CN113959961A - 一种基于高光谱图像的单宁添加剂防伪检测方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于高光谱图像的单宁添加剂防伪检测方法及***，根据现有测定标准对饲料中单宁的规定标准，利用离心溶解方法对待测单宁添加剂继续样品预处理得到待测品溶液，利用高光谱成像采集模块在多个波长处测定所述待测品溶液得到原始高光谱图像。并进行图像预处理校正、图像数据调整和目标检测、异常目标判断等方法过程，最终检测出异常添加剂，达到检测单宁添加剂真伪的目的。本发明提供的检测方法及***简便快捷准确，填补了饲料中单宁添加剂的真伪质量监测空白，适合作为饲料质量控制方法，有利于建立单宁添加剂的质量控制标准。
Description
技术领域
本发明涉及单宁饲料添加剂的技术领域，具体涉及一种基于高光谱图像的单宁添加剂防伪检测方法及***。
背景技术
单宁，又称鞣酸，是一种水溶性酚类化合物，单宁结构中含有多酚基团，有很强的生理活性功能，在微热条件下可被弱酸或者在高温下被无机酸分解。有研究发现，在饲料中添加适量的单宁可以延长食物在小肠的滞留时间，促进饲料的消化吸收。因此，单宁作为饲料添加剂在动物营养界具有广泛关注，目前已应用于畜牧类与水产类饲料，用于改善乳产量、乳成分、提高产品体质、肠道菌群结构等。但是近年来由于饲料引发的食品安全问题频发，如添加了过量的激素、抗生素或其他有害添加剂含量超标问题，引起了人们的高度重视。目前我国在饲料添加剂质量检测方面还存在一些不足之处，如饲料质量标准的多样令国家标准难以全面执行。其中关于单宁的测定标准有LY/T 1642-2005《单宁酸分析试验方法》和GB/T 27985-2011《饲料中单宁的测定分光光度法》，但是这两个标准主要是针对测定高含量的单宁原料，且操作繁琐、耗时、耗费试剂多。目前仍缺乏对基质复杂的常规配合饲料、混合饲料、浓缩型饲料添加剂中低含量的单宁添加剂的高效检测方法。
发明内容
鉴于以上所述现有方法的局限，本发明的目的在于提供一种基于高光谱图像的单宁添加剂防伪检测方法及***，根据现有测定标准GB/T 27985-2011对饲料中单宁的规定标准，利用离心溶解方法对待测单宁添加剂继续样品预处理得到待测品溶液，利用高光谱成像采集模块在多个波长处测定所述待测品溶液得到原始高光谱图像。并进行图像预处理校正、图像数据调整和目标检测、异常目标判断等方法过程，最终检测出异常添加剂（未知待测品成分），达到检测单宁添加剂真伪的目的。本发明提供的检测方法及***简便快捷准确，填补了饲料中单宁添加剂的真伪质量监测空白，适合作为饲料质量控制方法，有利于建立单宁添加剂的质量控制标准。
为了实现上述目的，根据本公开的一方面，提供一种基于高光谱图像的单宁添加剂防伪检测方法，所述方法包括以下步骤：
S100，对待测单宁添加剂采样得到一定质量的待验样品，判断所述待验样品的水分和粒度是否通过标准筛查；若是则跳转至步骤S200；若未通过标准筛查，则判断为伪劣产品；
S200，在所述待验样品中称取单位质量的待测样本，利用提取溶剂离心溶解所述待测样本得到待测品溶液；
S300，利用高光谱成像采集模块测定待测品溶液，得到原始高光谱图像；
S400，根据所述原始高光谱图像的空间维信息进行预处理校正，得到真实高光谱图像R；
S500，根据所述真实高光谱图像R进行数据调整和目标检测，获得目标像元数据XM；
S600，根据所述目标像元数据XM与标准光谱数据对比，判断是否存在异常目标，如果是则判断为伪劣产品；否则跳转至步骤S700；
S700，根据所述目标像元数据XM进一步检测单宁添加量是否超出合格阈值，是则判断为伪劣产品；否则跳转至步骤S800；其中，所述检测单宁添加量具体根据GB/T 27985的规定方法执行；
S800，根据所述目标像元数据XM进一步检测是否超出卫生指标，是则判断为伪劣产品；否则判断为合格产品。
进一步地，在S100中，对所述待测单宁添加剂采样得到一定质量的待验样品，判断所述待验样品的水分和粒度是否通过标准筛查的方法为：
S101，根据GB/T 14699.1的规定方法执行对所述待测单宁添加剂进行抽样，得到待验样品，设定采样次数初始值为time = 1；
S102，根据GB/T 6435的规定方法对所述待验样品执行判定水分含量，判断水分含量是否小于等于12%；是则跳转至S103，否则判断所述待验样品未通过标准筛查；
