面向智慧农业的无芯片射频跨域感知研究进展

2023-06-12 03:23时国龙沈心怡辜丽川何怡刚
农业工程学报 2023年7期
关键词:氨气谐振标签

时国龙,沈心怡,辜丽川,饶 元,3,焦 俊,何怡刚

面向智慧农业的无芯片射频跨域感知研究进展

时国龙1,2,3,沈心怡1,辜丽川1,饶 元1,3,焦 俊1,何怡刚2※

(1. 安徽农业大学信息与计算机学院,合肥 230036;2. 武汉大学电气与自动化学院,武汉 430064;3. 农业农村部农业传感器重点实验室,合肥 230036)

随着传统农业逐渐向智慧农业转型,室温条件下具有低成本、长寿命、低功耗、小型化的检测手段对于农业环境及动植物本体指标检测至关重要,尤其对于无法进行电路有线连接的农业场景。随着器件传感和无线通信的整合,无芯片射频识别(chipless radio frequency identification, CRFID)因为具有轻量、价格合理、普适性等优势被广泛应用,CRFID标签具有理论上的“无限”寿命,代替了集成电路,成为标识传感信息融合的重要媒介,适用于农业环境、动植物生长监测、物流运输、食品品质检测等。该研究首先介绍了CRFID系统构成,以及其基本原理,指出天线是CRFID实现跨域感知的关键要素之一,随着农业场景中气体、环境温湿度、pH值等变化,天线负载敏感材料的电导率、磁导率、介电常数变化,引起CRFID标签的反向散射信号变化;其次,基于时频域标签,介绍了CRFID用于湿度、温度、气体(二氧化碳、氨气、乙烯)、pH和食品(猪肉、牛肉、鱼肉、果蔬、牛奶)检测的国内外最新研究进展,对比了相关传感器的关键性能指标;最后,针对CRFID技术的成功案例,指出了该类型传感器面临的主要研究挑战、未来研究方向和潜在解决方案,指出了未来智慧农业检测场景的低功耗、小型化、抗干扰发展趋势。CRFID技术的成功应用将有利于提升农业场景传感检测的智慧化程度,有助于人类及动植物生产活动健康评估。

智慧农业;物联网;环境检测;射频识别;无源传感器

0 引 言

无芯片射频识别(chipless radio frequency identification, CRFID)是一种新兴的物联网技术,逐渐在物流业、制造业、零售业、农业等领域广泛应用,具有低成本、非视距读取、小型化、长寿命等特点。有芯片RFID需要特定应用的集成电路芯片来存储识别信息,这导致其无法在标签与商品成本相当的场景中应用,而CRFID具有较低的制造成本和长期测量能力,简单、紧凑、可打印等优势使得其能够大规模普适性部署[1]。CRFID标签的感知功能是利用射频反向散射信号域的变化对其他感知域的状态进行推导,通过挖掘射频链路信号域特征在时间、空间、能量、频率等多个维度与对应感知域状态的内在联系,实现射频“跨域感知”,从而为用户提供关键信息与智能服务[2]。CRFID跨域感知域主要包括环境信息感知[3]、空间轨迹感知、运动姿态感知[4]以及生理特征感知[5]等。例如,阅读器天线发射电磁波信号经前向链路到达射频标签,入射电磁波激活标签为其提供工作能量,标签天线负载敏感单元的电导率、磁导率或者介电常数受环境气体、温度、湿度、pH值等影响,从而导致射频标签反向电磁波频率、相位、回波损耗、雷达散射截面等的变化,CRFID传感器编码数据和传感数据经反向链路返回阅读器端。传感信息是CRFID传感器由于感知物理参数变化产生的电磁特性改变,为了使CRFID标签的电磁响应跟随待测物理参数改变,通常使用敏感材料来改变标签天线负载的电导率、介电常数或磁导率[6],通过对待测物理量和谐振响应的变化分析实现CRFID跨域感知。

CRFID标签按照工作频率可以分为:低频标签(125~134.2 kHz),一般为无源标签,读写距离小于1 m;中高频标签(13.56 MHz),在全球都得到认可,可以方便地做成卡式结构;超高频(860~928 MHz),具有高数据传输率,短时间可以读取大量数据;微波标签(2.45~5.8 GHz)通常标签与读写器的距离非常远,一般大于1 m,最大的可达到10 m以上。工作频率会直接影响标签设计、天线设计、工作模式、作用距离和读写器安装要求。此外,不同类型的CRFID标签结构以对应的电磁响应特性作为标签信息载体,包含其结构特定的频谱特征,CRFID传感器利用自身结构特点对反向散射信号进行调制,其中编码信息由特定谐振结构产生,各谐振结构产生不同频率的谐振信号作为编码单元。如开槽和谐振结构组合方式,利用传感器自身结构尺寸调节实现不同类型的编码,然后根据谐振频谱的峰值大小形成检测信息编码,通常用二进制编码存储和识别CRFID传感器信息。对于超宽带频段编码可使用窗口编码分配方式,编码窗口由工作在不同频宽的编码结构组成,用于区分密集分布的CRFID传感器信号[7]。

CRFID技术在农业和食品行业的应用已经有诸多成功案例。声表面波标签是最常见的基于时域反射的不可打印标签,作为一种基于时域反射概念的成功商用不可打印CRFID标签,声表面波标签由数字转换器、压电基板、金属反射器和天线组成,工作频率为2.45 GHz,具有成本低、可靠性高、体积小、能耗低等优点[8]。在土壤湿度与pH盐度方面,DEY等[9]基于CRFID技术实现了土壤湿度和盐度测量。传感器由一个折叠的单极天线组成,该天线印刷在低成本基板上,并有一个可插入土壤中的传感探头。传感器的工作原理是测量湿度和盐度的变化导致的标签电磁特性改变,这些变化由阅读器检测,对有实时监测土壤湿度和盐度水平需求的农民和研究人员提供了巨大的便利。在植物生长检测方面,DEY等[10]设计了一种用于植物叶片水分含量检测的纸基CRFID传感器,采用无源微波谐振器设计,用于测量环境物理参数。通过对3种不同类型的叶片样本的试验分析,验证了该传感装置的商业能力。该传感器适用于苗圃和温室等小型园艺场景中的植物健康监测。在水果成熟度检测方面,近年来,研究人员通过CRFID传感器技术,实现了乙烯无源无线检测,可以更早地监测水果成熟度。传感器被集成到包含数据处理和分析模块的组件,该组件可以解译多维度传感器信号以确定环境中的乙烯水平并预测水果何时可能变质。该类传感器的开发与应用使得农民、分销商和零售商可以更好地监控农产品质量和新鲜度并采取行动防止腐败发生,从而降低食物浪费。在智慧农业方面更是可以使用CRFID标签来监控各种环境因素,如温度,湿度和土壤湿度水平,提高种植效率,并在保证生产质量的同时减少人工管理成本,从而实现更精确和高效的农业管理[11]。

综上,CRFID因为具有轻量、价格合理、普适性好等优势而被广泛应用,本文对智慧农业场景下CRFID跨域感知系统和用于CRFID标签制作的敏感材料进行介绍,然后介绍了CRFID用于湿度、温度、气体(二氧化碳、氨气、乙烯)和pH检测的研究进展,针对检测目标物,分析了CRFID标签传感器检测原理,对比相关传感器的关键性能指标,同时总结了食品领域(猪肉、牛肉、鱼肉、果蔬、牛奶)的CRFID跨域感知研究进展,最后对CRFID技术应用、面临的挑战和未来研究方向进行总结,指出未来智慧农业检测场景的低功耗、小型化、抗干扰发展趋势。CRFID技术的成功应用将有利于提升农业场景传感检测的智慧化程度,有助于人类及动植物生产活动健康评估。

1 感知系统与敏感材料

1.1 无芯片射频跨域感知系统

在无芯片射频跨域感知过程中,阅读器通过反向散射机制读取无芯片标签内部信息,从而实现非接触式标签识别,并获取标签的信号特征。当前的主流商用RFID设备可以提供多种不同的信号特征,可使用户在读取标签之余,对标签的状态进行分辨。典型智慧农业场景下的CRFID感知系统如图1所示,标签阅读器发射电磁信号经前向链路到达部署在农业种植、畜牧养殖和食品包装等场景的CRFID感知标签,电磁信号激活标签为其提供工作能量,之后电磁信号经反向链路返回阅读器天线,反向散射的电磁信号包括CRFID标签的编码数据和传感数据,阅读器通过接收和解码传感器反射的信号数据实现对温度、湿度、pH值、气体和食品品质等信息的感知,为食品安全和农业生产提供关键数据,并将记录的信息发送至用户管理系统。

CRFID标签由集成传感元件的谐振散射体和编码ID单元构成,传感元件可以是敏感材料,也可以是具有传感功能的电阻或电容式传感器,基于标签本身的谐振结构、尺寸发生物理或电气变化,或者标签天线所负载的敏感材料特性发生变化,实现射频跨域感知。常见的CRFID标签分为时域反射标签和频域反射标签。基于时域反射的CRFID标签以脉冲形式从接收到的一系列反射波中提取宽带和窄带脉冲激励,同时对脉冲激励数据进行编码。时域反射标签根据制作工艺分为不可印刷标签和可印刷标签。可印刷标签能实现快速制造,易于大规模生产,可基于环保基底打印[12]。王思睿等[13]以纸作为基板,设计出谐振频率为2.45 GHz的湿度传感器,解决了纸基底介电损耗引起的谐振性能下降问题,并在环境温度20、25和30 ℃条件下测量了传感器的灵敏度、线性度和稳定性,发现该传感器适用于智能包装、物流运输等领域。当CRFID基于不同的谐振器结构如环谐振器[14]或双谐振器[15]时,可适用于不同应用场合。CRFID传感器由于没有嵌入式芯片或电池,不消耗电力,因此提供了无限的能源自主权,同时能够兼容恶劣环境,包括高温和高辐射水平的环境,并且与其他无源传感器相比具有更大的读取距离。在设计此类传感器时可以使用的材料种类多样,且与其他类型的无源无线传感器相比,其可印刷的特征能够显著降低传感器的制作成本。

