摘 要：設計了一種基于BP神經網絡和硅光電池的寬量程、高精度數字式光照度計，并詳細介紹了這種光照度計的工作原理、軟硬件設計以及數據擬合的過程。實驗數據表明，該光照度計量程寬、精度高，完全能夠滿足農作物生長環境檢測的應用要求。
關鍵詞：光照度計；BP神經網絡；硅光電池
光照度，即通常所說的勒克司度(Lox)，表示被攝主體表面單位面積上受到的光通量。在農業生產中，光照度是影響農作物生長的重要參數之一，因此，現在光照度的檢測越來越受到農業科技工作者的重視。農作物在生長過程中主要吸收利用的是可見光，其光照度范圍很廣，黑夜最低時只有幾十lux，而白天最高時可達幾十萬lux。目前市場上成品數字光照度計大多量程范圍有限，不適合這樣大范圍光照度的測量。因此本文提出一種基于BP神經網絡和硅光電池的光照度計的設計[1]。
1 硅光電池的光電轉換原理
光電池是一種自發式光電轉換元件，它不需要外加電源直接把光能轉換為電能。光電池的種類很多，常見的有硒、鍺、硅、砷化鎵、氧化銅等，其中硅光電池因具有性能穩定、光譜響應范圍寬、轉換效率高、線性響應好、使用壽命長、耐高溫輻射、光譜靈敏度和人眼靈敏度相近等優點而得到廣泛應用。
硅光電池的工作原理是基于光生伏特效應。硅光電池其實就是在一塊N型硅片上用擴散的方法摻入一些P型雜質而形成的一個大面積PN結。當光照射到P區表面時，如果光子能量大于硅的禁帶寬度，則在P型區內每吸收一個光子便產生一個“電子-空穴”對。P區表面吸收的光子越多，激發的“電子-空穴”對越多，而流向內部的光子越少，這種濃度差便形成從表面向內部擴散的自然趨勢。由于PN結內電場的方向是由N區指向P區，所以擴散到PN結附近的“電子-空穴”對會分離。光生電子被推向N區，光生空穴被留在P區，從而使N區帶負電，P區帶正電，形成光生電動勢。如果用導線將P區和N區連接在一起，電路中就會有光電流通過[2-3]。
2 光照度計硬件電路設計
本文所描述的光照度計在設計硬件電路時充分考慮到其高精度、寬量程和實用性，設計硬件電路由7大模塊組成，分別為核心處理器模塊、前向數據采集模塊、液晶顯示模塊、按鍵控制模塊、通信模塊、存儲模塊和電源模塊。其電路結構框圖如圖1所示[4]。其中，前向數據采集模塊的設計是重中之重，它關系到能否實現光照度計高精度和寬量程的實用效果，因此對該模塊加以重點介紹，其他模塊均屬常規硬件電路，在這里不予說明。
在設計前向數據采集模塊時需要注意3個問題：
(1)光譜靈敏度
嚴格地講，光照度計被直接用于農業氣象觀測是不合適的，這是因為植物光合作用強度的光譜曲線與人眼視見函數曲線并不相同。為獲得正確的測量結果，必須修正硅光電池的光譜靈敏度，使之盡可能精確地逼近國際照明委員會（CIE）給出的標準人眼視覺靈敏度函數V(λ)（在通常的照度范圍內使用明視覺函數，測量微弱光照度時應使用暗視覺函數）。這可通過在硅光電池前端按加法(并列)或減法(串接)安裝選擇性濾光器來實現。但要注意所使用的濾光器必須能把可見光波長以外的光譜響應濾除干凈，而且不允許有次峰的存在，特別是在近紅外區域，硅光電池在這個區域有最高的靈敏度，次峰的存在可能導致顯著的誤差產生。對于那些未經任何修正直接采用硅光電池作為光接收元件的簡易照度計，則只能用于那些類型與色溫已知且已經預先校準并給出了修正系數的光源的光照度測量，否則可能產生相當大的測量誤差[5]。
(2)余弦響應的角特性
根據光照度定律，任一被照平面的光照度和入射光線與該被照平面法線方向夾角的余弦成正比。因此，為了正確地測量光照度，要求光照度計應該具有余弦響應的角特性。許多研究結果表明，在光電器件的光敏表面前加裝漫散射器件(如乳白玻璃)，可以獲得期望的這種特性，它將減少光電池在斜射光照時由于探頭盒壁陰影效應以及表面光反射損失的增加而造成的角響應降低[6-7]。
(3)信號的轉換與放大