S103，根据GB/T 15917.1的规定方法对所述待验样品执行判定粒度大小，判断所有颗粒的粒度大小是否小于等于2.00 mm，且粒度大小大于1.25 mm的颗粒质量小于等于所述待验样品总质量的10%；是则判断所述待验样品通过标准筛查；否则判断time值是否等于2，是则判断所述待验样品未通过标准筛查；否则令time值加1，跳转至步骤S102。
进一步地，在S200中，利用提取溶剂离心溶解所述待测样本得到待测品溶液的方法为：
S201，将称取10.0g的所述待测样本置于50 mL的离心管中，加入20%乙腈溶液25.00 mL；
S202，将所述离心管涡旋15 min，再设定8000 r/min 离心5 min；
S203，提取所述离心管中的上清液，再往所述离心管中加入20%乙腈溶液25.00mL，重复步骤S202后重新提取上清液，混匀两次上清液得到单宁提取液；
S204，将所述单宁提取液通过0.45 um滤膜复筛，得到待测品溶液。
进一步地，在S300中，利用高光谱成像采集模块选取在201 ~400 nm光谱波段范围内对所述待测品溶液进行扫描，曝光时间为10 ms，物距为200 mm，采集得到原始高光谱图像。
进一步地，在S400中，根据所述原始高光谱图像的空间维信息进行预处理校正，得到真实高光谱图像R的方法为：
S401，根据所述原始高光谱图像进行格式化，得到空间维高光谱图像O，设其大小为M×N×L pixels，M×N为二维高光谱图像的分辨率像素大小，L为采集的波段数；设空间维高光谱图像的像素坐标为(x, y, z)，其中在波段的序号为z的二维高光谱图像的像素点坐标为(x, y)；初始化x = 1, y = 1, z = 1，x值取值范围为[1, M]，y值取值范围为[1,N]，z值取值范围为[1, L]；
S402，遍历所述空间维高光谱图像O进行奇异点剔除，得到有效高光谱图像R0；
S403，遍历所述有效高光谱图像R0进行亮度校正，得到真实高光谱图像；
其中，在步骤S402中，对所述空间维高光谱图像进行奇异点剔除的方法为：
S4021，根据所述空间维高光谱图像O，遍历计算在所有波段内的平均光谱图像OM，
其中OM(x, y)表示为平均光谱图像在坐标为（x, y）的像素点上的光谱值；O(x,y, z)表示空间维高光谱图像在坐标为(x, y, z)的像素点上的光谱值；遍历计算完毕后重置x = 1, y = 1，z = 1；
S4022，在第z个波段时，开始遍历M×N大小的二维高光谱图像，根据所述空间维高光谱图像O和平均光谱图像OM，遍历x,y的取值范围，计算空间相关距离DM；其中，
其中，DM(x, y, z)表示为空间维高光谱图像在坐标为（x, y, z）的像素点上的空间相关距离，S-1函数表示计算光谱图像的协方差矩阵的倒数；
S4023，判断所述空间相关距离DM(x, y, z)是否超出异常阈值，是则令R0(x, y,z) = OM(x, y)，即有效高光谱图像R0在坐标为(x, y，z) 像素点的光谱值等于平均光谱图像在坐标为（x, y）的像素点上的光谱值；否则令R0(x, y, z) = O(x, y, z)，即有效高光谱图像R0在坐标为(x, y，z) 像素点的光谱值等于空间维高光谱图像O在坐标为（x, y）的像素点上的光谱值；
S4024，判断z值是否小于L值，是则重置x = 1, y = 1，z值加1，跳转至步骤S4022；否则重置x = 1, y = 1, z = 1，得到有效高光谱图像R0，跳转至步骤S403。
其中，在步骤S403中，对所述有效高光谱图像R0进行亮度校正的方法为：
S4031，利用高光谱成像采集模块，测定聚四氟乙烯白板的光谱图像，得到全白标准图像W；
S4032，利用高光谱成像采集模块在与步骤S4031相同的采集环境下，测定完全覆盖采集镜头下的全黑标准图像B；
S4033，设定当前校正像素点坐标为(x, y, z)，从第z = 1个波段，大小为M×N的二维高光谱图像，开始遍历计算校正；x值取值范围为[1, M]，y值取值范围为[1, N]，z值取值范围为[1, L]；
S4034，初始化x = 1, y = 1，在M×N内遍历计算得到真实高光谱图像R(x, y, z)= R0(x, y, z)/[W(x, y, z)-B(x, y, z)]，其中R(x, y, z)为所述真实高光谱图像在坐标为(x, y，z)上像素点的光谱值；R0(x, y, z)为所述有效高光谱图像在坐标为(x, y，z)上像素点的光谱值；W(x, y, z)为所述全白标准图像在坐标为(x, y，z)上像素点的光谱值；B(x, y, z)为所述全黑标准图像B在坐标为(x, y，z)上像素点的光谱值；
