CN107655838A - 驰豫光谱检测装置的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种驰豫光谱检测装置的方法，包括计算机，可见/近红外光谱仪，设于不透光的样品池中的样品托盘，卤素灯，与卤素灯电连接的光源控制器和光纤探头；样品池上设有若干个用于固定光纤探头的采集端，光纤探头通过双分叉光纤分别与可见/近红外光谱仪和卤素灯连接，计算机与可见/近红外光谱仪数据连接。本发明具有检测效率高，检测精度高的特点。
Description
技术领域
本发明涉及光谱检测技术领域，尤其是涉及一种检测效率高，检测精度高的驰豫光谱检测装置的方法。
背景技术
现状：可见/近红外光谱分析技术具有简便、无损、快速、适合多种状态分析对象及适合在线检测的优点，其在食品工业具有广阔的应用前景。
现有设备主要缺陷在于：(1)目前光谱检测技术采用的都是静态光谱技术，只关注光束照射到检测样品上达到稳定之后的反射或者投射光参数特性。(2)食品样品品质的其内部化学成分的特征官能团在饱和光谱照射和强度控变光谱照射之下，对光谱的吸收作用是不同的，检测精度低。
发明内容
本发明的发明目的是为了克服现有技术中的光谱检测方法检测精度低的不足，提供了一种检测效率高，检测精度高的驰豫光谱检测装置的方法。
为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种驰豫光谱检测装置的方法，驰豫光谱检测装置包括计算机，可见/近红外光谱仪，设于不透光的样品池中的样品托盘，卤素灯，与卤素灯电连接的光源控制器和光纤探头；样品池上设有若干个用于固定光纤探头的采集端，光纤探头通过双分叉光纤分别与可见/近红外光谱仪和卤素灯连接，计算机与可见/近红外光谱仪数据连接；包括如下步骤：
(1-1)将食品样品置于样品托盘上，并用遮光布将样品池罩住；各个样品采集端等间隔的环形分布在食品样品斜上方的样品池内壁上，光纤探头固定在一个采集端上；
(1-2)开启光源控制器，打开卤素灯，打开可见/近红外光谱仪，准备采集检测信号；
(1-3)在光源控制器中设定卤素灯的光强度下降速率和测量周期T；将测量周期T划分为N个时间段；在各个时间段内，卤素灯从最大光强度到最小光强度逐渐变化；
(1-4)卤素灯发出光照射食物样品，光纤探头获取食物的反射光，可见/近红外光谱仪对检测的光谱曲线进行分析；
(1-5)相关性分析；
(1-6)光学特性成像；
将光纤探头换到另外一个采集端上，返回步骤(1-3)；当所有采集端都使用过之后，转到步骤(1-7)；
(1-7)做出样品品质的判断。
本发明在目前国内驰豫光谱检测技术领域属于首创。
(1)本发明所陈述的内容，应用价值在于其拓展性。通过单频率光源驰豫光谱检测技术、多频率光源驰豫光谱检测技术、非线性信号分析技术的综合应用，可通过对现有可见/近红外光谱设备进行现代化改造，使每台传统可见/近红外光谱仪具备智能判断检测功能，实现食品品质精准检测的目标，解决传统可见/近红外光谱检测设备不能准确检测食品品质的技术难题，全面提升食品质量安全检测能力。
(2)食品样品品质的其内部化学成分的特征官能团在饱和光谱照射和强度控变光谱照射之下，对光谱的吸收作用是不同的，但是目前尚未有依据强度控变光谱照射下，分析动态光谱变化关键特征来表征食品品质状况的研究。
(3)驰豫就是体系从非平衡态回归平衡态的过程，当一束光以强度逐渐增加打到某个被测样品上的时候，样品内部各类官能团出现对其特殊敏感频率光谱的逐渐吸收过程，此时被吸收过的反射/投射光谱的特征与传统光谱并不一致，原因在于官能团驰豫吸收过程。
(4)利用驰豫光谱技术，可以更准确的确定食品的品质状况。
作为优选，步骤(1-4)包括如下步骤：
选取光谱曲线中的M个特征峰的波长作为特征波长点，计算每个特征波长点在当前时间段的光强度和前一时间段的光强度变化数值；
设定变量i为特征波长点的序号，1＜i≤M；
设定变量j为每个时间段的序号，1＜j≤N；
设定第i个特征波长点在j时间段测量的光谱强度变化数值为hij，构成如下光谱强度变化矩阵：
作为优选，步骤(1-5)包括如下步骤：
(3-1)将光谱强度变化矩阵的每列数据作为检测信号x(t)，计算每列数据的最大值xmax和最小值xmin；
(3-2)利用公式f1(t)＝(x(t)-xmin)/(xmax-xmin)计算离散信号f1(t)；
(3-3)利用公式将离散信号f1(t)拟合成周期函数f(t)；S(t)＝(s1，s2，s3，......，sn)，S(t)由周期函数f(t)离散化得到；
(3-4)设其中，是两个阈值，n(t)是高斯白噪声；
