方园 詹诗画 邹奉元
摘要:电子鼻作为一种由传感器阵列和模式识别系统组成,能够快速检测单一或复杂气体分子的智能设备,它的相关应用研究已在食物仓储、医学诊断、环境监测、农业生产、军事工程等多个领域展开,但该技术在纺织服装行业的应用并不广泛。文章对电子鼻技术的发展原理、传感器阵列、模式识别方法等作一简述,介绍了电子鼻在织物及服装异味检测、气味识别,品质评价以及人体异味监测等最新应用的研究进展,并对其未来发展趋势进行展望。
关键词:电子鼻;气敏传感器;服装领域;气味
中图分类号:TS941
文献标志码:B
文章编号:1009-265X(2017)02-0076-05
Abstract:Electronic nose is an intelligent device composed of sensor array and pattern recognition system which can rapidly detect single or complicated gas molecule. Study on its relevant application has been conducted in multiple fields such as food storage, medical diagnosis, environmental monitoring, agricultural production and military engineering. However, this technology is not widely applied in textile and garment industry. This paper describes development principle, sensor array and pattern recognition method of electronic nose technology and the progress of latest application studies of electronic nose in textile and garment odor detection, odor recognition, quality evaluation and human body odor monitoring and looks far ahead into its future development trend.
Key words:electronic nose; gas sensor; clothing industry; odor
电子鼻又称气味指纹仪,能够快速检测单一或复杂的气味分子,主要由气敏传感器阵列和模式识别系统组成的智能装置[1],在食物仓储、医学诊断、环境监测、农业生产、军事工程等多个领域中的应用发挥了重要作用,但该新兴仿生技术在纺织服装行业的应用并不广泛。现在常用的纺织服装检测方法主要有嗅辩评价法和仪器分析法[23]。人工嗅辩法评价主观性极易受外界因素干扰,评审结果因评审人员的不同而有所差异,可重复性差;仪器分析方法重复性好,但样品需经过复杂的预处理,检测过程耗时长,耗材昂贵[4]。这两种检测方法都无法达到织物及服装检测精确、高效、简便及低价的要求。由于传感技术和信息技术的不断发展,气味指纹仪提供了一种快速且方便的气体分析方法来实现对检测对象的识别和品质评价[5]。依托检测速度快,操作简单、安全和重复性高的优点,该技术在纺织服装领域的研究将得到不断拓展,具有广阔的应用前景。
1电子鼻技术的研究进展
1.1电子鼻的发展及工作原理
1982年,Persaud等[6]提出了一种利用化学传感器组成的阵列对气体进行分类的想法,由此揭开了电子鼻技术发展的序幕。1994年Gardner等[7]提出:电子鼻是一种由气敏传感器阵列和模式识别系统组成的,可以用来识别单一或者复杂气味的装置,之后该技术得到快速发展。1990年后世界各大厂商推出了商用电子鼻,近几年来比较知名的电子鼻生产商有十几家,包括英国的Neotronies system和AromaScan system、美国的Electronic Sensor Technology、德国的Airsense、法国的Alpha MOS、日本的Frgaro、我国台湾的Smell和KeenWeen等[8]。
