无线微波传感器结合机器学习实现生鲜肉冷链全程无损检测

方法

单壁碳纳米管气敏材料、对称开口谐振环天线与温湿度BP神经网络补偿模型。

发现

氨气检测线性相关系数0.9673，补偿后精度提高31.11%，误差小于0.06 ppm。

机会点

可将该无线传感与补偿模型拓展至多品类冷链气体监测，并探索边缘端轻量化部署。

原文标题：Microwave Antenna Sensor with Machine Learning for Non-Destructive Detection of Fresh Meat（Engineering，DOI 10.1016/j.eng.2026.01.028）。针对冷链温湿度波动干扰生鲜肉氨气微波检测精度的难题，安徽农业大学等单位搭建搭载单壁碳纳米管气敏材料的对称开口感知谐振环微波天线传感器，并配套温湿度反向传播神经网络补偿模型。在5至20 ppm氨气区间内，传感器谐振频率变化与气体浓度线性相关系数达0.9673，对乙烯、丙烷、二氧化碳、硫化氢等肉类腐败伴生气体交叉响应微弱；温湿度补偿模型训练集、测试集、验证集相关系数均高于0.969，校正后射频信号零点频率漂移减少14兆赫，氨气误差浓度控制在0.06 ppm以内，检测精度提高31.11%，无线有效传输距离可达12米。