路玉凤 闫娟 茅健 杨慧斌 马丽

摘  要：随着市场对果蔬需求量增加，冷链物流日益发展，在存储中对果蔬的品质提出了更高的要求。因此，应用无损检测技术对果蔬进行品质检测是非常必要的。文章采用电子鼻传感器对果蔬气味的识别与图像传感器对果蔬外观品质的判别相结合的方法对果蔬新鲜度进行判别。在数据采集过程中，基线漂移对数据分析存在影响，文章采用基于CAM-ES算法从长期漂移的角度将数据按时间窗进行自适应线性补偿消除基线漂移，其次采用Adam算法优化BP神经网络，实现自适应实时在线学习，进行在线漂移补偿，实现对漂移的实时在线学习和修正。

关键词：电子鼻传感器;图像分析;品质检测;算法结合

中图分类号：F304.3    文献标识码：A

Abstract： With the increase in market demand for fruits and vegetables， cold chain logistics is developing day by day， and higher requirements are placed on the quality of fruits and vegetables in storage. Therefore， it is very necessary to use non-destructive testing technology to inspect the quality of fruits and vegetables. In this paper， the electronic nose sensor is used to identify the odor of fruits and vegetables and the image sensor is used to determine the appearance quality of fruits and vegetables. In the process of data acquisition， baseline drift has an impact on data analysis. This paper uses the CAM-ES algorithm to perform adaptive linear compensation based on the time window from the perspective of long-term drift to eliminate baseline drift. Secondly， the Adam algorithm is used to optimize the BP neural network to achieve adaptive real-time online learning， online drift compensation， real-time online learning and correction of drift.

Key words： electronic nose sensor; image analysis; quality detection; algorithm combination

0  引  言

随着生活水平的提高，冷链物流日益受到青睐。果蔬的存储及配送是冷链物流中的关键环节，并且人们对果蔬的品质及安全问题也越来越重视。因此，对果蔬品质的检测就显得尤为重要。在传统检测中大多采用化学仪器分析，在实验中需要对被测物体进行前处理，且实验过程漫长，并且不能保证被检测食品的完整性;其次实验本身对场地和环境有一定要求，所以，迫切需要一种快速无损检测技术解决传统检测中的问题。

无损检测（NDT）技术是在不破坏被测物的前提下，采用声、光、电等各种物理方法对材料进行检测和分析的一种技术。它是一种不同于传统检测方法的新技术，在工农业中的应用已经得到了广泛的研究。……