电子鼻气味指纹仪通过模拟人类嗅觉器官对气味分子进行感知、分析和判断[9],即根据气味的整体信息对其挥发性成分做出定性或定量的判断。电子鼻系统一般以气体采集控制系统、化学传感器阵列、信号处理系统和模式识别系统这四大模块组成[10]。其中气体采集控制系统和化学传感器阵列构成硬件部分,软件部分为模式识别系统和信号处理系统两大模块。电子鼻在工作时采集控制系统的控制器对被测气体进行采集,此过程,气味分子流经化学传感器;与此同时气体被吸附于化学传感器阵列生成吸附气味的信号信息;传输入信号处理系统中对所产生信号信息进行加工和预处理;最后模式识别系统根据预处理的数据分析后得出结果。电子鼻的主要工作流程如图1所示。
1.2气敏传感器及其阵列
电子鼻系统中最核心的组成部分是由对不同气味分子敏感程度不一的多个气敏传感器所组成的传感器阵列。传感器阵列利用各个气敏传感器对特定气体的敏感性不同,获得被测气味的整体信息。因此选择恰当的气敏传感器,可以有效提高电子鼻检测系统的整体性能[11]。目前,常用的气敏传感器根据材料类型可分为以下4类:a)包括金属氧化物气敏传感器和有机聚合物气敏传感器的电导型气敏传感器。b)包括石英晶体微天平气敏传感器和表面声波气敏传感器的质量敏感型气敏传感器[12]。c)基于消耗电流作用的金属氧化物半导体场效應管气敏传感器[13]。d)基于光谱变化原理的光纤气敏传感器。这4类气敏传感器各不相同,针对不同的被测气体,不同类型的传感器响应的特征信号也有所不同,表1给出了所提到的气敏传感器的响应机理、属性以及相应特点[14]。
1.3信号预处理方法
通过化学传感器阵列所导入的信号信息需要进行三步:信号滤波、信息放大、特征提取。其中特征提取最为重要[15]。目前常用的特征提取方法主要有对数法、归一法、相对法和差分法等[16]。对数法分析可补偿非线性化以获得依赖关系线性化。经过归一化预处理之后的输出结果在0~1,这些数据不但能够提高接下来模式识别过程的计算精度,还可以作为人工神经网络识别的输入数据[17]。相对法和差分法则可有效增强传感器的灵敏度,这两种方法最大区别在于差分法能将化学传感器的电阻浓度关系由非相关转化为线性相关。
1.4模式识别技术
模式识别是对经过预处理和特征提取的数字信号的再加工。电子鼻系统中的模式识别模块通过分析计算可得被测样本的组成成分和浓度等信息。该技术影响到电子鼻的整体性能,是研究的重点和难点。
模式识别过程具体可以分为训练阶段和泛化阶段。训练阶段使用已有的数据去训练模型的参数,达到自我学习的目的;泛化阶段用这些参数配好的模型去识别新的样板数据,即可使用通过自我学习阶段的电子鼻对被测样品进行定量、定性分析。
针对不同的被测样本需要在种类繁多的模式识别技术中选择最佳的识别方法。根据各识别技术的基本思路和特征可以分为以下三大类:
a)基于統计理论的模式识别算法:主要包括主成分分析法(PCA),K邻近法(KNN)[18],聚类分析法(CA),线性判别分析法,偏最小二乘法等,在实验样品数量较大的情况下一般选用上述以统计理论为基础的识别方法。
b)基于神经网络的模式识别算法:人工神经网络是一种具有代表性的非线性数据分析方法,也是模拟人类大脑神经思维的仿生算法。常用的神经网络识别方法有反向传播人工神经网络(BPANN)[19],概率神经网络(PNN),自组织特征映射神经网络(Kohonen网络),学习向量量化(WQ)等。
c)基于核函数的模式识别算法:其中支持向量机(SVM)为典型代表,它是在统计理论识别算法基础上经拓展得到的新兴机器学习语言[20]。
2电子鼻在服装领域的应用
2.1电子鼻织物气味检测
电子鼻以测定速度快、检测范围广、样品无需前处理等优点,越来越受到研究人员的关注[21]。近年来,国外已逐渐引入电子鼻技术于纺织品气味的分析检测。如Haeringer等[22]利用具有38个传感器件的电子鼻KAMINA系统对羊毛和棉织物样品分别进行检测,对数据采用了PCA分析法分析,结果证明该系统检测出了样品织物上浓度为PPB级别气味的物质,而且对特定气味具有较佳的定性和定量分析能力。陈岩等[23]用电子鼻气味指纹仪在不同时间段测定带有芳香微胶囊的织物样品,通过检测织物中微胶囊释放出的香气,记录各个传感器上的响应值,对响应数据分析可得香味气体的轮廓曲线,观察该曲线的变化能直观地得出香味微胶囊的缓释效果。
