用于水果質(zhì)量監(jiān)測(cè)的柔性可穿戴光學(xué)無(wú)線傳感系統(tǒng)

★??研究背景

傳統(tǒng)的剛性光電系統(tǒng)需要改進(jìn)，以適應(yīng)當(dāng)前的食品質(zhì)量監(jiān)測(cè)。本文旨在提出和開發(fā)一種通過(guò)激光雕刻聚對(duì)苯二甲酸乙二醇酯/聚酰亞胺/銅（PET/PI/Cu）薄膜作為基底的柔性可穿戴光學(xué)無(wú)線傳感系統(tǒng)（FWOS）。FWOS可以由不同的傳感器陣列組成，以適應(yīng)不同的水果大小。FWOS可以獲取水果的光譜數(shù)據(jù)，并通過(guò)藍(lán)牙（BT）將其傳輸?shù)?a target="_blank">智能手機(jī)或個(gè)人電腦（PC）。仿真用于確定最合適的雕刻功率和速度，并使用顯微鏡測(cè)量柔性Cu電路的表面特性。FWOS具有工藝簡(jiǎn)單、操作簡(jiǎn)單、成本低、功耗低、可實(shí)時(shí)監(jiān)控、物理體積小等特點(diǎn)。使用FWOS評(píng)估蘋果、葡萄、桃子和櫻桃的可溶性固形物含量（SSC）。結(jié)果表明，F(xiàn)WOS在各種水果質(zhì)量監(jiān)測(cè)中具有潛在的應(yīng)用前景。它可以降低水果浪費(fèi)率，確保食品質(zhì)量和安全。

?★? 創(chuàng)新點(diǎn)

中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)肖新清課題組提出了用于水果質(zhì)量監(jiān)測(cè)的近紅外柔性可穿戴光學(xué)無(wú)線傳感方法。FWOS可以直接可穿戴在大多數(shù)水果上，并無(wú)線傳輸數(shù)據(jù)。利用MLR和支持向量機(jī)對(duì)FWOS監(jiān)測(cè)水果SSC的準(zhǔn)確性進(jìn)行了評(píng)價(jià)。總的來(lái)說(shuō)，在葡萄和櫻桃上得到了非常有趣的結(jié)果。與我們實(shí)驗(yàn)室之前進(jìn)行的常規(guī)傳感器監(jiān)測(cè)相比，F(xiàn)WOS成功地克服了傳感器固定和人工抓取影響的問(wèn)題。該傳感器陣列還解決了只能測(cè)量一個(gè)點(diǎn)的問(wèn)題。應(yīng)用時(shí)對(duì)果實(shí)的損傷小，實(shí)現(xiàn)了無(wú)損檢測(cè)。新的FOSM可以作為構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)的連接。應(yīng)用于水果生長(zhǎng)、冷鏈運(yùn)輸、儲(chǔ)存、銷售時(shí)，無(wú)需打開冷庫(kù)或水果保鮮膜即可實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控。該系統(tǒng)總成本僅為40美元，可以在水果各個(gè)過(guò)程中安裝大量可穿戴傳感器，收集更大量的數(shù)據(jù)，獲得更準(zhǔn)確的成熟度預(yù)測(cè)。

★? 文章解析

圖1說(shuō)明了FWOS的設(shè)計(jì)。柔性光學(xué)傳感器陣列由PU膠帶、PET薄膜、PI薄膜、Cu電路、PDMS薄膜和電子元件組成（圖1a）。PET薄膜和PI薄膜作為柔性Cu電路的基板，電子元件焊接在柔性Cu電路上，PDMS薄膜防水并防止柔性Cu電路氧化。PU生物膠帶無(wú)毒、防水、對(duì)電路無(wú)腐蝕。光學(xué)測(cè)量系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖1b所示。柔性傳感器陣列和柔性單傳感器的結(jié)構(gòu)如圖1c-d。AS7263是核心器件，用于測(cè)量水果反射的光。AS7263具有超低功耗、小尺寸（4.5x4.7x2.5毫米）、工廠校準(zhǔn)、寬工作溫度范圍（-40至+85°C）以及集成干擾濾波器直接沉積到互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體(CMOS)硅上的特點(diǎn)。AS7263有2個(gè)可編程 LED驅(qū)動(dòng)器和2個(gè)可選接口（UART和I2C）。2700kLED能夠發(fā)出適合AS7263監(jiān)控范圍的光。Flash存儲(chǔ)了控制AS7263的程序。Bluno接受代碼指令并處理傳感器數(shù)據(jù)，然后通過(guò)BT4.0將這些數(shù)據(jù)傳輸?shù)街悄苁謾C(jī)或PC進(jìn)行進(jìn)一步處理。由于相同的光學(xué)傳感器具有相同的地址，因此必須使用I2c 多路復(fù)用器來(lái)同時(shí)接收數(shù)據(jù)。光學(xué)傳感陣列具有良好的可彎曲性（圖1e-g）。帶有藍(lán)牙功能的設(shè)備可以通過(guò)無(wú)線方式實(shí)時(shí)獲取水果品質(zhì)的變化（圖1f）。

圖1：?FWOS的總體示意圖

圖2顯示了COMSOL仿真的結(jié)果。經(jīng)測(cè)試，單次燒蝕10μm會(huì)導(dǎo)致局部溫度高，穩(wěn)態(tài)無(wú)解，故采用單次燒蝕5μm，燒蝕兩次。不同功率和溫度下激光燒蝕深度的線性擬合均高于0.97（圖2a）。圖2b顯示了20μm的PI薄膜的溫度隨時(shí)間變化的曲線。圖2c-e顯示了剛好超過(guò)5μm的燒蝕功率和速度的模擬形態(tài)和溫度變化。 ?

