使用说明|基于第三代嗅觉传感器的气味感知系统:从气味采集到 AI 识别

2026-09-30
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气味很难用一两个数字描述。第三代嗅觉传感器的思路,不是只盯着某一个气体通道,而是让多路传感器同时感知样品,形成一组“气味指纹”,再通过算法模型判断样品类别。CM-ENose 3在阵列感知与 AI 识别能力基础上,引入外接泵吸、1.6 mL 微测试腔与可扩展流路,让气味采样由被动扩散进一步拓展为主动采样。


CM-ENose3 嗅觉传感器与配套模块外观


01  它到底是什么?


CM-ENose 3第三代嗅觉传感器沿用“传感阵列 + 智能算法 + 场景数据库”的技术路线。单个嗅觉传感器标配 4 个 MEMS 金属氧化物半导体传感通道,可选 A / B 两类敏感材料阵列。


与被动扩散不同,第三代产品加入外接气泵、集成微测试腔和可扩展流路。样品气体在气泵牵引下进入感知腔体,与传感阵列接触后排出;电磁阀用于切换样品气体与清洗气体,节流阀用于调整流速。


感知腔体、传感阵列与模块化结构


A / B 阵列分别对烯类、氨类、有机醇类、烷类,以及醛类、苯类、硫化物、有机酮类等表现出不同响应特征。实际识别依赖多通道组合响应和已建立的模型,不宜用单个通道直接判断样品类别。



02  先记住这一条使用逻辑


1

连接设备与气路

核对套件模块,确保气流方向正确。

2

上电预热

通入洁净空气,等待各通道曲线稳定后再开始正式测试。

3

打开软件与串口

进入 UART,选择正确串口并核对 115200 波特率。

4

采集并保存数据

完整记录洁净空气、样品通入和恢复三个阶段,并保存采集文件。

5

特征计算与算法建模

从曲线中确定 Ra / Rg 区间,计算特征,导入样品库训练模型。

6

导入模型并识别

可使用手动分类识别,也可进入“主动嗅觉”进行实时识别。



03  第一次上手,按这 5 步就够了


第一步:接好气路。套件的气路顺序为“进气电磁阀 → 节流阀 → 嗅觉传感器A → 嗅觉传感器B → 微型泵 → 排气电磁阀”。安装时先确认进、出气方向,再检查气管是否松脱、折弯或堵塞。


双嗅觉传感器套件气路连接示例


第二步:上电、预热、看曲线。设备连接确认无误后上电,正式采集前先通入洁净空气。预热时间不超过 30 分钟,实际操作以曲线稳定为准;同时确认流量处于既定测试方案范围内。


第三步:打开软件。启动“中科微感人工智能 + 嗅觉系统平台”,选择 UART 入口,刷新并选择串口,波特率设为 115200。连接成功后,应能看到实时曲线和各通道数据持续更新。


上位机实时曲线与通道显示界面


第四步:完成一轮采样并保存。一次完整测试至少要保留洁净空气基线、样品气体作用和恢复三个阶段。曲线正常后点击“保存数据”,将本次采集文件保存下来,作为后续建库和训练的基础。



第五步:建库、训练、保存模型。将不同类别的样品数据分别整理,确定 Ra / Rg 取值区间,计算特征后进入“算法建模”。模型训练完成后查看结果并保存模型,后续识别时直接导入使用。




04  主动嗅觉识别:把日常识别流程做得更直接


完成目标样品的数据采集、建库和模型训练之后,日常识别不需要每次都重新建模。进入“主动嗅觉”页面,导入已经保存的模型,在洁净空气和曲线稳定状态下完成特征初始化,再启动监测并按既定气路通入待测样品,系统即可输出对应的分类结果。


1

导入模型

选择与当前配置、样品类别和采样条件匹配的模型。

2

特征初始化

在洁净空气、曲线稳定条件下完成初始化。

3

启动监测

开始识别监测,同时按测试方案运行配套阀泵气路。

4

读取结果

待样品进入感知腔体后,在结果区域查看识别类别。


主动嗅觉页面:模型导入、初始化、监测与结果显示


注意:“启动监测”只代表识别算法进入监测状态,并不等于阀泵采样动作已经执行;气路仍需按测试方案运行。



05  读数怎么看?先分清“原始数据、特征、结果”


