开发无线系统 将食品安全检测交到消费者手中
麻省理工学院媒体实验室的研究人员开发了一种无线系统,该系统使用数千亿产品的廉价RFID标签来感知潜在的食品污染,而无需修改硬件。研究人员希望通过一个简单且可扩展的系统,将食品安全检测带给公众。在过去的二十年里,食品安全事件几乎每年都成为全世界疾病和死亡的头条。例如,早在2008年,中国就有5万名婴儿因食用掺有三聚氰胺的婴儿配方奶粉而住院,三聚氰胺是一种用于制造塑料的有机化合物,高浓度时有毒。今年4月,印尼有100多人死于饮酒。部分甲醇是一种有毒酒精,通常用于稀释全球黑市上出售的葡萄酒。
研究人员的系统名为RFIQ,其中包括一个阅读器,当信号与食物相互作用时,它可以检测到RFID标签发出的无线信号的微小变化。在这项研究中,他们专注于婴儿配方奶粉和酒精,但在未来,消费者可能会有自己的阅读器和软件,在购买几乎任何产品之前进行食品安全测试。研究人员表示,该系统还可以在超市的密室或智能冰箱中实现,以持续ping RFID标签,并自动检测食物腐败。这项技术依赖于这样一个事实,即RFID标签发出的信号的一些变化对应于产品中某些污染物的水平。机器模型“学习”这些相关性,给定一种新材料,它可以预测这种材料是纯净的还是污染的,以及浓度。在实验中,该系统检测含三聚氰胺的婴儿配方奶粉的准确率为96%,用甲醇稀释酒精的准确率为97%。
“近年来,如果我们都有自己的工具来感知食品质量和安全,我们就可以避免许多与食品和饮料有关的危害,”媒体实验室的助理教授兼合著者法德尔阿迪布说。在一篇描述这个系统的论文中,这篇论文正在ACM网络热点话题研讨会上发表。“我们希望让食品质量和安全民主化,并让每个人都能享用。”本文的合著者包括:博士后和第一作者Unsoo Ha、博士后、客座研究员钟泽轩和电气工程与计算机科学研究生徐子明。
“弱耦合”的力量
还开发了用于检测食物中的化学物质或腐败的其他传感器。但这些都是高度专业化的系统,其中传感器涂有化学物质,并经过训练以检测特定的污染物。实验室中媒体研究人员的目标是拥有更大范围的感知。“我们已经将这种检测纯粹转移到计算方面,在计算方面,你将对各种产品使用相同的非常便宜的传感器,如酒精和婴儿配方奶粉,”Adib说。RFID标签是一种带有微型超高频天线的贴纸。它们来自食物和其他物品,每个大约3到5美分。传统上,一种称为阅读器的无线设备会触发标签,标签会启动并发出一个独特的信号,其中包含标签所贴产品的相关信息。
研究人员的系统充分利用了这样一个事实,即当RFID标签通电时,它们发出的小电磁波会进入并被容器内容物中的分子和离子扭曲。这个过程被称为“弱耦合”。基本上,如果材料的属性发生变化,信号属性也会发生变化。一个简单的变形例子是一个装有空气和水的容器。如果集装箱是空的,RFID将总是以大约950 MHz的速度响应。如果装满水,水会吸收一些频率,它的主响应只有720 MHz左右。扭曲使用不同的材料和不同的污染物来获得更精细的粒度。“这种信息可以用来对材料进行分类.在不纯材料和纯材料之间表现出不同的特征,”哈说。
在研究人员的系统中,阅读器发出无线信号,为食品容器上的RFID标签供电。电磁波穿透容器中的材料,并以失真的振幅(信号强度)和相位(角度)返回到读取器。当读取器提取信号特征时,它将这些数据发送到单独计算机上的机器学习模型。在训练中,研究人员告诉模型哪些特征变化对应纯材料或不纯材料。在这项研究中,他们使用纯酒精和含25%、50%、75%和100%甲醇的酒精;婴儿配方奶粉中混合了不同比例的三聚氰胺,比例从0%到30%不等。“然后,模型将自动知道在这个百分比水平上受这种杂质影响最大的频率,”Adib说。“一旦我们得到一个新的样本,比如20%的甲醇,模型就会提取[特征]并进行加权,然后告诉你,‘我认为这是含有20%甲醇的酒精。’"
扩展频率
这个系统的概念源于一种叫做射频光谱学的技术,这种技术可以用宽频率的电磁波激发材料,并测量各种相互作用,以确定材料的组成。然而,该系统采用该技术存在一个主要挑战:RFID标签仅在非常紧凑的带宽内振荡,其波动约为950 MHz。在有限的带宽内提取信号不会净化任何有用的信息。
研究人员基于他们以前开发的传感技术,称为双频激励,它发送两种频率——一种用于激活,一种用于传感——来测量数百种频率。读取器发送大约950 MHz的信号来给RFID标签供电。当它被激活时,读取器发送另一个频率,扫描大约400到800 MHz的频率范围。它检测所有这些频率的功能变化,并将它们提供给阅读器。“鉴于这种反应,这几乎就好像我们已经把廉价的RFID变成了一个微型无线电频率分光镜,”Adib说。由于容器的形状和其他环境因素会影响信号,研究人员目前正在努力确保该系统能够解释这些变量。他们还在寻求扩大系统的能力,以检测许多不同材料中的许多不同污染物。“我们希望将它推广到任何环境,
rdquo;阿迪布说。“这需要我们非常强大,因为你想要学习提取正确的信号,并消除环境对材料内部的影响。”免责声明:本文由用户上传,与本网站立场无关。财经信息仅供读者参考,并不构成投资建议。投资者据此操作,风险自担。 如有侵权请联系删除!
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