一種基于神經網絡的食品質量監測裝置的制造方法
【專利摘要】本發明涉及一種基于神經網絡的食品質量監測裝置，它由數據處理驅動模塊連接存儲顯示模塊構成。所述數據處理驅動模塊用于采集和處理溫度接收端信號并提供驅動顯示器能力，包括溫度接收端、數據轉換模塊、數據運算模塊、數據處理模塊和驅動掃面顯示模塊。所述存儲顯示模塊數據存儲模塊連接微顯示器構成，將數據存儲模塊中當前溫度數據和食品質量系數顯示于顯示器上。其特征在于：本發明采用神經網絡實現復雜的公式運算，使用并行處理器FPGA，使用無線傳輸通信方式傳輸數據到監視模塊，增加了報警提示。本發明不僅節約了硬件資源，而且運算處理速度快，實時性強，具有較好的實用價值。
【專利說明】
一種基于神經網絡的食品質量監測裝置
技術領域
[0001]本發明涉及一種基于神經網絡的食品質量監測裝置，包括數據處理驅動模塊和存儲顯不t旲塊。
【背景技術】
[0002]傳感器技術是現代科技的前沿技術，許多國家已將傳感器技術列為與通信技術和計算機技術同等重要的位置。隨著現代科技技術的高速發展，傳感器的應用領域越來越寬廣。
[0003]目前，中國專利，其專利號為201010578698.7“溫度檢測系統”，該系統采集待測設備上測溫位置的溫度得到溫度信號，并通過智能中繼將所述的溫度信號發送給無線網關，該系統存在的不足是沒有考慮到當溫度信號突變時，應該給予一個報警提示。此外，中國專利，其專利號為201410552844.7“一種冷鏈運輸溫度監測與報警的方法及系統”，該系統采用BP神經網絡實時對采集的溫度歷史數據進行學習而建立一個預警模型，并且利用該預警模型實時監測數據的變化，該系統存在的不足是BP網絡使用Sigmoid函數作為激活函數，相比于徑向基函數(RBF)神經網絡，存在學習收斂速度慢、容易陷入局部極小點而無法得到全局最優解等缺點。
[0004]—般對于食品質量安全監測的是使用化學的方法，通過檢測分析食品中物質成分的變化來評估食品的質量安全系數。這種傳統的檢測流程操作起來需要的準備工作過于繁瑣，在實施的過程中有時候需要龐大的樣本做支撐，并且需要花費一定的額外時間等待檢測結果，缺乏一定的實時性和可靠性。
【發明內容】
[0005]本發明的目的在于針對已有技術存在的缺陷，提供一種基于神經網絡的食品質量監測裝置，該系統不僅能夠提高運算速率，增加可靠性，減小成本，更具有實用價值。
[0006]為達到上述目的，本發明采用的技術方案為:
一種基于神經網絡的食品質量監測裝置，由數據處理驅動模塊和存儲顯示模塊構成。其特征在于:數據處理驅動模塊用于采集和處理溫度接收端信號并且提供驅動微顯示器的能力，由溫度接收端經數據轉換模塊連接第一在線處理處理模塊，或者是溫度接收端經第一數據運算模塊連接第二在線處理處理模塊，或者是，溫度接收端經第二數據運算模塊連接第三在線處理處理模塊，和一個驅動掃描顯示模塊構成。數據轉換模塊用于對溫度接收端的數據進行碼制轉換，第一在線處理處理模塊對數據轉換模塊處理后的數據進行記錄緩存，第一數據運算模塊依據食品安全公式，用于計算食品的安全系數，第二在線處理模塊用于比較核對食品安全系數，第二數據運算模塊用于篩選統計歷史時刻的溫度值，第三在線處理處理模塊用于鎖存當前及歷史溫度數據;所述存儲顯示模塊由第一數據存儲器、第二數據存儲器和第三數據存儲器連接顯示器構成，數據存儲模塊用于存儲溫度信息及相關公式計算數據，顯示器用于將當前溫度數據和食品質量系數顯示于微屏幕上。
[0007]上述的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置中，所述的食品安全公式的主要參數是溫度，溫度值來源于溫度接收端的數據，此食品安全公式中的主要參數包括當前溫度Tf，歷史時刻的溫度!^和在Ti溫度下食品安全保質期的天數^，此食品安全公式包括指數運算、減法運算、除法運算、加法運算和乘法運算，此食品安全公式反映了當前食品所處的安全狀態，給出了食品在當前溫度下可以保持食品安全的天數。
上述的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置中，所述的第一數據運算模塊包括乘法器、累加器、減法器，移位寄存器，乘法器用于數據的乘法運算，累加器用于求和計算，減法器用于數據的相減，移位寄存器右移實現除法器的功能;所述的第二數據運算模塊包括累加器，除法器，累加器用于數據的求和，除法器用于數據的均值計算，除法器可采用移位寄存器的右移實現。