(3-5)建立被测样品检测信号的标准矩阵Sta(t)，
(3-6)利用公式计算出y(t)的方差var(y(t))和检测信号标准数据Sta(t)的方差var(Sta(t))；为y(t)的均值，为Sta(t)的均值；
(3-7)利用公式计算y(t)和Sta(t)的协方差cov(y(t)，Sta(t))；
(3-8)利用公式计算相关系数MC；
(3-9)得到相关系数矩阵：
作为优选，步骤(1-6)包括如下步骤：
(4-1)选出所有速度数据MCi1j1中的最大速度MCmax和最小速度MCmin，1≤i1≤M，1≤j1≤N-1；
(4-2)利用公式
计算每个MCi1j1的第一成像因子fl1和第二成像因子fl2；
(4-3)根据fl2确定是属于黄色还是绿色，再根据fl1判定属于黄色或绿色的色度，将fl1和fl2映射到绿色和黄色之间的某种颜色成像，图像为印刷四色模式，包括四种标准颜色：C值表示青色，M值表示品红色，Y值表示黄色，K值表示黑色；将图像中标号为40和48的颜色接合起来，形成16阶色彩区域段，得到每个测量位置的光学特性图像；
(4-4)设R个光学特性图像的每个像素点的色度分别为IM1，IM2，…，IMR，设每幅图像在测量的时候，光纤探头与水平面所成的角度分别为σ1，σ2，……，σR；
利用公式计算融合图像的每个像素点的色度
计算融合图像IM。
作为优选，步骤(1-7)包括如下步骤：
融合图像IM为印刷四色模式，包括四种标准颜色：C值表示青色，M值表示品红色，Y值表示黄色，K值表示黑色；将图像中标号为40和48的颜色接合起来，形成16阶色彩区域段；将融合图像IM的淡黄色区域与淡绿色区域接合起来，作为黄色和绿色的连接部分，形成黄色绿色的连续区域；
如果融合图像IM中Y值≥70的绿色像素点占总像素点数的12％以下，计算机做出样品品质良好的判断；
如果融合图像IM中Y值≥70的绿色像素点占总像素点数的12％以上且35％以下，计算机做出样品品质合格的判断；
如果融合图像IM中Y值≥70的绿色像素点占总像素点数的35％以上，计算机做出样品品质差，不可食用的判断。
作为优选，M为6，6个特征波长点分别为607.67nm、664.55nm、730.94nm、546.04nm、799.11nm和890.47nm波长点。
作为优选，还包括与计算机电连接的亮度传感器，亮度传感器位于光纤探头对面的样品池中，当检测到的漫反射信号强度低于100坎德拉的情况下，计算机控制光源控制器迅速将漫反射光强调节到100坎德拉之上。
因此，本发明具有如下有益效果：检测效率高，检测精度高。
附图说明
图1是本发明的一种结构图；
图2是本发明的一种光谱曲线图；
图3是本发明的特征波长点的一种光强度变化图；
图4是本发明所使用的色度图；
图5是本发明的一种流程图。
图中：计算机1、可见/近红外光谱仪2、采集端3、卤素灯4、光源控制器5、光纤探头6。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步的描述。
如图1所示的实施例是一种驰豫光谱检测装置的方法，驰豫光谱检测装置包括计算机1，可见/近红外光谱仪2，设于不透光的样品池中的样品托盘，卤素灯4，与卤素灯电连接的光源控制器5和光纤探头6；样品池上设有采集端，光纤探头通过双分叉光纤分别与可见/近红外光谱仪和卤素灯连接，计算机与可见/近红外光谱仪数据连接；如图5所示，包括如下步骤：
步骤100，将一个完整的苹果置于样品托盘上，并用遮光布将样品池罩住；
步骤200，开启光源控制器，打开卤素灯，打开可见/近红外光谱仪，准备采集检测信号；
步骤300，光强度控制
在光源控制器中设定卤素灯的光强度下降速率和测量周期T；将测量周期T划分为N个时间段；在各个时间段内，卤素灯从最小光强度到最大光强度逐渐变化；
还包括与计算机电连接的亮度传感器，亮度传感器位于光纤探头对面的样品池中，当检测到的漫反射信号强度低于100坎德拉的情况下，计算机控制光源控制器迅速将漫反射光强调节到100坎德拉之上。T为1s，N为5。
步骤400，卤素灯发出光照射苹果表面，光纤探头获取苹果表面的反射光，可见/近红外光谱仪对检测的光谱曲线进行分析；
步骤410，选取如图2所示的光谱曲线中的M个特征峰的波长作为特征波长点，计算得到如图3所示的每个特征波长点在当前时间段的光强度和前一时间段的光强度变化数值；
设定变量i为特征波长点的序号，1＜i≤M；
设定变量j为每个时间段的序号，1＜j≤N；
设定第i个特征波长点在j时间段测量的光谱强度变化数值为hij，构成如下光谱强度变化矩阵：
