基于DCGAN-CNN的便携式电子鼻开发与烟叶霉变检测应用研究.pdfVIP

摘要

随着中国在全球烟草产业中地位的不断巩固，烟叶作为生产烟草产品的关键原

材料，在农业经济中的重要性愈发凸显。烟叶品质直接关系到烟草产品的质量、市

场价值及消费者健康。霉变是影响烟叶品质的主要因素之一，不仅降低其使用价

值，还可能生成有害健康的物质。

传统检测方法（如人工评估和光谱分析）成本高效率低，电子鼻技术结合深度

学习算法的应用展现出明显优势。电子鼻模仿生物嗅觉系统，使用深度学习算法分

析数据，快速准确检测霉变，提供高效低成本的品质控制方案。

本设计深入分析了电子鼻技术及其在农产品质量检测中的应用。针对烟叶霉变

检测的特点和挑战，本文设计并实现了一套结合深度卷积生成对抗网络（DCGAN）

和卷积神经网络（CNN）的深度学习模型，有效提升了传统电子鼻在处理小样本数

据时的性能。利用DCGAN扩增烟叶气味样本，生成大量高质量模拟样本，提高训

练效果。CNN用于特征提取和模式识别，显著提升了检测的准确率和效率。

本文开发了一种结合小样本识别算法的便携式电子鼻系统，旨在实现对烟叶霉

变状态的精准检测。本文完成的主要工作如下：

（1）完成便携式电子鼻设备端设计，包括主控、气体输送、传感器阵列、电源

等关键模块电路。气体传感器选型及电路设计、传感器阵列及气路和气室的配置、

以及以STM32F103VBT6单片机为核心的相关外围电路设计、PCB设计及实物调

试，确保了系统的高性能和稳定性。

（2）设计电子鼻系统软件，从微控制器单元（MCU）的I/O口分配开始，确保

软件能够有效控制硬件组件。使用STM32CubeMX工具配置MCU并生成代码，在

Keil5编写功能代码，处理数据、控制响应和数据传输。

（3）基于深度学习算法原理，并针对烟叶霉变检测的具体需求，本文设计了数

据转换策略、深度卷积对抗生成网络和卷积神经网络融合模型DCGAN-CNN

实验结果表明，相比于传统的检测方法和单一的机器学习模型，本研究提出的

基于DCGAN-CNN的方法在烟叶霉变检测中，识别准确率、精确率、召回率及F1

分数等关键性能指标上都有显著提高，特别是在处理小样本数据方面展现出更强的

性能优势。

关键词：电子鼻；烟叶霉变检测；DCGAN；CNN；小样本学习

试，确保了系统的高性能和稳定性。

（2

软件能够有效控制硬件组件。使用

Keil5

（3

II

基于DCGAN-CNN

ABSTRACT

WiththecontinuousconsolidationofChinaspositionintheglobaltobaccoindustry,

tobaccoleaves,asakeyrawmaterialfortheproductionoftobaccoproducts,playan

increasinglyimportantroleintheagriculturaleconomy.Thequalityoftobaccoleavesis

directlyrelatedtothequalityoftobaccoproducts,marketvalueandconsumerhealth.

Mildewisoneofthemainfactorsaffectingthequalityoftobaccoleaves