[0008]上述的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置中，所述的第一在線處理模塊包括微處理器和FIFO讀寫控制模塊，微處理器可采用FPGA處理器，利用其硬件優勢，FPGA采用并行處理的模式，在每個時鐘周期內完成更多的處理任務，具有強大的運算能力。FIFO讀寫控制模塊解決了不同時鐘域的數據傳輸問題；所述的第二在線處理模塊包括微處理器和E2PROM讀寫控制模塊，微處理器同微處理器，E2PROM讀寫控制模塊用來存放第一數據運算模塊的計算數據，E2PROM存儲器支持即插即用，具有斷電后數據不丟失的特點;所述的第三在線處理模塊包括微處理器和SRAM讀寫控制模塊，微處理器同微處理器，SRAM讀寫控制模塊用于接收第二數據運算模塊中的數據，并將有效數據寫入SRAM存儲器中，還用于從SRAM讀寫控制模塊中讀出已經存儲的有效數據包，包括狀態寄存器、控制寄存器、時鐘發生器，控制寄存器包括用于配置需要存儲跟蹤信息處理器的存儲配置單元、以及控制SRAM控制器的啟動和暫停的開關控制單元，狀態寄存器包括用于標示存儲至SRAM存儲器中有效數據包個數的數據包個數狀態控制單元。
[0009]上述的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置中，所述并行處理模式可用神經網絡結構實現，其中，所述的神經網絡結構，包括輸入模塊、中間模塊和輸出模塊;所述的輸入模塊由m個輸入神經元組成，所述中間模塊由η個中間神經元組成，完成徑向基函數(RBF)運算，運算過程中均使用概率數(即一段時間內數據序列中出現O或I的概率表示一個數值)，所述徑向基函數的種類包括但不限于高斯函數、多二次函數、逆多二次函數、薄板樣條函數、三次函數、線性函數;所述輸出模塊由k個輸出神經元組成，其中m，n，k均為大于或等于I的整數。輸入模塊與中間模塊、中間模塊與輸出模塊之間的連接可采用全相連或者部分相連。神經網絡是一個并行和分布式的信息處理網絡結構，它一般由大量神經元組成，每個神經元只有一個輸出，可以連接到很多其他的神經元，每個神經元輸入有多個連接通道，每個連接通道對應于一個連接權系數，神經網絡的連接權在網絡訓練中起到記憶信息的作用，調整連接權系數值，直至訓練結果與目標吻合為止。
[0010]上述的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置中，所述的溫度接收端用于接收溫度傳感器采集的數據，所述的溫度接收端接收的數據為數字式溫度傳感器接收的數字量信息。
[0011]上述的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置中，所述的顯示器可以是微顯示器、發光二極管顯示器、電子墨水屏、柔性顯示器中的一種顯示器。液晶顯示器輕薄，輻射小，無閃爍，相比CRT顯示器能耗小節約能源，并且液晶顯示器完全純平沒有視覺變形。微顯示器可采用硅基液晶微顯示器、硅基有機發光微顯示器、硅基無機發光微顯示器、非硅基發光微顯示器和微型CRT顯示器中任一種，對角線尺寸小于3.3cm，像素分辨率不低于640 X480，單個色彩分量的灰度不低于32級，支持雙目3D應用，支持亮度、對比度和色彩飽和度調整，支持伽馬矯正，支持單色YCbCr/RGB圖像格式，支持PAL/NTSC/SMPTE圖像制式，支持逐行或隔行掃描模式，支持VGA/DVI/RGB輸入方式。EINK屏幕采用EINK技術，EINK技術有許多優點，包括易讀性，柔性，易廉價制造和低功耗。EINK屏幕具有資料保存性，只有畫面異動時才耗電，電源關閉后仍可保留數據信息，較其他顯示器省電。
[0012]上述的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置中，所述的數據存儲模塊包括第一數據存儲器、第二數據存儲器和第三數據存儲器，第一數據存儲器用來存儲FIFO讀寫控制模塊輸出的數據，并輸出灰度數據到微顯示器模塊;第二數據存儲器用來存儲E2PROM讀寫控制模塊輸出的數據，并輸出灰度數據到微顯示器模塊;第三數據存儲器用來存儲SRAM讀寫控制模塊輸出的數據，并輸出灰度數據到微顯示器模塊。
[0013]上述的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置中，所述的FIFO讀寫控制模塊是一種先進先出的電路，使用在需要產生數據接口的部分，用來存儲、緩沖在兩個異步時鐘之間的數據傳輸。在異步電路中，由于時鐘之間周期和相位完全獨立，因為數據丟失的概率不為零。本發明使用FIFO可以實現在兩個不同時鐘域系統之間快速而方便地傳輸實時數據，SP在第一在線處理模塊和第一數據存儲器之間傳輸溫度數據。
