20世纪60年代,国际上兴起一门新的综合性学科一仿生学, 它是建立在生物学、电子学、生物物理学、控制论、人机学、数学、心理学以及自动化技术基础上的, 利用电子学、机械技术研究生物结构, 对能量转换和信息流动的过程进行模拟, 从而达到改善和创造崭新的自动控制装置的目标。
仿生传感器是通过研究和利用生命有机体的分子和结构来设计和改进传感器和工艺,使传感器具有某些生物的独特性能。其研究工作大部分是跨学科的,不但涉及基础学科如物理、化学和生物学, 还涉及到一些专门学科, 如材料科学、电子工程学和计算机科学等。
仿生传感器研究的目标是开发人体感觉器官的替代品,其特点是能够模拟某些生物体功能, 像人体感觉器官那样工作, 发出信息、产生响应。其应用领域遍及生物医学中人体感受器官的诊断和修复、智能机器人、食品、环境、大气污染的监测、军事安全、化学和生物武器以及反恐怖等十分广泛的领域。如具有仿生功能的人工眼、人工耳、人工鼻、人工舌以及人工皮肤用于人体感受器官损伤的修复和替代; 用于现场对食品和环境质量进行快速检测和鉴别的电子鼻和电子舌。在化学和生物战中, 仿生传感器能对其所怀疑的病菌实行快速监控, 使人们尽早检出病菌。在未来的小型、微型甚至纳米机器人中, 如模拟蜜蜂、蝴蝶甚至嶂螂的小型机器昆虫将配备众多的仿生传感器。
近年来, 随着生物医学和微电子加工技术的快速发展和人类生活质量的不断提高, 用仿生技术研制各种具有感觉功能的用于损伤修复的人工器官得到子决速的发展。国际上仿生传感器研究首先是从检测和识别物理量开始的, 特别是在人工视觉、人工听觉和人工触觉的研究方面呈现非常活跃的局面。随着生命科学和人工智能研究的快速发展, 使人们对探索和模仿动物及人类的嗅觉和味觉功能在技术上有了可能, 同时, 随着生物医学领域对体味、体液快速分析检测和环境中微量、痕量元素检测需要的增长, 人们对电子鼻和电子舌这类快速分析诊断仪器的需求日益增长。
仿生传感器的定义及工作原理
仿生传感器,是一种采用新的检测原理的新型传感器,它采用固定化的细胞、酶或者其他生物活性物质与换能器相配合组成,基于生物学原理设计的可以感受规定待测物并按照一定规律转换及输出可用信号的器件或装置,是一种采用新的检测原理的新型传感器,由敏感元件和转换元件组成,另外辅之以信号调整电路或电源等。这种传感器是近年来生物医学和电子学、工程学相互渗透而发展起来的一种新型的信息技术。
下图为仿生传感技术的研究模型的建立框图:
仿生传感器的分类
在仿生传感器常分为视觉传感器,嗅觉传感器,听觉传感器,味觉传感器,触觉传感器,接近觉传感器,力觉传感器和滑觉传感器,比较常用的是生体模拟的传感器。仿生传感器按照使用的介质可以分为:酶传感器、微生物传感器、细胞传感器、组织传感器等。
01
嗅觉仿生传感器
我们知道,动物是凭借灵敏的鼻子来闻出各种各样不同的气体,并做出相应的生理反应的。我们的鼻腔内壁上虽然只有大约1000 个类似于气敏传感器的气体接受细胞组,但它却能辨别出种类达数以千计的不同气味(嗅觉一般的人能闻出4000多种气体,嗅觉灵敏的人可以闻出10000多种气体)。最新的研究表明嗅觉的产生是由多个嗅觉细胞组合起来共同对某种气味进行“探测”的结果。每一种不同的组合,感知一种不同的气味,由于组合方式多种多样,因此动物能辨别大量不同的气味。目前仿生嗅觉的研究趋势是利用具有交叉式反应的气敏元件组成一定规模的气敏传感器阵列来对不同的气体进行信息提取,然后将这些大量复杂的数据交由计算机进行模式判别处理。
