麻省理工学院媒体实验室的研究人员已开发出一种无线系统

麻省理工学院媒体实验室的研究人员已开发出一种无线系统，利用已有数百亿种产品的廉价RFID标签来感知潜在的食品污染 - 无需进行硬件修改。通过简单，可扩展的系统，研究人员希望将食品安全检测带给大众。

在过去二十年中，食品安全事件几乎每年都成为全球引发疾病和死亡的头条新闻。例如，早在2008年，中国有5万名婴儿因食用掺有三聚氰胺的婴儿配方奶粉而入院治疗，三聚氰胺是一种用于制造塑料的有机化合物，高浓度有毒。今年4月，印度尼西亚有100多人死于酒精饮用，其中部分甲醇是一种有毒酒精，通常用于稀释全球黑市上出售的酒。

研究人员的系统称为RFIQ，它包括一个读取器，可以在信号与食物相互作用时检测RFID标签发出的无线信号的微小变化。在这项研究中，他们专注于婴儿配方奶粉和酒精，但在未来，消费者可能拥有自己的读者和软件来进行食品安全检测，然后才购买几乎任何产品。研究人员表示，系统还可以在超市后房或智能冰箱中实施，以持续ping RFID标签，自动检测食物腐败。

该技术取决于以下事实：从RFID标签发出的信号的某些变化对应于该产品内的某些污染物的水平。一个机器学习模型 “学习”赋予了新材料的相关性，并且，如果材料是纯的或污染，以及在什么浓度可以预测。在实验中，该系统检测出婴儿配方奶粉含有三聚氰胺，准确度为96%，酒精用甲醇稀释，准确度为97%。

“近年来，如果我们都有自己感知食品质量和安全性的工具，那么我们可以避免与食品和饮料有很多相关的危害，”媒体实验室助理教授，共同作者Fadel Adib说。在描述该系统的论文上，该论文正在ACM网络热点话题研讨会上发表。“我们希望将食品质量和安全民主化，并将其交给每个人。”

该论文的共同作者包括：博士后和第一作者Unsoo Ha，博士后Yunfei Ma，访问研究员Zexuan Zhong，以及电气工程和计算机科学研究生Tzu-Ming Hsu。

“弱耦合”的力量

还开发了用于检测食品中的化学品或腐败的其他传感器。但这些都是高度专业化的系统，其中传感器涂有化学物质并经过培训以检测特定的污染物。媒体实验室研究人员的目标是更广泛的传感。“我们将这种检测纯粹转移到了计算方面，在那里你将使用同样非常便宜的传感器，用于各种产品，如酒精和婴儿配方奶粉，”Adib说。

RFID标签是贴有微型超高频天线的贴纸。它们来自食品和其他物品，每个成本约为3至5美分。传统上，称为阅读器的无线设备对标签进行ping操作，该标签启动并发出包含有关其所粘贴产品信息的唯一信号。

研究人员的系统利用了这样一个事实：当RFID标签通电时，它们发出的小电磁波进入容器内容物的分子和离子并被其扭曲。这个过程被称为“弱耦合”。基本上，如果材料的属性发生变化，那么信号属性也会发生变化。

特征变形的一个简单例子是空气与水的容器。如果容器是空的，RFID将始终以大约950兆赫的速度响应。如果它充满水，水会吸收一些频率，其主要响应仅为720兆赫兹左右。特征变形使用不同的材料和不同的污染物得到更细粒度。“这种信息可用于对材料进行分类...... [和]显示不纯材料和纯材料之间的不同特征，”Ha说。

在研究人员的系统中，读取器发出无线信号，为食品容器上的RFID标签供电。电磁波穿透容器内的材料并以失真的幅度(信号强度)和相位(角度)返回到读取器。

当阅读器提取信号特征时，它将这些数据发送到单独计算机上的机器学习模型。在培训中，研究人员告诉模型哪些特征变化对应于纯材料或不纯材料。在这项研究中，他们使用含有25%，50%，75%和100%甲醇的纯酒精和酒精; 婴儿配方奶粉掺杂了不同比例的三聚氰胺，从0%到30%。

“然后，该模型将自动了解这种杂质在这个百分比水平下受哪种频率影响最大，”Adib说。“一旦我们得到一个新的样品，比如20%的甲醇，该模型提取[特征]并加权，并告诉你，'我认为这是含20%甲醇的酒精。'”

扩大频率

该系统的概念源于一种称为射频光谱的技术，该技术可以在很宽的频率下激发具有电磁波的材料，并测量各种相互作用以确定材料的构成。

但是，对于该系统采用这种技术存在一个主要挑战：RFID标签仅在非常紧凑的带宽上振荡，其波动大约为950兆赫兹。在有限的带宽内提取信号不会净化任何有用的信息。

研究人员建立在他们之前开发的传感技术的基础上，称为双频激励，它发送两个频率 - 一个用于激活，一个用于传感 - 测量数百个频率。读取器发送大约950兆赫兹的信号来为RFID标签供电。当它激活时，阅读器发送另一个频率，扫描大约400到800兆赫兹的频率范围。它检测所有这些频率的功能变化，并将它们提供给阅读器。

“鉴于这种反应，它几乎就像我们已经将廉价的RFID转变为微型射频分光镜，”Adib说。

由于容器的形状和其他环境因素会影响信号，研究人员目前正致力于确保系统能够解释这些变量。他们还在寻求扩展系统的能力，以检测许多不同材料中的许多不同污染物。

“我们想要推广到任何环境，”阿迪布说。“这需要我们非常强大，因为你想学习提取正确的信号，并消除环境对材料内部的影响。”