水果成熟度的无损检测

2022-07-21浏览次数:530

水果成熟度的无损检测


Radio6ense, Italy
By Dr. Sara Amendola, Radio6ense Co-founder


从杂货店回来,你肯定已经选好了完美的鳄梨,却发现它还没有成熟,或者更糟糕的是,已经过了成熟期,这对于热带水果的消费者来说,是一个相当普遍却令人沮丧的经历。
Radio6sense 开发了一种多物理学和非破坏性方法来监测热带水果的成熟度: 结合电磁波、无线电波、机械波和振动波来“感知”水果的状态——解决方案使用到 Dewesoft。

引言

实际上,果皮颜色可能会误导或混淆果实成熟的标志,因为晚季果皮颜色也可能在采摘之前变暗,而低温贮藏会使果皮颜色变暗。同时,挤压果实以评估其硬度不仅损害果实,甚至引起严重的卫生问题,特别是在 covid19新冠时期。
热带水果日益增长的市场,以及对高质量标准和新鲜度食品的需求,正在迅速推动新型“智能包装”的发展。除了通常的遏制、保护和保存功能之外,稍后介绍的是新感知能力的一种解决方案,为整个供应和价值链以及消费者,提供水果成熟阶段及其质量参数的实时信息。
我们的客户 ILIP 提出具有挑战性的要求,我们在过去三年中一直在探索、测试和实施低成本和非侵入性的解决方案,以估计热带水果的成熟阶段,特别是鳄梨。 ILIP 是一家意大利制造商,生产热成型食品包装,用塑料和可堆肥的生物塑料制成。

理论基础-化学和射频介电特性

鳄梨成熟会引起水果的机械特性变化、比色变化和化学变化。主要的物理改性是由于不同酶(纤维素酶、果胶甲基酯酶、多聚半乳糖醛酸酶等)的共同作用导致果实软化,从而降低细胞间的粘附力。物理变化有助于水果质地的改变,特别是水果组织的粘度和弹性随着果实成熟而改变,水果变得更油腻,质地更淡。
随着时间的推移,鳄梨变软,干物质(DM)是一个常用的成熟指数,但它需要一个破坏性测试来测量(图1)。此外,鳄梨成熟还产生化学特性的生理变化,特别是在储藏过程中的脱水原因,油脂浓度增加,糖减少。
这种时变的化学和物理变化,可能对果实本构材料的射频(RF)介电性能(介电常数 εr 和电导率 σ [ S/m ])产生宏观和可测的影响,尤其是对果肉。

图一,果实成熟过程: a)鳄梨处于三个成熟阶段的实例; b)用邵氏硬度计(SH)测量水果的硬度,比较在三种不同环境条件下水果的成熟日。

首先,我们连接开放式同轴探针到矢量电路网络分析仪(VNA),进而对果肉进行表征实验,证明不同成熟状态(未成熟、成熟、过熟)下,果实存在介电差异。如图2所示,测量结果显示了随时间变化的轨迹,这是时变的,但不是单调的。
图二,鳄梨两个果实部位的介电特性与成熟度的比较。在870mhz 的平均值对应三个成熟状态(C1未熟,C2成熟,C3过熟)。

因此,如果将天线放置在水果附近,例如直接连接到果皮上或集成在塑料包装内,水果特性的任何变化都会反过来改变其阻抗和辐射增益的性能。
正确掌握这一现象,一个自我感知,无电池和无线设备,即一个简单的天线就可以变成一个监测目标过程的(电磁)传感器。

Dewesoft 解决方案——电磁监测

在实际应用过程中,采用这种基于电磁的解决办法依赖于 UHF 频段(840-960兆赫)的无线射频识别技术,这种技术目前被认为是数字工业4.0革命的使能技术之一。
从市场上可获得的部件开始入手,我们设计并优化了一个图腾式系统(图3) ,其中包括:
▶  一个小尺寸的环状标签,类似于传统的水果贴纸,应用于 PET 外壳形状的水果周围,
一个 RFID 阅读器连接到近场天线,该天线聚焦并激发标签检测区内强大而均匀的电磁场分布
运行自定义处理算法的嵌入式计算模块

通信时,电磁信号经过标签后向散射,并向阅读器传输,一次确定水果成熟状态的电磁指纹。
因此,监控系统可完成从传感器到信号处理完成——传感器是极其简单地小型集成电路天线,而且成本降低到只需几美分。
事实上,几个模拟和数字指标(激活功率,振幅,和相位的后向散射信号...)可以从原始信号中提取,并应用于一个监测的机器学习算法,这里是一个二进制树分类器,以预测水果成熟状态的离散规模(未成熟,成熟和过熟)。
图3,果实成熟监测的射频识别图腾的概念。

在都灵大学农业、森林和食品科学部的合作下,我们进行了一项涉及300多种水果的开创性实验活动。
由于电磁参数的非单调演变,特别是果实的形状、大小和果肉内部成熟过程的空间进程具有很大的变异性,因此,使用RF特征所获得的最大精度很少超过65-70%。
因此,分类器模型被强制考虑到成熟过程的时间演变,这意味着需要额外的信息指标,如储存温度,包装时的初始条件,从包装开始所需时间,都需要输入分类器。
这些指标可以被任何 RFID 平台固有管理,并且在水果分配的不同阶段,从果园到零售,自动存储在 IC 内存中,因此可以在任何时候沿着供应链按照算法进行分类计算。
通过结合射频和时间度量,二叉树分类的准确率可以提高到85-95% 。