[0014]上述的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置中，所述的E2PROM讀寫控制模塊用于接收第一數據運算模塊計算的食品質量安全系數數據值。串行E2PROM是可在線電擦除和電寫入的存儲器，具有體積小、接口簡單、數據保存可靠、可在線改寫、功耗低等特點，而且為低電壓寫入，在微處理器領域應用廣泛。本發明采用SPI總線，在微處理器FPGA控制下將第一數據運算模塊的數據值寫入E2PROM中，再將E2PROM數據讀到第二數據存儲器中。SPI總線采用全雙工通信模式，數據傳輸速度很快。
[0015]上述的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置中，所述的SRAM讀寫控制模塊對用于接收溫度接收端的數據，并將混合后的有效數據寫入SRAM存儲器中，還用于從SRAM讀寫控制模塊中讀出已經存儲的有效數據包，包括狀態寄存器、控制寄存器、時鐘發生器，控制寄存器包括用于配置需要存儲跟蹤信息處理器的存儲配置單元、以及控制SRAM控制器的啟動和暫停的開關控制單元，狀態寄存器包括用于標示存儲至SRAM存儲器中有效數據包個數的數據包個數狀態控制單元。
[0016]上述的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置中還可以包含時鐘定時管理模塊，用于控制中斷，當FIFO讀寫控制模塊、E2PROM讀寫控制模塊、SRAM讀寫控制模塊和驅動掃描顯示模塊發出有效中斷信號時，所述時鐘定時管理模塊及時通知第一在線處理模塊、第二在線處理模塊和第三在線處理模塊中的FPGA微處理器做出中斷響應。
[0017]上述的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置中還可以包含電源管理模塊，用于在空閑時間切斷溫度接收端、FIFO讀寫控制模塊、E2PROM讀寫控制模塊、SRAM讀寫控制模塊和驅動掃描顯示模塊的電源;所述電源管理模塊還可在系統空閑時切斷第一數據存儲器、第二數據存儲器、第三數據存儲器和微顯示器的電源。
[0018]上述的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置中還可以有報警模塊，用于在當微顯示器顯示第一數據存儲器中的數據超過某個定值后，蜂鳴器發出警告提示。或者是，當微顯示器顯示第二數據存儲器中的數據滿足一定限值后，蜂鳴器發出警告提示。
[0019]上述的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置中還可以有監視模塊和無線傳輸模塊，監視模塊用于實時監視查看數據存儲器中數據的變化，具有遠程監測的優勢。無線傳輸模塊用于傳輸數據存儲模塊中數據至監視模塊。監視模塊可以是手機或可穿戴設備。
[0020]上述的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置中所述的無線傳輸模塊包含數據發送端和數據接收端，數據接收端用于接收數據存儲器中的數據，經過無線傳輸協議，最終通過數據發送端將數據接收端的數據發送到監視模塊，無線傳輸模塊體現了無線通信的便捷性，在數據傳輸的領域應用廣泛。
[0021]本發明提供的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置與現有技術相比較，具有如下突出實質性特點和顯著優點:
第一，采用神經網絡作為計算模型完成復雜的指數運算、乘法運算和除法計算，充分利用了邏輯運算資源(如隨機高斯函數發生器、與門、異或門等)實現神經網經的運算(如指數函數、乘法等)，極大地降低硬件邏輯資源、減小電路成本。
[0022]第二，采用FPGA作為微處理器，具有強大的并行處理能力，運算速度快，節約電路資源。
[0023]第三，采用無線傳輸模塊完成遠程監控，實時性更強。
[0024]第四，使得采用中小規模電路實現超大規模的神經網絡成為可能。
[0025]第五，采用微顯示器顯示食品質量安全系數，使得食品所處的抽象狀態變得形象，方便記錄食品質量的變化趨勢。
【附圖說明】