S4035，判断z值是否小于L值，是则z值加1，跳转至步骤S4034；否则得到所述真实高光谱图像R，跳转至步骤S500。
进一步地，在S500中，根据所述真实高光谱图像R进行数据调整和目标检测，获得目标像元数据XM的方法为：
S501，将所述真实高光谱图像R转为二维数据并归一化，得到二维光谱数据R1(z1,n)；其中，R1(z1, n)表示为所述二维光谱数据在坐标为(z1, n)上的光谱值，z1值表示波段序号，其取值范围为[1, L], n值表示为在第z1个波段上的图像像素点，取值范围为[1, M×N]；
S502，根据所述二维光谱数据R1(z1, n)，计算自相关目标矩阵C：其中，
其中C(z1)表示为在第z1个波段上所述二维光谱数据在坐标为(z1, n)上的自相关目标矩阵；
S503，根据所述自相关目标矩阵C，计算最优目标算子w，
其中d(z1)为已知的标准单宁在第z1个波段上测定的光谱向量，大小为(L×1)；dT(z1)为d(z1)的转置，C-1(z1)为C(z1)的倒数，w(z1)为在第z1个波段上计算得到的最优目标算子；
S504，根据所述最优目标算子w和所述二维光谱数据R1，计算得到所述目标光谱数
据Y， 
其中Y(z1)为在第z1个波段上计算得到的目标光谱数据；
S505，根据所述真实高光谱图像R，对比在不同波段的相同像素点内的光强值得到相对波段光谱数据BY；其中，
其中，R(x,1 y1, n1) 表示真实高光谱图像在坐标为(x1 ,y1, n1)的光谱值，BY(x1, y1, n1) 表示第n1和n1-1个波段在像素坐标为(x1, y1)时的相对波段光谱数据；n1值表示波段序号，其取值范围为[1, L]；初始值定义x1 = 1, y1 = 1, 遍历x1=[1, M], y1=[1, N]；
S506，根据所述真实高光谱图像R，所述目标光谱数据Y和所述相对波段光谱数据BY，计算目标像元数据XM；其中
XM(x2, y2, z2)表示在坐标为(x2, y2, z2)上的目标像元数据XM，μb为所述目标光谱数据在所有波段内的均值，Cb -1表示对所述相对波段光谱数据与目标光谱数据在所有波段内的均值之间的差值，计算其差值的协方差矩阵的倒数，x2∈[1,M] ，y2∈[1,N]。
进一步地，在S600中，根据所述目标像元数据XM与标准光谱数据对比，判断是否存在异常目标的方法为：
S601，将所述目标像元数据XM转化为二维目标数据矩阵XH，即XH(z3, n3) = XM(x2, y2, z2)；其中，XH(z3, n3)表示为在第z3个波段上包含的第n3个像素点的二维目标数据， XM(x2, y2, z2)表示在坐标为(x2, y2, z2)上的目标像元数据XM，所述二维目标数据矩阵大小为L×(M×N)，即z3值的取值范围为[1, L]，n3值的取值范围为[1, M×N]；其中z3 = z2，n3 = x2×y2；
S602，设背景噪声系数为η，已知在第z3个波段上的标准光谱数据为Λ(z3)，若满足
其中b为有限偏移量，则判断存在异常目标；否则判断未存在异常目标。
进一步地，在S700中，根据所述目标像元数据XM进一步检测单宁添加量是否超出合格阈值的方法为：
S701，获得在所述目标光谱数据的最大值max(Y)中对应的波段序号为c；其中max函数为取最大值；
S702，在所述目标像元数据XM取出在第c个波段的二维图像光谱，根据光谱色相比对法得到单宁添加量的浓度；
S703，判断所述单宁添加量的浓度是否超过合格阈值，若是则判断为伪劣产品；否则跳转至步骤S800。
进一步地，在S800中，根据所述目标像元数据XM进一步检测是否超出卫生指标的方法是根据GB/T 13079规定的方法执行检测总砷的含量和根据GB/T 13080规定的方法执行检测铅的含量，其中所述目标像元数据XM中的总砷浓度要小于等于4 mg/kg，且铅浓度要小于等于30 mg/kg。
本发明还提供了一种基于高光谱图像的单宁添加剂防伪检测***，所述***包括：高光谱成像采集模块、中央处理器模块，电源模块、存储模块及存储在所述存储模块中并在所述中央处理器模块上运行的计算机程序，所述中央处理器模块执行所述计算机程序时实现一种基于高光谱图像的单宁添加剂防伪检测方法中的步骤，所述一种基于高光谱图像的单宁添加剂防伪检测***运行于桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端数据中心计算设备中，具体的，所述***的模块包括：
