侯洪彬,蔣行國(guó),章啟兵,陳真誠(chéng)
(1.桂林電子科技大學(xué)信息與通信學(xué)院,廣西 桂林 541004;2.桂林理工大學(xué)理學(xué)院,廣西 桂林 541004;3.桂林電子科技大學(xué)生命與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,廣西 桂林 541004)
隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)和科學(xué)理念的不斷發(fā)展,基于人工智能的機(jī)器人味覺感知系統(tǒng)的研究已逐漸成為科學(xué)研究的熱點(diǎn),作為一個(gè)新興技術(shù),它必將給眾多領(lǐng)域帶來一次技術(shù)革命,并將為社會(huì)生活、生產(chǎn)及經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來深遠(yuǎn)影響。其研究成果在食品安全、醫(yī)藥分析、化學(xué)分析、環(huán)境監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域都具有非常大的市場(chǎng)發(fā)展?jié)摿?。隨著集成電路和模式識(shí)別技術(shù)的發(fā)展,使得實(shí)時(shí)味覺識(shí)別系統(tǒng)有了軟件和硬件基礎(chǔ)。
本文提出利用TMS320C6713芯片與模式識(shí)別方法組建成了味覺識(shí)別實(shí)時(shí)系統(tǒng),能夠客觀地反映溶液的味道,在小型化電子舌的開發(fā)和應(yīng)用方面取得了重大進(jìn)展。
光尋址(Light Addressable Potentiometric Sensor,LAPS)型電子舌是模擬人類味覺感知及識(shí)別系統(tǒng)的儀器。光尋址型電子舌如圖1所示,主要包括傳感器陣列模塊、信號(hào)處理模塊、模式識(shí)別模塊組成。其中傳感器陣列為層式結(jié)構(gòu),包含敏感層、絕緣層和硅基底[1]。電極和傳感器兩端加入偏置電壓,利用LED紅外光照射傳感器背面時(shí),由于敏感膜對(duì)離子的吸附作用形成膜電位和半導(dǎo)體的本征吸收作用產(chǎn)生的電子—空穴對(duì),導(dǎo)致硅膠半導(dǎo)體和絕緣層兩端的電壓發(fā)生偏移而產(chǎn)生光電流,通過信號(hào)處理模塊(I/V轉(zhuǎn)換電路、鎖相放大器和帶通濾波器)進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、放大和提取,將采集到的味覺信號(hào)送入FPGA進(jìn)行保存并傳輸?shù)絋MS320C6713中進(jìn)行模式識(shí)別,最后將識(shí)別結(jié)果在128×64液晶屏上顯示。其中,采集的對(duì)象是電壓形式,這是由于電子舌產(chǎn)生的味覺信號(hào)較微弱不易于檢測(cè)且易受外界干擾,經(jīng)過I/V轉(zhuǎn)換電路變?yōu)殡妷汉?,可以利用鎖相放大器方便地對(duì)其檢測(cè)。
圖1 LAPS電子舌基本結(jié)構(gòu)框圖
主元分析法(Principle Component Analysis,PCA)是一種簡(jiǎn)單實(shí)用的多元統(tǒng)計(jì)分析方法,其基本原理是在保留原始變量最主要信息的前提下,將多指標(biāo)問題轉(zhuǎn)換為幾個(gè)具有綜合特性的指標(biāo),也就是主元[2-3]。PCA主要作用是降低變量維數(shù)和抑制噪聲。以散點(diǎn)圖為基礎(chǔ)的主元得分圖中每個(gè)點(diǎn)代表一個(gè)樣本,點(diǎn)與點(diǎn)之間的距離代表著樣品之間的特征差異。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Networks,ANNs)是由大量的、功能比較簡(jiǎn)單的形式神經(jīng)元互相連接而構(gòu)成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),用它模擬大腦的許多基本功能和簡(jiǎn)單的思維方式,通過學(xué)習(xí)和訓(xùn)練獲得用數(shù)據(jù)表達(dá)的知識(shí),除了可以記憶已知的信息外,還具有較強(qiáng)的概括能力和聯(lián)想記憶能力,能較好地解決交叉響應(yīng)帶來的非線性等問題[4]。另外在特征的提取、表示、推理和識(shí)別等方面也具有較強(qiáng)的概括能力和發(fā)展?jié)摿?。人工神?jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺點(diǎn)是系統(tǒng)可解釋性差、算法收斂較慢、對(duì)初始權(quán)值敏感等。