[0026]圖1為本發明一個較佳實施例中的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置結構示意圖。
[0027]圖2為本發明另一個較佳實施例中的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置結構示意圖。
[0028]圖3為本發明另一個較佳實施例中的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置結構示意圖。
[0029]圖4為本發明另一個較佳實施例中的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置結構示意圖。
[0030]圖5為本發明另一個較佳實施例中的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置結構示意圖。
[0031]圖6為本發明所述的圖1中采用神經網絡實現數據處理模塊的結構示意圖。
[0032]圖7為本發明所述的圖1的實現流程圖。
[0033]圖8為本發明所述無線傳輸模塊數據發送端實現流程圖。
[0034]圖9為本發明所述無線傳輸模塊數據接收端實現流程圖。
【具體實施方式】
[0035]以下結合附圖對本發明的優選實施例的技術方案作進一步描述:
實施例一: 參考圖1，本發明的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置:由一個數據處理驅動模塊
(I)連接存儲顯示模塊(2 )構成。其特征在于:所述數據處理驅動模塊(I)用于采集和處理溫度接口信號并且提供驅動顯示器能力，由溫度接收端(11)經數據轉換模塊(12)連接在線處理處理模塊(13)，或者是溫度接收端(11)經數據運算模塊(14)連接在線處理處理模塊
(15)，或者是，溫度接收端(11)經數據運算模塊(16)連接在線處理處理模塊(17)和一個驅動掃描顯示的模塊構成。數據轉換模塊(12)用于轉化接收到溫度接收端(11)的數據為數字式輸出，在線處理處理模塊(13)對數據轉換模塊(12)處理后的數據進行記錄，數據運算模塊(14)依據食品安全公式，用于計算食品的安全系數，在線處理處理模塊(15)用于比較核對食品安全系數，數
據運算模塊(16)用于篩選統計歷史時刻的溫度值，在線處理處理模塊(17)用于鎖存當前及歷史溫度數據;所述存儲顯示模塊(2)由數據存儲器(211)(212)(213)連接顯示器(22)構成，數據存儲模塊(2)用于存儲溫度信息及相關公式計算數據到顯示器(22)，顯示器(22)用于將當前溫度數據和食品質量系數顯示于微屏幕上。
[0036]實施例二:本實施例與實施例一基本相同，特別之處如下:
上述的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置中，所述的數據運算模塊(14)包括乘法器(141)、累加器(142)、減法器(143)，移位寄存器(144)，乘法器(141)用于數據的乘法運算，累加器(142)用于求和計算，減法器(143)用于數值的相減，移位寄存器(144)右移實現除法器的功能;所述的數據運算模塊(16)包括累加器(161)，除法器(162)，累加器用于采集的數據的求和，除法器(162)用于對采集的數據的均值計算，除法器可采用移位寄存器的右移實現。
[0037]上述的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置中，所述的在線處理模塊(13)包括微處理器(131)和FIFO讀寫控制模塊(132)，微處理器(131)可采用FPGA處理器，利用其硬件優勢，FPGA采用并行處理的模式，在每個時鐘周期內完成更多的處理任務，具有強大的運算能力。FIFO讀寫控制模塊(132)解決了不同時鐘域的數據傳輸問題;所述的在線處理模塊
(15)包括微處理器(151)和E2PROM讀寫控制電路(152)，微處理器(151)同微處理器(131)，E2PROM讀寫控制模塊(152)用來存放數據運算模塊(14)的計算數據，E2PROM存儲器支持即插即用，具有斷電后數據不丟失的特點;所述的在線處理模塊(17)包括微處理器(171)和SRAM讀寫控制模塊(172)，微處理器(171)同微處理器(131)。
