材料硫酸鋇的空腔球體[10]。球壁上開有三個窗口，分別作為進光口、接收口和放置樣品杯。為了使積分球光反射率達到96%以上，設計的積分球開口面積不可超過內表面積的5%。積分球內直徑設計為100 mm。球冠面積公式如下：

積分球內表面積為31 415.93 mm2。放置樣品杯的開口直徑為24 mm，面積為452.39 mm2；進光口和接收口直徑均為5 mm，總面積為160 mm2。開口面積只占積分球內表面積的1.95%，符合系統設計要求。

根據HITRAN數據庫[11]，利用JavaHAWKS軟件，結合目前市場現有的近紅外激光二極管，選擇1 310 nm波長作為水分的吸收峰，1 390 nm和1 550 nm波長作為水分的參考波長。選用帶尾纖的激光器，通過波分復用器[12]，將三路激光光源耦合后，接入積分球進光口。光電探測器采用帶尾纖的InGaAs光電二極管，將檢測光傳送至光電轉化電路。

1.3 大豆水分測定儀硬件電路設計

1.3.1 激光驅動電路

半導體激光二極管由激光二極管（LD）和背光探測器（PD）組成，可對激光輸出進行控制和監視。通過驅動電路，使激光二極管工作于恒光功率輸出。

激光驅動電路如圖3所示，IC1和1.2 V穩壓管組成基準電壓器，通過調節電位器RV產生激光二極管的閾值電流。將IC1產生的基準電壓和外部調制電壓作用于IC2構成的同相加法器，產生反饋控制的目標值。IC3為誤差比較器，通過與R13的光功率采樣電壓比較，使輸出值等于目標值。測定儀用到三個不同波長的激光二極管，因此需要三個圖3的驅動電路。

1.3.2 信號放大電路[13]

光電探測器將光信號轉化為電信號，即光通量與電流成正比。為了能得到電壓信號，設計了電流?電壓轉換電路，并且將微弱的電壓信號放大至A/D轉換電路的線性范圍內。如圖4所示，R1，R2和R3組成T型反饋網絡。

1.3.3 信號濾波電路

通過電流?電壓轉換電路的信號參雜有其他噪聲，需要通過濾波電路消除噪聲，提高測定儀的穩定度。激光二極管的調制信號頻率為10 Hz，采用四階巴特沃斯低通濾波器[14]，截至頻率為100 Hz。該濾波器采用了雙運放結構，在拐點頻率有非常強的控制能力，能使輸出信號在臨界點以更快的速率下降，改善濾波效果。如圖5所示，根據電路關系式可得：

1.3.4 控制芯片

控制芯片選用STM32F1系列的32位ARM微處理器STM32F103[15]，其內核是Cortex?M3。片內FLASH容量為256 KB，集成有2個I2C接口、3個USART接口、2個SPI接口、1個USB 2.0全速接口和2個12位的ADC，基本符合測定儀設計要求。其功能是實現數據的采集和運算，并控制觸摸液晶實現人機交互。

1.3.5 輸入輸出設備

檢測儀的輸入輸出由ATK?4.3′TFTLCD電容觸摸屏和RD?A48熱敏打印機組成。輸入界面包括含水率測試開關、清除按鍵、打印按鍵、查詢歷史按鍵和設置按鍵；輸出包括含水率檢測結果、歷史曲線界面和打印機數據輸出等。

1.4 大豆水分測定儀軟件設計

系統主程序：主要完成接口、觸摸液晶屏、打印機、PWM驅動等模塊和系統的初始化；同時調用相關子程序。

觸摸液晶屏子程序：主要完成液晶屏主界面的功能和測定儀相關數據顯示，并且根據觸摸按鍵值調用被按鍵功能子程序。

含水率測量處理子程序：該子程序是整個軟件設計的核心，是測定儀測定精度和速度的決定性因素之一。主要完成采集經過光電轉化后的檢測光信號；對信號進行數字濾波處理；根據標定、實驗建模后的關系式求解含水率。

2 大豆水分測定儀模型的建立與檢驗

2.1 試驗材料

試驗材料為廣西地區春季黃大豆。選取無病變、大小均勻的黃大豆作為試驗樣品。

2.2 試驗方法

利用烘干法，將3份約20 g黃大豆樣品置于105 ℃鼓風干燥箱中約8 h，直至質量穩定。根據前后質量差，測得3份樣品含水率的平均值為10.4%作為黃大豆的初始含水率。利用FA2204電子分析天平（上海精密科學儀器有限公司）分別稱取10份約50 g初始含水率的黃大豆樣品，放置于密封性良好的玻璃器皿中，通過少量多次添加去離子水的方式配置濕基含水率在10%～20%的黃大豆樣品。為了保證樣品吸水均勻，在配置過程中，應不停攪拌。將配置好的黃大豆樣品密封置于1 ℃冷藏箱2天，期間每天均搖樣品4～6次。試驗前，采用烘干法測量并記錄所配置樣品的濕基含水率。測量時，依次將配置樣品放置并填滿[13]樣品杯，啟動測定儀，測量出不同含水率樣品下各個波長的光功率。為了保證試驗的穩定性和準確性，須保證樣品杯和積分球內部干凈無雜物，并在同一含水率樣品下重復測量6次，去掉最大值和最小值，余下4個值取平均獲得有效測量值。

2.3 試驗結果與分析

2.3.1 數學模型的建立

對式（7）進行方差分析。結果表明，用式（7）描述各個波長光功率值與含水率的關系時，模型在0.000 1水平上顯著，且三個波長檢測光信號的各次項在0.05都對模型有顯著的影響。

2.3.2 數學模型的檢驗

為了檢驗式（7）數學模型的可靠性，隨機配置了8份含水率在10%～20%的黃大豆樣品，通過第2.2節的方法測量出不同含水率樣品下各個波長的光功率，代入式（7）中計算出含水率。將測定儀測量計算得到的含水率與烘干法得到的標準含水率進行比較，如圖6所示。

由圖6可得，計算得到的含水率和實測含水率之間的決定系數[r2=0.985 0]，說明式（7）能較準確地描述各個波長光功率值與含水率之間的關系。

3 結 語

為了給大豆含水率的測定提供一種新設備，本文基于近紅外法設計了以STM32F103為微控制器，以積分球作為光路系統的核心，采用一個吸收峰波長和兩個參考波長的大豆含水率水分測定儀。以廣西地區春季黃大豆為對象，研究了黃大豆含水率（10%～20%）對各個波長光功率的影響。建立了描述含水率和光功率多元數學模型，驗證了數學模型的可靠性和精度。結果表明，在含水率10%～20%的黃大豆樣品下，設計的大豆水分測定儀絕對測量誤差為-0.9%～2.2%，靈敏度為0.3%，響應時間小于1.2 s。該結果說明設計的大豆含水率測定儀已達到了國內外同類產品較高的技術指標[16]，可適用于大豆類的水分測量，具有廣闊的市場前景。后期將通過對方案的改進和算法的優化，來提高大豆測定儀的精度和穩定度，并應用于其他食品的水分測量。

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