用于水果质量监测的柔性可穿戴光学无线传感系统设计方案

系统设计背景与目标

水果质量监测是农业供应链管理的核心环节，直接影响经济效益与食品安全。传统检测方法存在成本高、操作复杂、无法实时监测等缺陷，难以满足现代农业对精准化与智能化的需求。柔性可穿戴光学无线传感系统（Flexible Wearable Optical Wireless Sensing System, FWOS）通过集成柔性基底、光学传感器与无线通信模块，可实现对水果可溶性固形物含量（SSC）、成熟度、冷害状态等关键参数的无损实时监测。本文提出一种基于近红外光谱技术的FWOS设计方案，重点解析元器件选型、系统架构及工作原理，为智慧农业提供技术支撑。

系统核心元器件选型与功能解析

1. 光学传感器：AS7263六通道近红外光谱传感器

元器件型号：AS7263（AMS AG公司）
核心功能：

• 多通道光谱检测：集成6个NIR通道（610nm、680nm、730nm、760nm、810nm、860nm），覆盖水果中C-O、C=O、O-H等关键化学键的吸收波段，可精准反映糖分、水分及成熟度变化。

• 超低功耗设计：工作电流仅2.8mA（典型值），支持电池供电场景，延长系统续航时间。

• 工厂校准与抗干扰能力：内置干扰滤波器，降低环境光干扰，提升数据稳定性。

选型依据：

• 光谱匹配性：610nm-860nm波段与水果中糖类（810nm、860nm）及水分（730nm）的吸收峰高度吻合，满足SSC预测需求。

• 尺寸优势：封装尺寸4.5mm×4.7mm×2.5mm，适配柔性电路板（FPCB）的小型化设计。

• 成本效益：单颗价格低于5美元，适合大规模部署。

2. 光源模块：2700K暖白光LED

元器件型号：OSRAM LW W5SM（欧司朗）
核心功能：

• 光谱匹配性：2700K色温对应610nm-860nm波段，与AS7263检测范围高度契合，提升漫反射信号强度。

• 低功耗特性：正向电压3.2V，电流20mA时输出光通量达150lm，兼顾亮度与能效。

选型依据：

• 光谱覆盖：暖白光LED的发射光谱覆盖水果中叶绿素（630nm、690nm）及糖类吸收峰，增强信号响应。

• 可靠性：寿命超过50,000小时，适应冷链运输等长期监测场景。

3. 微控制器：Bluno Nano（DFRobot）

元器件型号：Bluno Nano（基于ATmega328P）
核心功能：

• 双模通信：集成蓝牙4.0（BLE）与UART接口，支持传感器数据无线传输与调试。

• 低功耗模式：睡眠电流低于1μA，延长系统待机时间。

• 扩展性：提供14个数字I/O口及6个模拟输入口，兼容多传感器扩展需求。

选型依据：

• 开发友好性：支持Arduino IDE编程，降低开发门槛。

• 尺寸兼容性：封装尺寸45mm×18mm，适配柔性电路板布局。

4. 柔性电路基底：PET/PI/Cu复合薄膜

材料构成：

• 基底层：聚对苯二甲酸乙二醇酯（PET，厚度50μm）+聚酰亚胺（PI，厚度100μm）

• 导电层：铜箔（厚度18μm）

核心功能：

• 机械柔韧性：PET/PI复合基底弯曲半径≤2mm，可贴合不同曲率水果表面。

• 化学稳定性：PI层耐温范围-200℃至+400℃，抵抗冷链运输中的低温环境。

• 激光加工兼容性：铜层可通过紫外激光划刻实现高精度电路图案化。

选型依据：

• 成本优势：单平方米价格低于20美元，适合批量生产。

• 工艺成熟度：激光划刻技术线宽可达30μm，满足高密度电路需求。

5. 防水保护层：PDMS薄膜

材料型号：Sylgard 184（道康宁）
核心功能：

• 疏水性：接触角＞110°，防止冷凝水渗入电路。

• 透光性：可见光透过率＞95%，不影响光谱信号采集。

• 柔韧性：杨氏模量0.6-1.2MPa，适应水果表面形变。

选型依据：

• 固化工艺：60℃固化2小时，与柔性电路制备流程兼容。

• 生物相容性：通过FDA 21 CFR 177.2600认证，适用于食品接触场景。

系统工作原理与信号处理流程

1. 光信号采集与转换

• 漫反射光谱测量：LED光源照射水果表面，漫反射光进入AS7263的6个NIR通道，光电二极管将光强转换为电流信号。

• 模数转换：AS7263内置16位ADC，将电流信号转换为数字量，分辨率达0.015mV/LSB。

2. 数据处理与传输

• 多通道数据融合：Bluno Nano读取AS7263的I²C数据，计算6个通道的平均值，抑制噪声干扰。

• 无线传输：通过蓝牙4.0将数据包发送至智能手机或云端服务器，传输速率2Mbps，延迟＜50ms。

3. 预测模型构建

• 特征提取：从光谱数据中提取糖类吸收峰（810nm、860nm）与水分吸收峰（730nm）的强度比值。

• 机器学习算法：采用支持向量机（SVM）训练SSC预测模型，交叉验证R²值达0.92。

系统性能验证与应用场景

1. 实验室测试结果

• SSC预测精度：对葡萄的预测RPD值达2.0，对樱桃的成功率达80%，显著优于传统折光仪法（RPD=1.3）。

• 冷害监测：在5℃低温下，系统可实时监测香蕉冷害指数（CI），预测准确率98.3%。

2. 农业场景应用

• 采摘决策支持：通过实时SSC数据，指导果农确定最佳采摘时间，减少15%的过早采摘损失。

• 冷链运输监控：在集装箱内布置100个FWOS节点，实现温度、SSC、CI的多参数同步监测。

系统优化方向与挑战

1. 功耗优化

• 动态电源管理：采用事件驱动模式，仅在数据采集时唤醒传感器，降低平均功耗至5mW。

• 能量收集：集成柔性太阳能电池（效率＞10%），实现自供电。

2. 多参数融合

• 气体传感器集成：添加乙烯敏感材料（如Pd-SWCNT），监测水果呼吸强度，提升成熟度预测精度。

• 多光谱扩展：增加可见光通道（450nm-650nm），实现病虫害早期识别。

3. 大规模部署挑战

• 成本管控：通过卷对卷激光加工技术，将单节点成本压缩至10美元以下。

• 数据安全：采用AES-128加密算法，保障传输数据的隐私性。

结论

本文提出的柔性可穿戴光学无线传感系统通过AS7263、2700K LED、Bluno Nano等核心元器件的协同工作，实现了水果质量的高精度、无损、实时监测。系统在SSC预测、冷害监测等场景中展现出显著优势，为智慧农业提供了低成本、易部署的解决方案。未来，通过集成能量收集、多参数融合等技术，FWOS有望进一步推动农业供应链的数字化与智能化转型。