第3章 智慧水产信息感知

智慧水产信息感知第3章3.1传感器技术 3.2拉曼光谱技术 3.3智慧水产设备的可靠性 3.1传感器技术3.1.1传感器技术概述1.传感器传感器是检测信息的装置，负责把信息转换成电信号，以便进行处理和分析。传感器的内部结构中包含了敏感元件、转换元件及信号调节与转换电路，三者分别进行物体信息获取、电信号转换和电信号调制，最终输出可供后续环节应用的电信号。传感器的组成如图3-1所示。图3-1传感器的组成3.1传感器技术2.传感器分类

传感器种类丰富，分类方式多样，其中较常用的分类方式如表所示。传感器分类方式传感器名称按用途分力敏传感器、气敏传感器、生物传感器等按工作原理分电阻式传感器、电压式传感器、光电式传感器等按输出信号分模拟传感器、数字传感器、开关传感器按制造工艺分集成传感器、薄膜传感器、厚膜传感器、陶瓷传感器3.传感器选择传感器性能主要包括灵敏度、一致性、准确性、可靠性、线性度和量程等指标。环境检测对传感器性能提出高要求，不同环境和区域对其性能产生差异。温度、湿度、雷雨、空气盐雾、雷击静电等因素也会影响传感器监测结果。数据处理和校正是必要的，以应对外界因素引起的误差。市场上存在许多未经专业处理的传感器，它们的性能差异不大，因外界因素的干扰而导致数据不可靠，缺乏实际应用价值。3.1传感器技术4.传感器的数据处理传感器将感知到的信息转换为电信号，并由主控设备进行处理和分析。在使用过程中，受到设备质量、操作方法和外界干扰等因素的影响，传感器容易出现误差。误差主要包括系统误差、粗大误差和随机误差。系统误差是由传感器本身问题或使用不当引起的，粗大误差是由较大干扰引起的采样数据突变，随机误差是由独立、微小的偶然因素引起的。数字滤波和模拟滤波是常用的消除或减小误差的方法。实验中，智能气象站与环境监测站进行数据对比，结果显示传感器监测数据经处理后准确性较高，与监测站数据一致。图示对比了大气压和温度数据，说明传感器数据经过处理后表现出明显的准确性和一致性。3.1传感器技术图3-2智能气象站和世纪公园监测站大气压数据对比图3-3智能气象站和世纪公园监测站温度数据对比5.传感器校准传感器校准指的是在明确传感器输入与输出关系的基础上，使用标准仪器标定传感器，其内容包括传感器的工作特性、环境特性、物理与几何参数等。将标准仪器产生的已知量作为被标定传感器的输入，将所得输出量与输入量作比较，即可了解传感器的性能。传感器的校准流程如图所示。3.1传感器技术3.1传感器技术3.1.2传感器产业1.传感器产业现状我国对传感器的需求巨大，市场规模达数百亿元。然而，国内自主生产的传感器普遍存在灵敏度、准确性、稳定性等问题，因传感器及相关专业人才数量有限，研发进展缓慢，限制了其发展和应用。目前，市场上主要销售美国、德国和日本制造的传感器，这三个国家占据了绝大部分市场份额。国产传感器存在可靠性、稳定性方面的差距，缺少电子产品检测标准和技术积累，亟需改进。在误差校准方面，我国技术水平较低，未能采用先进技术处理误差和坏值，导致性能差、感知不准确、稳定性差。国内传感器所使用的材料和工艺相对滞后，发达国家采用MEMS技术、纳米技术，国内应用较少。此外，发达国家在通信技术领域的深入研究，如无线传感器网络，具有显著优势，可推动我国传感器产业发展。3.1传感器技术2.传感器产业化问题及解决策略目前传感器产业发展存在的主要问题包括：（1）科技成果转化率较低，产业化基础薄弱。（2）对国外技术的依赖程度高。（3）市场竞争力不足。（4）成本优势不明显。为改变传感器产业相对落后的局面，需要加大对传感器技术的研发力度，培养和聚集人才，进一步促进产学研结合。另外，政策引导、资金扶持等是促进传感器研发成果转化为现实生产力不可缺少的因素。传感器行业发展整体战略规划和传感器技术规范也应得到进一步明确。3.1.3传感器在水产业中的应用传感器技术在水产业领域主要用于水质监测和养殖管理。在水质监测方面，应用传感器技术可以实时监测水温、pH值、溶解氧、氨氮、硝酸盐等水质参数，帮助判断水质条件是否符合水产生物生长需求，以便出现问题时及时采取措施进行调整。在养殖管理方面，应用传感器技术可以监测水产生物数量、重量、生长速度等参数，为控制养殖密度和投饵量提供依据，还可以监控水泵、增氧机等设备的运行情况，辅助进行设备控制和维护。3.1传感器技术3.2拉曼光谱技术3.2.1拉曼光谱技术原理拉曼光谱（RamanSpectroscopy，RS）技术基于拉曼散射原理进行分子光谱指痕鉴定，通过检测光谱特性来分析物质特征。通过比对拉曼光谱间的差异可以辨别样品中化学物质是否存在以及确定所包含化学物质的相对含量。不同拉曼光谱仪的系统结构大同小异，基本都由激光器、外光路系统、样品控制系统、分光系统、光探测系统、计算机处理系统组成。