高光谱成像采集模块，包括高光谱检测仪、CCD面阵探测器、照明单元和电控扫描移动台，其中，将待测样本置于检测暗箱中，高光谱检测仪置于待测样本上方物距200 mm处，用于照射待测样本，选择波长范围为201~400 nm，光谱分辨率为2.8 nm，光谱采样点 4nm；利用CCD面阵探测器采集所述待测样本反射的高光谱数据，图像像素分辨率为M×N，并通过模数转换将模拟信号转换为数字信号进入中央处理器模块；照明单元置于所述检测暗箱的四个顶角处，光源为钨卤素漫反射白光，用于提供单一光源照明；电控扫描移动台用于移动待测样本器皿，使高光谱检测仪扫描得到完整全场的原始高光谱图像；
中央处理器模块，包括计算机、微处理器，常见的微处理器有微控制器、嵌入式CPU、现场可编程门陈列，用于数字信号处理如高光谱图像采集控制和数据预处理等，以及电控扫描移动台控制，任务调度；
存储模块，由中央处理器模块控制，包括存储器以及存储在所述存储器中并可在所述微处理器上运行的计算机程序，所述微处理器执行所述计算机程序运行在以下***的单元中：
图像预处理校正单元，用于对所述原始高光谱图像进行数据预处理和校正，缓存空间维高光谱图像、有效高光谱图像，输出真实高光谱图像；
图像目标检测单元，用于对所述真实高光谱图像进行数据调整和目标检测，缓存二维光谱数据、自相关目标矩阵、最优目标算子、目标光谱数以及相对波段光谱数据，输出目标像元数据XM；
异常目标判断单元，用于对所述目标像元数据XM进行异常检测，缓存二维目标数据矩阵，背景噪声系数和标准光谱数据，输出判断是否存在异常目标的标记；
合格指标判断单元，用于对所述目标像元数据XM进行检测单宁添加量和卫生指标判断，输出是否达到合格指标的标记。
如上所述，本发明所述的一种基于高光谱图像的单宁添加剂防伪检测方法及***，具有以下有益效果：
（1）能结合高光谱检测技术，高效优化了饲料检测方法中低含量单宁添加剂的测定效率，并多光谱波段检测拟合提高了检测准确性；
（2）该单宁添加剂防伪检测方法能在未知其他伪劣添加成分的情况下，实现检测异常目标的检测，达到检验合格产品防伪的目的；
（3）该单宁添加剂防伪检测***组成简单，检测方法简便快捷且准确，适合应用于饲料质量快速检测领域。
附图说明
通过对结合附图所示出的实施方式进行详细说明，本公开的上述以及其他特征将更加明显，本公开附图中相同的参考标号表示相同或相似的元素，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，在附图中：
图1所示为一种基于高光谱图像的单宁添加剂防伪检测方法于一实施例中的的流程图；
图2所示为一种基于高光谱图像的单宁添加剂防伪检测方法于一实施例中在275nm处的所述目标像元数据XM与标准光谱数据的图例对比；
图3所示为一种基于高光谱图像的单宁添加剂防伪检测***于一实施例中的硬件结构示意图；
图4所示为一种基于高光谱图像的单宁添加剂防伪检测***于一实施例中的计算机程序流程图。
具体实施方式
以下将结合实施例和附图对本公开的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整的描述，以充分地理解本公开的目的、方案和效果。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以是示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及此村绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
在本发明的描述中，若干的含义是一个或者多个，多个的含义是两个以上，大于、小于、超过等理解为不包括本数，以上、以下、以内等理解为包括本数，外、内理解为相对的里外关系。如果有描述到第一、第二只是用于区分技术特征为目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。
本发明所述的一种基于高光谱图像的单宁添加剂防伪检测方法及***，能高效优化了饲料检测方法中低含量单宁添加剂的测定效率，并多光谱波段检测拟合提高了检测准确性；在未知其他伪劣添加成分的情况下，实现检测异常目标的检测；且检测方法简便准确，***组成简单快捷，适合应用于饲料质量快速检测领域。