[0038]上述的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置中，所述的數據存儲模塊(21)包括第一數據存儲器(211)、第二數據存儲器(212)和第三數據存儲器(213)，第一數據存儲器(211)用來存儲FIFO讀寫控制模塊(132)輸出的數據，并輸出灰度數據到顯示器(22)模塊；第一數據存儲器(212 )用來存儲E2PROM讀寫控制模塊(132 )輸出的數據，并輸出灰度數據到顯示器(22 )模塊;第三數據存儲器(213 )用來存儲SRAM讀寫控制模塊(132 )輸出的數據，并輸出灰度數據到顯示器(22)模塊。
[0039]上述的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置中，所述的FIFO讀寫控制模塊(132)用在第一在線處理模塊(13)和第一數據存儲器(211)之間傳輸溫度數據。FIFO是一種先進先出的電路，使用在需要產生數據接口的部分，用來存儲、緩沖在兩個異步時鐘之間的數據傳輸。所述的E2PROM讀寫控制模塊(152)用于接收第一數據運算模塊(14)計算的食品質量安全系數值。本發明采用SPI總線，在微處理器FPGA控制下將第一數據運算模塊(14)的數據值寫入E2PROM中，再將E2PROM數據讀到第二數據存儲器(212)^PI總線采用全雙工通信模式，數據傳輸速度很快。
[0040]上述的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置中，所述的SRAM讀寫控制模塊(172)用于接收數據運算模塊(16)中的數據，并將有效數據寫入SRAM存儲器中，還用于從SRAM讀寫控制模塊中讀出已經存儲的有效數據包，包括狀態寄存器、控制寄存器、時鐘發生器，控制寄存器包括用于配置需要存儲跟蹤信息處理器的存儲配置單元、以及控制SRAM控制器的啟動和暫停的開關控制單元，狀態寄存器包括用于標示存儲至SRAM存儲器中有效數據包個數的數據包個數狀態控制單元。
[0041]上述的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置中，所述的顯示器(22)為所述的顯示器(22)可以是微顯示器、發光二極管顯示器、電子墨水屏、柔性顯示器中的一種顯示器。
[0042]實施例三:本實施例與實施例二基本相同，特別之處如下:
參考圖6，上述的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置中，所述并行處理模式可用神經網絡結構實現，其中，所述的神經網絡結構，包括輸入模塊、中間模塊和輸出模塊;所述的輸入模塊由m個輸入神經元組成，所述中間模塊由η個中間神經元組成，完成徑向基函數(RBF)運算，運算過程中均使用概率數(即一段時間內數據序列中出現O或I的概率表示一個數值)，所述徑向基函數的種類包括但不限于高斯函數、多二次函數、逆多二次函數、薄板樣條函數、三次函數、線性函數;所述輸出模塊由k個輸出神經元組成，其中m，n，k均為大于或等于I的整數。輸入模塊與中間模塊、中間模塊與輸出模塊之間的連接可采用全相連或者部分相連。神經網絡是一個并行和分布式的信息處理網絡結構，它一般由大量神經元組成，每個神經元只有一個輸出，可以連接到很多其他的神經元，每個神經元輸入有多個連接通道，每個連接通道對應于一個連接權系數，神經網絡的連接權在網絡訓練中起到記憶信息的作用，調整連接權系數值，直至訓練結果與目標吻合為止。
[0043]實施例四:
本實施例與實施例一基本相同，特別之處如下:
參考圖2，本實施例中所述的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置還包括時鐘定時管理模塊(3)，用于控制中斷，當FIFO讀寫控制模塊(132)』中1?(麗讀寫控制模塊(152)、31^1讀寫控制模塊(172)和驅動掃描顯示模塊(18)發出有效中斷信號時，所述時鐘定時管理模塊(3)及時通知在線處理模塊(13)(15)(17)中的FPGA微處理器做出中斷響應。
[0044]實施例五:
本實施例與實施例一基本相同，特別之處如下:
參考圖3，本實施例中所述的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置還包含有電源管理模塊(4)，用于在空閑時間切斷溫度接收端(11)、FIF0讀寫控制模塊(132)、E2PR0M讀寫控制模塊(152)、SRAM讀寫控制模塊(172)和驅動掃描顯示模塊(18)的電源;所述電源管理模塊(4)還可在系統空閑時切斷第一數據存儲器(211)、第二數據存儲器(212)、第三數據存儲器(213)和顯示器(22)的電源。
