基于微型近红外光谱传感器的液体肥组分检测仪研制

王 博

（1.桂林电子科技大学，广西 桂林 541004；2.北京市农林科学院 北京农业信息技术研究中心，北京 100097）

随着滴灌技术与水肥一体化的推进，液态肥也得到了 越来越广泛的使用[1]。但是，如何对液态肥中的有效组分进行快速检测，仍是一个亟待解决的关键问题。传统的分析化学滴定法[2]、色谱法[3]等实验室检测方法，虽然可以较为精确地对液态肥的组分含量进行检测[4]，但是样品的制备费时费力、检测花费高昂。

针对这一问题，本设计通过利用新型的MEMS近红外传感器研制了便携式近红外光谱检测设备。新型的MEMS近红外传感器内集成了法布里-珀罗谐振腔（FPI）、InGaAs光电二极管和温度传感器，可以有效简化光路设计并减小设备体积，为研制便携式的近红外快速检测设备提供了可能[5]。

1 MEMS-FPI检测原理

1.1 朗伯-比尔定律

近红外光谱是一种分子吸收光谱，其理论核心是朗伯-比尔定律。当一束平行单色光通过某一均匀非散射的吸光物质时，其吸光度与吸光物质的浓度及吸光物质的厚度成正比。其定律公式如下：

式（1）中，A为吸光度；I0为入射光强；Iα为吸收光强；K为比例常数（是由待测物的厚度、温度及入射光的波长等因素所决定）；L为待测物的厚度；C为待测物的浓度。

检测设备在实际测量中常常受到暗噪声的影响。因此，在实际计算中需要先将入射光强和透射光强减去暗噪声。

式（2）中，Ιt为检测到的透射光强；Ιb为设备检测到的暗噪声，主要是由环境噪声和设备噪声所构成。在物质浓度检测时，通常情况下在光源不打开并且不放入样本的情况下，设备检测到的信号为暗背景（暗噪声）。但由于测量环境的不同，仪器工作状态的不同都会导致暗背景不同。因此，在每次采集样品光谱前，都需要重新对暗背景进行采集。

1.2 MEMS-FPI谐振腔滤光原理

法布里-珀罗谐振腔是一种滤光片型分光器件。其主要是由两个平行的镜片以及两镜片之间的谐振腔构成，如图1所示。在两个玻璃镜片的相对内表面会镀有高反射率的金属膜。为了避免镜片内外表面平行时反射光的影响，常常将两镜片做成有很小棱角的梯形。其滤光原理如图1所示。

当入射光满足d=λ/2M（M为正整数）的谐振条件时，该波长的单色光具有较大的透过率。通过调节两镜片之间的距离d，可以对透过的不同波长的光进行选择。

图1 法布里-珀罗谐振腔结构示意图Fig.1 Fabry-Perot resonator structure diagram

图2 整体外形图Fig.2 Overall shape diagram

2 基于MEMS近红外液体肥组分检测器的总体设计

检测器的设计主要包括3个部分：总体结构与外型设计、仪器硬件电路设计和系统软件设计。

2.1 总体结构与外型设计

为了使用和携带的便利性，将设备外型设计为便携式水杯结构。该结构在液体肥组分检测时，省去了移液器、比色皿等实验器材的使用，并且便于液体的更换与设备清理。将其分为上部杯体和下部杯托两部分：上部杯体主要包括杯盖和杯体两部分，在杯盖中放置电池、光源及其驱动电路，杯体用来盛放待检测液；下半部杯托结构主要是用来放置传感器及其驱动电路。其整体结构图如图2所示，整体结构爆炸图如图3所示。

如图3所展示的，在杯盖中放入卡扣的光源灯柱，并把光源下放，杯底有直径为9mm的开孔，并使用石英玻璃进行密封。这样设计的主要是为了缩短光在液体中的照射光程，进而可以减少水对近红外光的吸收。在杯托与杯底开孔对应的位置，都有直径为9mm的开孔，用来将光源的光打在探测器上。杯托上有直径6mm，深1mm的凹槽，用来固定杯子的位置，并且确保光源与探测器在一条直线上。

图3 整体结构爆炸图Fig.3 Explosion diagram of the overall structure

图4 系统框图Fig.4 System block diagram

2.2 仪器硬件电路设计

仪器的硬件电路主要以MEMS-FPI近红外传感器为核心进行设计。本设计的系统框图如图4所示。

从图4中可以看出，系统主要由FPI谐振腔控制电路、测温电路、I/V运放及信号处理电路、AD采集电路及主控电路组成。

FPI谐振腔控制电路是该驱动电路的关键，FPI谐振腔是通过静电力对上下两镜片之间的距离进行控制，从而透过不同波长的光。该探测器的控制电压输入范围为0V～38V，其透过的光的不同波长与电压的对应关系为：

式（3）中的αn为常数可以通过查表的方式得出，V为控制电压；λ为对应的波长。本设计使用MCU输出时序，控制D/A转换芯片输出0V～5V的锯齿波，而D/A转换芯片是利用开关芯片进行控制。首先，驱动板读取探头温度，并计算在该温度下FPI谐振腔的控制电压范围。当MCU输出时序所对应电压达到该范围最小值时，开关芯片控制D/A转换打开；当输出电压到达该范围最大值时，开关芯片关闭D/A转换，输出梯形锯齿波。梯形锯齿波经过放大器放大后，作用在FPI谐振腔的下层镜片。