模式識(shí)別模塊是LAPS型電子舌的核心部分之一,其判別結(jié)果直接作為電子舌的最終輸出,因此對(duì)電子舌的識(shí)別效果起著重要影響。隨著電子舌的研究與發(fā)展,其應(yīng)用范圍越來越廣,對(duì)與之相適應(yīng)的模式識(shí)別方法也提出了更高的要求。LAPS電子舌采集的數(shù)據(jù)信息維數(shù)巨大,并且包含大量的冗余信息,不適合于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接處理。通過上述對(duì)PCA與ANNs的比較,本文選用改進(jìn)的遞推主元分析法對(duì)大維數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,通過最小距離法實(shí)現(xiàn)了最終樣本的識(shí)別。
系統(tǒng)采用的DSP芯片是TI公司的TMS320C6713[5],它是一款采用超長(zhǎng)指令字(VLIW)結(jié)構(gòu)的32位高速浮點(diǎn)型處理器,時(shí)鐘最高頻率為300 MHz,最大處理能力可達(dá)2400MI/s(兆指令/秒)/1800 MFlo/s(兆浮點(diǎn)運(yùn)算/秒);采用二級(jí)緩沖處理,其中包括4 kbyte的程序緩存、4 kbyte的數(shù)據(jù)緩存和256 kbyte的額外內(nèi)存;具有豐富的外設(shè),包括DMA,EDMA,不需CPU參與進(jìn)行傳送數(shù)據(jù)/擴(kuò)展總線,具有主機(jī)口和I/O口操作功能,外部存儲(chǔ)空間高達(dá)512 Mbyte,數(shù)據(jù)寬度 32 bit。
對(duì)TMS320C6713的開發(fā)可以使用C語(yǔ)言和匯編語(yǔ)言。對(duì)兩者比較可知,C語(yǔ)言編程容易,可快速調(diào)試,可讀性好,大大提高了開發(fā)效率;匯編語(yǔ)言可以充分利用芯片的硬件特性,速度快,但開發(fā)周期長(zhǎng),程序可移植性差。
整個(gè)味覺實(shí)時(shí)識(shí)別系統(tǒng)主要由信號(hào)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及傳輸、數(shù)據(jù)處理、識(shí)別結(jié)果顯示等幾部分組成,如圖2所示。信號(hào)采集部分使用的是該課題組自主研制的LAPS信號(hào)采集模塊,數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)由Xilinx廠家生產(chǎn)的Vrtex-5系列FPGA芯片來控制。在TMS320C6713內(nèi)部實(shí)現(xiàn)遞推PCA特征提取算法,并且通過EMIF與FPGA進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。顯示部分由128×64液晶屏組成。
圖2 味覺識(shí)別的主要硬件體系框圖
PCA法的最基本內(nèi)容為提取信號(hào)主要特征,將原來高維復(fù)雜的數(shù)據(jù)通過線性組合降到一個(gè)主元或多個(gè)主元(許多自適應(yīng)處理領(lǐng)域經(jīng)常用到),并且最大限度需保留原來數(shù)據(jù)的有用信息。目前對(duì)主元個(gè)數(shù)的選擇主要有主元回歸檢驗(yàn)法和主元貢獻(xiàn)率累積法。
文中采用改進(jìn)的遞推主元分析算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,加速了味覺在線實(shí)時(shí)識(shí)別的速度。設(shè)
其中每一行代表一個(gè)樣本,每一列代表一個(gè)變量。遞推 PCA 算法步驟[6-7]為:
1)求Xp的自相關(guān)矩陣Rp。
2)根據(jù)自相關(guān)矩陣的遞推公式(2)求Rp+1。
式中:Np為總的樣本個(gè)數(shù);xTp+1為遞推的均值向量。
3)根據(jù)遞推特征向量公式(3)
式中:Mk+的每一列為更新后前k個(gè)樣本所對(duì)應(yīng)的單位特征向量;Mk+1的每一列為更新過的相關(guān)矩陣Rp+1的單位特征向量。并對(duì)特征值進(jìn)行從大到小排序。
4)通過主元貢獻(xiàn)率累積法取前面的n個(gè)主元。
分類器是一種能夠把數(shù)據(jù)集中的樣本映射到給定類別的分類函數(shù)或分類模型,已被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、文字識(shí)別、文本分類、語(yǔ)音識(shí)別、基于內(nèi)容的多媒體數(shù)據(jù)庫(kù)檢索、圖像處理、自然語(yǔ)音理解等領(lǐng)域[8]。
歐氏距離分類法是一種直觀和簡(jiǎn)單的基于向量空間模型的分類方法。在實(shí)時(shí)系統(tǒng)中,最小距離法的速度明顯優(yōu)于最大相似度方法、K最近領(lǐng)域方法。最小距離公式為
系統(tǒng)軟件主要包括FPGA與LAPS采集模塊之間的通信程序設(shè)計(jì)、DSP程序設(shè)計(jì)、中斷程序設(shè)計(jì)和液晶顯示模塊程序設(shè)計(jì)。