一些学者使用电子鼻指纹仪对织物组织结构吸附异味的能力进行研究,York等[24]选取了组织结构不同的织物,采用不同的方法使织物吸附上实验预期的气味,再通过感官嗅辩法和Alpha MOS FOX 3000的电子鼻对试验样本分别进行检测,利用主成分分析法处理输出数据,与未经处理的试验样本作对比。结果表明,使用电子鼻比人工嗅辩更易得到吸附及带上异味气体的组织结构。York[25]采用电子鼻气味指纹仪对13种织物吸附异味气体的难易程度进行探究,并结合气相色谱质谱联用仪(GCMS)鉴定织物所附着的气体物质。
以上主要是对纺织品在生产及使用过程中吸附的气味进行检测,并没有涉及到OekoTex Standard 100和中国GBI8401中所提及的一些异味。这些异味主要有霉味、汽油味、鱼腥味、芳香烃或香水味。二甲胺是织物带有鱼腥味的主要因素,hai等[26]通过电子鼻技术和人工嗅觉法分别对二甲胺溶液的气味进行识别检测,将两种方法所得的检出限进行比较,分析得到二甲胺溶液在25 ℃下达到气液平衡的最优时间为40 min,检出限达到2 mg/L;在同样条件下人工嗅辨对二甲胺溶液气味的识别临界浓度只有10 mg/L,电子鼻技术进行气味检测灵敏度优于嗅辨法,结果更客观精确。hai等使用Fox4000电子鼻进行主成分分析可以成功识别出三甲胺、二甲胺、甲胺溶液的气味其气体气味检出限分别为0.2、2、0.2 mg/L。王昊等[27]基于气味指纹仪的传感检测技术,检测了棉纺织品在生产加工环节所附着的异味,并对其进行了有效区分。将带有5种不同异味的棉织物分别检验,根据传感器所得检测数据的雷达图和曲线,表明各个传感器对各自异味气体中的气味分子响应程度也各不相同,采用主成分分析法处理数据,有效区分了不同种类的异味气体分子。
高明星[28]对带有5种异味的棉织物整体信息的人工智能采集及评价进行研究,测试了实验处理后吸附上异味的样品,对数据进行主成分分析得到样品主成分一和主成分二分别为93.599%和6.014%,其累积方差贡献率达到99.613%远远大于85%,说明主成分一和主成分二所包含的信息量足够大,能够反映样品的整体信息,建立主成分一和主成分二的二维判别分析图用于实验样品区分。实验结果得到主成分分析法处理数据能够有效区分棉织物样品中各个异味气体组分,为快速、有效、客观的纺织品异味检测及评定的方法提出奠定了一定的基础。在纺织服装面料辅料的检测,服装原材料羽毛羽绒异味检测,鸭绒、鹅绒及羊毛、羊绒的鉴别等方面,通过气味指纹仪器有助于提高其品质检测的准确性以及服装异味等级评价系统的建立与完善。
2.2电子鼻技术在功能服装监控技术的应用
以该技术在线监测速度快、灵敏度高的特点,Charmed等[29]发明了一种“嗅觉感知器”——可穿戴型电子鼻。嵌入这样的“嗅觉感知器”可以实时监测服装与人体之间的微环境中人体气味,获得的信息传输到所连接的电子处理器中进行数据分析。在此基础上若检测到有害气体含量大于实验所设定值时,即触发面料组织自动吸收,达到减少挥发性有害物质对人体侵害的目的。伦敦嗅觉感知设计实验室利用气味指纹仪技术开发了“心理嗅觉感应器”,当感应器接受到人的体温、心率等体质特征的信号有变化时,就会自动发出信号,将里面所含的特殊的香味分子释放出来,这些香味分子可以通过刺激人类大脑神经以控制心情,在一定程度上达到预防和治疗如抑郁等轻度精神疾病的效果。