經靈敏度函數V(λ)和余弦校正器修正過的硅光電池由于受到濾光器的切割以及乳白玻璃的漫射作用，信號已經有了很大程度的衰減，其有效光電流輸出即便在使用了較大面積的光電池后仍然很低。此外，ADμC7026的ADC通道要求的輸入信號為電壓信號，并且由于線性退化的原因要求電壓信號必須在線性區域內才能保證精度。因此，需先將硅光電池轉換的有效電流信號經過一個串聯電阻變為電壓信號并適當放大后才可使用。
基于以上3點，在設計電路時應首先在硅光電池的前端安裝濾光器和余弦校正器。濾光器采用有色光學玻璃材料制作，并且將2種或2種以上的濾光器用串聯的方法加以適當地組合使濾光效果更好[8]。余弦校正器采用環球型乳白玻璃，其穩定性好、表面硬度高而耐磨，適用于在惡劣環境條件下工作的儀器及標準儀器。在硅光電池后串聯1個可調電阻，并且安裝一級運放電路，最后再經過一階有源低通濾波電路濾去信號中的高頻噪聲，便可將最終的電壓信號輸入到ADμC7026的ADC通道。該模塊的電路連接圖如圖2所示。
在該硬件電路中，前級運放采用雙電源供電，這是因為雙電源供電時輸入信號可以是在正負電源之間的雙極性信號，動態范圍大、穩定且精度高。后面的濾波電路中也有一級運放，但它只起到1:1的電壓跟隨作用。
3 光照度計軟件設計
該光照度計有手動和自動2種功能可供選擇。當選擇手動功能時，光照度計顯示一次當前地區的光照度值；當選擇自動功能時，該光照度計會每隔30 s顯示一次當前地區的光照度值，使用定時器Timer1來實現精確定時。在計數器遞減為0后先掃描鍵盤，判斷是否有鍵按下。如果沒有，直接將光照度值顯示在液晶上；如果有，根據不同的鍵值執行相應的功能。整個軟件流程如圖3所示。
4 數據擬合
通過ADμC7026的ADC通道采集到的數據只是光電池轉換的電信號，要想把這些毫無意義的數據轉變成光照度值，就需要找出同一時刻、同一地點標準光照度計所檢測的光照度值與AD轉換數據之間的關系[9]。這就需要進行數據擬合，通過大量實驗發現，常規的數據擬合方法如線性擬合、多項式擬合等都存在適用范圍小的缺陷，因此采用BP神經網絡的方法進行數據擬合。BP神經網絡算法即誤差反向傳播算法，是一種基于梯度下降原理的學習算法，在輸入第p組學習樣本Fp時，已知其對應的輸出Dp={d1p,d2p,…,dlp}，網絡學習的目的就是根據實際輸出Yp={y1p,y2p,…,ylp}與期望輸出Dp的誤差，修改連接權值和閾值，使Yp與Dp盡可能地接近[10]。其權值調整公式為：
本文所設計的BP神經網絡由輸入層、隱層和輸出層3層構成，結構如圖4所示。輸入層為有效硅光電池電壓的AD采樣數值，則輸入層節點數即為有效波點數n，輸入層節點i的輸出為xi(i=1,2，…，n) 。隱層和輸出層神經元的作用函數采用S函數f(x)=1/(1+e-x)，則隱層輸入、輸出分別為：
以上所設計的BP神經網絡在用于硅光電池照度檢測建模中的應用步驟如下：
(1)對硅光電池電壓的AD采樣數值做歸一化處理；
(2)利用工具包對歸一化后的電壓的AD采樣數值做主成分分析（PCA），找出比較相關的幾個有效波點；
(3)設計神經網絡，確定網絡的層數、中間層節點數和各傳遞函數，網絡的輸入為有效波點的電壓值，輸出對應照度值；
(4)提取訓練樣本集和測試樣本集，用訓練樣本集對網絡訓練，調整各層之間連接權值和節點閾值，使實際輸出誤差與期望輸出誤差相比，在允許范圍之內；
(5)用測試樣本集測試訓練好的神經網絡。
5 比較分析
將BP神經網絡擬合后得到的光照度值與標準光照度計測量的數值進行比較，如圖5所示。
從圖5可以看出，通過BP神經網絡擬合后得到的光照度值與標準光照度計測量的數值幾乎相同，誤差很小，而且光照度的范圍很寬。這些都充分證明了上述擬合方法的正確性和實用性。
與目前市場上的數字式光照度計相比，本文所設計的光照度計具有量程范圍大、檢測精度高、簡單易用等優點。使用者不但可以把檢測到的光照度數據存儲在手持儀器中，而且可以上傳到計算機中進行保存。非常適合于農業溫室大棚、農作物實驗室等場合。隨著國家對于農業生產重視程度的不斷提高，這種光照度計的市場前景將非常廣闊。
參考文獻
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