对于嗅觉的敏感机理,人们建立了许多模型, 但具体细节仍处于摸索中。国际上有关嗅觉和味觉的研究始于上世纪60年代。一方面, 生物学家、神经生理学家以及化学家,在嗅觉和味觉的神经传导机理方面进行了长期的摸索和研究, 提出众多的设想、模型和实验分析, 如美国MIT大学的神经生理学家Freeman教授对嗅觉模型进行了几十年的研究。另一方面, 从事分析化学、电子学、仪器科学等工程类的学者, 广泛开展了有关气体和离子传感器的研究和仪器研制,在许多领域开发出了具有嗅觉和味觉部分功能的分析仪器。因此,目前国际上有关气体检测的传感器和分析仪器种类繁多,但真正具有仿生功能的电子鼻还大多处在实验室阶段。
生物嗅觉机理
嗅觉对动物的生存至关重要,是其鉴别食物、选择配偶、标记领地和躲避敌人等的重要信息来源,其他感觉系统无法替代。哺乳动物嗅觉感知由解剖和功能上独立的两部分完成,即犁鼻器系统和主嗅觉系统。前者主要接受信息素的刺激,引起机体内分泌变化,引发一系列生殖和社会行为。
自然界中的气味通常是由多种不同结构和性质的气味分子(odorant)组成的混合物,机体感受的是它们共同作用的综合效应。 气味感受器位于鼻腔上部的嗅上皮,主要由嗅神经元(OSN)、支持细胞和基底细胞等组成,其中嗅神经元是双极细胞,它的树突到达嗅上皮表面后末端变成圆形膨大,并发出数十根纤毛伸入表面黏液中。纤毛的质膜上存在气味受体,它在氨基酸序列上具有7个螺旋状跨膜结构,属于G蛋白偶联受体。气味受体基因是成员数目庞大的超家族, 但每个嗅神经元只表达其中一种受体基因。嗅上皮存在4个独立的空间区域,氨基酸序列具有高度同源性的气味受体倾向于分布在相同区域,但在特定区域内含不同气味受体的嗅神经元又随机分布,以提高对嗅质各个方位上的敏感性。气味分子与受体是以某些化学官能团的配位方式作用的, 使得同种气味受体可以接受多种不同气味分子的刺激, 或者说一种气味分子可以兴奋若干不同的嗅神经元。“专一表达、分区排列、随机分布、交叉配位”的特点让机体在嗅上皮中完成了对不同信息分子的最初选择性和初步的空间编码。
仿生嗅觉系统
电子鼻是受生物嗅觉原理的启发,将现代传感技术、电子技术和模式识别技术等工程手段紧密结合研制成的新颖仿生检测仪器.通常,样品挥发的气味与阵列中多个气敏传感器反应,将化学信号转换成电信号,然后经过一系列放大降噪调理、基线校准或归一化等预处理过程,获取并增强该样品所对应的综合指纹信息,再从中提取合适的特征输入到特定的模式识别算法,最终完成对样品的定性或定量辨识。
与生物嗅觉的结构和功能相比较,电子鼻气室内的气敏传感器阵列相当于鼻腔上的嗅上皮, 具有交叉敏感的化学传感器则相当于对多种气味分子敏感的嗅神经元,其作用都将气味的化学信息转换为电信息;预处理的功能类似于嗅球内信号的整合与增强;模式识别原理,特别是人工神经网络(ANN)方法,则一定程度上模拟了大脑皮层信息编码、处理和存储等过程。
