东广州510006) 摘 要：为利用计算机嗅觉系统(电子鼻)快速、简便地识别同种品牌不同等级的卷烟，选取三种不同等级的“双喜”牌卷烟作为实验对象，利用 PEN3 电子鼻分别检测整盒(未开封)、滤嘴、烟丝、烟纸、烟气等5个方面的气味，并利用主成分分析(PCA) 和主成分分析+线性判别分析(PCA+LDA)分别对该5种气味信息进行分析。最后利用相关性分析对整盒气味信息的待测样本进行了区分测试。结果显示：单独利用5种气味的信息都区分出三种等级，其中区分效果由优到劣依次是滤嘴、烟气、整盒、烟丝、烟纸。利用相关性分析方法对整盒待测样品的测试正确率达100%. 关键词：电子鼻；卷烟；主成分分析；线性判别分析；相关性分析 中图分类号：TP301 文献标识码：A 文章编号：1673-629X(2011)11-0177-05 Application of Electronic Nose in Discriminationof Different Levels Cigarette DENG Bing-rong，WU Shi-yuan，WU Lin，SHAO Ya-wen，LI Jiang-yong (School of Information Engineering，Guangdong University of Technology，Guangzhou 510006，China) Abstract： In order to fast，easily discriminate the same brand of cigarette with different levels using electronic nose， the "ShuangXi" ciga-rette with three different levels were used in this experiment. The odors of the entire box (unopened) ，the filter，the cut tobacco，the ciga-rette paper，and the smoke were respectively tested by PEN3 electronic nose，and the method of PCA and the method of PCA +LDA wereused to analyze the information of the five different odors. Finally，experimental samples were tested based on the odor information of theentire box using correlation analysis. The results showed that the three levels could be discriminated from the information of the five dif-ferent odors respectively，with the effects from superior to inferior followed by the filter，the smoke，the entire box，the cut tobacco， thecigarette paper. The accuracy of testing the entire box samples by correlation analysis reached 100%. Key words：electronic nose；cigarette；principal component analysis；linear discriminant analysis； correlation analysis 0 引 言 计算机嗅觉集计算机、材料、电子和智能计算等多学科于一体，是模拟生物(人体)嗅觉的一种新兴仿生技术。计算机嗅觉系统(俗称“电子鼻”)具有抗干扰能力强、准确度高、重现性好、不易疲劳、感知范围广等优点，并且不需溶剂、样品预处理要求简单、无污染，已在农产品检测3、食品工业4.5、医疗卫生生6，、中药材鉴别等领域取得了广泛应用。 相对于以上领域，电子鼻在烟草领域中的应用研究相对较少。李敏健等利用FOX4000 型电子鼻成功分辨不同类型及同一类型不同风格的卷烟，结果与感官评价一致；朱先等等利用同种类型电子鼻检测了3个地区共70种烤烟样品的挥发性成分，并对电子 ( 收稿日期：2011-04-14；修回日期：2011-07-20 ) ( 基金项目：国家自然科学基金(60971105) ) ( 作者简介：邓炳荣(1985-)，男，广东信宜人，硕士研究生，主要从事智能信息处理、数字信号处理。 ) 鼻采集数据分别进行主成分分析、聚类分析和判别函数分析，测试样品的正确率达91.7%；毛友安等也利用同种类型电子鼻建立了卷烟烟丝挥发性组分整体性质的人工智能评价方法。殷勇等2利用气敏传感器阵列结合神经网络技术，对卷烟香气质量进行了评价。 上述主要是单独研究卷烟的烟丝或烟气，而忽视卷烟的其他角度的气味信息研究。因此，拟通过电子鼻从不同角度研究卷烟的识别效果，建立一种电子鼻快速、准确、简便识别卷烟等级的面向现场应用的方法。 材料、仪器与方法 1.1 材料和仪器 (1)实验样品 “双喜”牌“经典1906”香烟、 “双喜经典”香烟 "软01”香烟各2盒(按照它们的市面售价的高低分别定为等级1、等级2、等级3。) (2)电子仪器： PEN3电子鼻系统1套；台式计算机1台。 1.2 方 法 1.2.1 试样处理与制备 (1)整盒卷烟预处理。各取“双喜”牌3个等级香烟1盒，用PEN3 电子鼻配带的吸气针分别于烟盒顶面靠近左右两条棱边的中间位置打2个孔，然后分别置于250mL烧杯内，贴上标签，最后用保鲜膜密封烧杯口 (2)烟支解剖。取9个150mL的干净烧杯，分别将剩下的3盒香烟(3个等级)中的10支烟支解剖为滤嘴、烟丝、烟纸3个部分，然后分别存于150mL 的烧杯中并贴上相应的标签，最后用保鲜膜密封烧杯口。 