基于时域反射的可打印标签通常分为薄膜晶体管和延迟线标签两种类型。基于薄膜晶体管的CRFID标签在智慧农业场景已广泛应用[16]。延迟线CRFID标签基于单个微带延迟传输线从标签接收的多个回波信号中产生脉冲调制[17],信号之间的时间延迟由延迟线的长度以及相位变化决定,相位变化用于标记特定的ID编码。基于延迟线的时域反射标签通过使用滤波器或左手延迟线等结构来减小标签尺寸,然而较少的比特数限制了该标签的应用范围。基于频域反射的RFID标签均为可打印标签,其原理是使用谐振结构将数据编码在频谱之中,每个数据位与频谱中特定频率处出现的谐振峰值关联。

频域反射标签与时域反射标签相比,在成本和检测信号方面具有优势。CRFID将数据编码在频谱中,因此具有一个由频谱特征决定的唯一ID,该频谱特征通过使用一个振幅和相位均匀的连续多频信号波对标签进行询问获得。标签在接收到询问信号后,将数据编码到频谱的振幅和相位中,编码后的信号重新回传给阅读器,让阅读器能够使用振幅和相位两个规则对数据进行解码。XIE等[18]提出了一种“I”形槽谐振器的频域反射CRFID标签,由2个分别用来发送和接收的天线和一个多谐振器电路组成,当被垂直平面波激发时,可以改变反射电磁波特征,与多谐振器无芯片标签相比,该标签仅占用较窄的频带。PRERADOVIC等[19]提出一种变极化CRFID频域反射标签,阅读器在超宽带频谱上发出连续载波扫频信号,当载波信号到达标签处时,使用一个极化方向上的超宽带天线将接收到的信号可以传播到另一个极化方向上的超宽带天线,接着返回阅读器。发射天线和接收天线的极化方式相互正交,能够使询问信号与标签回波信号之间的干扰减到最小程度,该类型的CRFID标签具有编码鲁棒性强和较高的编码容量等优点,但一般具有较大尺寸。

图1 智慧农业场景下无芯片射频跨域感知系统

CRFID的识别和可追溯能力被认为是条形码的下一代继承者,通过在包装上贴附电子标签,利用CRFID标签的识别、传感能力采集目标产品信息。CRFID标签可以贯穿在产品制造、运输、仓储、销售等物流及仓储环节。通过对标签中温度、湿度、酸碱度、气体等关键指标的读取实现农产品的质量追踪,依托无线通信、网络、数据库等技术实现品质信息查询、融合、可视化等,解决食品品质溯源问题,提高产品服务质量和客户满意度[17-18]。与条形码相比,除了识别和可追溯功能外,CRFID可同时读取数百个标签,也可以透过大多数包装材料实现非视距读取。例如,可以将CRFID读取器放置在仓库入口处,监控库存的同时,提升了仓储货物的出入库处理效率。CRFID标签还可以集成多种类型的传感器,以多传感器信息融合方式提供多维度识别和传感能力[20]。

1.2 负载敏感材料

CRFID标签本质上是被动的,通过改变负载敏感材料的电导率、介电常数或磁导率,影响标签的电磁谐振频率或相位等信息;因此,负载敏感材料是CRFID传感器实现的关键要素之一,敏感材料的性能变化可以表征环境因素的物理、化学或生物变化。CRFID标签设计过程中,敏感材料既可以作为标签的基板安装在标签传感器本身的结构中,也可以作为标签天线的连接材料,成为对环境参量敏感的可变负载模块。图2给出了应用于不同检测对象的CRFID负载敏感材料。敏感材料随着场景中气体浓度、温湿度、pH值等因素变化,电导率、磁导率、介电常数等物理量会随之改变,引起标签反射电磁波的回波损耗、频率、相位等特征发生变化。

以碳纳米管及其复合材料为例,在室温下具有良好氨气吸附特性,是对传感器系统发展至关重要的是低成本材料,能够在中长期内保持稳定的电气性能;碳纳米管具有高表面积、高化学稳定性、快速电子转移动力学和良好的电催化特性,有利于吸附空气中的氨气分子;氨气分子与碳纳米管表面接触后,使得载流子浓度发生改变,导致碳纳米管的电阻值发生变化;同时在机械上是柔性的,允许在溶液中处理,被广泛应用于无源检测场景。碳纳米管可在恶劣的环境中使用,能够克服金属氧化物半导体作为气体敏感材料所需工作温度偏高的缺点。理论上,CRFID传感器可以表示为一个射频天线负载敏感材料的可变阻抗=R+X模型,其中RX分别为阻抗的实部和虚部,回波损耗受阻抗虚部影响,谐振频率偏移由实部变化引起。

图2 应用于不同检测对象的CRFID负载敏感材料

图3a中负载的电导率影响阻抗的实部变化使得标签的回波损耗的幅度增加或减少,图3b中负载的介电常数变化可等效为电容影响阻抗虚部,使得反射信号的谐振频率发生偏移。多数敏感材料表现出有限但不可忽略的导电性,即使是低电导率值也会大大增加材料的损耗和耗散因子。实际上,这意味着由弱导电材料包围的谐振器将显示出低品质因子,因此,还可以通过测量CRFID的品质因子来检测环境变量引起的电导率变化。关于微波频率下传感材料的介电特性及其随环境变化的文献报道较少,表1中总结了几种常见的敏感材料及其介电性能。

图3 CRFID负载的电导率σ和介电常数ε变化对标签回波损耗S11的影响

2 检测对象

2.1 湿度检测

湿度是影响农业生产的关键因素之一[16],在农业场景中环境的水分含量直接影响作物呼吸和生长,当环境湿度过高时,作物产生矿物质营养的能力会降低,环境湿度过低时,作物生长的气孔关闭,光合作用减慢甚至停止,会直接造成作物叶片坏死或生长进度减缓。与传统湿度传感器相比,CRFID湿度传感器利用射频散射信号的回波特性实现无接触湿度检测,不需要外部复杂电路。其中,湿度敏感材料吸收水分子,电气特性发生变化,有研究表明,硅纳米线[28]、Kapton、聚乙烯醇[11]、氧化石墨烯[29]和生物聚合物[30]均可用于湿度传感器。

表1 常见敏感材料的介电性能

GOPALAKRISHNAN等[15]基于CRFID传感器标签对土壤的体积含水量进行检测估计,标签谐振器的谐振频率是偶极天线周边和传感器接地平面区域有效介电常数的函数,没有钝化涂层时传感器标签的有效介电常数是衬底介电常数及其周围空气的函数,非钝化传感器标签提供了初始谐振频率;使用聚合物涂层钝化传感器标签后,传感器标签的谐振频率降低。当传感器标签埋在土壤下,其谐振频率取决于周围土壤的介电特性,随着土壤含水量的增加,与传感器标签相关的有效介电常数增加,导致传感器的共振频率读数降低。通过测量谐振频率的变化就能够推导传感器周围土壤湿度的变化。但该研究中标签尺寸偏大,虽然天线极化能够过滤环境干扰,但对于CRFID抗干扰性能缺乏对比研究。

包涵[2]提出了一种基于“Z”型谐振器的双向变极化湿度传感器标签,标签包括V-H、H-V两个方向谐振单元,V-H方向谐振单元表面覆盖一层湿度敏感材料,湿度变化会改变敏感材料的介电常数,使得频谱谐振点发生偏移,通过监测谐振频率的偏移量实现湿度测量;H-V方向谐振单元用于标记编码数据,编码和传感单元反射信号的极化分离可以有效规避监测过程中的标识传感链路交叉干扰。为了进一步提高CRFID湿度传感器的检测灵敏度,吕文等[31]制备了一种基于二氧化钼/聚酰亚胺复合材料的LC湿度传感器,传感器谐振结构由方形的电感线圈和叉指电极组成,当叉指电容上的湿度敏感涂层吸附水汽分子时,介电常数变化导致线圈的电容发生改变,从而影响传感器的谐振频率。湿度敏感材料采用二氧化钼/聚酰亚胺复合材料,当水分子被敏感材料吸附后会被叉指间电场电离成质子和氢氧根,质子在叉指电场作用下产生迁移,使湿度敏感材料的介电常数增加,叉指电极上的电容值增加,从而导致谐振频率变化。该传感器具有快速的响应和恢复时间,在10%~95%相对湿度量程内具有较高的灵敏度和稳定性。这种非接触式、高精度、大量程的CRFID湿度传感器能够很好地满足果蔬仓储、作物种植、畜禽养殖等智慧农业场景的湿度监测需求,对于覆盖范围大、环境封闭的湿度检测有较好的应用前景。

硅纳米线作为时域CRFID湿度传感器的敏感材料[32]在相对湿度变化为60.2%~88%的情况下,基频附近能观察到30 dB的雷达散射功率变化和22.3 ns的群延迟变化,证明硅纳米线在湿度传感器应用中的应用潜力。部分基于湿度敏感材料的CRFID传感器主要参数如表2所示。

表2 基于不同湿敏材料的CRFID湿度传感器

2.2 温度检测

适宜的温度环境有助于作物健康生长,提高农产品产量和品质[35],基于CRFID的温度传感器可以降低大面积监测场景下的传感器节点部署成本,且适合部署在无法进行电路有线连接的场景。常见的CRFID温度传感器由标签天线与温度敏感材料组成。温度敏感材料能够将待测温度的改变转换成标签的电气特性变化,菲、离子塑料晶体、聚酰胺Stanyl[36]、Galinstan[37]、碳纳米管[23]、氧化石墨烯[38]、氧化铝[39]和离子铜[40]的温度敏感性已被用于CRFID传感器设计。当温度上升或下降时,敏感材料的电导率和介电常数会发生改变,影响CRFID标签反向散射信号域,当阅读器向标签传感器发送电磁信号,标签产生的电磁波反向散射回到阅读器,通过分析标签的射频链路特性变化反演待测的温度传感信息,表现为CRFID反向散射信号的振幅、谐振频率和相位随温度的变化。基于不同敏感材料的CRFID温度传感器主要参数如表3所示。