图5 LT3905升压电路Fig.5 LT3905 Boost circuit

升压部分采用AD公司的LT3905电流模式升压芯片。通过fSEL引脚接地，设置芯片内部的开关频率为1MHz，放大器内部基准电压为1.248V，通过CTRL引脚输入锯齿波电压可以对APD偏置电压进行控制。其电路连接配置图如图5所示。

其输出电压进行温度补偿公式如下：

式（4）中，V0是在T0=25℃的情况下各个波长λ所对应的电压值。λ所对应的V0可以通过查表可得。V为在温度为T的情况下，由LT3905输出的电压。

MEMS-FPI近红外传感器内部集成了热敏电阻，通过热敏电阻R1与一个低温漂的高精度10K电阻R2进行串联。在探头内输入的5V标准电压U0进行供电的情况下，只要读取串联的低温漂电阻的分压U2就可以知道探头内热敏电阻与串联电阻的阻值之比，得出热敏电阻计算公式（5），从而得出探头的热敏电阻在该温度下的阻值。再利用公式进行计算，得出热敏电阻在输出该阻值情况下的温度：

该MEMS-FPI近红外传感器的感光窗口较小，直径只有3mm。InGaAs光电二极管产生uA级的感应电流，需要I/V运放电路对信号进行放大。I/V运放电路使用ADG1612芯片对运放增益进行选择，合理设置增益倍数，对信号进行放大，同时需要配合失调电压补偿电路对失调电压进行补偿。

图6 系统软件整体工作流程图Fig.6 Overall workflow flow chart of the system software

主控电路使用意法半导体的stm32f407作为主控芯片，用芯片自带的12位逐次逼近模拟数字转换器。在72MHz的工作频率下，模数转换时间仅为1.17us。STM32F407芯片是一种低功耗、高性能的微控制器，其内核是Cortex-M4。由于其具有较小的体积，较强的处理能力和足够的I/O口，所以本设计将其作为主控芯片。

2.3 仪器系统的软件设计

本设计的软件开发系统为Keil4 for ARM，使用C语言对软件进行编写，模块化结构设计。系统软件整体工作流程图如图6所示，从中可以看出其主要由模式选择模块、光源控制模块、驱动电路电压控制模块、光谱采集模块和数据传输模块构成。

3 实验验证

3.1 设备稳定性验证

在液体肥组分实验之前，首先进行了系统的稳定性实验。打开光源照射空白比色皿，同时开启探测器。在一个小时的时间内，连续采集了50条光谱，检测范围为检测器全波段（1550nm～1850nm）。将探测到的光谱数据进行处理，计算得出每一个波长处的相对标准差，并得到图7。从图7中可以看出，其相对标准偏差在1550nm处最大，最大为0.39%，整体的相对标准差基本可以稳定在0.1%以下。因此，说明该光学系统是比较稳定的，系统误差较低，可以忽略。

相对标准差计算公式为：

图7 系统稳定性Fig.7 System stability

3.2 实验结果与分析

本设计的近红外光谱检测设备主要是为对液态肥的组分进行检测，为了验证所研制的检测系统的可行性，利用磷酸氢二铵来配置液体肥溶液，并利用该设备进行了检测和建模分析。

3.2.1 实验设计

将10mg～200mg的样本溶于10mL的超纯水中，配置成浓度范围为0g/L～20g/L的样品溶液，设置梯度为20个。磷酸氢二铵样品为99%的分析纯，购买于天津巴斯夫化工有限公司。

3.2.2 实验步骤

1） 打开探测器，在无光源的条件下采集数据。采集到的数据为暗背景I1，即环境干扰光和设备的暗噪声。

2） 打开光源，在不注入样本的情况下采集数据。采集到的为实验的白背景I0，即光源发出的光在通过空白时所被检测到的光强。

3） 注入磷酸氢二铵溶液样本，进行检测，得出样本光强I2。

4） 对前3步检测到的数据利用公式（7），计算得出透过率和吸光度。

吸光度计算公式为：

每组数据采样10次，对采集到的200条实验光谱进行交叉验证建模分析。

3.2.3 实验结果

通过表1内5种预处理方法的对比，发现一阶求导之后的建模效果最好，其相关系数最大，并且均方根误差也是最小的。因此，本文提出的建模方法得到的建模结果对磷酸氢二铵的含量预测结果较为精确，精度也比较高。

表1 常用的5种预处理方法经过PLS建模后的结果对比Table 1 Comparison of the results of the 5 preprocessing methods commonly used after PLS modeling

4 总结

本设计是基于微型近红外光谱传感器研制的液体肥组分检测仪，成功探测到了光谱信息。对系统的稳定性进行了验证，得到了较好的结果，证明该系统较为稳定，满足了检测的需要。通过对配制的液体肥进行检测和建模分析，得到了较好的建模结果，证明了该设备对液态肥组分检测的可行性。