圖 2：COMSOL激光仿真結(jié)果

圖3說(shuō)明了柔性電路制備工藝。紫外激光打標(biāo)機(jī)包括PC、紫外納秒激光器、工業(yè)冷水機(jī)和振鏡（圖3a）。工業(yè)冷水機(jī)直接作用于紫外納秒激光，全程保持低溫。激光波長(zhǎng)為355nm，激光束的脈沖寬度約為15nm。清洗干燥后未被燒蝕的薄膜，固定在Al基板上。將設(shè)計(jì)好的電路導(dǎo)入PC機(jī)的激光燒蝕軟件進(jìn)行操作。當(dāng)激光作用于Cu膜時(shí)，Cu迅速剝離升華。通過(guò)對(duì)PET/PI/Cu薄膜進(jìn)行兩次燒蝕獲得柔性Cu電路（圖3b）。清洗干燥后即可得到柔性電路（圖c和d）。經(jīng)過(guò)兩次燒蝕后，Cu表面失去了導(dǎo)電性，并且具有良好柔韌性（圖3e-h）。

圖 3：柔性電路制備

圖4展示了柔性傳感器陣列測(cè)量水果質(zhì)量的原理。柔性傳感器陣列包裹在水果周圍，LED發(fā)出的光照射在水果表面，通過(guò)漫反射進(jìn)入AS7263的小孔（圖4a、d、e）。NIR介于可見(jiàn)光(Vis)(380-780nm)和中紅外(MIR)(2526nm-25μm)和遠(yuǎn)紅外(FIR)(25-1000μm)之間。已經(jīng)證明，幾乎所有的有機(jī)結(jié)構(gòu)和官能團(tuán)都可以在NIR光譜中測(cè)量，具有相當(dāng)穩(wěn)定的光譜。NIR光譜測(cè)量的原理是利用原子或分子的非諧性使其吸收發(fā)生變化（圖4b和c）。當(dāng)分子或原子振動(dòng)時(shí)，原子或分子被拉伸、剪切、振蕩和彎曲，從而發(fā)生從基態(tài)到激發(fā)態(tài)的能量躍遷的狀態(tài)稱為分子或原子的非諧性.組合吸收和泛音吸收是光譜獨(dú)特吸收的兩類?；瘜W(xué)鍵在波數(shù)和基頻處的各種振動(dòng)形式產(chǎn)生的特征吸收稱為組合吸收。由化學(xué)鍵基頻的倍數(shù)產(chǎn)生的獨(dú)特吸收被稱為泛音。NIR光譜區(qū)域表達(dá)了C-O、C=O、O-H和H2O等關(guān)鍵化學(xué)鍵的吸收信息，可以反映水果的內(nèi)部品質(zhì)。AS7263有6個(gè)NIR傳感通道（610nm、680nm、730nm、760nm、810nm和860nm，每個(gè)通道的半峰全寬為20nm，如圖f所示）。取平均值作為漿果的最終光譜值。630和690nm對(duì)應(yīng)于葉綠素峰，730nm對(duì)應(yīng)于OH伸縮的第三泛音，810和860nm對(duì)應(yīng)于糖的OH基團(tuán)的組合波段。

圖 4：水果品質(zhì)近紅外監(jiān)測(cè)原理

在SSC參數(shù)中，SD約為參數(shù)最大值和最小值之差的20%，表明標(biāo)定是有意義的。每個(gè)水果的數(shù)據(jù)涵蓋范圍大且不同，這顯示了不同水果之間的變異性。不同水果的測(cè)量過(guò)程和結(jié)果如圖5所示。圖5a和b采用單傳感器測(cè)量（葡萄和櫻桃）。圖5c和d采用傳感器陣列測(cè)量（蘋果和桃子）。傳感器陣列測(cè)量方法節(jié)省時(shí)間，但需要水果有足夠的空間放置這些傳感器，因此蘋果和桃子都使用這種方法進(jìn)行測(cè)量。當(dāng)柔性光學(xué)傳感器陣列貼附在水果表面時(shí)，對(duì)水果表面的影響很小，大約兩秒后數(shù)據(jù)將處于穩(wěn)定狀態(tài)。值得注意的是，適當(dāng)?shù)念A(yù)處理方法可以在一定程度上提高模型的預(yù)測(cè)精度，但有時(shí)應(yīng)用不當(dāng)會(huì)降低精度。葡萄的預(yù)測(cè)最好，桃子的結(jié)果最差，這可能與它們的吸光度有關(guān)（圖5e）。圖5f-i顯示了最優(yōu)SSC預(yù)測(cè)模型對(duì)四種水果的效果圖。桃子、蘋果和櫻桃預(yù)測(cè)模型的RPD值約為1.5，表明FWOS能夠區(qū)分其SSC的高值和低值。葡萄預(yù)測(cè)模型的RPD值在2左右，表明單傳感器光學(xué)測(cè)量系統(tǒng)可以粗略地區(qū)分葡萄的SSC。在分類模型中，葡萄的成功率為73.1%，櫻桃的成功率為80%。