菲是一种会升华的材料,在温度约为72 ℃时蒸发,此时介电常数会出现突变,适用于记忆传感器的实现。AMIN等[37]利用菲的不可逆介电性质提出了一种温度阈值传感器标签,菲材料层作为传感器敏感单元。YANG等[41]提出环境温度能使水凝胶聚合物链中非极性基团之间的疏水作用增加,形成更密集的网络结构,添加疏水或亲水共聚单体可以改变临界温度,从而实现对温度的传感,在智能包装领域具有应用前景。

REN等[38]利用氧化石墨烯薄膜作为温度敏感材料构筑单层平面螺旋铜电感器,使用单线圈和电容器组成电感-电容谐振电路。温度变化影响LC电路的电阻和电容,并改变传感器标签谐振频率和品质因子,通过监测传感器的阻抗和谐振频率的实部最大值,可以获得电容和电阻,从而实现温度检测。不同温度下水分含量变化会影响聚酰胺材料介电常数,其介电常数响应率随温度的稳定线性增加,薄膜沉积聚酰胺标签可用于标签识别和温度传感。ABDULKAWI等[39]使用聚酰胺薄膜制作超高频RFID温度传感标签,聚酰胺聚合物沉积在加载标签传输线的螺旋谐振器上,材料的介电弛豫时间具有温度依赖性,该聚合物作为敏感涂层时对于温度的敏感性为1.25 ℃/MHz。TRAILLE等[40]利用液态金属Galinstan设计了一种温度传感器,该传感器以雷达散射截面变化为依据进行温度检测,实现了基于微流体传感器可变性的温度测量。Galinstan是一种共晶合金,在−20~1 300 ℃之间以液态形式存在,可以动态改变沿线性阵列配置激活的天线元件数量,根据设备的雷达散射截面变化精确量化待测温度。

通常CRFID标签受到阅读器天线尺寸的限制,例如使用方形天线(80 mm×100 mm)时,读取范围仅为25 cm。为了克服天线尺寸限制,闫腾飞[42]选取多壁碳纳米管作为温度敏感材料,将有周期排列的开环谐振器结构应用于传感器的设计中,温度传感器在一定频带内具有介电常数为正、磁导率为负的单负特性,这种特性属于超常媒质,超常媒质材料属性使得谐振器可以实现小型化。JAVED等[43]基于敏感材料设计的紧凑型7位CRFID多参数传感器,采用6个倒“U”形和“L”形谐振器,在2~8 GHz的频带内实现谐振,负载敏感材料的介电特性与温度波动有关,试验中温度每升高10 ℃,雷达散射功率向低频漂移26.2 MHz,衬底的这种敏感行为与相对介电常数的高热系数相关,由于频率失谐与温度波动具有线性比例关系,因此衬底谐振频率与温度变化有明显的相关性[44]。

表3 基于不同温度敏感材料的CRFID湿度传感器

温度是保障食品高质量运输的一个重要因素,例如,冷链物流系统如果缺乏温度监控易导致食品腐化变质。VIVALDI等[45]指出,掺杂铜的离子液体可以用作温度监测的敏感单元,当室温达到8 ℃以上时,离子液体将熔化并使CRFID标签电路短路,这种材料对相对湿度不敏感,因此适用于冷链物流过程。ATHAUDA等[46]提出了一种无源RFID温度传感器,可以实现0~20 ℃范围内的温度测量,该传感器由非对称圆形分裂环谐振器组成,当传感器涂覆椰子油和葡萄籽油时,4 ℃时谐振器在5.65 GHz处会出现峰值。上述两种CRFID温度传感器具有可定制的温度阈值,但传感过程不可逆。VILLA等[47]在上述工作基础上将CRFID谐振器均匀涂覆低熔点、中熔点和高熔点的3种油,然后对谐振器进行时间-温度分布研究,发现谐振器的相位随油的温度改变。

2.3 气体检测

2.3.1 二氧化碳检测

CRFID标签气体传感器由标签天线和气敏薄膜组成,气敏薄膜充当可变电阻,当气敏薄膜遇到被检测气体后阻值会发生改变,从而改变标签天线的反射系数。将敏感材料作为天线的成分,可以使天线的气体灵敏度最大化,但会降低天线效率和射频识别标签的激活距离;或将敏感材料作为标签的成分,能够提供更好的通信性能,但对气体的敏感度较低。阅读器反射功率取决于CRFID标签天线的功率反射系数。通过检测读卡器天线接收功率变化就可以实现CRFID标签气体传感器对目标气体的检测。

二氧化碳(CO2)对作物生长过程起着至关重要的作用,尤其在大棚环境中。研究表明,大棚内CO2浓度在日出前约为500~600 mg/L;日出后,植物光合作用吸收大量CO2,CO2浓度降到100 mg/L以下[48]。碳纳米管对CO2气体高度敏感,可用于CO2传感器敏感单元。JAVED等[49]以铜作为谐振器辐射材料,以多壁碳纳米管作为CO2敏感单元,插槽蚀刻在宽度为0.2 mm的金属板内,CRFID标签的频率响应在4~25 GHz内可见,CO2气体的吸收与多壁碳纳米管电导率成正比,与测试环境中的CO2浓度成反比。VENA等[50]研制了一种低成本无线全喷墨打印CRFID传感器,该传感器安装在涂抹三种不同墨水的柔性层压板上,基于2个90°的分裂环谐振器,产生2个极化方向上的独立响应。常见的敏感材料负载CRFID的CO2传感器指标对比见表4。

表4 敏感材料负载CRFID的CO2传感器指标对比

2.3.2 氨气检测

高体积分数的氨气对人类以及动植物有着潜在的健康威胁,也是农业种植和农产品蛋白质分解过程中的常见气体,是微生物肉类分解过程的关键检测指标[56]。在农业大棚种植或其他栽培过程中,氨气浓度过高会使农作物产量、品质受到影响,例如铵态氮、酰胺态氮含量过高的复合肥料在地膜覆盖尤其是双膜结构的大棚中,极易分解释放大量氨气,引发氨害;未经充分腐熟的有机肥料容易在膜下发生二次发酵,发酵过程亦会释放大量的热量并产生氨气[57]。因此在温室大棚、地膜环境中放置CRFID氨气传感器可以有效检测氨气浓度突变,做好氨害预警和补救。

用于氨气无源检测的CRFID标签传感器敏感单元被广泛研究,例如碳纳米管、羧基化聚吡咯纳米颗粒(C-PPy NPs)[58]水凝胶涂覆的pH电极[59]、钌掺杂的氧化锌[60]和银/还原石墨烯氧化物[61]。其中,单壁碳纳米管对氨气高度敏感,在室温下可以对氨气的吸附产生响应, 相较于传统的金属氧化物有巨大的优势。KAO等[62]利用全喷墨印刷技术开发了一种将碳纳米管嵌入在平面耦合开环谐振器上的微波传感器,碳纳米管膜作为局部可变电阻器集成到微波传感器中,交叉指状电极(叉指电极)图案提供了更大的接触面积,提高传感器灵敏度,通过在高频和室温下进行氨气检测试验,证实了该传感器具有良好的线性响应和高可靠性。

聚苯胺(PANI)对氨气具有高亲和力,因此表面涂有PANI薄膜的传感器可以捕获氨气分子,膜的电导率随着氨气分子的吸收发生变化。KARUPPUSWAMI等[20]使用谐振槽作为CRFID传感器,叉指电容器涂有PANI用于氨气检测。氨气被PANI吸收并捕获在敏感单元表面,从而改变有效电容并导致谐振频率偏移。王雅等[63]采用导电聚苯胺、还原氧化石墨烯(PANI/RGO)纳米复合材料为气体敏感层涂敷在叉指电极上,构成的LC氨气传感器。导电聚苯胺、还原氧化石墨烯敏感材料易溶性合成,稳定性良好,与氨气接触发生可逆的氧化还原反应,气体分子流入气敏层使介电常数发生变化,改变了叉指电极的电容和传感器回路阻抗[64],从而影响标签天线的反射系数和谐振频率,该CRFID氨气传感器结构简单、成本低,对氨气有良好的选择性,适于包含复杂气体组分的农业大棚环境。BARANDUN等[59]提出了一种小尺寸、低成本的纸基氨气传感器,用于室温下的水溶性氨气检测。纸基中的高吸湿性纤维素水分含量随相对湿度变化,该传感器在大范围氨浓度(0.2~1 000 mg/L)和70%相对湿度下,电导率的变化与氨浓度成正比,检测下限为0.2 mg/L。YU等[65]利用静电纺丝和原位聚合物制备了一种氨气敏感材料Ag-CNFs,通过将Ag-CNFs夹在两个铜电极(铜片)之间组装为一个尺寸为20 mm× 60 mm×2 mm的CRFID氨气体传感器。暴露于较高浓度氨气的传感器表现出较大的电流变化,使用抗菌纳米银纳米颗粒对CNFs进行表面改性后,可用于检测密闭环境中1~4 mL氨气溶液自然挥发形成的气体分子,适用于农业地膜环境中氨气浓度检测或者密闭包装中肉、蛋等产品品质检测。

此外,WU等[66]提出了一种基于还原氧化石墨烯的电阻式氨气传感器,通过检测天线频率变化来反映氨气体积分数。当传感器置于气室内与氨气反应时,自身的频率会发生改变,再由标签阅读器接收其反射信号,在气室外使用相同的高增益发射天线测试传感器天线的感测特性,可以观察到由于传感器天线的频率失配导致的发射天线的反射幅度增加,再通过标签天线反射系数的变化就可以计算氨气含量。ABDULLA等[67]提出了一种基于多壁碳纳米管和PANI纳米复合材料的超薄膜氨气传感器,将PANI@多壁碳纳米管薄膜直接转移到在SiO2涂层衬底上,通过氨气分子选择性吸附对电磁信号的影响来实现检测,这种高选择性的氨气传感对于智慧农业中的CRFID传感有着广泛的应用前景。