数据层级

你会看到什么

它用来做什么

原始数据

4 路传感器电阻,以及加热电压、压力、温度、湿度等

记录完整采样过程

特征数据

Ra、Rg、Ra/Rg 等

建库、训练模型和识别

分类结果

模型对应的样品类别名称

输出最终识别结果

最容易误解的一点:传感器电阻值以及 Ra / Rg 特征值,不等同于 ppm、mg/m³ 等气体浓度。CM-ENose 3的核心用途,是用多通道响应特征结合模型完成气味样品的分类识别。



06  四个常见问题,一次说清


Q1

为什么软件里有时会看到 8 个通道?

单个 CM-ENose 3标配 4 个传感通道;套件由 A、B 两个嗅觉传感器组合,因此软件会显示 8 个通道。

Q2

接上设备后,能不能直接识别所有气味?

不能。正式识别前需要围绕目标样品完成数据采集、特征计算和模型训练。识别结果对应的是已经建库并训练过的样品类别。

Q3

训练好的模型能不能随便换设备、换流量或换时序?

不建议。模型应与传感器阵列配置、通道选择和采样条件相匹配;条件明显变化后,应重新核对数据和模型。

Q4

能不能拿酒精、打火机气体直接对着传感器喷?

不可以。直接喷射、高浓度长时间熏蒸、液体或冷凝水进入气路都可能造成污染、漂移甚至不可逆损伤。



07  使用前必须知道的 5 件事


1

避免液体与冷凝

不要让水、样品液滴或冷凝水进入气路和感知腔体。

2

不要直接喷射气源

禁止用打火机气体、液化气、酒精或有机溶剂蒸气直接喷传感器。

3

未知或高浓度样品先确认方案

气体种类、浓度、暴露时间和流量都会影响传感器状态,必要时先稀释、限流并缩短暴露时间。

4

测试结束要恢复

移开样品并通入洁净空气,使传感器恢复后再停止监测、关闭阀泵并断电。

5

不要热拔插连接线

不要在通电的情况下热插拔套件的连接线。


CM-ENose 3把“采样—感知—数据—模型—识别”串成了一条完整链路:主动采样让气味进入更可控,多通道阵列把气味变成数据,算法平台再把数据变成可识别结果。真正稳定的识别,来自规范采样、可靠建库和与场景匹配的模型。


- END -

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中科微感(宁波)科技有限公司成立于2022年6月,已获得20余项软著专利,核心研发团队攻克了长期制约人工嗅觉传感发展的核心材料、膜层沉积工艺、硬件算法等技术,开发出基于新型纳米敏感材料、微纳加工技术和人工智能算法的 MEMS 基金属氧化物半导体原理的人工嗅觉传感器产品(AI-Nose)及相关配套算法和平台。解决了人工智能嗅觉技术在市场应用中的关键问题:提供量产化的高一致、低成本、微型化的嗅觉传感器阵列硬件,填补了国内外气味识别感知产品的空白。目前已经在汽车电子、公安缉毒、大气环保监测、储能电池热失控监测等

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中科微感(宁波)科技有限公司成立于2022年6月,已获得20余项软著专利,核心研发团队攻克了长期制约人工嗅觉传感发展的核心材料、膜层沉积工艺、硬件算法等技术,开发出基于新型纳米敏感材料、微纳加工技术和人工智能算法的 MEMS 基金属氧化物半导体原理的人工嗅觉传感器产品(AI-Nose)及相关配套算法和平台。解决了人工智能嗅觉技术在市场应用中的关键问题:提供量产化的高一致、低成本、微型化的嗅觉传感器阵列硬件,填补了国内外气味识别感知产品的空白。目前已经在汽车电子、公安缉毒、大气环保监测、储能电池热失控监测等

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