[0045]實施例六:
參考圖4，本實施例中所述的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置還包含有報警模塊(5)，用于在當顯示器(22)顯示第一數據存儲器(211)中的數據超過某個定值后，蜂鳴器發出警告提示。或者是，當顯示器(22)顯示第二數據存儲器(212)中的數據滿足一定限值后，蜂鳴器發出警告提示。
[0046]實施例七:
參考圖5，本實施例中所述的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置還包含有監視模塊(6)和無線傳輸模塊(7)，監視模塊(6)用于實時監視查看數據存儲器(21)中數據的變化，具有遠程監測的優勢。無線傳輸模塊(7)用于傳輸數據存儲模塊(21)中數據至監視模塊
(6)0
[0047]上述的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置中無線傳輸模塊(7)包含數據發送端(71)和數據接收端(72)，數據接收端(72)用于接收數據存儲器(21)中的數據，經過無線傳輸協議，最終通過數據發送端(71)將數據接收端(72)的數據發送到監視模塊(6)，無線傳輸模塊(7)體現了無線通信的便捷性，在數據傳輸的領域應用廣泛。
[0048]參考圖8，上述的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置中，所述數據發送端的實現流程，使用時，所述數據發送端(71)和數據接收端(72)進行配對和初始化，所述主控制器控制無線傳輸功能是否開啟，如果開啟，經過所述數據編碼模塊對數據進行編碼，所述無線發送端發送數據，如果無線傳輸功能沒有開啟，則斷開無線連接。
[0049]參見圖9，上述的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置中，所述數據接收端實現流程，使用時，數據發送端(71)與所述數據接收端(72)進行配對和初始化，所述無線接收端(72)接收所述數據發送端(71)發送的數據，并發送信號到所述數據存儲控制器，所述的數據存儲控制器收到命令后，發送數據寫入命令到所述的數據存儲緩沖器，所述數據存儲緩沖器收到寫命令，將所述無線接收端接收到的數據寫入數據存儲緩沖器。顯示數據時，所述監視模塊控制器發送信號到所述數據存儲控制器，所述數據存儲控制器收到信號后，發送數據讀入命令到所述數據存儲器緩沖器，所述數據存儲緩沖器收到讀命令后，將存儲的數據讀出，所述數據解碼對從所述數據存儲緩沖器中讀出的數據進行解碼，所述監視模塊顯示當前溫度數據及食品質量系數。
[0050]實施例八:
參考圖7，本實施例中所述的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置中，所述的流程圖為溫度接收端接收的數據經過內部接口電路傳輸到達數據運算處理模塊，將數據運算處理模塊的輸出數據暫存在數據存儲模塊，最后在驅動掃描控制下顯示在顯示器上。
【主權項】
1.一種基于神經網絡的食品質量監測裝置，由一個數據處理驅動模塊(I)連接一個存儲顯示模塊(2)構成，其特征在于:所述數據處理驅動模塊(I)用于采集和處理溫度接收端信號并且提供驅動顯示器能力，由溫度接收端(11)經一個數據轉換模塊(12)連接一個第一在線處理模塊(13)，或者是溫度接收端(11)經一個第一數據運算模塊(14)連接一個第二在線處理處理模塊(15)，或者是，溫度接收端(11)經一個第二數據運算模塊(16)連接一個第三在線處理處理模塊(17)，還包含一個驅動掃描顯示模塊(18)構成；所述數據轉換模塊(12)用于對溫度接收端(11)的數據進行碼制轉換，第一在線處理處理模塊(13)對數據轉換模塊(12)處理后的數據進行記錄;所述第一數據運算模塊(14)依據食品安全公式，用于計算食品的安全系數，第二在線處理處理模塊(15)用于比較核對食品安全系數;所述第二數據運算模塊(16)用于篩選統計歷史時刻的溫度值，第三在線處理模塊(17)用于鎖存當前及歷史溫度數據;所述存儲顯示模塊(2)由一個數據存儲模塊(21)連接一個顯示器(22)構成，數據存儲模塊(2)用于存儲溫度信息及相關公式計算結果到顯示器(22);所述數據存儲模塊(2)包括一個第一數據存儲器(211)、一個第二數據存儲器(212)和一個第三數據存儲器(213);所述第一數據存儲器(211)用來保存待顯示的溫度，第二數據存儲器(212)用來存儲待顯示的食品質量系數，第三數據存儲器(213)用來保存歷史溫度值以一些中間計算值;所述顯示器(22)用于將當前溫度數據和食品質量系數顯示于微屏幕上。