2.3.3 乙烯

果蔬在成熟过程中释放的乙烯气体是调节果实成熟、衰老及品质变化的关键因子[68-69]。普适性乙烯检测手段在水果采摘、包装、存储、运输和加工过程中至关重要。由于乙烯是一种还原性气体,可以在电容和电阻模式下进行测量,目前,用于乙烯检测最广泛的技术是基于N型金属氧化物半导体传感器。为了提高传感器性能,使用贵金属如Pt[70]、Au[71]、Ag、TiO2-WO3复合材料[72]和Pd[73]作为金属氧化物半导体是一种普遍的策略。特别是作为潜在的乙烯受体和催化剂,负载Pd的金属氧化物传感器具有高选择性、快速响应和低检测限[74]。

由于乙烯有限物理化学反应特性,室温条件下工作的乙烯传感器性能较差,为了加速非极性乙烯分子在敏感材料上的吸附和解吸,通常使用加热或紫外线照射等辅助方法。MORI等[70]研究了二氧化硅负载铂基催化剂(Pt/A380和PtRu/A380)的乙烯氧化活性,通过对早产香蕉、黄瓜和苹果的贮藏试验证明这些催化剂对于延长易腐烂物保质期是有效的。同时,ESPINOSA等[75]给出了不同的金属氧化物半导体对乙烯检测的不同响应时间。WU等[76]和WANG等[77]也成功检测到低至8 mg/L的乙烯气体。在350 ℃温度下,SHOLEHAH等[78]在柔性PET-ITO衬底上使用ZnO-Ag层成功地制造了乙烯气体传感器,ZnO基体中负载的Ag浓度与传感器的性能有关,对乙烯的响应信号强度分别是乙醇、甲醇、丙酮、二甲苯和甲苯等干扰物的8、21、3和1.5倍。

与上述的电阻式传感器不同,在室温条件下BALACHANDRAN等[79]提出以SnO2纳米颗粒作为活性介电层的乙烯传感器,所使用的集成天线传感器是一种低成本、无源的电容器传感设备,可以与无源CRFID标签集成。BALACHANDRAN采用标准光刻工艺在柔性聚酰亚胺基板(Pyralux FR覆铜层压板)上制造出三角形微带贴片天线集成传感器天线,SnO2电容器作为独立器件进行测试。传感器的电容值在较高浓度的乙烯气体时会降低,当电容器仅使用醋酸纤维素作为介电层时,电容值变化相对不明显,证实了SnO2层对乙烯气体的敏感性。

2.4 pH值检测

pH值的测量在农业生产中具有重要价值。典型基于CRFID的pH传感器结构包括移相器、pH电极和射频天线,移相器作为射频传感元件将pH电极电压转换为射频系统可识别的相位信息,射频天线用于无线接收和发送电磁信号[5]。传感器采用双频法实现pH检测,由天线、混频器、功率分配器、放大器和矢量网络分析仪(VNA)组成pH无线传感器检测架构。VNA端口发送电磁信号,经过功率分配器与放大器对信号进行调制处理后由发射天线发送到pH传感标签,标签接收到的信号相位为·sin(),移相器根据pH电极电压变化将输入信号的相位改变,接收天线接收到标签的反向散射信号发生相位偏移,反射的电磁波经混频器回到接收端口,相位偏移量取决于空间路径变化和传感器标签中的pH值,通过分析VNA中信号的相位差实现pH值的检测。

基于CRFID的pH传感器由标签天线与pH敏感材料组成,标签谐振结构由电感电容线圈和电极组成,敏感材料能够感应pH值大小,使标签的电气特性发生改变。阅读器向标签发送电磁信号时,电感电容线圈上的敏感涂层接触酸碱分子,其介电常数和电导率发生变化,电容值与电感值的改变影响标签的谐振信号,阅读器接收到反向散射信号实现pH检测。pH敏感材料主要有PEDOT[80]、锑/氧化锑(Sb/Sb2O3)[81]、氧化铱、碳纳米管、壳聚糖[82]、聚二甲基硅氧烷(PDMS)[83]、SiO2[84]等,上述材料的pH敏感性已被研究用于实现CRFID传感器设计,几种pH传感器及其检测指标如表5。

表5 几种pH敏感材料负载CRFID传感器及其检测指标

DEY等[9]提出了一种CRFID传感器,传感器采用了一个简单的(单层铜片)和紧凑的U型折叠单极子结构,提出了一种低成本的pH检测方案,测量了不同盐土环境下土壤中的盐度和湿度水平。MONDAL等[81]提出了一种基于数字调制方法的无线pH传感器,选择了成本可控的锑/氧化锑(Sb/Sb2O3)用于pH检测,读取范围保持在45 cm,其中读取器设置为15 dBm的传输功率,通过更高功率或更好的增益天线可以进一步改善读取范围,但研究过程中的pH电极需要浸入目标溶液中才能获得测量结果,这限制了其在部分场景中的应用。ATHAUDA[82]等采用壳聚糖水凝胶进行了微波表征,在pH =4的缓冲溶液和pH =10的缓冲溶液中观察到溶胀性质。当酸性介质被敏感材料吸收时,酸的氢离子会导致结构变形,同时破坏现有的键,从而降低了材料的电子传递性,影响介电性能。壳聚糖水凝胶暴露于碱性介质时,振幅水平没有降低太多,但频率响应的总体模式在两种介质中表现出相似性[84]。CRFID传感器的优点是具有良好的生物相容性,但缺点是其对酸性和碱性介质的频率响应范围很难区分。

另外,pH检测在食品领域中更为常见。食物中微生物活性是腐败产生的主要因素之一,易腐食品变质时会导致pH值发生变化。HILLIER等[83]对商业湿度RFID标签进行改进,提出了pH传感器标签,当基材涂有pH敏感材料,CRFID标签的反向散射信号可以随pH值发生改变。pH敏感材料由聚二甲基硅氧烷(PDMS)的两种官能化变体组成,在高pH影响下,pH传感聚合物膜中形成更多的NH3+基团,导致电容器芯片阵列发生变化,从而改变传感器编码。其他与PDMS功能类似的材料如聚苯胺的食品安全性尚未得到完全证实,因此,适于食品包装的pH敏感材料和CRFID传感器有待进一步研究。

2.5 食品品质检测

2.5.1 肉类检测

在牛肉、鸡肉、猪肉、鱼、羊肉和虾等肉类腐化过程中,会释放挥发性有机气体,包括醇、醛、酯、酮、硫、氮等标志物[90-91]。挥发性有机化合物是评估肉类新鲜度的重要指标,如H2S(硫化氢)、(CH3)3N(三甲胺或TMA)、(CH3)2NH(二甲胺或DMA)等[92-93]。CRFID标签传感器通过感知这些生物标志物来实现易腐食品的有效监测和管理。

金属氧化物半导体传感器已用于检测银杯、三文鱼、黑线鳕、鳕鱼、红鱼等变质过程中产生的挥发性化合物。然而,金属氧化物半导体传感器需要在高温条件下运行。荧光光谱和核成像等无损检测也被用于确定鱼的新鲜度,鱼肌肉显示出固有的荧光,然而这种荧光强度随着储存时间变长而降低。根据鱼肉腐败过程中的pH值变化,HUANG等[87]通过在无源射频应答器中嵌入柔性pH传感器来监测鱼肉的pH值水平,该传感器不需要很高的工作温度,与酶传感器相比,可连续监测pH值水平。CRFID标签包括基于集成在可变形基底上的微型氧化铱和氯化银(AgCl)传感电极。室温下储存的鱼肉pH分布与测量频率分布相匹配,但是电极对需要与鱼肉接触,因此存在电极和食物污染的问题。BHADRA等[94]在挥发性有机物近场无源传感器基础上,将基于水凝胶涂层pH电极的近场无源传感器用于鱼肉腐败检测。变容二极管无源LC谐振器的谐振频率取决于周围环境的挥发物质浓度,腐败过程中产生挥发性碱性氮会导致传感器谐振频率发生变化,通过测量阻抗就能检测传感器的谐振频率。该类传感器设计简单,适合使用印刷电子技术进行大规模生产,并且不直接与鱼肉样本接触,是一种非破坏性、消费者友好且可靠的检测器件。

目前,牛肉品质检测大多基于生物化学方法和感官评定方法,检测结果的客观性较差。NGUYEN等[95]通过双标签RFID传感器检测牛肉pH值,分析了牛肉的介电常数随时间的变化规律,通过分析CRFID传感标签的反射功率来预测牛肉达到不可食用状态的发生时间。ZHANG等[96]利用MoS2纳米片和Ag@MoS2将纳米复合材料滴铸在铜电极上,随着猪肉储存时间从0增加到40 h,传感器标签的工作频率从1 024.5 MHz变化到978.3 MHz,对应的胺(氨、腐胺、尸胺和其他物质的组合)累积为0和40 mg/L。王建旭[97]设计了矩形铜片电极型和叉指电极型传感器,用胶水粘贴在放有猪肉的培养皿底部内侧,铜片电极大小为30 mm× 30 mm,间距为9 mm,使用网络分析仪对叉指电极型传感器进行频率扫描,扫频范围是300 kHz~500 MHz,同时记录其阻抗信息。将水分含量与不同频率下的阻抗虚部进行线性拟合,在150和215 MHz附近,猪肉水分含量与样品的阻抗有很高的线性相关性。

2.5.2 果蔬品质检测

在果蔬运输或销售过程中,CRFID标签可用于测量温湿度、光照等物理变量以及果蔬释放的一些挥发性物质,如乙烯或乙醇、乙醛(在低氧条件下贮藏期间水果压力的指标)等。包装中的蔬菜消耗氧气并排放二氧化碳,可以通过氧气和二氧化碳的浓度来监测蔬菜的新鲜程度。因此,研究人员提出了集成氧气和二氧化碳传感器的RFID标签,以实现对蔬菜新鲜度的监测[98]。

