近紅外光譜儀器已經成為穀物質量監控領域種不可或缺的重要分析手段之一。穀倉監測的當的方法，通常從每個穀倉中抽取一定數量的樣品，拿回到實驗室，通過光譜分析儀器做分析，無法做到多個監測點自動上報數據實時分析。
目前，絕大多數的光譜傳感器都是工業級的，價格昂貴，隻適用於大型的儀器中，無法做成低成本的消費類級別的微型光譜設備。
隨著傳感器芯片（半導體）技術的不斷發展和市場的需求，艾邁斯半導體推出了小尺寸，低成本，且麵向消費類的光譜傳感器，可以在穀倉中搭建多個監測點，並實時的監測穀物品質。作為消費產品傳感器芯片製造商，艾邁斯半導體對穀物品質監測的未來有著獨特的認識。
本文介紹了艾邁斯半導體如何在未來的穀物品質監測中部署傳感器。
太陽光中包含了紫外光、可見光、紅外光以及微波。每種物質被光輻照後，會反射回帶有其特定且唯一的光譜特征信息，而大部分的有機分子的特征吸收譜帶，主要集中在紅外區域。艾邁斯半導體在原有的光學技術基礎上，開發了兩款消費類級別的紅外光譜傳感器AS7420和AS7520，分別覆蓋了750~1050nm波段和1350~2150nm波段，可以用於物質的定性分析。
圖1：全光譜圖。（圖片來源：艾邁斯半導體）
艾邁斯半導體提供了一個完全集成的光譜模塊，由一個近紅外光源和一個探測器組成，可對待測物質做定性測量。首先要保證該物質的紅外特征光譜是在近紅外光源的波長範圍內，光源打到待測物質表麵，會有一個反射回來的紅外光，帶有該物質的吸收特性的光譜信息，並被光譜傳感器的探測器接收，經過處理器或是雲端服務器做數據分析處理，與存放在數據庫的被測物質成分的參考光譜做匹配，從而得到具體的物質成分信息。
圖2：光譜模塊測試流程。（圖片來源：艾邁斯半導體）
AS7024的探測器和光源包含在一個6.6x6x2.2mm³的模塊中。探測器由64個矽光電二極管構成，帶有帶通濾波器。每一個光電二極管濾波器都在750nm到1050nm之間傳輸一定的波長，所有通道在這個波長範圍內均勻分布，峰與峰相隔5nm，FWHM是10nm。
AS7520是一個基於單像素InGaAs的探測器，且帶通濾波器可調。有三組波段供選擇，1350-1650nm、1550~1850nm、1750~2150nm。帶通濾波器可以以1nm為步長進行掃描，FWHM為8nm.
圖3：AS7420的光譜響應曲線。（圖片來源：艾邁斯半導體）
為了提高紅外光譜傳感器的測量精度，傳感器和相應的終端設備需要正確校準。艾邁斯半導體會在芯片出廠前做基本的初始校準，以消除製造公差。此外，傳感器配備了補償模型，可以用於補償環境條件的變化。
將光譜傳感器集成到終端設備中後，有必要進行第二次校準，每個產品的結構，光路等因素會影響產品的測量精度。通過艾邁斯半導體提供的軟件，將校準結果與初始的校準結果合並。
在較低的近紅外波長區域，吸收光譜比較寬，這使得區分不同物質特征非常困難。因此，需要額外的數據算法處理來更好的解決物質間光譜特征的微小變化。如圖4測試的大米，小米的光譜特征曲線相似，但是經過一階導數或是二階導的算法處理，得到曲線上的變化斜率，從而區分出了相似的原始光譜曲線，準確的分辨出具體的物質。
圖4：大米和小米的光譜響應曲線以及經過二階導數處理後的曲線。（圖片來源：艾邁斯半導體）
糧食品質檢測的相關參數主要有：
1. 黴變程度：輕度黴變，中度黴變和重度黴變，黴菌的響應光譜一般在1000nm~2000nm。 2. 蛋白質含量：蛋白質的響應光譜一般在1200nm~1700nm之間。 3. 脂肪酸含量：脂肪酸的光譜吸收峰大概在2000nm左右 4. 澱粉含量：澱粉的光譜吸收峰大概在1400~1500nm左右 5. 水分含量：水的光譜吸收最大峰在940nm左右。
以上的物質的特征光譜都是在紅外波段比較明顯，且基本是在2000nm以內，完全可以用艾邁斯半導體的紅外光譜傳感器進行檢測，且使無人工，低成本，實時的多點監測成為可能。
除上述的主要物質參數外，穀倉的溫度也需要被監測，因為溫度是影響穀物黴變的因素之一，可以搭配艾邁斯半導體的高精度溫度傳感器AS62XX，最高精度可以到+/-0.2°，休眠功耗隻有0.1uA,測量功耗6uA,且無需校準即可準確測量溫度，支持的工作溫度-40°~125°，支持多個I2C地址，大小隻有1.5x1mm，還可以設置溫度門限值，超過門限值就會發出警告信號。
表1：高精度溫度傳感器的型號比較。
艾邁斯半導體對光譜傳感技術的不斷創新，最新研發的麵向消費類的近紅外光譜傳感器AS7520和AS7420可以覆蓋750nm~1050nm和1350~2150nm的紅外波段，可以檢測大部分的有機化合物，搭配高精度的溫度傳感器AS62XX，可以監測糧倉中穀物質量，通過如NB-IOT、LoRa等無線技術，可以實現無人工，多點，且實時的監測，並能根據當前的測試數據預估糧食質量的變化趨勢。
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