如图1所示为根据本发明的一种基于高光谱图像的单宁添加剂防伪检测方法的流程图，下面结合图1来阐述根据本发明的实施方式的一种基于高光谱图像的单宁添加剂防伪检测方法。
本公开提出一种基于高光谱图像的单宁添加剂防伪检测方法，所述方法具体包括以下步骤：
S100，对待测单宁添加剂采样得到一定质量的待验样品，判断所述待验样品的水分和粒度是否通过标准筛查；若是则跳转至步骤S200；若未通过标准筛查，则判断为伪劣产品；
S200，在所述待验样品中称取单位质量的待测样本，利用提取溶剂离心溶解所述待测样本得到待测品溶液；
S300，利用高光谱成像采集模块测定所述待测品溶液，得到原始高光谱图像；
S400，根据所述原始高光谱图像的空间维信息进行预处理校正，得到真实高光谱图像R；
S500，根据所述真实高光谱图像R进行数据调整和目标检测，获得目标像元数据XM；
S600，根据所述目标像元数据XM与标准光谱数据对比，判断是否存在异常目标，如果是则判断为伪劣产品；否则跳转至步骤S700；
S700，根据所述目标像元数据XM进一步检测单宁添加量是否超出合格阈值，是则判断为伪劣产品；否则跳转至步骤S800；其中，所述检测单宁添加量具体根据GB/T 27985的规定方法执行。
S800，根据所述目标像元数据XM进一步检测是否超出卫生指标，是则判断为伪劣产品；否则判断为合格产品；其中，根据GB/T 13079规定的方法执行检测总砷的含量和根据GB/T 13080规定的方法执行检测铅的含量。
进一步地，在S100中，对所述待测单宁添加剂采样至少10.0 g的待验样品，判断所述待验样品的水分和粒度是否通过标准筛查的方法为：
S101，根据GB/T 14699.1的规定方法执行对所述待测单宁添加剂进行抽样，得到待验样品，设定采样次数初始值为time = 1；
S102，根据GB/T 6435的规定方法对所述待验样品执行判定水分含量，判断水分含量是否小于等于12%；是则跳转至S103，否则判断所述待验样品未通过标准筛查；
S103，根据GB/T 15917.1的规定方法对所述待验样品执行判定粒度大小，判断所有颗粒的粒度大小是否小于等于2.00 mm，且粒度大小大于1.25 mm的颗粒质量小于等于所述待验样品总质量的10%；是则判断所述待验样品通过标准筛查；否则判断time值是否等于2，是则判断所述待验样品未通过标准筛查；否则令time值加1，跳转至步骤S102。
进一步地，在S200中，利用提取溶剂离心溶解所述待测样本得到待测品溶液的方法为：
S201，将称取10.0g的所述待测样本置于50 mL的离心管中，加入20%乙腈溶液25.00 mL；
S202，将所述离心管涡旋15 min，再设定8000 r/min 离心5 min；
S203，提取所述离心管中的上清液，再往所述离心管中加入20%乙腈溶液25.00mL，重复步骤S202后重新提取上清液，混匀两次上清液得到单宁提取液；
S204，将所述单宁提取液通过0.45 um滤膜复筛，得到待测品溶液。
进一步地，在S300中，利用高光谱成像采集模块选取在201 ~400 nm光谱波段范围内对所述待测品溶液进行扫描，曝光时间为10 ms，物距为200 mm，采集得到原始高光谱图像。
进一步地，在S400中，根据所述原始高光谱图像的空间维信息进行预处理校正，得到真实高光谱图像R的方法为：
S401，根据所述原始高光谱图像进行格式化，得到空间维高光谱图像O，设其大小为M×N×L pixels，M×N为二维高光谱图像的分辨率像素大小，L为采集的波段数；设空间维高光谱图像的像素坐标为(x, y, z)，其中在波段的序号为z的二维高光谱图像的像素点坐标为(x, y)；初始化x = 1, y = 1, z = 1，x值取值范围为[1, M]，y值取值范围为[1,N]，z值取值范围为[1, L]；
S402，遍历所述空间维高光谱图像O进行奇异点剔除，得到有效高光谱图像R0；
S403，遍历所述有效高光谱图像R0进行亮度校正，得到真实高光谱图像；
其中，在步骤S402中，对所述空间维高光谱图像进行奇异点剔除的方法为：
S4021，根据所述空间维高光谱图像O，遍历计算在所有波段内的平均光谱图像OM，
其中OM(x, y)表示为平均光谱图像在坐标为（x, y）的像素点上的光谱值；O(x,y, z)表示空间维高光谱图像在坐标为(x, y, z)的像素点上的光谱值；遍历计算完毕后重置x = 1, y = 1，z = 1；
