近日，美国麻省理工学院(MIT)媒体实验室(MediaLab)的研究人员们开发出一种无线系统，采用在数以亿计产品上广泛使用的RFID标签来检测食品污染，而且无需任何硬件修改。研究人员希望通过这种简单、可拓展的系统，向大众普及食品安全检测。

描述这一系统论文已成为国际计算机学会研讨会的网络热门话题。论文合著者包括：媒体实验室助理教授FadelAdib、第一作者博士后UnsooHa、博士后YunfeiMa、访问研究员ZexuanZhong、电气与计算机科学系研究生Tzu-MingHsu。

技术

研究人员开发的系统称为“RFIQ”，内含一个阅读器。当RFID标签发出无线信号与食品进行交互时，感知信号每分钟的变化。他们在这项研究中主要关注了婴幼儿配方奶粉与酒。

这项技术是基于：RFID标签发出的信号会根据产品中特定污染物的水平而产生特定的变化。机器学习模型“学习”这些相关性，如果有一种新材料，它就可以预测材料是纯净的还是受污染的，以及受污染的程度。在实验中，系统检测含三聚氰胺的婴幼儿配方奶粉的精准度达96%，检测甲醇稀释的酒精的精准度达97%。

对于检测食品中的化学物质或者腐败来说，目前已经开发出一些其他的传感器，但是那些都是高度专业化的系统，传感器涂有化学物质，并被训练去检测特定的污染物。媒体实验室的研究人员们的目标是致力于更广泛的感知。FadelAdib表示：“我们将这种检测完全转移至计算侧，你将可采用非常廉价的传感器检测各种产品，例如酒和婴儿配方奶粉。”

RFID标签是含有超高频微型天线的贴纸。它们贴在食品和其他物品上，每个标签大约花费三到五美分。传统意义上说，称为“阅读器”的无线设备用于感知标签，使标签上电并发出一个独特的信号，其中包含它所粘贴的产品的信息。

当RFID标签上电时，它们发出的小型电磁波会传输到容器内的食品中，食品中的离子及分子使之产生失真。这个过程也称为“弱耦合”。从根本上说，如果材料的特性发生改变，信号的特征也随之改变。

一个关于特征失真的简单例子，就是装有空气或者水的容器。如果容器是空的，那么RFID将总是响应950兆赫的电磁波。如果容器装有水，那么水会吸收一些频率，并且它主要的响应是720兆赫左右。特征失真对于不同材料和不同污染物的检测是更加细粒度的。Ha表示：“此类信息可用于分类材料，在掺杂与纯净的材料之间显示出不同的特征。”

在研究人员的系统中，阅读器激发出的无线信号为食物容器中的RFID标签上电。电磁波穿透容器内部的材料，并且给阅读器返回失真的幅度(信号强度)与相位(角度)。

当阅读器提取信号特征时，它将这些数据发送至一台独立电脑上的机器学习模型。在训练中，研究人员告知模型，纯净或掺杂的材料会有什么样相应的特征变化。这项研究中，他们采用纯净的酒和含有25%、50%、75%、100%甲醇的酒;他们采用的婴儿配方奶粉掺有不同程度的三聚氰胺，从0到30%。

Adib表示：“那么，模型将自动学习哪个频率最会受到这种百分比水平的污染的影响。当我们获取到新样本后，例如，20%的甲醇，模型会提取【特征】并为它们称重，并告诉你们，‘我认为这是20%的甲醇的可能性很高。’”

系统的设计理念源自一种称为“射频频谱学”的技术，它用宽频电磁波刺激材料，并测量各种形式的交互，从而判断材料的组成。

但是，将这项技术用于系统存在一个主要挑战：RFID标签只能在950兆赫左右的非常窄的带宽内上电。在这样受限的带宽中提取的信号无法采集到任何有用信息。

研究人员们早期开发了一项称为“双频激发”的技术，他们的新技术是在这个上面构建起来的。“双频激发”技术发送两个频率来测量数百个频率，一个频率用于激活，一个频率用于感知。阅读器发送一个位于950兆赫左右的信号为RFID标签上电。当标签激活时，阅读器再发送另外一个频率扫过约从400兆赫至800兆赫的频率范围。它检测到所有这些频率带来的特征变化，并将它们反馈至阅读器。

Adib表示：“这种响应方式，就像我们将廉价的RFID转化为成微型射频摄谱仪。”

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保证系统能够考虑到这些变量。他们也在想办法拓展系统的容量，去检测许多不同的材料中的许多不同的污染物。

Adib表示：“我们想要适应任何环境。这就需要我们变得非常健壮，因为你想要学习提取正确的信号，消除环境对于材料内部的影响。”

价值

FadelAdib表示：“近年来，如果我们拥有自己的工具去具有感知食品质量与安全，那么许多与食品以及饮品相关的危险都能避免。我们想要实现食品质量与安全的民主化，并使得每个人都能拥有它。”

未来，消费者们将拥有他们自己的阅读器与软件，在购买任何商品之前，都可以进行食品安全感知。研究人员称，系统也将在超市库房或者智能冰箱中实现，持续地感知RFID标签，自动检测食物变质。