气敏传感器阵列实现了气味信息从样品空间到测量空间的转换,是电子鼻信息处理的关键环节。不同传感原理和制作工艺的气敏传感器丰富了电子鼻对气味信息的获取途径,常用的有金属氧化物半导体(MOS),石英晶体微天平(QCM)、导电聚合物(CP)、 声表面波(SAW)等。构建阵列的传感器除了应该满足响应快且可逆、重复性好,灵敏度高等条件,还必须对各种气味广谱敏感(弱选择性),并且阵列中各传感器对同种气味要交叉敏感,以保证从有限数量的传感器中获取更多的气味信息。通常,从传感器阵列中获取的原始信号数据量很大,需要先对其进行特征提取,将模式从较高维的测量空间变换到较低维的特征空间,而模式识别过程则是将特征空间划分为分类空间的过程,它是电子鼻智能化的核心单元。
仿生电子鼻的基本结构与工作原理
仿生电子鼻是模拟人类的嗅觉系统,设计研制的一种智能电子仪器,可适用于许多系统中测量一种或多种气味物质的气体敏感系统。其基本结构与工作原理如下:
1、气体传感器阵列
它由具有广谱响应特性、较大的交叉灵敏度以及对不同气体有不同灵敏度的气敏元件组成。工作时气敏元件对接触的气体能产生响应并产生一定的响应模式。他相当于人类鼻子的嗅觉受体细胞。
2、信号预处理单元
它对传感器的响应模式进行预加工,以达到漂移补偿、信息压缩和降低信号( 随样品)起伏的目的,完成特征提取的任务。
3、模式识别单元
对信号预处理单元所发出的信号做进一步的处理,完成对气体信号定性和定量的识别。包括数据处理分析器、智能解释器和知识库。他相当于人类的大脑。
仿生电子鼻在食品鉴评中的应用
果蔬通过呼吸作用进行新陈代谢而变熟,因此在不同的成熟阶段,其散发的气味会不一样,所以可以通过闻其气味来评价水果的成熟度。虽然人可通过嗅闻果蔬气味来判别果蔬成熟度,但人类能够感受出的气味是有限的,特别是在区分相似的气味时,人的辨别力受到了限制。通过一些理化指标也可以检测果蔬的成熟程度,但这些指标的检测都会损坏果蔬的完整性。应用仿生电子鼻技术可对果蔬成熟度可进行无损检测。现在仿生电子鼻无损检测果蔬成熟度主要集中在梨、香蕉、柑橘、苹果等水果上。仿生电子鼻除了在鉴评果蔬成熟度方面的应用外,还可应用到奶酪、肉制品等的成熟度鉴评方面。
仿生电子鼻在食品感官鉴评方面已有很多研究,但是他的实际应用还不是很多,投入市场的产品也很少,不过,随着科学技术和科学理念的不断发展,仿生电子鼻作为一门新兴技术,必将带来更多、更大、更广泛的应用。
02
味觉仿生传感器
味觉传感器的机理
本世纪发展起来的测量味觉化学传感器是离子选择性电极选择性发展的结果。然而,仅有几种类型的这样的化学传感器可以成为选择性的传感器。最近十年,一个新的概念,即应用一个非选择性的味觉传感器阵列和根据模式识别的特殊的数字信号处理方法(如人工神经网络、主元分析PCA 等)作为模拟人和生物的电子舌, 已由俄罗斯的Yu.G .Vasov 教授等人在1995年提出,并列人了俄罗斯和意大利Damico教授的国际合作项目。其后,日本的TOKO教授等人也提出了类似的电子舌概念。
人的味蕾约有900个,每个味蕾中包含有40 -60个味细胞。味蕾的大小约50µm-70µm,每一味蕾由支持细胞及5-18个毛细胞构成,后者即为味觉感受器。每一感受器细胞有许多微绒毛突出于味孔,此为味蕾在舌头上皮表面的开口,感受神经纤维的无髓鞘末梢紧密缠绕感受器细胞。每一味蕾约有50 条神经纤维, 而每一神经纤维平均接受5 个味蕾的输人。