ESPINOSA等[75]开发了由金属氧化物层(氧化锡或氧化钨)制成的气敏涂层,该涂层安装在CRFID柔性标签上,用于监测运输和销售过程中的水果,涂有氧化锡和氧化钨的传感单元对相关挥发性气体高度敏感。RICARDO等[99]采用RFID技术对温度进行监控得到三维温度映射图,使用湿度数据模型计算呼吸熵变和绝对含水量,实现了对果蔬冷藏室水损失的估计,通过检测并分析储藏果蔬的冷凝参数,创建了温度分布图和湿度图,但这种研究仅在测试阶段可行。HATTAB[100]等通过将CRFID标签天线放置在芒果表面来估计水果的新鲜度,芒果的介电常数和介电损耗会干扰标签天线反射特性。

2.5.3 牛奶检测

牛奶含有乳糖形式的碳水化合物、乳脂、柠檬酸盐、牛奶蛋白(酪蛋白)和非蛋白含氮化合物等,这些成分也是微生物生长的理想媒介。细菌(如乳酸菌)的作用会增加牛奶的pH值,导致牛奶品质下降。RODRIGUEZ等[101]、BHADRA等[102]和POTYRAILO等[103]提出的牛奶pH无线无源传感器能实现6.8~4.4 pH范围内100 kHz/pH灵敏度的监测,实现了低成本且无需预处理的牛奶品质监测。GHOSH等[104]提出了一种低成本生物传感器,可以快速准确地检测鼠伤寒沙门氏菌,试验结果表明检测区域中每单位体积目标细胞数量的增多会影响阻抗水平,这种生物传感器能够进行定性和定量的细菌数量检测,适用于牛奶中的细菌检测。

牛奶介电常数的变化影响无线谐振器的耦合电容,进而改变传感器的谐振频率,该方法已通过使用集成在牛奶包装帽中的LC谐振器以及附着在牛奶包装表面上的平面LC谐振器进行了应用。RAJU等[105]设计了一种CRFID传感器,利用双频双极化环形天线来接收、调制和重传询问器信号。天线接收模式的谐振频率对变容二极管pH电极检测参数敏感,通过使用二极管倍频器将接收信号加倍,以在重传之前抑制环境的杂波。谐振频率和pH值之间相关性明显,基于pH值测量的传感器能够成功监测牛奶的品质变化。

3 挑战和未来方向

3.1 研究挑战

3.1.1 敏感材料

CRFID敏感单元检测目标通常比较单一,多参数传感是必不可少的。此外,多参数传感平台的引入可以集成不同的传感器、标签和天线,从而可以在一次制造中构建完整的传感系统,进一步降低制造成本并简化用户体验[44-47]。具有多重传感能力的智能材料及其射频特性,为CRFID传感技术开辟了新的研究视野。大多数敏感材料已被研究用于低频应用,然而在高频条件下,敏感材料在表征、合成和灵敏度性能方面存在一定差异[63]。在高频条件下充分研究敏感材料测量过程的性能和工程应用方面仍然面临挑战。CRFID传感器的谐振单元和敏感单元由纸基、玻璃材质和金属等制成。过量的金属、塑料等材质使用会产生环境污染,加大电子器件回收难度。当CRFID传感器标签大规模生产时,解决CRFID标签制作材料生物兼容性问题仍然面临挑战。

3.1.2 干扰抑制

实际测试过程中CRFID射频链路的频率、相位、功率等易受周围环境干扰影响,电磁波传播过程中的路径损耗也会影响检测的鲁棒性。准确分离出射频链路特征的微小变化并非易事。运用正交电磁场之间的极化隔离度进行通信能够对环境干扰进行有效抑制[31],为了在极化失配的原理上克服共极化和交叉极化的限制,标签设计已经付出了大量的努力,但未见相关研究能彻底解决这一问题[36]。此外,射频泄漏等干扰源以及标签周围的人体、电子设备和其他物体等会干扰反射信号。由于周围环境变化,干扰也可能会发生变化,例如,CRFID信号会受到金属、纸板、玻璃,甚至折叠和拉伸的影响,如果标签所附的纸板或食品包装受潮或撕裂,可能会导致信号无法正常读取。

3.1.3 编码能力

集成编码单元和传感检测单元的标签是CRFID传感器的设计目标。在CRFID技术中,编码频段的宽度、编码位数、标签尺寸之间是矛盾的关系,编码位数多对应频带必然加宽,这会造成检测难度加大[11]。可利用幅频和相频特性联合的方式进行编码,可在有限的频段内实现更多的编码。超高频RFID标签具有编码鲁棒性强和较高的编码容量等优点,但是一般具有较大尺寸。可以通过设计高质量因子谐振器、利用超宽带频段、混合编码方法进行改进容量有限的问题[106]。

3.1.4 制作工艺

CRFID标签基板使用传统制造技术如光刻蚀刻和蜡基沉积技术,会增加标签的生产成本。蚀刻技术包括湿法和干法两种类型,具有很高的选择性和足够的精度,但其大量的材料浪费和危险化学品使其不适用于大规模生产。此外,基板应该能够抵抗蚀刻技术中的蚀刻化学物质,限制了基板材料的选择[107]。例如,根据压电效应的基本理论,声表面波标签无法应用于纸/塑料制品,虽然声表面波标签已成功用作商用CRFID标签,但它不是完全的平面结构,制造工艺也较为复杂。

丝网印刷、凹版印刷和喷墨印刷提供了在各种低成本封装基板上转移电路的新技术。然而在印刷技术中如分辨率、孔隙率和导电层印刷的厚度都是其在实际应用中的挑战,其精细程度受到油墨类型、印刷技术和印刷后热处理的影响[10,108]。由导电油墨制成的低导电电路可能会导致标签响应的质量因数和雷达散射功率水平下降,该问题可以在喷墨打印中使用具有更高墨滴尺寸的墨盒,或者在丝网打印中增加网目尺寸解决。虽然使用这些技术可能会提高电导率,但会降低印刷结构的分辨率。增加无芯片标签的数据容量,同时保持标签的小尺寸是CRFID技术需要解决的另一个重大挑战[109-111]。

3.2 未来研究方向

未来CRFID标签的研究方向可从敏感单元、工作频段、标签尺寸、编码容量、干扰抑制等方面入手。

针对敏感材料制造成本较高的问题,未来可以采用新型敏感材料,以及新型纳米材料,这些新型材料应具有更高的灵敏度和更低的成本,可以有效提高无芯片射频识别的性能。此外,还可以采用新型回收技术,如磁悬浮回收技术,降低敏感材料的回收难题。未来需要持续开发对传感器系统发展至关重要的低成本材料,在中长期内保持稳定的电气性能,具有表面积大、化学稳定性高、快速电子转移动力学和良好的电催化特性,有利于吸附目标检测物,可在恶劣环境中使用,能够实现室温条件下的目标检测。

CRFID标签实际测试过程中非目标干扰与电磁波路径损耗叠加,增加了检测信息的提取难度。为有效减少其他频段干扰,如果CRFID系统能够以现有成熟通信技术为基础,会大大降低技术成本和开发难度,便于无芯片标签快速投入市场应用。对CRFID标签反射信号的干扰主要来源于周围的环境噪声和多径干扰,采用特殊结构的标签可实现变极化效果,从而提高标签抗干扰能力并简化标签校准过程。或者可以采用统计特征提取方法例如主成分分析和独立成分分析来处理这些问题,从干扰中提取有用的数据。

在工作频段和标签尺寸都确定的情况下,标签谐振单元的结构和布局是CRFID标签编码的关键。如何提高标签的编码容量也是CRFID标签的重要研究内容。CRFID的读取距离受到发射功率和收发天线增益以及标签的雷达散射功率水平影响,CRFID的传输功率在毫瓦级,例如,在3.1~10.6 GHz的超宽带频率下,频率编码标签的读取距离小于25 cm,时间编码标签小于100 cm。谐振单元之间的距离越近耦合越明显,对编码结果的干扰也越大,如何减小耦合效应来增加读取距离是CRFID标签编码的重大挑战。

制作工艺方面可以采用新型印刷技术,如激光印刷技术,可以提供更高的分辨率和更低的孔隙率,从而提高CRFID标签性能。同时,还可以采用新型导电油墨,如金属纳米粒子油墨,可以提高电导率,同时保持印刷结构的分辨率。新型封装技术,如薄膜封装技术,以及新型封装材料,如聚合物薄膜等,可以有效增加无芯片标签的数据容量,同时保持标签的小尺寸。

[1] LI Q, Anwar R S, Ning H, et al. Electromagnetic spectrum chipless radio frequency identification: A review[J]. Digital Communications and Networks, 2020, 6(3): 377-388.

[2] 包涵. 超宽带变极化无芯片RFID标签的研究[D]. 广州:华南理工大学, 2018.

BAO Han. Research on Ultra-Wideband Depolarizing Chipless RFID Tag[D]. Guangzhou: South China University of Technology, 2018. (in Chinese with English abstract)

[3] Yan Y, Ouyang J, Ma X, et al. Circularly polarized RFID tag antenna design for metallic poles using characteristic mode analysis[J]. IEEE Antennas and Wireless Propagation Letters, 2019, 18(7): 1327-1331.

[4] Niu S, Matsuhisa N, Beker L, et al. A wireless body area sensor network based on stretchable passive tags[J]. Nature Electronics, 2019, 2(8): 361-368.

[5] Aldrigo M, Masotti D, Dragoman M. Smart two-dimensional material-based time modulated array for RFID applications[J]. IET Microwaves, Antennas & Propagation, 2017, 11(15): 2267-2272.

[6] Marchi G, Mulloni V, Acerbi F, et al. Tailoring the performance of a nafion 117 humidity chipless RFID sensor: The choice of the substrate[J]. Sensors, 2023, 23(3): 1430-1442.

