基于微波法与电阻率法的智能冬笋探测器∗

范妍洁 卢玉斌 陈少波 张 玉 王明涛

（1.福州大学先进制造学院，福建 泉州 362251；2.中国科学院海西研究院泉州装备制造研究中心，福建泉州 362200；3.兰州交通大学数理学院，甘肃 兰州 730070）

现有的无损检测技术中，理论上可应用于冬笋探测领域的有微波法、电阻率法、红外热成像法、气味法等。电子鼻通过模拟人类嗅觉器官对气味分子进行感知、分析和判断，即根据气味的整体信息对其挥发性成分做出判断[1]。董文慧等[2]在气味法的原理指导下使用电子鼻对毛竹冬笋的挥发性进行了分析。红外热成像技术通过主动对物体施加可控热激励，使物体内部的异性结构例如缺陷、损伤等，以表面温场变化的差异形式表现出来，采用红外热像仪连续观测和记录物体表面的温度场变化，并对序列热图结果进行运算和处理，以实现对物体内部异性结构定性和定量的表征[3]。卢伟等[4]使用红外热成像法结合Criminisi改进算法解决了土壤遮挡时玉米根系图像信息不全的问题，实现了根系图像信息的修复和增强。但在环境复杂的竹林地中，上述两种无损探测技术具有不便携、准确率低、操作复杂等缺点。国内外学者针对冬笋探测以及其他植物根系探测的研究方法主要为探地雷达法（即微波反射法）和电阻率法。陈红星等[5-7]相继提出基于微波法的冬笋探测器。李鑫等[8-10]分别申请了基于电阻率法的冬笋探测装置的专利。

本文旨在通过对微波法和电阻率法的原理进行分析，探究其应用于冬笋探测的可行性，根据这两种原理设计出一款智能冬笋探测器，并验证其可行性，为冬笋探测器的设计提供了一种新方案。

1 探测原理

电阻率法是利用冬笋与其周围环境之间的电阻率的不同来判断有无冬笋。由于冬笋表皮及其内部竹纤维等有机质阻碍电流传导会引起较高的电阻率，故冬笋的电阻率较周围土壤相比有突变[11]。杨卫中等[12]通过使用基于相位检测的时域反射技术，对8 种不同盐份含量的砂壤土在不同土壤含水率下的试验现象进行分析，得出了信号的反射系数随电导率（电阻率的倒数）的增加而单调减小的结论，即电阻率越大，信号的损耗越大。

微波检测原理为：根据微波反射、透射、衍射等物理特性的改变，以及被测材料的介电特性，通过对微波信号的反射系数等基本参数进行分析实现对被测物体的检测[13-14]。

常温下（20 ℃），水的介电常数为80，而干土和其他固体的介电常数为3～7，空气的介电常数为1。可见，水的介电常数比干土和空气的介电常数大得多，而土壤的介电常数是土壤中各组成部分介电常数的总和，因此土壤的介电常数主要受土壤含水率和含水介质的影响[15]。除此之外，信号频率、温度和土壤地质等也会影响土壤的介电常数[16]。冬笋体内含水率高达85%，使其整体的介电常数远高于土壤。

电磁波在介质中的传播速度为：

由式（2）可知，电磁波的传播速度取决于介质的介电常数，在传播路程确定的情况下，不同的介电常数会导致电磁波的传播时间不同。经测量，电磁波在15 cm长的探针上的传播时间为ns级别，这就对设备的时间精度提出很高要求[17]。因此，本文利用时间差与相位差的关系式，即式（3），将对时间差的测量转换成对相位差的测量，解决了设备时间精度不够的问题。

2 探测器设计

冬笋探测器系统框图如图1所示。信号发生器产生一个高频正弦信号发送给功率分配器，功率分配器将该信号一分为二，一份通过发射探针发送到土壤里进行传输，另外一份直接发送给幅相检测芯片作为参考信号，插入土壤中的接收探针将经过土壤传播后的信号传输给幅相检测芯片，幅相检测芯片通过对发射信号和接收信号进行处理，将两者的幅值比和相位差以模拟电压的形式传输给单片机STM32，STM32通过AD转换将电压值显示在OLED屏幕上，如果探测到有冬笋，STM32控制蜂鸣器报警。

图1 冬笋探测器系统框图Fig.1 System block diagram of winter bamboo shoot detector

2.1 信号发生器

信号发生器采用ADI公司的ADF4350锁相环芯片，此芯片内部具有一个集成电压控制振荡器（VCO），其基波输出范围为2 200～4 400 MHz，利用N分频和R分频电路，可以输出低至137.5 MHz的射频信号。该电路外围电路结构简单，体积较小，调试时只需调节环路滤波器参数和修改ADF4350的寄存器参数即可[18]。芯片的功能框图如图2所示。

图2 ADF4350 的功能框图Fig.2 Functional block diagram of ADF4350

ADF4350 的工作原理为：由外部提供的参考频率通过REFIN（信号输入）引脚引入，该参考频率通过2 倍频器、R分频器和2 分频器后传输给鉴相器作为鉴相频率FPFD，鉴相器将N分频器传输过来的频率FN与FPFD进行比较，将两者的相位差以点电流的形式传输给电荷泵通过CPOUT（电荷泵输出）引脚输出至环路滤波器，经过环路滤波器去除杂散的携带相位差信息的信号通过VTUNE（VCO控制输入）引脚传输至压控振荡器VCO，指导VCO通过1/2/4/8/16 分频后输出相应的频率信号。如果FPFD与FN不相等，鉴相器会通过电荷泵持续输出两者的相位差信号指导VCO改变输出信号频率直至输出频率等于预设频率[18]。