1)FPGA程序設(shè)計(jì)。在FPGA中對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)暫存及FIR濾波處理,當(dāng)DSP中DSP_FLAG標(biāo)志位等于0時(shí)發(fā)送FIR濾波處理后的數(shù)據(jù)。
2)DSP程序設(shè)計(jì)如圖3所示,首先對(duì)硬件進(jìn)行上電復(fù)位,初始化操作(包括串口初始化,DSP/FPGA芯片初始化,128×64液晶屏初始化),等待由FPGA傳輸過來的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)接收完成后,對(duì)數(shù)據(jù)按照遞推PCA特征提取算法進(jìn)行特征提取。
圖3 DSP主程序框圖
3)中斷程序設(shè)計(jì)。如圖4所示,中斷程序包括采樣中斷程序、串口中斷程序、定時(shí)器中斷程序設(shè)計(jì)。采樣中斷程序主要控制LAPS數(shù)據(jù)采集模塊,串口中斷程序控制數(shù)據(jù)的傳輸功能,定時(shí)器中斷程序控制LAPS數(shù)據(jù)采集模塊中的照射敏感膜的LED燈。
4)液晶顯示模塊程序設(shè)計(jì)。顯示在DSP中通過遞推主元分析處理和歐氏距離分類后的結(jié)果。
圖4 中斷程序框圖
為驗(yàn)證文中所述方法的可行性,本文對(duì)每種基本味道進(jìn)行了5次測(cè)量,在Matlab7.1中通過PCA法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)[9-10],得到如圖5所示的第一、第二主元得分圖。
圖5 第一主元與第二主元得分圖
由圖可知,相同味道的主元得分離散度很小;反之,不同味道的主元得分離散度較大,這為最小距離法的正確使用提供了依據(jù)。
文中以TMS320C6713為核心構(gòu)成了一個(gè)實(shí)時(shí)對(duì)5種基本味道進(jìn)行識(shí)別的系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該系統(tǒng)實(shí)時(shí)性好,能快捷、方便、無(wú)損地對(duì)5種基本味道進(jìn)行識(shí)別。DSP味覺實(shí)時(shí)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)為研制小型化LAPS型電子舌提供了實(shí)踐依據(jù)。
[1]門洪,胡德建,穆勝偉,等.光尋址電位傳感器及其應(yīng)用[J].傳感器與微系統(tǒng),2008,27(6):12-17.
[2]邵威平,李紅,張五九.主成分分析法及其在啤酒風(fēng)味評(píng)價(jià)分析中的應(yīng)用[J]. 釀酒科技,2007(11):107-110.
[3]王茹,田師一.模式識(shí)別技術(shù)在電子舌中的應(yīng)用與發(fā)展[J].食品科技,2009,34(2):108-112.
[4]魏海坤.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的理論與方法[M].北京:國(guó)防工業(yè)出版社,2005.
[5]三恒星科技.TMS320C6713 DSP原理與應(yīng)用實(shí)例[M].北京:電子工業(yè)出版社,2009.
[6]程龍,王桂增.改進(jìn)的遞推主元分析及遞推主元回歸算法[J].控制工程,2010,17(1):5-9.
[7]鄒志煌,程武山,孫鑫.人臉識(shí)別實(shí)時(shí)系統(tǒng)在DSP上的實(shí)現(xiàn)[J].現(xiàn)代機(jī)械,2008(2):64-66.
[8]任靖,李春平.最小距離分類器的改進(jìn)算法——加權(quán)最小距離分類器[J]. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2005,25(5):992-994.
[9]VLASOV Y G,LEGIN A V,RUDNITSKAYA A M,et al.“Electronic tongue”-new analytical tool for liquid analysis on the basis of non-specific sensors and methods of pattern recognition[J].Sensors and Actuators B:Chemical,2000,65(1-3):235-236.
[10]MORENO L,MERLOS A,ABRAMOVA N,et al.Multi-sensor array used as an“electronic tongue”for mineral water analysis[J].Sensors and Actuators B,2006(116):130-134.