[7] Nimbekar A A, Deshmukh R R. Plasma surface modification of flexible substrates to improve grafting for various gas sensing applications: A review[J]. IEEE Transactions on Plasma Science, 2022, 50(6): 1382-1394.

[8] Athauda T, Karmakar N C. The realization of chipless RFID resonator for multiple physical parameter sensing[J]. IEEE Internet of Things Journal, 2019, 6(3): 5387-5396.

[9] Dey S, Bhattacharyya R, Karmakar N, et al. A folded monopole shaped novel soil moisture and salinity sensor for precision agriculture based chipless RFID applications [C]//2019 IEEE MTT-S International Microwave and RF Conference (IMARC). Mumbai, India, 2019: 1-4.

[10] Dey S, Amin E M, Karmakar N C. Paper based chipless RFID leaf wetness detector for plant health monitoring[J]. IEEE Access, 2020, 8: 191986-191996.

[11] Habib S, Ali A, Kiani G I, et al. A low-profile FSS-based high capacity chipless RFID tag for sensing and encoding applications[J]. International Journal of Microwave and Wireless Technologies, 2022, 14(2): 176-184.

[12] Yousaf J, Almajali E, Najjar M E, et al. Flexible, fully printable, and inexpensive paper-based chiplessarabic alphabet-based RFID tags[J]. Sensors, 2022, 22(2): 564-585.

[13] 王思睿,薛严冰,宋智,等. 纸基底印刷无芯片RFID湿度传感器[J]. 仪器仪表学报,2020,41(3):150-158.

Wang Sirui, Xue Yanbing, Song Zhi, et al. Inkjet-printed chipless RFID humidity sensor based on paper substrate [J]. Chinese Journal of Scientific Instrument, 2020, 41(3): 150-158.

[14] Lee Y H, Lim E H, Bong F L, et al. Bowtie-shaped folded patch antenna with split ring resonators for UHF RFID tag design[J]. IEEE Transactions on Antennas and Propagation, 2019, 67(6): 4212-4217.

[15] Gopalakrishnan S, Waimin J, Raghunathan N, et al. Battery-less wireless chipless sensor tag for subsoil moisture monitoring[J]. IEEE Sensors Journal, 2021, 21(5): 6071-6082.

[16] Rayhana R, Xiao G, Liu Z. RFID sensing technologies for smart agriculture[J]. IEEE Instrumentation & Measurement Magazine, 2021, 24(4): 50-60.

[17] Noman M, Haider U A, Ullah H, et al. Realization of chipless RFID tags via systematic loading of square split ring with circular slots[J]. IEEE Journal of Radio Frequency Identification, 2022, 6: 671-679.

[18] Xie K, Xue Y. A 12 bits chipless RFID tag based on ‘I-shaped’ slot resonators[C]//2017 6th International Conference on Computer Science and Network Technology (ICCSNT). Dalian, China, 2017: 320-324.

[19] Preradovic S, Balbin I, Karmakar N C, et al. Multiresonator-based chipless RFID system for low-cost item tracking[J]. IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques, 2009, 57(5): 1411-1419.

[20] Karuppuswami S, Mondal S, Kumar D, et al. RFID coupled passive digital ammonia sensor for quality control of packaged food[J]. IEEE Sensors Journal, 2020, 20(9): 4679-4687.

[21] Habib A, Akram S, Ali M R, et al. Radio frequency identification temperature/CO2sensor using carbon nanotubes[J]. Nanomaterials, 2023, 13(2): 273-281.

[22] Ko B, Badloe T, Yang Y, et al. Tunable metasurfaces via the humidity responsive swelling of single-step imprinted polyvinyl alcohol nanostructures[J]. Nature Communications, 2022, 13(1): 6256-6265.

[23] Pal R, Goyal S L, Rawal I, et al. Dielectric characteristics of multiwall carbon nanotube-filled polyaniline[J]. Materials Chemistry and Physics, 2023, 297: 127428-127438.

[24] Singh S, Deb J, Sarkar U, et al. MoSe2/multiwalled carbon nanotube composite for ammonia sensing in natural humid environment[J]. Journal of Hazardous Materials, 2022, 435: 128821-128831.

[25] Ali A, Smartt C, Im J, et al. Impact of dielectric substrates on chipless RFID tag performance[J]. International Journal of Microwave and Wireless Technologies, 2022, 14(8): 1-11.

[26] Gautam V, Kumar A, Kumar R, et al. Silicon nanowires/reduced graphene oxide nanocomposite based novel sensor platform for detection of cyclohexane and formaldehyde[J]. Materials Science in Semiconductor Processing, 2021, 123: 105571-105581.

[27] Requena F, Ahoulou S, Barbot N, et al. Towards wireless detection of surface modification of silicon nanowires by an rfapproach[J]. Nanomaterials, 2022, 12(23): 4237-4253.

[28] Ali A, Williams O, Lester E, et al. High code density and humidity sensor chipless RFID tag[C]//2022 7th International Conference on Smart and Sustainable Technologies (SpliTech). Split / Bol, Croatia, 2022: 1-6.

[29] Guo L, Li X, Li W, et al. High-sensitive humidity sensor based on MoS2/graphene oxide quantum dot nanocomposite[J]. Materials Chemistry and Physics, 2022, 287: 126146-126152.

[30] Fathi P, Bhattacharya S, Karmakar N C. Dual-polarized keratin-based UWB chipless RFID relative humidity sensor[J]. IEEE Sensors Journal, 2021, 22(3): 1924-1932.

[31] 吕文,谭秋林. 一种用于湿度监测的LC无线无源传感器的制备与测试 [J]. 微纳电子技术,2019,56(3):211-217.

LYU Wen, Tan Qiulin. Preparation and measurement of a LC wireless passive sensor for humidity monitoring[J]. Micronanoeletronic Technology, 2019, 56(3): 211-217. (in Chinese with English abstract)

[32] Nair R S, Perret E, Tedjini S, et al. A group-delay-based chipless RFID humidity tag sensor using silicon nanowires[J]. IEEE Antennas and Wireless Propagation Letters, 2013, 12: 729-732.

[33] Emran M. Amin N C K. Development of a low cost printable humidity sensor for chipless RFID technology[C]// 2012 IEEE International Conference on RFID-Technologies and Applications (RFID-TA), Nice, France, 2012: 165-170.

[34] Fan S B, Chang T H, Liu X Y, et al. A depolarizing chipless RFID tag with humidity sensing capability[C]//2018 IEEE International Symposium on Antennas and Propagation & USNC/URSI National Radio Science Meeting. Boston, MA, USA, 2018: 2469-2470.

[35] 程陈,冯利平,董朝阳,等. 利用 Elman 神经网络的华北棚型日光温室室内环境要素模拟[J]. 农业工程学报,2021,37(13):200-208.

Cheng Chen, Feng Liping, Dong Chaoyang, et al. Simulation of inside environmental factors in solar greenhouses using Elman neural network in North China[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(13): 200-208. (in Chinese with English abstract)

[36] WAbdulkawi W M, Sheta A F A, Elshafiey I M, et al. Spiral-Coupled-Line Resonators for Chipless RFID Sensors[C]//2021 8th International Conference on Electrical Engineering, Computer Science and Informatics (EECSI). Semarang, Indonesia, 2021: 55-58.

[37] Amin E M, Karmakar N C, Jensen B W. Fully printable chipless RFID multi-parameter sensor[J]. Sensors and Actuators A: Physical, 2016, 248: 223-232.

[38] Ren Q Y, Wang L F, Huang J Q, et al. Simultaneous remote sensing of temperature and humidity by LC-type passive wireless sensors[J]. Journal of Microelectromechanical Systems, 2015, 24(4): 1117-1123.

[39] Abdulkawi W M, Sheta A F A. Chipless RFID sensors based on multistate coupled line resonators[J]. Sensors and Actuators A: Physical, 2020, 309: 112025.

[40] Traille A, Bouaziz S, Pinon S, et al. A wireless passive RCS-based temperature sensor using liquid metal and microfluidics technologies[C]// 2011 41st European Microwave Conference. Manchester, UK, 2011: 45-48.

[41] Yang Z, Chen L, McClements D J, et al. Stimulus-responsive hydrogels in food science: A review[J]. Food Hydrocolloids, 2022, 124: 107218-107229.

[42] 闫腾飞. 无芯片RFID温度传感器研究[D]. 大连:大连交通大学,2018.

Yan Tengfei. Research on Chipless RFID Temperature Sensor[D]. Dalian: Dalian Jiaotong University, 2018. (in Chinese with English abstract)

[43] Javed N, Azam M A, Amin Y. Chipless RFID multisensor for temperature sensing and crack monitoring in an IoT environment [J]. IEEE Sensors Letters, 2021, 5(6): 1-4.

[44] Matbouly H E, Tedjini S, Zannas K, et al. Chipless RFID threshold temperature sensor compliant with UHF and ISM radio frequency [C]//2018 2nd URSI Atlantic Radio Science Meeting (AT-RASC). Gran Canaria , Spain, 2018: 1-4.

[45] Vivaldi F, Melai B, Bonini A, et al. A temperature-sensitive RFID tag for the identification of cold chain failures[J]. Sensors and Actuators A: Physical, 2020, 313, 112182-112187.

[46] Athauda T, Bhattacharyya R, Karmakar N, et al. Electromagnetic characterization of a food safe, organic smart material for customizable temperature threshold sensing in cold chain applications[C]//2019 IEEE International Conference on RFID (RFID).Phoenix, AZ, USA, 2019: 1-6.

[47] Villa G F, Bhattacharyya R, Athauda T, et al. Detecting breaks in cold chain integrity using chipless RFID time–temperature sensors[J]. IEEE Sensors Journal, 2022, 22(18): 17808-17818.

[48] Rossi F S, Araújo S G A, Souza M L, et al. Carbon dioxide spatial variability and dynamics for contrasting land uses in central Brazil agricultural frontier from remote sensing data[J]. Journal of South American Earth Sciences, 2022, 116: 103809-103822.