步骤420，设定光谱强度变化速率vij为：
Δt为相邻时间段的时间间隔，Δt＝200ms；
步骤430，将光谱测量强度阵列转化为光谱变化速率阵列：
选取入如图2所示的光谱曲线的测量波长频段中点作为基准点，将光谱曲线中与vij相对应的特征波长点与频段中点的连线，设定连线与横轴正方向的夹角为θ。
步骤500，相关性分析
步骤510，将光谱强度变化矩阵的每列数据作为检测信号x(t)，计算每列数据的最大值xmax和最小值xmin；
步骤520，利用公式f1(t)＝(x(t)-xmin)/(xmax-xmin)计算离散信号f1(t)；
步骤530，利用公式将离散信号f1(t)拟合成周期函数f(t)；S(t)＝(s1，s2，s3，......，sn)，S(t)由周期函数f(t)离散化得到；
步骤540，设其中，是两个阈值，n(t)是高斯白噪声；
步骤550，建立被测样品检测信号的标准矩阵Sta(t)，
步骤560，利用公式计算出y(t)的方差var(y(t))和检测信号标准数据Sta(t)的方差var(Sta(t))；为y(t)的均值，为Sta(t)的均值；
步骤570，利用公式计算y(t)和Sta(t)的协方差cov(y(t)，Sta(t))；
步骤580，利用公式计算相关系数MC；
步骤590，得到相关系数矩阵：
步骤600，光学特性成像
步骤610，选出所有速度数据MCi1j1中的最大速度MCmax和最小速度MCmin，1≤i1≤M，1≤j1≤N-1；
步骤620，利用公式
计算每个MCi1j1的第一成像因子fl1和第二成像因子fl2；
步骤630，根据fl2确定是属于黄色还是绿色，再根据fl1判定属于黄色或绿色的色度，将fl1和fl2映射到绿色和黄色之间的某种颜色成像，得到每个测量位置的光学特性图像；
步骤640，设R个光学特性图像的每个像素点的色度分别为IM1，IM2，…，IMR，设每幅图像在测量的时候，光纤探头与水平面所成的角度分别为σ1，σ2，……，σR；
利用公式计算融合图像的每个像素点的色度
计算融合图像IM。
步骤700，做出样品品质的判断。
融合图像IM为印刷四色模式，包括四种标准颜色：C值表示青色，M值表示品红色，Y值表示黄色，K值表示黑色；按照如图4中的色度图，将融合图像中标号为40和48的颜色接合起来，形成16阶色彩区域段；
融合图像IM中Y值≥70的绿色像素点占总像素点数的12％以下，计算机做出样品品质良好的判断。
M为6，6个特征波长点分别为607.67nm、664.55nm、730.94nm、546.04nm、799.11nm和890.47nm波长点。
应理解，本实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
Claims (7)
1.一种驰豫光谱检测装置的方法，其特征是，驰豫光谱检测装置包括计算机(1)，可见/近红外光谱仪(2)，设于不透光的样品池中的样品托盘，卤素灯(4)，与卤素灯电连接的光源控制器(5)和光纤探头(6)；样品池上设有若干个用于固定光纤探头的采集端(3)，光纤探头通过双分叉光纤分别与可见/近红外光谱仪和卤素灯连接，计算机与可见/近红外光谱仪数据连接；包括如下步骤：
(1-1)将食品样品置于样品托盘上，并用遮光布将样品池罩住；各个样品采集端等间隔的环形分布在食品样品斜上方的样品池内壁上，光纤探头固定在一个采集端上；
(1-2)开启光源控制器，打开卤素灯，打开可见/近红外光谱仪，准备采集检测信号；
(1-3)在光源控制器中设定卤素灯的光强度下降速率和测量周期T；将测量周期T划分为N个时间段；在各个时间段内，卤素灯从最大光强度到最小光强度逐渐变化；
(1-4)卤素灯发出光照射食物样品，光纤探头获取食物的反射光，可见/近红外光谱仪对检测的光谱曲线进行分析；
(1-5)相关性分析；
(1-6)光学特性成像；
将光纤探头换到另外一个采集端上，返回步骤(1-3)；当所有采集端都使用过之后，转到步骤(1-7)；
(1-7)做出样品品质的判断。
2.根据权利要求1所述的驰豫光谱检测装置的方法，其特征是，步骤(1-4)包括如下步骤：
选取光谱曲线中的M个特征峰的波长作为特征波长点，计算每个特征波长点在当前时间段的光强度和前一时间段的光强度变化数值；
设定变量i为特征波长点的序号，1＜i≤M；
设定变量j为每个时间段的序号，1＜j≤N；
设定第i个特征波长点在j时间段测量的光谱强度变化数值为hij，构成如下光谱强度变化矩阵：
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3.根据权利要求2所述的驰豫光谱检测装置的方法，其特征是，步骤(1-5)包括如下步骤：