Stella等[30]提出了一种植入在织物中的SWNTCOOH电子鼻,该电子鼻采用纳米复合气体传感器阵列,对人体的气味进行监测。实验中利用植入传感器阵列的织物制成衣服穿于人体进行测试,人体中常见的各种挥发性化合物,如氢氧化铵,吡啶,三乙胺,乙醇,甲醇和丙酮等都能被检测到。并且,该气体传感器阵列还能区分不同部位所释放的气味。实验证明使用这种电子鼻鉴别人体的气味来说明健康状况是可行的。在此基础上,Li等[31]在可穿戴电子鼻系统的研究有新的进展,以刺绣的方式将能够识别胺的传感器嵌入到织物中,该织物制成带有电子鼻的服装不但可水洗,而且柔软舒适,穿着过程中传感器接收气味并生成信号将该信号数据进行主成分分析处理对穿着人员的气味进行区分。在后续的研究中,Seesaard等[32]实施了可穿戴式用于检测佩戴者身体气味的装置。传感单元装置由4个基于织物的气体传感器组成,通过刺绣纺织制造。利用ZigBee无线网络通信将嗅觉衬衫和电脑之间进行连接。实验测试了8种挥发性有机气体并验证了传感器的性能。基于主成分分析法,该设备能够实时监控人体腋下散发的气味,从而显示了实时健康状态监测的应用是可行的。将该传感器阵列安装在鞋内,制成智能嗅鞋。智能鞋中电子鼻系统由化学气敏传感器阵列和无线数据通信组成,可以持续监控足部的气味,与健康的足部气味指纹进行对比,得到足部健康指数。
随着可穿戴技术的不断发展,人们正试图将电子鼻植入智能服装系统中。伦敦艺术大学与触控技术创新公司Peratech联合开发了可穿戴的电子鼻产品。研发人员利用量子通道合成(QTC)传感器,根据有机挥发性气味分子初步检测结果编写出针对不同比例气体的识别算法,并将配备的一个携带报警功能的气敏传感器和相关电子产品一同印刷至该智能服装的面料上。该技术是能够检测到佩戴者特定部位释放的气体,监测重要疾病信号并且可以提示穿着者危险化学品的存在。在后续的研发中,经过测试和改进,这样的电子鼻系统还可以被植入到比较大众化的面料中,制成新一代的可穿戴智能服装。
3结语
电子鼻作为一种模仿生物嗅觉器官的电子技术,具有检测速度快、可在线监测、灵敏度高、无嗅觉疲劳、检测结果客观、样品无需预处理、操作简单、检测成本低等优点。可进行样品成分鉴定与预测,结果相比人工鉴定更为客观可靠。在服装领域中已初步实现在织物及服装异味检测、气味识别,品质评价以及人体监测智能服装中的应用。未来电子鼻技术的应用将得到极大地拓展。通过该技术还可得到较佳的储藏条件,方便企业对原材料的仓储条件进行控制。将电子鼻系统改装应用于智能服装中可以实时监测人体数据,推进智能监控服装的发展。通过不同仪器不同技术的交叉融合,电子鼻配套系统将不断完善,电子鼻与其他的电子设备例如电子舌的连用也可应用与服装的检测、评价。综上所述该仪器在服装领域还有很大的发展空间和发展前景,并且逐步从实验室走向实用。
参考文献:
[1] 崔瑶.基于电子鼻的特征提取及模式分类方法研究[D].北京:北京化工大学,2010.
[2] JI F, LI Z. Application of Electronic Nose in Food Field[J]. Journal of Anhui Agricultural Sciences, 2014,42(25):8747-8748.
[3] RCK F, BARSAN N, WEIMAR U. Electronic nose: current status and future trends[J]. Chemical Reviews, 2008, 108(2): 705-725.
[4] GARDNER J W, BARTLETT P N. A brief history of electronic noses[J]. Sensors and Actuators B: Chemical, 1994,18(1):210-211.
[5] 陳国强.浅析异常气味的检测[J].中国纤检,2008(4):54-55.
[6] PERSAUD K, DODD G. Analysis of discrimination mechanisms in the mammalian olfactory system using a model nose[J]. Nature, 1982,299(5881):352-355.
[7] GARDNER J W, BARTLETT P N. A brief history of electronic noses [J]. Sensors and Actuators B: Chemical,1994(19):211-220.
[8] 唐月明,王俊.电子鼻技术在食品检测中的应用[J].农机化研究,1999,18(5):8-10.
[9] 唐向阳,张勇,丁锐,等.电子鼻技术的发展及展望[J].机电一体化,2006,12(4):11-15.