研究不同味觉刺激在味感受器细胞和传人神经纤维引起的电反应时得到的结果, 使我们对味觉信息编码规律有较深入理解。在记录单条味觉传人纤维的传人冲动时发现,一条神经并不只对一种基本味觉刺激起反应。如对咸有反应的纤维对酸也有反应,对酸有反应的纤维对苦也有反应等。这说明一种味道并不是简单的由一条或一组只对这一味道起反应的纤维传向中枢的。研究也发现, 每个味觉细胞几乎对四种基本味觉刺激都起反应, 但在同样克分子浓度的情况下,只有一种刺激能引起最大的感受电位, 其他三类刺激则只引起幅度较小的感受电位。由此我们可得出结论, 中枢“判别”感受器受了何种刺激, 不可能单纯根据来自对某种刺激的敏感性很好的那些传月亘路的传人信号的高低,而是必须同时对照来自那些对这一刺激并不敏感的传入通路的传入信号的高低。每种刺激在对四种基本刺激的敏感睦各不相同的传人纤维上引起的传入冲动数量多少的组合形式是各有特异性的。由此可见,通过对于各具有一定特异性的信息通路的组合形式的对比,是中枢分辨外界刺激的某些属性的基础。
电子舌的机理及其分类
随着国内外对电子舌研究的深入, 有研究人员给电子舌定义为: 电子舌是由具有非专一性、弱选择性、对溶液中不同组分(有机和无机, 离子和非离子)具有高度交叉敏特性的传感器单元组成的传感器阵列, 结合适当的模式识别算法和多变量分析方法对阵列数据进行处理, 从而获得溶液样本定性定量信息的一种分析仪器。电子舌技术在食品领域的应用研究开展的越来越广泛。
根据不同的原理,电子舌(味觉传感器)的类型主要有膜电位分析的味觉传感器、伏安分析味觉传感器、光电方法的味觉传感器、多通道电极味觉传感器、生物味觉传感器、基于表面等离子共振(SPR)原理制成的味觉传感器、凝胶高聚物与单壁纳米碳管复合体薄膜的化学味觉传感器、硅芯片味觉传感器以及SH-SAW(Shear horizontal surface acoustic wave)味觉传感器等。
膜电位分析味觉传感器基本原理是在无电流通过的情况下测量膜两端电极的电势, 通过分析此电势差来研究样品的特性。这种传感器的主要特点是:操作简便、快速,能在有色或混浊试液中进行分析,适用于酒类检测系统。因为膜电极直接给出的是电位信号,较易实现连续测定与自动检测。其最大的优点是选择性高, 缺点是检测的范围受到限制,如某些膜电极只能对特定的离子和成分有响应,另外,这种感应器对电子元件的噪声很敏感,因此,对电子设备和检测仪器有较高的要求。
生物味觉传感器是由敏感元件和信号处理装置组成,敏感元件又分为分子识别元件和换能器两部分,分子识别元件一般由生物活性材料,如酶、微生物及DNA等构成。
多通道味觉传感器用类脂膜构成多通道电极制成的,多通道电极通过多通道放大器与多通道扫描器连接,从传感器得到的电子信号通过数字电压表转化为数字信号,然后送入计算机进行处理。基于凝胶高聚物的单壁纳米碳管复合体薄膜的化学传感器,采用阻抗法测量传感器在不同液体中的频率响应,最后对数据用主成分分析法进行模式识别,较好的区别酸、甜、苦、咸等味道。
电子舌技术在酒类识别中的应用