3.2拉曼光谱技术3.2.2拉曼光谱技术在水产领域的应用1.水产养殖有害物质检测需求目前，水产养殖有害物质检测主要采用液相色谱法、分光光度法、液相色谱-质谱联用法、酶联免疫法和毛细管电泳法等方法，通过抽样检测、对比判定限量值来确定产品是否符合标准，但这些方法在检测成本、周期、精度等方面仍有所局限，因此，开发一套简单、快速、准确的水产养殖有害物质检测方法尤为重要。

2.拉曼光谱水产养殖有害物质定性检测鉴于拉曼光谱技术的特点和水产养殖的生产需求，可将拉曼光谱仪作为智慧水产中的传感器使用，完善水产养殖数据采集流程，结合数据网络技术，可实现对水产生物生长质量的实时跟踪监测。使用拉曼光谱技术进行水产养殖有害物质检测，以水产品或水产养殖投入品为检测对象，检测其中有害物质的残留情况，具备普通有害物质检测方法所无法比拟的优越性。3.2拉曼光谱技术3.2.3拉曼光谱和神经网络的智慧水产综合应用拉曼光谱特征复杂，包括多个峰和波长范围内的连续变化，使用传统的分析方法很难捕捉到这些复杂的特征。神经网络具有强大的模式识别、非线性处理能力以及泛化能力，可以识别、分类和定量化拉曼光谱数据，帮助确定样品的成分、质量和安全性。因此，神经网络成为了处理水产样品拉曼光谱数据的一种有效工具。1.神经网络在拉曼光谱数据处理中的应用神经网络可用于处理拉曼光谱数据，包括预处理、分类和定量分析。通过神经网络进行数据预处理，如使用主成分分析降维和小波变换去噪，提高了数据质量。在训练和分类阶段，神经网络逐步调整参数以优化分类性能，实现对不同样本的识别和分类。此外，神经网络还可用于将拉曼光谱数据与定量参数（如浓度）相关联，实现对样本的定量分析。2.智慧水产中的拉曼光谱和神经网络应用将拉曼光谱和神经网络应用于智慧水产中，可实现对水产品的快速、准确、非侵入性检测和鉴别。例如，通过分析不同水产品的拉曼光谱特征，结合神经算法建立鉴别模型，可以快速鉴别水产品品种。此外，利用拉曼光谱技术检测水产品的组成和含量，结合神经算法进行品质和营养价值评估。在养殖过程中，结合神经网络分析水产品体内成分，实现对健康状况的实时监测和预警。还可应用于水质监测和养殖加工中的质量控制和工艺优化，促进水产养殖行业的发展。3.2拉曼光谱技术3.2.4拉曼光谱技术的水产业应用前景拉曼光谱检测在水产业中应用广泛，设备逐渐高精度、小型、便携。目前技术仍需改进，主要问题有：1.定性与定量分析平衡：拉曼光谱技术主要用于物质的定性分析，而对于定量分析仍需深入研究建立模型，结合大量数据和人工智能算法。2.在线检测技术发展：拉曼光谱检测目前依赖人工采样、检测和识别，需研发具备实时在线检测和数据分析功能的在线拉曼光谱仪，提高检测效率和准确度。3.光谱信号处理：使用拉曼光谱技术检测水产品时，需要采用曲线拟合、滤波去噪等方法对杂散光进行抑制，同时深入研究光谱信号提取技术，以优化系统模型，确保检测准确性。4.光学系统参数优化：光学系统参数在影响拉曼光谱散射强度方面至关重要，需要设置合理的参数，进行系统模型优化，以提高检测结果准确性。5.数据库更新与标准光谱图：拉曼光谱数据库的内容需要不断更新，确保检测时能够找到相应的光谱图进行比对。同时，丰富检测方式和指标，优化检测稳定性，以适应不同的检测环境。6.设备研发与应用推广：国内拉曼光谱技术在水产业应用仍处于起步阶段，设备研发能力有限，需要结合国内外设计经验，研发实用、低成本的拉曼光谱设备，推动技术应用在水产业的广泛推广。3.3智慧水产设备的可靠性