S4022，在第z个波段时，开始遍历M×N大小的二维高光谱图像，根据所述空间维高光谱图像O和平均光谱图像OM，遍历x,y的取值范围，计算空间相关距离DM；其中，
其中，DM(x, y, z)表示为空间维高光谱图像在坐标为（x, y, z）的像素点上的空间相关距离，S-1函数表示计算光谱图像的协方差矩阵的倒数；
S4023，判断所述空间相关距离DM(x, y, z)是否超出异常阈值，是则令R0(x, y,z) = OM(x, y)，即有效高光谱图像R0在坐标为(x, y，z) 像素点的光谱值等于平均光谱图像在坐标为（x, y）的像素点上的光谱值；否则令R0(x, y, z) = O(x, y, z)，即有效高光谱图像R0在坐标为(x, y，z) 像素点的光谱值等于空间维高光谱图像O在坐标为（x, y）的像素点上的光谱值；
S4024，判断z值是否小于L值，是则重置x = 1, y = 1，z值加1，跳转至步骤S4022；否则重置x = 1, y = 1, z = 1，得到有效高光谱图像R0，跳转至步骤S403。
其中，在步骤S403中，对所述有效高光谱图像R0进行亮度校正的方法为：
S4031，利用高光谱成像采集模块，测定聚四氟乙烯白板（反射率在99%以上）的光谱图像，得到全白标准图像W；
S4032，利用高光谱成像采集模块在与步骤S4031相同的采集环境下，测定完全覆盖采集镜头下的全黑标准图像B；
S4033，设定当前校正像素点坐标为(x, y, z)，从第z = 1个波段，大小为M×N的二维高光谱图像，开始遍历计算校正；x值取值范围为[1, M]，y值取值范围为[1, N]，z值取值范围为[1, L]；
S4034，初始化x = 1, y = 1，在M×N内遍历计算得到真实高光谱图像R(x, y, z)= R0(x, y, z)/[W(x, y, z)-B(x, y, z)]，其中R(x, y, z)为所述真实高光谱图像在坐标为(x, y，z)上像素点的光谱值；R0(x, y, z)为所述有效高光谱图像在坐标为(x, y，z)上像素点的光谱值；W(x, y, z)为所述全白标准图像在坐标为(x, y，z)上像素点的光谱值；B(x, y, z)为所述全黑标准图像B在坐标为(x, y，z)上像素点的光谱值；
S4035，判断z值是否小于L值，是则z值加1，跳转至步骤S4034；否则得到所述真实高光谱图像R，跳转至步骤S500。
进一步地，在S500中，根据所述真实高光谱图像R进行数据调整和目标检测，获得目标像元数据XM的方法为：
S501，将所述真实高光谱图像R转为二维数据并归一化，得到二维光谱数据R1(z1,n)；其中，R1(z1, n)表示为所述二维光谱数据在坐标为(z1, n)上的光谱值，z1值表示波段序号，其取值范围为[1, L], n值表示为在第z1个波段上的图像像素点，取值范围为[1, M×N]；
S502，根据所述二维光谱数据R1(z1, n)，计算自相关目标矩阵C：其中，
其中C(z1)表示为在第z1个波段上所述二维光谱数据在坐标为(z1, n)上的自相关目标矩阵；
S503，根据所述自相关目标矩阵C，计算最优目标算子w，
其中d(z1)为已知的标准单宁在第z1个波段上测定的光谱向量，大小为(L×1)；dT(z1)为d(z1)的转置，C-1(z1)为C(z1)的倒数，w(z1)为在第z1个波段上计算得到的最优目标算子；
S504，根据所述最优目标算子w和所述二维光谱数据R1，计算得到所述目标光谱数
据Y， 
其中Y(z1)为在第z1个波段上计算得到的目标光谱数据；
S505，根据所述真实高光谱图像R，对比在不同波段的相同像素点内的光强值得到相对波段光谱数据BY；其中，
其中，R(x1,y1,n1) 表示真实高光谱图像在坐标为(x1 ,y1, n1)的光谱值，BY(x1, y1, n1) 表示第n1和n1-1个波段在像素坐标为(x1, y1)时的相对波段光谱数据；n1值表示波段序号，其取值范围为[1, L]；初始值定义x1 = 1, y1 = 1, 遍历x1=[1, M], y1=[1, N]；
S506，根据所述真实高光谱图像R，所述目标光谱数据Y和所述相对波段光谱数据BY，计算目标像元数据XM；其中
XM(x2, y2, z2)表示在坐标为(x2, y2, z2)上的目标像元数据XM，μb为所述目标
光谱数据在所有波段内的均值，
，Cb -1表示对所述相对波段光谱数据与目