(3-1)将光谱强度变化矩阵的每列数据作为检测信号x(t)，计算每列数据的最大值xmax和最小值xmin；
(3-2)利用公式f1(t)＝(x(t)-xmin)/(xmax-xmin)计算离散信号f1(t)；
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<mn>2</mn>
</msub>
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<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
(3-3)利用公式将离散信号f1(t)拟合成周期函数f(t)；S(t)＝(s1，s2，s3，......，sn)，S(t)由周期函数f(t)离散化得到；
(3-4)设其中，是两个阈值，n(t)是高斯白噪声；
(3-5)建立被测样品检测信号的标准矩阵Sta(t)，
(3-6)利用公式计算出y(t)的方差var(y(t))和检测信号标准数据Sta(t)的方差var(Sta(t))；为y(t)的均值，为Sta(t)的均值；
(3-7)利用公式cov(y(t)，计算y(t)和Sta(t)的协方差cov(y(t)，Sta(t))；
(3-8)利用公式计算相关系数MC；
(3-9)得到相关系数矩阵：
<mrow>
<mfenced open = "[" close = "]">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<msub>
<mi>MC</mi>
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</mrow>
</mtd>
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</mtable>
</mfenced>
<mo>.</mo>
</mrow>
4.根据权利要求3所述的驰豫光谱检测装置的方法，其特征是，步骤(1-6)包括如下步骤：
(4-1)选出所有速度数据MCi1j1中的最大速度MCmax和最小速度MCmin，1≤i1≤M，1≤j1≤N-1；
(4-2)利用公式
计算每个MCi1j1的第一成像因子fl1和第二成像因子fl2；
(4-3)根据fl2确定是属于黄色还是绿色，再根据fl1判定属于黄色或绿色的色度，将fl1和fl2映射到绿色和黄色之间的某种颜色成像，得到每个测量位置的光学特性图像；
(4-4)设R个光学特性图像的每个像素点的色度分别为IM1，IM2，…，IMR，设每幅图像在测量的时候，光纤探头与水平面所成的角度分别为σ1，σ2，……，σR；
利用公式计算融合图像的每个像素点的色度
<mrow>
<mi>I</mi>
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</msub>
</mrow>
</mfrac>
</mrow>
计算融合图像IM。
5.根据权利要求3所述的驰豫光谱检测装置的方法，其特征是，步骤(1-7)包括如下步骤：
融合图像IM为印刷四色模式，包括四种标准颜色：C值表示青色，M值表示品红色，Y值表示黄色，K值表示黑色；将图像中标号为40和48的颜色接合起来，形成16阶色彩区域段；将融合图像IM的淡黄色区域与淡绿色区域接合起来，作为黄色和绿色的连接部分，形成黄色绿色的连续区域；
如果融合图像IM中Y值≥70的绿色像素点占总像素点数的12％以下，计算机做出样品品质良好的判断；
如果融合图像IM中Y值≥70的绿色像素点占总像素点数的12％以上且35％以下，计算机做出样品品质合格的判断；
如果融合图像IM中Y值≥70的绿色像素点占总像素点数的35％以上，计算机做出样品品质差，不可食用的判断。
6.根据权利要求2所述的驰豫光谱检测装置的方法，其特征是，M为6，6个波长特征点分别为607.67nm、664.55nm、730.94nm、546.04nm、799.11nm和890.47nm波长点。
7.根据权利要求1或2或3或4或5或6所述的驰豫光谱检测装置的方法，其特征是，
还包括与计算机电连接的亮度传感器，亮度传感器位于光纤探头对面的样品池中，当检测到的漫反射信号强度低于100坎德拉的情况下，计算机控制光源控制器迅速将漫反射光强调节到100坎德拉之上。
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