智慧水产是一个非常复杂的系统，不同领域、不同生产流程的环境差异大，较大的干湿度变化、温度变化、腐蚀性气体（盐雾）等环境可靠性因素以及雷击（Surge）、静电放电（Electro-StaticDischarge，ESD）等电磁干扰因素都会对生产设备及其生产效率产生影响，因此电磁兼容、环境可靠性和安规的设计对于保障智慧水产设备稳定性、可靠性和数据准确性具有重要意义。3.3智慧水产设备的可靠性3.3.1智慧水产设备的电磁兼容性智慧水产设备的可靠性和安全性受电磁兼容性能的影响。良好的电磁兼容性能要求设备既能抵抗外部电磁骚扰（EMD），也不会对其他设备造成电磁干扰（EMI）。电磁兼容性通过EMC测试进行评估，包括电磁敏感性（EMS）和电磁干扰（EMI）测试。电磁敏感性测试衡量设备对电磁影响的承受程度，低敏感性表示强大的电磁抗扰能力。测试项目包括静电放电、射频电磁场辐射、电快速瞬变脉冲群、雷击浪涌等。电磁干扰分为传导和辐射两种传播形式，对应不同测试方法。通过EMC测试，可以找出设备的电磁兼容薄弱点，指导改进设计以减少电磁干扰。电磁兼容设计的关键在于降低电磁干扰。这可以通过抑制骚扰源、破坏耦合机制、降低接收设备敏感度等方式实现。随着智慧水产设备的广泛应用，提升克服电磁干扰的技术手段是解决电磁兼容问题、确保系统正常运行的必要条件。3.3智慧水产设备的可靠性3.3.2设备的环境可靠性环境可靠性是智慧水产设备在特定环境下正常工作的概率。通过气候和力学环境可靠性测试，以及综合环境可靠性测试，可以了解设备的表现并进行可靠性改进。同时，采用环境适应性设计，包括消解环境影响和提高抗环境干扰能力，有助于应对不同环境条件。智慧水产设备的环境可靠性提高有助于降低事故风险，减少经济损失，对行业规范的建立也至关重要。3.3智慧水产设备的可靠性3.3.3设备安规安规（ProductCompliance）是为了确保产品在设计、制造、使用等方面符合特定国家或地区的安全标准和法规的一系列规定。智慧水产设备的安规认证涉及电流、温度、电磁兼容性等测试，确保设备在各个方面满足法规要求，提高其安全性和竞争力。安规设计侧重于防止人身伤害和设备损坏，与物联网安全设计有所不同。通过安规认证，智慧水产设备可获得证书和标志，证明其符合安全标准，提高可靠性和使用寿命。3.3智慧水产设备的可靠性3.3.4智慧水产系统故障诊断水产业智能化发展将推动智慧水产系统规模和复杂度的提升。为确保系统的可靠性和安全性，科学监控和管理智慧水产系统是必要的。在故障发生时，及时