1.2.2 电子鼻检测 实验前，利用实验室内的温度湿度控制系统根据文献[13]将实验室的温度控制在2425℃范围内，相对湿度控制在4856%范围内，然后按照 PEN3 电子鼻的操作要求搭建好实验系统。 (1)整盒卷烟气味的检测。用吸气针通过其中一小孔插进烟盒体内，电子鼻抽取烟盒体内的气味进行检测。 (2)滤嘴、烟丝、烟纸气味的检测。直接把吸气针插穿烧杯口的保鲜膜进入烧杯内进行检测。 (3)烟气气味的检测。利用试管夹将一完好烟支水平地固定于铁架台上，于烟支上方固定一开口朝下的500mL的烧杯，烧杯口尽量靠近烟支但不置烟支于其内。然后用充气打火机点燃烟支，让烟气自然上升进入烧杯内，然后进行检测。 1.2.3 数据处理 PEN3 电子鼻有10个对不同类型气体具有交叉灵敏度的传感器，若采样时间为60s，采样间隔为1s，则它完成对某气味的一次检测后获得该气味的60×10=600维的气味数字信息。为了提高运算效率和减少储存空间，必须对原始数据进行压缩，去掉冗余信息，这就涉及到数据降维、特征选择与提取问题。 通过理论论证和效果比较，文中构造以下特征向量：各传感器曲线在60s内的平均值；各传感器曲线在60s内的方差；各传感器曲线在60s内的微分值；各传感器曲线被拟合成4阶幂曲线后在60s内对时间的积分值；各传感器曲线的4阶拟合系数。 特征向量可以通过仿生嗅觉气味分析识别软件生产。主成分分析法(PCA)是一种用于分类的线性技术，是电子鼻数据处理中最为常用的方法之一。其最大的特点在于降维，它能将多维空间降为低维空间，从而找出最重要的变量，同时尽可能多地保留原有信息。而线性判别分析(LDA)也是一种常用的模式分类算法，由原始数据经线性组合构造判别函数，将多维空间分成一些子空间，能够最大限度地区分不同的样品集， 分类效果好且易实现。然而鉴于鉴成分分析(PCA) 和线性判别分析(LDA)都存在缺点，于是提出了结合两者优点的方法去PCA+LDA方法4。而相关性分析是计算相似性度量的一种常用方法。通过相关性分析后，可以判断出未知样本属于数据库中的哪一类。 2 结果与讨论 2.1 滤嘴、烟气、整盒、烟丝和烟纸的气味分析 利用仿生嗅觉气味分析识别软件可以分别得到滤嘴、整盒、烟气、烟丝和烟纸的气味分析结果，如图16所示。其中，图标中的“DJX-AB”： DJ(等级的汉语拼音写)；X(级别1，2或3)； AB(滤嘴、烟气、整盒、烟丝和烟纸的汉语拼音缩写)。如“DJ2-YS”表示“等级2-烟丝”。 图1 滤嘴气味分析图 首先看滤嘴气味分析图(见图1)，PCA 图中的数据点虽然散乱，但是三个等级的数据点没有重叠在一起，基本能够哆分三个等级； PCA+LDA 图中三个等级的数据点分得较开，而且三个数据中心呈三角形状，分类效果较好；基于方差的气味图谱中，三个等级的图谱曲线比较分明，区分度较好。 再看烟气气味分析图(见图2)。其中，PCA图的数据点杂乱无章，根本达不到分类目的；而 PCA+LDA图和基于方差的气味图谱区分效果都比较满意。 主成分分析 0.6 传感器阵列 (c)基于方差的烟气气味图谱 图2 烟气气味分析图 而整盒气味分析图(见图3)中，PCA图三个等级的数据点不但散乱，而且还有重叠现象，分类效果较差； PCA+LDA 图中的三种等级的数据点从左到右按等 级由低到高排列，没有重叠现象，区分较好；而基于方差的气味图谱中，三个等级的图谱曲线相似度较大，不利于区分。 主成分分析 0.4 (%1991 0.2 0 -0.2 -0.4 H + DJ1-ZH -0.6 DJ2-ZH * DJ3-ZH -0.5 0 0.5 主成分1(方差贡献率：80.47%) (c)基于方差的整盒气味图谱 图3 整盒气味分析图 由烟丝气味分析图(见图4)可以看出，其 PCA 图和PCA+LDA图均存在数据点散乱和重叠现象，分类效果均不佳；然而基于方差的气味图谱中的三条等级图谱曲线在第一个顶峰处的值由等级3至等级1从高到低排列，区分程度较好。 最后，烟纸气味分析图(见图5)中的 PCA 图和PCA+LDA 图中的数据点散乱和重叠现象均比烟丝的PCA 图和 PCA+LDA 图严重；而基于方差的气味图谱区分度却比烟丝的要好，区分度较大。 2.2 基于相关性分析的样品测试 在用 PEN3 电子鼻检测这5种气味的过程中，整盒卷烟样品的预处理是最简单的，检测整盒卷烟的气味也是最简便和省时的，而且用 PCA+LDA 方法处理数据也能获得较好的区分效果，所以这个检测手段非常适合现场检测应用。 以下采用整盒卷烟气味数据和利用基于 PCA+LDA的相关性分析方法对待测样本进行测试。待测试样本一共有12个，分为3组，每组中等级1、等级2和等级3的待测样本数分别是{1，1，2}，{1，2，1}，{2，1，1}。 图5 烟纸气味分析图 利用气味分析识别软件可以得到以上三组测试样本的相关性分析结果(见图6)。 图6表明，3组待测样品都能准确归类到正确等级类别，正确率达100%。因此，用 PEN3 电子鼻对整盒卷烟气味信息进行检测和区分不同等级是可行的。 3 结束语 通过利用 PEN3 电子鼻和仿生嗅觉气味分析识别软件对“双喜”牌“经典1906”香烟、、双喜经典”香烟、“软01”香烟的滤嘴、烟气、整盒、烟丝和烟纸的气味进行检测和对比分析发现： 屏 -1.4 DJ3-ZH： 1 +++ -1.5 wDJ1-ZH + DJ1-ZH 1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 第一主轴(方差贡献率：93.21%) (c)第三组测试样品 图6 整盒卷烟气味的样品相关性分析图 ①滤嘴、烟气、整盒、烟丝和烟纸的气味信息通过适当的数据处理方法都能获得理想的区分效果； ②用相关性分析方法对整盒卷烟气味信息进行区 (上接第176页) ( [6] IBM. 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