就这些吗? 当然不是

剩余的百分比,还有很多空间,需要进一步探讨精度改善方案。
可探索一种多物理学方法,比如类似于电磁特征,科学文献已经证明,水果对引起结构共振的外加声波或振动激励的反应,与其稠度和组成有关,而这受到成熟过程的影响。
根据我们在文献中的发现,我们定义了一个概念验证来评估我们想法的可行性,并向我们的客户展示通过多物理信号异质分析的潜力。
早期的设置包括一个 Dewesoft 激振器和一个贴在水果皮的加速度计传感器,以记录水果对激励的反应。
单个或多个激振器通过模拟输出或外部激振系统驱动结构,响应由加速度计测量。
Dewesoft 提供了一系列带有集成放大器的模态和惯性激振器,以及可用于模态和振动测试的紧凑型永磁体激振器。

Dewesoft生产一整套激振器,永磁体激振器,模态激振器,惯性激振器。
使用 Dewesoft x 数据采集软件,Dewesoft 函数发生器的嵌入式功能,可以用各类的信号驱动激振器。Dewesoft 函数发生器允许在模拟输出中再现不同种类的波形,如正弦波、三角波、噪声波或任意信号,具有所需的信号幅度和频率。
Dewesoft 函数发生器 UIX

我们发现 FRF 软件包对这个应用非常有用。使用模态测试功能,可以直接驱动激振器,并计算任何机械机构的传递函数,本案例激振对象是水果。FRF 软件包提供了用户图形界面,可方便地查看实时数据。
根据应用类型,匹配最常用的数采设备和Dewesoft x软件,自动生成显示功能。我们使用 SIRIUS 数采系统来做信号调理和采集,一个方案里包含了所有需要的功能。
SIRIUS 数据采集系统,连接加速度计、麦克风和模态力锤

一个系统能够为 IEPE 加速度计提供高质量信号调理,优秀信噪比 ADC,和模拟输出。只要一个简单的 USB 连接,我们的实验就可以启动。
利用扫频信号 (10hz-1khz)和两种不同成熟阶段的水果进行非常初步的试验。早期结果表明,测量的传递函数峰值可能与果实状态有关,伴随着成熟程度,可检测到约5Hz的频率下移。
图4,比较未成熟和成熟水果的例子。激振器激励,测量鳄梨果皮的原始(左) 加速度时域信号。右边,频频域上相应的机械传递函数。

基于这个令人鼓舞的证据,我们目前正在安排一个更深入的实验来调整变量-例如,加速度传感器的最佳位置?哪种激励信号最好?- 并评估其在统计显著水果数据集上的重复性。
然后,我们的目标是开发一个基于 Dewesoft 的无线电机械图腾,它集成两个信号源(RFID 阅读器和激振器)、两个传感器(标签和加速度计) ,以及测量数据的协同可视化和处理,由于 OPC UA 协议,这些数据可以流向一个独特的界面。这种集成能力是 Dewesoft DAQ 硬件和软件系统提供的另一个附加值。
我们希望在使用无线电和机械信号时,能显著提高分类方案的精度。事实上本案例中,由于解决方案的成本较高,机械分析也只在供应链的某些关键点进行。收集到的有关水果状况的有益信息储存在电子标签的 IC 内存中。相对地,在产品的整个周期里,后组数据可简单输入到RFID图腾系统中。

结论-减少食品垃圾和塑料包装

食品智能包装在整个使用寿命期间,不断产生内部产品的数字/模拟信息内容,从而成为现代数据驱动经济的基础之一。
减少易腐食品浪费,优化货架展示,建议最佳吃饭时间,增强用户体验,这些只是平台预期带来的几个好处的例子。
我们从“优质”的水果和蔬菜产品开始,如热带水果(鳄梨、芒果和木瓜) ,但是这个原理适用于任何化学/物理特性会随时间发生显著变化的易腐食品,前提是分类器在相应数据库上有过合适的分类训练。
我们的顾客对这项研究非常感兴趣,并在食物届其中一个最重要的国际贸易展览「 Macfrut 2019」上展示了名为「 SmartRipe 」的无线射频识别系统,收集业界人士的正面意见。

“Smart Ripe 是一款新颖的产品,我们对此感到非常自豪,因为它的包装不仅是保护,也是为供应链创造价值的一个要素。他继续说: ”在塑料包装变成批评性讨论主题的时候,我们提出了一个愿景,即包装的可持续性,通过创造价值和改善供应链管理的先进功能来实现。”

尽管描述的“多物理”方法还处于初级阶段,但客户发现了解决方案的潜力,并委托我们签订了一份进一步研究它的新合同。
总的来说,在鳄梨角色塑造期间我们玩得很开心。我们午餐吃了这么多——还用了过熟的鳄梨酱... ... 幸好他们没让我们试吃巧克力!





参考资料

Radio-Frequency Identification-based Intelligent Packaging: Electromagnetic classification of tropical fruit ripening. C. Occhiuzzi, N. D’Uva, S. Nappi, S. Amendola, C. Gialluca, V. Chiabrando, L. Garavaglia, G. Giacalone, and G. Marrocco. Antennas and Propagation Magazine, October 2020.