标光谱数据在所有波段内的均值之间的差值，计算其差值的协方差矩阵的倒数，x2∈[1,M]
，y2∈[1,N]，其中，变量l为累加变量，l∈[1,L]。
进一步地，在S600中，根据所述目标像元数据XM与标准光谱数据对比，判断是否存在异常目标的方法为：
S601，将所述目标像元数据XM转化为二维目标数据矩阵XH，即XH(z3, n3) = XM(x2, y2, z2)；其中，XH(z3, n3)表示为在第z3个波段上包含的第n3个像素点的二维目标数据， XM(x2, y2, z2)表示在坐标 (x2, y2, z2)上的目标像元数据XM，所述二维目标数据矩阵大小为L×(M×N)，即z3值的取值范围为[1, L]，n3值的取值范围为[1, M×N]；其中z3 = z2，n3 = x2×y2；
S602，设背景噪声系数为η，已知在第z3个波段上的标准光谱数据为Λ(z3)，若满足
其中b为有限偏移量（b取值范围为[0, M×N]），η为取值范围为[-3,3]的小数，则判断存在异常目标；否则判断未存在异常目标。
其中，可结合图2所示为在275 nm处的所述目标像元数据XM与标准光谱数据的图例对比，进一步说明检测为存在异常目标的判断结果。
进一步地，在S700中，根据所述目标像元数据XM进一步检测单宁添加量是否超出合格阈值的方法为：
S701，获得在所述目标光谱数据的最大值max(Y)中对应的波段序号为c；其中max函数为取最大值；
S702，在所述目标像元数据XM取出在第c个波段的二维图像光谱，根据光谱色相比对法得到单宁添加量的浓度；
S703，判断所述单宁添加量的浓度是否超过合格阈值，若是则判断为伪劣产品；否则跳转至步骤S800。
进一步地，在S800中，根据所述目标像元数据XM进一步检测是否超出卫生指标的方法是根据GB/T 13079规定的方法执行检测总砷的含量和根据GB/T 13080规定的方法执行检测铅的含量，其中所述目标像元数据XM中的总砷浓度要小于等于4 mg/kg，且铅浓度要小于等于30 mg/kg。
本公开的实施例提供的一种基于高光谱图像的单宁添加剂防伪检测***，如图3所示为本公开的一种基于高光谱图像的单宁添加剂防伪检测***的硬件结构示意图，该实施例的一种基于高光谱图像的单宁添加剂防伪检测***包括：高光谱成像采集模块、中央处理器模块，存储模块及电源模块，以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述中央处理器执行所述计算机程序时实现上述一种基于高光谱图像的单宁添加剂防伪检测***实施例中的步骤，其计算机程序流程图如图4所示。
其中所述***模块包括：
高光谱成像采集模块，包括高光谱检测仪、CCD面阵探测器、照明单元和电控扫描移动台，其中，将待测样本置于检测暗箱中，高光谱检测仪置于待测样本上方物距200 mm处，由镜头、分光计等部分组成，用于照射待测样本，选择波长范围为201~400 nm，光谱分辨率为2.8 nm，光谱采样点 4 nm；利用CCD面阵探测器采集所述待测样本反射的高光谱数据，图像像素分辨率为M×N，并通过模数转换将模拟信号转换为数字信号进入中央处理器模块；照明单元置于所述检测暗箱的四个顶角处，光源为钨卤素漫反射白光，用于提供单一光源照明；电控扫描移动台用于移动待测样本器皿，使高光谱检测仪扫描得到完整全场的原始高光谱图像；
中央处理器模块，包括微处理器，常见的微处理器有微控制器、嵌入式CPU、现场可编程门陈列等，用于数字信号处理如高光谱图像采集控制，任务调度和数据预处理等；
可选地，在本实施例中选取一种推扫型成像光谱检测仪，该高光谱成像仪选择测量波长范围为201 ~ 400 nm，光谱分辨率为2.8 nm。计算机控制CCD面阵探测器和电控扫描移动台，完成对待测品溶液的扫描和光谱数据的保存；其中，设定移动速度为20 mm/s，CCD面阵探测器与待测样本器皿距离200 mm，曝光时间为10 ms，采集到的原始高光谱图像大小为320×256×200；计算机终端通过Spectral SIS软件完成对待测品溶液的原始高光谱图像的空间维信息实时采集，同时可控制电控扫描移动台的运动，如图3所示。
存储模块，由中央处理器模块控制，包括存储器以及存储在所述存储器中并可在所述微处理器上运行的计算机程序，所述微处理器执行所述计算机程序运行在以下***的单元中：
图像预处理校正单元，用于对所述原始高光谱图像进行数据预处理和校正，缓存空间维高光谱图像、有效高光谱图像，输出真实高光谱图像；