俄罗斯长期从事电子舌在酒类辨别和质量评价方法的研究。利用由30个传感器阵列组成的电子舌检测不同的矿泉水和葡萄酒, 能可靠地区分所有的样品。重复性好, 两周后再次测量结果无明显的改变。再对33种品牌的啤酒进行测试, 电子舌采集到的信息可以清楚地反映各种啤酒的味觉特征。这些样品并不需要经过预处理, 因此这种技术能满足生产过程在线检测的要求。2005年他又研究了基于伏安电化学传感器的电子舌来区分伏特加酒、酒精和白兰地酒。这种电子舌系统可以很好地检测伏特加酒中是否有污染物存在, 并可以判断其含量否超过国家安全标准,它还可以辨别来自同一个厂家,不同的纯度,不同添加物的十种规格的伏特加酒,可以区分人工合成的酒精和谷物酿造的酒精,以及它们的不同等级。此外,他还用这种电子舌对几种不同的白兰地酒,包括新酿造的和陈年的酒,用不同蒸馏方法生产的酒,甚至用不同的橡木酒桶装的酒进行了区分。可见, 电子舌检测是一种很有应用前景的快速评价酒品质的分析方法。
米酒品质好坏评价主要基于口感、香气和颜色3个因素,而对于口感的评价是二者中最难做到的。Satoru liyama等利用味觉传感器和葡萄糖传感器对日本米酒的品质进行了检测, 该味觉传感器阵列由8个类脂膜电极组成。利用主成分分析法进行模式识别和降维, 最后显示出两维的信号图,分别代表了滴定酸度和糖度含量,电子舌的信号输出值与滴定酸度、糖度之间具有很大的相关性。由此,对米酒的甜度预测做出了数学模型。
电子舌技术在乳品工业中的应用
来源不同的原料乳具有不同的品质,所以要把它们区分开来。F Winquist的研究表明利用伏安分析的电子舌(Voltammetric electronic tongue)可以对进厂的原料乳进行监控。这些原料乳来自不同的农场或农户,在运输过程中需要放在一个储藏罐中,个别原料乳的污染,会导致大规模的原料乳污染。因此,检测不合格原料乳的检测是一个重要环节。不合格的原料乳包括发酸的、咸味过浓、有腥臭味、有杂质的、氧化的、腐臭的和存在化学残留的原料乳等。此外,不同饲料(如未干秣草、苜蓿、干草)喂养的奶牛产的奶也有差别,原料乳品质的变化还具有季节性。电子舌可以来快速检测所有不同来源的原料乳和不合格原料乳,这是一种非常有意义的安全检测手段。
听觉和视觉传感器
听觉传感器主要指语音识别,它是将声音信号经过检测转换电路转化为相应电信号,再通过信号处理来进行识别。实现语音识别的集成电路典型型号有TMS320CSOPQ和TMS320CGBL等。听觉传感器的典型应用是能使机器人实现“人—机”对话。视觉传感器是从整幅图像捕获光线的数以千计的像素点,通过对图像的处理用来检测对象的形状、位置、方向及明暗等特征。它包括位置觉传感器和色觉传感器,主要是用电视摄像机和计算机技术来实现的。通过色觉传感器检测对象物体的有无,再通过位置觉传感器判断对象物体的位置及形状特征,最后通过计算机处理,提取并识别对象特征。接近觉传感器是一种特殊的视觉传感器,它只感知距离信息,根据距离信息判断对象特征。
触觉传感器
触觉也正在被人工仿真用于研制人工触觉器。美国伊利诺斯大学的研究人员研制了一种像头发一样的触觉传感器。许多动物和昆虫都能用其毛发辨别许多不同事物,包括方向、平衡、速度、声音和压力等。这种人造毛发是利用性能很好的玻璃和多晶硅制造的,通过光刻工艺由硅基底刻蚀出来的。这种人造发毛的大型阵列可用于空间探测器上,其探测周围环境的能力远远超出当今己有的任何系统,美国宇航 局目前正积极参与这项研究。这种传感器面临的最大挑战是产生的数据量太大。为避开这一问题,研究人员首先研究和模仿了人类自身触觉系统的工作。每个手指大约有2 0 0根神经,而且还有错综复杂的表皮纹理,所以它产生的数据量之多连大脑都难以处理。但是由于皮肤的弹性就像一个低通滤波器,能滤掉一些细枝末节,所以才使大脑的这项处理简化可行。研究者正利用仿生技术解决人造毛发数据量过大的问题。