2.根據權利要求1所述的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置，其特征在于:所述的食品安全公式的主要參數是溫度，溫度值來源于溫度接收端(11)的數據，此食品安全公式中的主要參數包括當前溫度Tf，歷史時刻的溫度!^和在Ti溫度下食品安全保質期的天數此食品安全公式包括指數運算、減法運算、除法運算、加法運算和乘法運算，此食品安全公式反映了當前食品所處的安全狀態，給出了食品在當前溫度下可以保持食品安全的天數。3.根據權利要求1所述的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置，其特征在于:所述的第一數據運算模塊(14)包括乘法器(141)、累加器(142)、減法器(143)，移位寄存器(144)，乘法器(141)用于數據的乘法運算，累加器(142)用于求和計算，減法器(143)用于數值的相減，移位寄存器(144)右移實現除法器的功能；所述的第二數據運算模塊(16)包括累加器(161)，除法器(162)，累加器用于數據的求和，除法器(162)用于數據的均值計算，除法器可采用移位寄存器的右移實現。4.根據權利要求1所述的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置，其特征在于:所述的第一在線處理模塊(13)包括一個微處理器(131)和一個FIFO讀寫控制模塊(132);所述微處理器(131)可采用FPGA處理器，利用其硬件優勢，FPGA采用并行處理的模式，在每個時鐘周期內完成更多的處理任務，具有強大的運算能力;所述FIFO讀寫控制模塊(132)解決了不同時鐘域的數據傳輸問題；所述的第二在線處理模塊(15)包括一個微處理器(151)和一個E2PROM讀寫控制模塊(152)，微處理器(151)同微處理器(131)，E2PROM讀寫控制模塊(152 )用來存放數據運算模塊(14)的計算數據，E2PROM存儲器支持即插即用，具有斷電后數據不丟失的特點；所述的第三在線處理模塊(17)包括一個微處理器(171)和一個SRAM讀寫控制模塊(172)，微處理器(171)同微處理器(131)，SRAM讀寫控制模塊(172)用于接收第二數據運算模塊(16)中的數據;所述的FIFO讀寫控制模塊(132)用在第一在線處理模塊(13)和第一數據存儲器(211)之間傳輸溫度數據;FIFO是一種先進先出的電路，使用在需要產生數據接口的部分，用來存儲、緩沖在兩個異步時鐘之間的數據傳輸;在異步電路中，由于時鐘之間周期和相位完全獨立，因為數據丟失的概率不為零;使用FIFO可實現在兩個不同時鐘域系統之間快速而方便地傳輸實時數據。5.根據權利要求4所述的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置，其特征在于:所述的E2PROM讀寫控制模塊(152)采用SPI總線，在微處理器FPGA控制下將第一數據運算模塊(14)的數據值寫入E2PROM中，再將E2PROM數據讀到第二數據存儲器(212);SPI總線采用全雙工通信模式，數據傳輸速度很快，串行E2PROM是可在線電擦除和電寫入的存儲器，具有體積小、接口簡單、數據保存可靠、可在線改寫、功耗低等特點，而且為低電壓寫入，在微處理器領域應用廣泛;所述的SRAM讀寫控制模塊(172)不僅用于接收溫度接收端(11)的數據，并將混合后的有效數據寫入SRAM存儲器中，還用于從SRAM讀寫控制模塊中讀出已經存儲的有效數據包，包括狀態寄存器、控制寄存器、時鐘發生器，控制寄存器包括用于配置需要存儲跟蹤信息處理器的存儲配置單元、以及控制SRAM控制器的啟動和暫停的開關控制單元，狀態寄存器包括用于標示存儲至SRAM存儲器中有效數據包個數的狀態控制單元。6.