[49] Javed N, Azam M A, Qazi I, et al. Data-dense chipless RFID multisensor for aviculture industry[J]. IEEE Microwave and Wireless Components Letters, 2020, 30(12): 1193-1196.

[50] Vena A, Sydanheimo L, Tentzeris M M, et al. A fully inkjet-printed wireless and chipless sensor for CO2and temperature detection[J]. IEEE Sensors Journal, 2015, 15(1): 89-99.

[51] Thai T T, Chebila F, Mehdi J M, et al. Design and development of a millimetre-wave novel passive ultrasensitive temperature transducer for remote sensing and identification[C]//The 40th European Microwave Conference. Paris, France, 2010: 45-48.

[52] Vena A, Sydänheimo L, Tentzeris M M, et al. A Novel Inkjet Printed Carbon Nanotube-Based Chipless RFID Sensor for Gas Detection [C]//2013 European Microwave Conference. Nuremberg, Germany, 2013: 9-12.

[53] Ong K G, Zeng K, Grimes C A. A wireless, passive carbon nanotube-based gas sensor[J]. IEEE Sensors Journal, 2002, 2(2): 82-88.

[54] Firouzi A, Sobri S, Yasin F M, et al. Fabrication of gas sensors based on carbon nanotube for CH4and CO2detection [C]//International Proceedings of Chemical, Biological and Environmental Engineering (IPCBEE), Singapore, 2011, 2: 165-168.

[55] Yoon H J, Jun D H, Yang J H, et al. Carbon dioxide gas sensor using a graphene sheet[J]. Sensors and Actuators B: Chemical, 2011, 157(1): 310-312.

[56] Yang B, Li X, Hua Z, et al. A low cost and high performance NH3detection system for a harsh agricultural environment[J]. Sensors and Actuators B: Chemical, 2022, 361, 131675-131683.

[57] Tibor V M M, Sándor K, Béla P, et al. Survey of applied ammonia mitigation technologies in the Hungarian pig production practice[J]. Archives of Environmental Protection, 2022, 48(1): 83-91.

[58] Jun J, Oh J, Shin D H, et al. Wireless, room temperature volatile organic compound sensor based on polypyrrole nanoparticle immobilized ultrahigh frequency radio frequency identification tag[J]. ACS Appl Mater Interfaces, 2016, 8(48): 33139-33147.

[59] Barandun G, Soprani M, Naficy S, et al. Cellulose fibers enable near-zero-cost electrical sensing of water-soluble gases[J]. ACS Sensors, 2019, 4(6): 1662-1669.

[60] Ali I, Kashyout A E-H B, Tayel M, et al. Ruthenium (Ru) doped zinc oxide nanostructure-based radio frequency identification (RFID) gas sensors for NH3detection[J]. Journal of Materials Research and Technology, 2020, 9(6): 15693-15704.

[61] Zhang L, Tan Q, Kou H, et al. Highly sensitive NH3wireless sensor based on Ag-RGO composite operated at room-temperature[J]. Scientific Reports, 2019, 9(1): 9942-9951.

[62] Kao H L, Chang L C, Tsai Y C, et al. Microwave gas sensor based on carbon nanotubes loaded on open loop ring resonators[J]. IEEE Electron Device Letters, 2022, 43(10): 1740-1743.

[63] 王雅,谭秋林. 基于PANI_RGO纳米复合材料的高灵敏度无线NH3传感器[J]. 微纳电子技术,2020,57(12):1005-1011.

Wang Ya, Tan Qiulin. Highly sensitive wireless NH3sensor based on PANI/RGO nanocomposite[J]. Micronanoelectronic Technology, 2020, 57(12): 1005-1011. (in Chinese with English abstract)

[64] 郭晓威,谭秋林,郭彦杰,等. LC无源无线气体传感器的制备及对 NH3气敏特性的研究[J]. 传感技术学报,2017,30(11):1643-1646.

Guo Xiaowei, Tan Qiulin, Guo Yanjie, et al. Preparation of LC wireless passive gas sensor and study on the gas sensing properties of ammonia gas[J]. Chinese Journal of Sensors and Actuators, 2017, 30(11): 1643-1646. (in Chinese with English abstract)

[65] Yu Y, Xin X, Zhang S, et al. Silver-loaded carbon nanofibers for ammonia sensing[J]. E-Polymers, 2020, 20(1): 606-612.

[66] Wu B, Zhang X, Huang B, et al. High-performance wireless ammonia gas sensors based on reduced graphene oxide and nano-silver ink hybrid material loaded on a patch antenna[J]. Sensors (Basel), 2017, 17(9): 1-11.

[67] Abdulla S, Pullithadathil B. Unidirectional langmuir-blodgett-mediated alignment of polyaniline- functionalized multiwalled carbon nanotubes for NH3gas sensor applications[J]. Langmuir, 2020, 36(39): 11618-11628.

[68] 秦畅,李丹,赵韩栋,等. 外源乙烯处理对黄冠梨果皮褐变和货架期品质的影响[J].农业工程学报, 2022,38(6):312-318.

Qin Chang, Li Dan, Zhao Handong, et al. Effects of exogenous ethylene treatment on skin browning and shelf life quality of Huangguan pear [J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2022, 38(6): 312-318. (in Chinese with English abstract)

[69] 许超群,梁旭茹,岳淑丽,等. 基于果蔬保鲜的活性包装技术研究进展[J] . 食品与发酵工业,2022,48(16):305 - 310.

Xu Chaoqun, Liang Xuru, Yue Shuli, et al. Research progress of active packaging technology on fruit and vegetable preservation [J]. Food and Fermentation Industries, 2022, 48(16): 305-310. (in Chinese with English abstract)

[70] Mori T, Shigyo T, Nomura T, et al. Ethylene oxidation activity of silica-supported platinum catalysts for the preservation of perishables[J]. Catalysis Science & Technology, 2022, 12(10): 3116-3122.

[71] Azer B B, Gulsaran A, Pennings J R, et al. A review: TiO2based photoelectrocatalytic chemical oxygen demand sensors and their usage in industrial applications[J]. Journal of Electroanalytical Chemistry, 2022, 918: 116466-116482.

[72] Sambaza S, Maity A, Pillay K. Visible light degradation of ibuprofen using PANI coated WO3@TiO2photocatalyst[J]. Journal of Saudi Chemical Society, 2022, 26(6): 101563-101577.

[73] Sajina A, Lacy M, Pope A. The past and future of mid-infrared studies of AGN[J]. Universe, 2022, 8(7): 356-392.

[74] Ahangar R M, Farmanzadeh D. O-doping effects on the adsorption and detection of acetaldehyde and ethylene oxide on phosphorene monolayer: A DFT investigation[J]. Chemical Physics Letters, 2023, 813: 140315-140322.

[75] Espinosa E, Ionescu R, Zampolli S, et al. Drop-coated sensing layers on ultra low power hotplates for an RFID flexible tag microlab[J]. Sensors and Actuators B: Chemical, 2010, 144(2): 462-466.

[76] Wu M, Yin C, Fu L, et al. A biocompatible ruthenium-based composite fluorescent probe using bovine serum albumin as a scaffold for ethylene gas detection and its fluorescence imaging in plant tissues[J]. Chemical Engineering Journal, 2022, 435: 135045-135053.

[77] Wang L P, Jin Z, Luo T, et al. The detection of ethylene using porous ZnO nanosheets: utility in the determination of fruit ripeness[J]. New Journal of Chemistry, 2019, 43(8): 3619-3624.

[78] Sholehah A, Karmala K, Huda N, et al. Structural effect of ZnO-Ag chemoresistive sensor on flexible substrate for ethylene gas detection[J]. Sensors and Actuators A: Physical, 2021, 331: 112934-112943.

[79] Balachandran M D, Shrestha S, Agarwal M, et al. SnO2capacitive sensor integrated with microstrip patch antenna for passive wireless detection of ethylene gas[J]. Electronics Letters, 2008, 44(7): 464-466.

[80] Ino T, Hayashi T, Ueno K, et al. Atmospheric-pressure argon plasma etching of spin-coated 3, 4-polyethylenedioxythiophene: Polystyrenesulfonic acid (PEDOT: PSS) films for cupper phtalocyanine (CuPc)/C60 heterojunction thin-film solar cells[J]. Thin Solid Films, 2011, 519(20): 6834-6839.

[81] Mondal S, Karuppuswami S, Chahal P. ID integrated batteryless wireless digital pH sensor[J]. IEEE Sensors Journal, 2019, 19(24): 12079-12086.

[82] Athauda T, Banerjee P C, Karmakar N C. Microwave characterization of chitosan hydrogel and its use as a wireless pH sensor in smart packaging applications[J]. IEEE Sensors Journal, 2020, 20(16): 8990-8996.

[83] Hillier A, Makarovaite V, Holder S J, et al. A Passive UHF RFID pH sensor (Smart Polymers for Wireless Medical Sensing Devices)[C]//Loughborough Antennas & Propagation Conference (LAPC 2017). Loughborough, 2017: 2.

[84] Andre R S, Facure M H M, Mercante L A, et al. Electronic nose based on hybrid free-standing nanofibrous mats for meat spoilage monitoring[J]. Sensors and Actuators B: Chemical, 2022, 353: 131114-131122.

[85] Mondal S, Kumar D, Karuppuswami S, et al. A harmonic RF phase-shifter based wireless pH sensor[C]//2018 IEEE 68th Electronic Components and Technology Conference (ECTC). San Diego, CA, USA, 2018: 796-801.

[86] Mondal S, Kumar D, Chahal P. A wireless passive pH sensor with clutter rejection scheme[J]. IEEE Sensors Journal, 2019, 19(9): 3399-3407

[87] Huang W D, Deb S, Seo Y S, et al. A passive radio-frequency pH-sensing tag for wireless food-quality monitoring [J]. IEEE Sensors Journal, 2012, 12(3): 487-495.

[88] Bhadra S, Bridges G E, Thomson D J, et al. Electrode potential-based coupled coil sensor for remote pH monitoring[J]. IEEE Sensors Journal, 2011, 11(11): 2813-2819.