2.2 幅相检测器

幅相检测模块同样使用ADI公司设计的AD8302芯片，该芯片可同时测量幅值为-60～0 dBm、从低频至2.7GHz的两个输入信号的幅值比和相位差。AD8302的功能框图如图3 所示，主要包括两个解调对数放大器、相位检测器、输出放大器等。两路输入信号通过INPA和INPB两个引脚输入，经过解调对数放大器和相位检测器处理后，以电流形式将幅值比和相位差信息传入输出放大器，输出放大器最终决定输出增益和相位缩放[19]。

图3 AD8302 功能框图Fig.3 Functional block diagram of AD8302

2.3 微控制器

本设计采用的微控制器为STM32F103 系列芯片，该芯片采用Cortex-M3 内核，是STM32 系列的增强型芯片，工作频率为72 MHz，由ARM公司设计[20]。其内部含有12 位逐次逼近型模拟数字转换器，有多达18 个通道，可测量16 个外部和2 个内部信号源，且各通道的AD转换可以单次、连续、扫描或间断模式执行。此外，该芯片内部的DMA控制器可提供在外设和存储器之间或者两个存储器之间的高速数据传输，无须CPU干预，数据可通过DMA快速移动。

本设计的软件代码主要运行在微控制器上，主要功能是首先使用STM32 的IO口模拟SPI方式与锁相环ADF4350 进行通讯[21]，对其内部的6 个寄存器进行配置，使其输出符合要求的信号。之后，每按下一次按键，STM32 通过AD转换采集幅相检测芯片的幅值比和相位差信息，将其显示在OLED显示屏上，通过阈值条件判断是否有冬笋存在，如果满足阈值条件，蜂鸣器发出报警提示。整体软件流程如图4 所示。

图4 软件流程图Fig.4 Software flow chart

3 试验验证

Nelson[22]通过研究多种新鲜果蔬在不同温度（5～65℃）以及不同信号频率（10～1.8 GHz）下的介电谱，得出温度越高介电常数越大的结论。结果显示，当信号频率低于40 MHz时，介电常数随信号频率升高而迅速降低；当信号频率高于100 MHz时，介电常数的变化趋于平缓；当信号频率超过800 MHz时，多数果蔬的介电常数处于50～70 之间，此时与土壤的介电常数相差较大。但根据实际应用场景，所适用的信号频率也会有所差别。因此，本试验分别记录在750、800、850 MHz的信号频率下有无冬笋的数据。

将整个系统硬件部分进行组合，准备好适量粘土和冬笋，分别测量不同信号频率下有无冬笋的试验数据，如图5 所示。

图5 试验场景Fig.5 Experimental scene

箱型图6～9 中，矩形下边缘表示大于样本中25%的数据值Q1，上边缘表示大于样本中75%的数据值Q2，矩形中间的中位线代表数据的中位数，IQR=Q2-Q1，异常值被定义为小于Q1-1.5IQR或大于Q2+1.5IQR的值，矩形上/下处的直线代表1.5IQR范围内的最大/最小值。箱型图可以很直观的表示数据分布和离散程度[23]。

由图6、7可以看到，800 MHz时有无冬笋两种情况的数据分界线明显且相差较大，数据比较集中，故选择800 MHz作为信号频率。上述试验除改变信号频率外，其他条件均保持一致，其中土壤含水率均为1.5%。由于冬笋的介电常数远高于土壤，因此土壤的含水率会直接影响阈值条件和探测精度。为研究其影响，试验选择在800 MHz的信号下，改变土壤含水率继续测量。

图6 不同信号频率下有无冬笋的幅值比Fig.6 Amplitude ratio with or without winter bamboo shoots at different frequencies

图7 不同信号频率下有无冬笋的相位差Fig.7 Phase difference with or without winter bamboo shoots at different frequencies

图9 不同土壤含水率下有无冬笋的相位差Fig.9 Phase difference with or without winter bamboo shoots under different moisture content

观察图6、7 中800 MHz下的数据以及图8、9 可知，相同信号频率下，随着土壤含水率的增加，有无冬笋两种情况下的数据开始逐渐靠近直至融合。土壤含水率为15%时，两者的幅值比仍有较明显的分界线，但其差距较土壤含水率为1.5%时有所减少；当土壤含水率增加至22%时，幅值比的分界线不明显且数据不稳定；继续增加土壤含水率至34%、44%可以看到，两者的数据已经融合。且相位差受土壤含水率的影响更大，在土壤含水率为15%时已没有明显的分界线。

图8 不同土壤含水率下有无冬笋的幅值比Fig.8 Amplitude ratio with or without winter bamboo shoots under different moisture content

4 结论

为提高竹产业的机械化、自动化和智能化水平[24-25]，快速有效地探测地下冬笋，本研究设计了一款基于微波法与电阻率法的智能冬笋探测装置，其原理是信号源产生的电磁波通过发射探针传入土壤，经过土壤等介质传输后被接收探针收到，由于介质介电常数和电阻率的差异会导致电磁波的相位和损耗不同，幅相检测芯片通过对比发射信号与接收信号的幅值比和相位差来判断是否存在冬笋。采用相位差的方法解决了设备时间精度不够的问题。试验数据显示：此方法在土壤含水率为20%以下的地区有一定的可行性，且幅值比受土壤含水率影响比相位差小。