根據權利要求4所述的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置，其特征在于:所述并行處理模式可用神經網絡結構實現，其中，所述的神經網絡結構，包括輸入模塊、中間模塊和輸出模塊;所述的輸入模塊由m個輸入神經元組成，所述中間模塊由η個中間神經元組成，完成徑向基函數(RBF)運算，運算過程中均使用概率數，即一段時間內數據序列中出現O或I的概率表示一個數值，所述徑向基函數的種類包括但不限于高斯函數、多二次函數、逆多二次函數、薄板樣條函數、三次函數、線性函數;所述輸出模塊由k個輸出神經元組成，其中m，n，k均為大于或等于I的整數;輸入模塊與中間模塊、中間模塊與輸出模塊之間的連接可采用全相連或者部分相連;神經網絡是一個并行和分布式的信息處理網絡結構，它一般由大量神經元組成，每個神經元只有一個輸出，可以連接到很多其他的神經元，每個神經元輸入有多個連接通道，每個連接通道對應于一個連接權系數，神經網絡的連接權在網絡訓練中起到記憶信息的作用，調整連接權系數值，直至訓練結果與目標吻合為止。7.根據權利要求1所述的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置，其特征在于:所述溫度接收端(11)用于接收溫度傳感器采集的數據，所述的溫度接收端(11)接收的數據為數字式溫度傳感器接收的數字量信息。8.根據權利要求4所述的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置，其特征在于:所述的顯示器(22)是微顯示器、發光二極管顯示器、電子墨水屏和柔性顯示器中的一種顯示器。9.根據權利要求1所述的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置，其特征在于:所述的數據存儲模塊(21)包括一個第一數據存儲器(211)、第一個二數據存儲器(212)和一個第三數據存儲器(213)，所述第一數據存儲器(211)用來存儲FIFO讀寫控制模塊(132)輸出的數據，并輸出灰度數據到微顯示器(22)模塊;第二數據存儲器(212)用來存儲E2PROM讀寫控制模塊(132)輸出的數據，并輸出灰度數據到顯示器(22)模塊;第三數據存儲器(213)用來存儲SRAM讀寫控制模塊(132)輸出的數據，并輸出灰度數據到顯示器(22)模塊。10.根據權利要求4所述的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置，其特征在于:還包括一個時鐘定時管理模塊(3)，用于控制中斷，當FIFO讀寫控制模塊(132)、E2PR0M讀寫控制模塊(152)、SRAM讀寫控制模塊(172)和驅動掃描顯示模塊(18)發出有效中斷信號時，所述時鐘定時管理模塊(3)及時通知第一在線處理模塊(13)、第二在線處理模塊(15)和第三在線處理模塊(17)中的FPGA微處理器做出中斷響應。11.根據權利要求4所述的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置，其特征在于:還包含有一個電源管理模塊(4)，用于在空閑時間切斷溫度接收端(11)、FIF0讀寫控制模塊(132)4平1?(麗讀寫控制模塊(152)、31^1讀寫控制模塊(172)和驅動掃描顯示模塊(18)的電源;所述電源管理模塊(4)還可在系統空閑時切斷第一數據存儲器(211)、第二數據存儲器(212)、第三數據存儲器(213)和顯示器(22)的電源。12.根據權利要求4所述的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置，其特征在于:還包含有一個報警模塊(5)，用于在當顯示器(22)顯示第一數據存儲器(211)中的數據超過某個定值后，蜂鳴器發出警告提示，或者是，當顯示器(22)顯示第二數據存儲器(212)中的數據滿足一定限值后，蜂鳴器發出警告提示。13.根據權利要求1所述的一種基于神經網絡的食品質量監測裝置，其特征在于:還包含有一個監視模塊(6)和一個無線傳輸模塊(7)，所述監視模塊(6)用于實時監視查看數據存儲器(21)中數據的變化，具有遠程監測的優勢;所述無線傳輸模塊(7)用于傳輸數據存儲模塊(21)中數據至監視模塊(6);所述無線傳輸模塊(7)包含一個數據發送端(71)和一個數據接收端(72)，所述數據接收端(72)用于接收數據存儲器(21)中的數據，經過無線傳輸協議，最終通過數據發送端(71)將數據接收端(72)的數據發送到監視模塊(6)，無線傳輸模塊(7)體現了無線通信的便捷性，在數據傳輸的領域應用廣泛。
【文檔編號】G01K1/02GK105891430SQ201610216174
【公開日】2016年8月24日
【申請日】2016年4月11日
【發明人】季淵, 王成其, 陳文棟, 王雪純, 冉峰
【申請人】上海大學