[10] 周显青,崔丽静,林家永,等.电子鼻用于粮食储藏的研究进展[J].粮油食品科技,2010,18(5):63-66.
[11] NAKAMOTO T, FUKUDA A, MORIIZUMI T, et al. Improvement of identification capability in an odorsensing system[J]. Sensors and Actuators B: Chemical, 1991,3(3):221-226.
[12] NANTO H, STETTER J R. Introduction to chemo sensors [M]. Germany: Wiley VCH,2003:506-507.
[13] EISELE I,DOLL T, BURGMAIR M. Low power gas detection with fet sensors [J]. Sensors and Actuators B: Chemical, 2001,78(1):19-25.
[14] 王俊.电子鼻传感技术与应用研究进展[J].农业机械学报,2013,44(11):161-166.
[15] 伟利国,张小超.电子鼻技术及其在小麦活性检测中的应用[J].农机化研究,2010(6):150-152.
[16] MARTIN Y G, OLIVEROS M C C, PAVóN J L P, et al. Electronic nose based on metal oxide semiconductor sensors and pattern recognition techniques: characterisation of vegetable oils[J]. Analytica Chimica Acta, 2001,449(1):69-80.
[17] LEE D S, HUH J S, LEE D D. Classifying combustible gases using microgas sensor array[J]. Sensors and Actuators B: Chemical,2003,93(1):1-6.
[18] 张学工.关于统计学习理论与支持向量机[J].自动化学报,2000,26(l):1-4.
[19] 黄晖,杨鹏,姜海青,等.仿生气体测量系统电子鼻[J].传感器技术,2003,22(1):1-4.
[20] GARDNER J W, BARTLETT P N. Performance definition and standardization of electronic noses[J]. Sensors and Actuators B: Chemical, 1996,33(1):60-67.
[21] BROUWER W D.From Science Fiction to Scent Fact[M].Boston: Charmed Technology Press, 2000:87-88.
[22] HAERINGER D, GOSCHNICK J. Characterization of smelling contaminations on textiles using a gradient microarray as an electronic nose[J]. Sensors and Actuators B: Chemical, 2008,132(2):644-649.
[23] 陈岩,易封萍.香精微胶囊的质量评价指标[J].上海应用技术学院学报(自然科学版),2012,12(1):18-21.
[24] YORK R K, KING M W. Measuring the olfactory properties of textiles: human sensory panel or electronic nose[C]//Proceedings of The Textile Institute 83rd World Conference.Shanghai: Shanghai University Press ,2004:527-532.
[25] YORK R K.Studies on textile stabilization of environmental malodors for sensory and electronic nose analyses[D]. Canada: University of Manitoba,2005.
[26] HAI Z, WANG J. Electronic nose and data analysis for detection of maize oil adulteration in sesame oil[J]. Sensors and Actuators B: Chemical, 2006,119(2):449-455.
[27] 王昊,廖青,龔,等. 利用电子鼻技术鉴别棉织物的异味[J].分析仪器,2010(2):21-26.
[28] 高明星.棉织物腥味客观检测方法的对比研究[D].北京:北京服装学院,2010.
[29] SEESAARD T, LORWONGTRAGOOL P,KERDCHAROENT.Development of FabricBased Chemical Gas Sensors for Use as Wearable Electronic Noses[J]. Sensors, 2015,15(1):1885-1902.
[30] STELLA R, BARISCI J N, SERRA G, et al. Characterisation of olive oil by an electronic nose based on conducting polymer sensors[J]. Sensors and Actuators B: Chemical, 2000,63(1):1-9.
[31] LI Y, CHENG X Y, LEUNG M Y, et al. A flexible strain sensor from polypyrrolecoated fabrics[J]. Synthetic Metals, 2005,155(1):89-94.
[32] SEESAARD T, KHUNARAK C, LORWONGTRAGOOL P, et al. Intelligent smelling shirt based on fabric sensors for health status monitoring[C]//Electron Devices and SolidState Circuits (EDSSC), 2013 IEEE International Conference of. IEEE, 2013:1-2.
(责任编辑:陈和榜)