生物传感器
生物传感器是在基础传感器上在耦合一个生物敏感膜而形成的,是一类特殊的传感器,它以生物活性单元(如酶、抗体、核酸、细胞等)作为生物敏感单元,对目标测物具有高度选择性的检测器。生物传感器是一门由生物、化学、物理、医学、电子技术等多种学科互相渗透成长起来的高新技术。因其具有选择性好、灵敏度高、分析速度快、成本低、在复杂的体系中进行在线连续监测,特别是它的高度自动化、微型化与集成化的特点,使其在近几十年获得蓬勃而迅速的发展。在国民经济的各个部门如食品、制药、化工、临床检验、生物医学、环境监测等方面有广泛的应用前景。生物传感器的研究开发,已成为世界科技发展的新热点,形成21世纪新兴的高技术产业的重要组成部分,具有重要的战略意义。
生物传感器工作原理
生物传感器由识别元件和信号转换器组成。
以分子识别部分去识别被测目标,是可以引起某种物理变化或化学变化的主要功能元件。分子识别部分是生物传感器选择性测定的基础。换能器,是研制高质量生物传感器的另一重要环节。敏感元件中光、热、化学物质的生成或消耗等会产生相应的变化量。根据这些变化量,可以选择适当的换能器。
上图中生物可能膜上(或膜中)附着有生物传感器的敏感物质,被测量溶液中待测定的物质经扩散作用进入生物敏感膜层,经分子识别或发生生物反应,其所产生的信息可通过相应的化学或物理原理转变成可定量和可显示的电信号,通过电信号的分析就可知道被测物质的成分或浓度,生物传感器的生物功能膜起分子识别作用,它决定传感器的选择性。
生物传感器分类
根据生物传感器中分子识别元件即敏感元件可分为五类:酶传感器,微生物传感器,细胞传感器,组织传感器和免疫传感器。显而易见,所应用的敏感材料依次为酶、微生物个体、细胞器、动植物组织、抗原和抗体。
根据生物传感器的换能器即信号转换器分类有:生物电极传感器,半导体生物传感器,光生物传感器,热生物传感器,压电晶体生物传感器等,换能器依次为电化学电极、半导体、光电转换器、热敏电阻、压电晶体等。
根据被测目标与分子识别元件的相互作用方式进行分类有生物亲合型生物传感器。
以上生物传感器三种分类方法在实际应用中互相交叉使用。
向大自然学习,向人体自身学习是仿生学永恒的主题, 也是仿生传感技术的发展方向。我们目前进行的工作是研究基于生物和芯片结合技术的仿生传感器, 如嗅觉和味觉细胞的集成阵列芯片, 从而使我们有可能在细胞和分子水平上研究嗅觉和味觉的响应和神经传导机理, 为仿生人工嗅觉和人工味觉的研制提供新的技术手段。同时细胞芯片技术还可用于研究仿生传感器的神经传导机理和模型, 以及感受细胞的响应过程的动态实时检测等。
目前,虽然已经发展成功了许多仿生传感器,但仿生传感器的稳定性、再现性和可批量生产性明显不足,所以仿生传感技术尚处于幼年期,因此,以后除继续开发出新系列的仿生传感器和完善现有的系列之外,生物活性膜的固定化技术和仿生传感器的固态化值得进一步研究。在不久的将来,模拟生体功能的嗅觉、味觉、听觉、触觉仿生传感器将出现,有可能超过人类五官的能力,完善目前机器人的视觉、味觉、触觉和对目的物进行操作的能力。我们能够看到仿生传感器应用的广泛前景,但这些都需要生物技术的进一步发展,我们拭目以待。
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