[89] Horton B E, Schweitzer S, DeRouin A J, et al. A varactor-based, inductively coupled wireless pH sensor[J]. IEEE Sensors Journal, 2010, 11(4): 1061-1066.

[90] 刘婷,靳烨,要铎,等. 植物乳杆菌对苏尼特羊肠道菌群、血浆代谢物及肉品质的影响[J]. 农业工程学报,2022,38(3):286-294.

Liu Ting, Jin Ye, Yao Duo, et al. Effects of Lactobacillus plantarum on intestinal flora, plasma metabolites and meat quality of Sunit sheep[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2022, 38(3): 286-294. (in Chinese with English abstract)

[91] Yu X, Gong Y, Ji H, et al. Rapid assessment of meat freshness by the differential sensing of organic sulfides emitted during spoilage[J]. ACS Sensors, 2022, 7(5): 1395-1402.

[92] Liu H, Zhang Y, Huang L, et al. A colorimetric gas-sensitive array sensor using filter paper for the analysis of fish freshness [J]. Food Chemistry, 2022, 377: 132029.

[93] 田晔,肖润国,裴洛伟,等. 循环水养殖水处理系统中UVC-LED光反应器的CFD模拟及优化[J]. 农业工程学报,2022, 38(1):258-265.

Tian Ye, Xiao Runguo, Pei Luowei, et al. CFD simulation and optimization of the UVC-LED reactor in aquaculture water treatment system[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2022, 38(1): 258-265. (in Chinese with English abstract)

[94] Bhadra S, Thomson D J, Bridges G E. Monitoring acidic and basic volatile concentration using a pH-electrode based wireless passive sensor[J]. Sensors and Actuators B: Chemical, 2015, 209: 803-810.

[95] Nguyen S D, Pham T T, Fribourg Blanc E, et al. Approach for quality detection of food by RFID‐based wireless sensor tag[J]. Electronics Letters, 2013, 49(25): 1588-1589.

[96] Zhang L, Yang H, Tan Q, et al. Wireless detection of biogenic amines using a split-ring resonator with silver nanoparticles-decorated molybdenum disulfide[J]. Sensors and Actuators B: Chemical, 2021, 343: 130155.

[97] 王建旭. 基于电磁波谱的猪肉水分含量快速检测方法研究[D].北京:中国农业大学,2018.

Wang Jianxu. Research on Fast Detection Method of Pork Moisture Content Based on Electromagnetic Spectrum[D]. Beijing: China Agricultural University, 2018. (in Chinese with English abstract)

[98] Tracey C T, Predeina A L, Krivoshapkina E F, et al. A 3D printing approach to intelligent food packaging[J]. Trends in Food Science & Technology, 2022, 127: 87-98.

[99] RICARDO B M, LUIS R G, JAVIER G H, et al. Refrigerated fruit storage monitoring combining two different wireless sensing technologies: RFID and WSN [J]. Sensors (Basel), 2015, 15(3): 4781-4795.

[100] Hattab C B, Naoui S, Latarch L. Monitoring freshness of Tommy Mango Fruit with an RFID Tag[C]//2022 Microwave Mediterranean Symposium (MMS). Pizzo Calabro, Italy, 2022: 1-6.

[101] Rodriguez D, Saed M A, Li C. A WPT/NFC-based sensing approach for beverage freshness detection using supervised machine learning[J]. IEEE Sensors Journal, 2021, 21(1): 733-742.

[102] Bhadra S, Thomson D J, Bridges G E. A wireless passive pH sensor for real-time in vivo milk quality monitoring[C]//Sensors, 2012 IEEE. Taipei, Taiwan, 2012: 1-4.

[103] Potyrailo R A, Nagraj N, Tang Z, et al. Battery-free radio frequency identification (RFID) sensors for food quality and safety[J]. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 2012, 60(35): 8535-8543.

[104] Ghosh D S, Barizuddin S, Yuksek N S, et al. Efficient and rapid detection of salmonella using microfluidic impedance based sensing[J]. Journal of Sensors, 2015, 2015: 293461-293469.

[105] Raju R, Bridges G E, Bhadra S. Wireless passive sensors for food quality monitoring: improving the safety of food products[J]. IEEE Antennas and Propagation Magazine, 2020, 62(5): 76-89.

[106] Li W S, Peng C Z, Lai F P, et al. Independent component analysis for the multitag detection of frequency-coded chipless RFID[J]. IEEE Transactions on Antennas and Propagation, 2022, 70(8): 7057-7072.

[107] Wang W, Zhang F, Feng T, et al. Facilities based on passive RFID sensors on growth and physiological characteristics ofseedlings[J]. Measurement, 2021, 168: 108385.

[108] Marindra A M J, Tian G Y. Multiresonance chipless RFID sensor tag for metal defect characterization using principal component analysis[J]. IEEE Sensors Journal, 2019, 19(18): 8037-8046.

[109] Yu Z, Zhang D, Wang Z, et al. SoDar: Multitarget gesture recognition based on SIMO dopplerradar[J]. IEEE Transactions on Human-Machine Systems, 2022, 52(2): 276-289.

[110] 景旭,刘滋雨,秦源泽. 基于区块链中继技术的群式农产品供应链溯源模型[J]. 农业工程学报,2022,38(11):299-308.

Jing Xu, Liu Ziyu, Qin Yuanze. Traceability model of cluster agricultural product supply chains based on blockchain relay technology[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2022, 38(11): 299-308. (in Chinese with English abstract)

[111] Liu L, Chen L. Characteristic analysis of a chipless RFID sensor based on multi-parameter sensing and an intelligent detection method[J]. Sensors, 2022, 22(16): 6027-6044.

Review of chipless RFID cross-domain sensing for smart agriculture

SHI Guolong1,2,3, SHEN Xinyi1, GU Lichuan1, RAO Yuan1,3, JIAO Jun1, HE Yigang2※

(1.,,230036,; 2.,,, 430064,; 3.230036,)

Detection technologies have been essential to detect the agro-environmental, plant, and animal ontological indicators in smart agriculture, due to the cost saving, long life, low power consumption, and miniaturization at room temperature. Especially, the agricultural scenarios can also be beyond the wired connections to the circuits. Among them, chipless radio frequency identification (CRFID) has been widely used for its lightweight, affordability, and universality, particularly with the integration of device sensing and wireless communication. The integrated circuits can also be removed as one of the most important media for the fusion of identification and sensing information. The CRFID technology can fully meet the sensing and identification needs of the agricultural environment, such as food safety inspection, logistics, and transportation. In this study, a critical review was proposed on the chipless RFID cross-domain sensing for smart agriculture. Firstly, the system components of CRFID technology were introduced for the fundamentals of cross-domain sensing. Electromagnetic characteristics of the CRFID sensor were used to perceive the change in the physical parameters. The electromagnetic response of the CRFID tag was collected to test the physical/chemical parameters. The sensitive materials were selected to change the conductivity, dielectric constant, or permeability of the tag antenna load. CRFID cross-domain sensing was then realized via the change analysis of the physical parameters to be measured and the resonance response. Secondly, the commonly-used sensitive materials were summarized for the CRFID cross-domain sensing devices and their dielectric properties. The load-sensitive material was one of the key elements of the CRFID sensor. The performance of the sensitive material was represented by the physical, chemical, or biological changes of environmental factors. The sensitive material of the CRFID tag was installed in the structure of the tag sensor, and then served as the base plate of the tag, and the connecting material of the tag antenna. As such, the variable load module was sensitive to environmental parameters. Furthermore, humidity (referring to the content and degree of moisture in the environment) was one of the key indicators to affect the respiration and growth of crops during agricultural production. An appropriate temperature environment was conducive to the healthy growth of crops for the high yield and quality of agricultural products. The CRFID temperature sensor was used to reduce the deployment cost of sensor nodes in the temperature monitoring of large-area agricultural environments suitable for deployment in scenarios, where a circuit-wired connection was unavailable. In addition, carbon dioxide dominated the process of crop growth, especially in a greenhouse environment. Ammonia gas was used as a key detection indicator in the process of microbial meat decomposition. The common gas was found in the process of agricultural planting and protein decomposition of agricultural products, but ammonia gas posed a potential health threat to humans, animals, and plants. Thirdly, CRFID cross-domain sensing was carried out in recent years. Moreover, the latest research progress was summarized on the CRFID sensors for the detection of humidity, temperature, gas (CO2, NH3, and ethylene), pH, and food (pork, beef, fish, fruits and vegetables, and milk). The detection principle of the CRFID tag sensor was analyzed to determine the key performance indicators of relevant sensors. Finally, the current technology was limited in security, networking, mass production, and deployment. The technical and fabrication challenges were proposed for the future trend in smart agriculture scenarios. The successful application of CRFID technology can provide great potential and exciting promise to improve the intelligence of agricultural scene sensing.

smart agriculture; internet of things; environmental detection; radio frequency identification; passive sensor

2022-12-30

2023-02-26

国家自然科学基金项目(51637004);中国博士后基金面上项目(2021M692473);安徽省自然科学基金项目(2108085QF260);安徽省教育厅自然科学研究项目(KJ2021A0179)

时国龙,博士,副教授,研究方向为射频识别、无源传感器等。Email:shigl@ahau.edu.cn

何怡刚,博士,教授,博士生导师,研究方向为射频识别与智能信号处理。Email:yghe1221@whu.edu.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.202212196

S24

A

1002-6819(2023)-07-0010-14

时国龙,沈心怡,辜丽川,等. 面向智慧农业的无芯片射频跨域感知研究进展[J]. 农业工程学报,2023,39(7):10-23. doi:10.11975/j.issn.1002-6819.202212196 http://www.tcsae.org

SHI Guolong, SHEN Xinyi, GU Lichuan, et al. Review of chipless RFID cross-domain sensing for smart agriculture[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2023, 39(7): 10-23. (in Chinese with English abstract) doi:10.11975/j.issn.1002-6819.202212196 http://www.tcsae.org

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