果蔬農藥殘留測量往往是利用化學試紙或顯色劑進行，測量周期較長，工作效率低、測量數據不，無法適應現代化農業生產和科學研究發展的要求。水果、蔬菜為普通市民性、經常性的消費品，采用傳統方法很難實現檢測。因此，本研究提出一種基于美國TAOS公司推出的TCS230顏色傳感器的檢測系統，采用1塊或2塊顏色傳感器TCS230來識別農藥殘留萃取液的顏色，紅、綠、藍（RGB）三基色電壓信號由引腳輸出，采用BP小波基函數神經網絡算法提高對農藥殘留萃取液的顏色識別速度和增加識別的級數。

1 硬件系統

1.1 顏色數據采集器

TCS230顏色傳感器是一種帶數字兼容接口的紅、綠、藍彩色光到頻率的轉換器，將可配置的硅光電二極管與頻率轉換集成在一個CMOS電路上，同時在芯片上集成了RGB 3種濾波器。TCS230的輸出信號是數字量，可以驅動標準的TTL或CMOS邏輯輸入，因此可直接與微處理器或其他邏輯電路相連接。由于輸出的是數字量，并且能實現每個彩色通道10位以上的轉換精度，響應頻率2～500 kHz，因而不再需要A/D轉換電路，使電路變得更簡單[1]。

該芯片內含一個交叉連接的8×8光電二極管陣列，其中每16個二極管可提供一種色彩類型，芯片共有紅、綠、藍和清除全部光信息等4種類型。所以，數據采集器主要由3塊TCS320芯片和3個相互獨立的光學系統組成；3塊顏色傳感器上分別貼上紅色、綠色、藍色濾色片，能夠獲得獨立的三基色；為了避免3個獨立光學系統之間相互干擾，各自安裝了隔光板[2]?；窘Y構如圖1所示。

1.2 顏色識別電路

C8051F023是*集成的混合信號系統級MCU芯片，屬于Cygnal公司的C8051F系列，采用高速、流水線指令結構，且與8051內核兼容，速度高達25MIPS，且70%的指令可在1～2個系統時鐘周期內完成；內含64字節可在系統編程FLASH存儲器和4 352（4 096+256）字節的片內RAM，包括多通道10位可編程ADC，且具有兩個可編程數據更新方式的12位ADC，在設計復雜系統時無需擴展A/D、D/A轉換器和外部存儲器，優勢明顯[3]。

由圖1可知，系統分別由3個顏色傳感器TCS230獲得紅、綠、藍三基色（RGB），紅色電壓信號由C8051F023單片機的P0.0～P0.4、P1.0輸入，綠色電壓信號由P1.1～P1.6輸入，藍色電壓信號由P2.0～P2.5輸入，P0.5、P0.6、P0.7、P3.0～P3.7與HTG240160C液晶顯示器的AD、A0、WR、D0～D7引腳連接，如圖2所示。

1.3 顏色識別原理

由圖1和圖2可知，顏色數據采集器的原理：位于透鏡焦點上的白色光源發出的光，經透鏡組后變成平行光束，經過由折射率接近1的有機玻璃組成的矩形槽體（槽內為農藥殘留萃取液）后，射到紅、綠、藍3個濾色片上，再投射到對應的TCS230顏色傳感器上，傳感器組輸出的三基色電壓信號由單片機C8051F023進行運算和處理，液晶顯示器HTG240160C顯示被測水果、蔬菜農藥殘留度以及是否安全食用。

TCS230芯片各個引腳的功能：S0、S1用于選擇輸出比例因子或電源關斷模式；S2、S3用于選擇濾波器的類型；OE是頻率輸出或多個芯片的片選信號使能端；OUT是頻率輸出引腳。表1為S0、S1和S2、S3的組合狀態表[4]。2 顏色數據庫的建立

2.1 三基色及混色原理

通常人們所看到的物體顏色，是物體表面吸收了照射在該物體上面的白光中的一部分有色成分，而人眼中看到的是該物體反射出的另一部分有色光。白色光包含著各種顏色的色光，是由各種頻率的可見光混合在一起構成的。根據德國物理學家赫姆霍茲（Helinholtz）的三基色理論可知，各種顏色是由不同比例的三基色（紅、綠、藍）混合而成，如圖3所示[5]。

根據色譜學和配色原理，白光E的配色方程為

FLE=1[R]+1[G]+1[B] （1）

即一份[R]、一份[G]和一份[B]配出1份E白光；

任意一種彩色光的配色方程為：

FL=R[R]+G[G]+B[B] （2）

其中，R、G、B表示三基色的三色系數，其比值決定了待配彩色的色調。

色光的亮度等于各混合分量亮度之代數和，亮度方程：

YL=aR+bG+cB （3）

其中，a、b、c分別為紅、綠、藍的色度比例系數，其值可有試驗測得。

2.2 白平衡校正

白色是由等量的紅色、綠色和藍色混合而成的，但實際上在白光照射下TCS320顏色傳感器輸出的R、G、B并不相等，通常綠色傳感器輸出會更大一些，因此白平衡校正是十分必要的。在顏色數據采集器中，進行白平衡調整時將無色透明的蒸餾水裝入有機玻璃槽體內，白色光源發出的光經矩形槽體照射到傳感器組上，分別測得紅色、綠色和藍色的數值，然后就可計算出需要的3個調整參數。

白平衡校正的3個參數的計算方法為：當白光照射在TCS230傳感器上時，對輸出脈沖進行計數，當計數到255時停止計數，分別計算每個通道所用時間。這些時間對應于實際測試時TCS230每種濾波器所采用的時間基準，則脈沖數就是所對應的R、G和B[6]。

2.3 顏色數據庫建立

首先要配出32種標準顏色的水，對每一種水進行100次測量，獲取公式（3）中的值，從而得到水顏色的訓練庫，不同水（農藥殘留萃取液）顏色與果蔬農藥殘留度有對應關系，通過單片機C8051F023的運算和處理，實現果蔬農藥殘留數據的顯示和無線遠程收發等功能。32種標準顏色如表2所示。

3 樣本訓練

1）初始化。將小波伸縮因子aj、平移因子bj、網絡連接權重wjk和wij、閾值wj0和wi0賦予隨機初始值。

2）隨機選取一組輸入和目標樣本xp=（xp1，xp2，…xpk，…xpm）、yp=（yp1，yp2，…ypk，…ypn）提供給網絡。

3）用輸入樣本xp=（xp1，xp2，…xpk，…xpm）、連接權wjk和閾值wj0、小波參數aj和bj計算中間層各單元的輸入netj，然后用netj通過小波函數？鬃（t）計算中間層各單元的輸出Bj。

7）重新從步驟（3）開始學習，直到樣本總體誤差小于預先設定的一個極小值，即網絡收斂；或達到預先設定的大訓練次數，網絡就無法收斂。

8）訓練結束[7]。

4 結論

該顏色識別系統利用3塊顏色傳感器TCS230分別獲得三基色的電壓信號，由單片機C8051F023存儲的顏色數據庫進行識別，采用BP小波基函數神經網絡算法進行模式訓練和模式識別，提高了果蔬農藥殘留萃取液顏色數據采集的速度和性。該系統具有成本低、體積小、檢測快、穩定性高等優點，因此還可以用于其他液體顏色的識別，如用來監測海洋、江河、湖泊水的污染，也可用于涂料、印刷、紡織等行業顏色的識別。因此，該系統具有可開發的實際應用價值，應用前景廣闊[8]。