图像目标检测单元，用于对所述真实高光谱图像进行数据调整和目标检测，缓存二维光谱数据、自相关目标矩阵、最优目标算子、目标光谱数以及相对波段光谱数据，输出目标像元数据XM；
异常目标判断单元，用于对所述目标像元数据XM进行异常检测，缓存二维目标数据矩阵，背景噪声系数和标准光谱数据，输出判断是否存在异常目标的标记；
合格指标判断单元，用于对所述目标像元数据XM进行检测单宁添加量和卫生指标判断，输出是否达到合格指标的标记。
所述一种基于高光谱图像的单宁添加剂防伪检测***实际为可移动的高光谱检测***，可包括但不仅限于，高光谱成像仪、处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，所述例子仅仅是一种基于高光谱图像的单宁添加剂防伪检测***的示例，并不构成对一种基于高光谱图像的单宁添加剂防伪检测***的限定，可以包括比例子更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述一种基于高光谱图像的单宁添加剂防伪检测***还可以包括调理电路、模数转换模块、网络接口等。
所称处理器可以是中央处理模快单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、现场可编程门阵列 (Field-Programmable Gate Array，FPGA) 或者其他可编程逻辑器件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述一种基于高光谱图像的单宁添加剂防伪检测***的控制中心，利用各种接口和线路连接整个一种基于高光谱图像的单宁添加剂防伪检测***的各个部分。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述一种基于高光谱图像的单宁添加剂防伪检测***的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储主程序、至少一个功能所需的应用程序（比如图像预处理校正单元、图像目标检测单元等）等；存储数据区可存储由处理器缓存的数据和时钟数据（比如空间维高光谱图像，二维光谱数据等）等。
尽管本公开的描述已经相当详尽且特别对几个所述实施例进行了描述，但其并非旨在局限于任何这些细节或实施例或任何特殊实施例，从而有效地涵盖本公开的预定范围。此外，上文以发明人可预见的实施例对本公开进行描述，其目的是为了提供有用的描述，而那些目前尚未预见的对本公开的非实质性改动仍可代表本公开的等效改动。
Claims (9)
1.一种基于高光谱图像的单宁添加剂防伪检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S300，利用高光谱成像采集模块测定待测品溶液，得到原始高光谱图像；
S400，根据所述原始高光谱图像的空间维信息进行预处理校正，得到真实高光谱图像R；
S500，根据所述真实高光谱图像R进行数据调整和目标检测，获得目标像元数据XM；
S600，根据所述目标像元数据XM与标准光谱数据对比，判断是否存在异常目标，如果是则判断为伪劣产品；否则跳转至步骤S700；
S700，根据所述目标像元数据XM进一步检测单宁添加量是否超出合格阈值，是则判断为伪劣产品；否则跳转至步骤S800；
S800，根据所述目标像元数据XM进一步检测是否超出卫生指标，是则判断为伪劣产品；否则判断为合格产品。
2.根据权利要求1所述的一种基于高光谱图像的单宁添加剂防伪检测方法，其特征在于，所述方法在步骤S300之前还包括：S100，对待测单宁添加剂采样得到一定质量的待验样品，判断所述待验样品的水分和粒度是否通过标准筛查；若是则跳转至步骤S200；若未通过标准筛查，则判断为伪劣产品；S200，在所述待验样品中称取单位质量的待测样本，利用提取溶剂离心溶解所述待测样本得到待测品溶液。
3.根据权利要求2所述的一种基于高光谱图像的单宁添加剂防伪检测方法，其特征在于，在S100中，对所述待测单宁添加剂采样得到一定质量的待验样品，判断所述待验样品的水分和粒度是否通过标准筛查的方法为：
S101，根据GB/T 14699.1的规定方法执行对所述待测单宁添加剂进行抽样，得到待验样品，设定采样次数初始值为time = 1；
S102，根据GB/T 6435的规定方法对所述待验样品执行判定水分含量，判断水分含量是否小于等于12%；是则跳转至S103，否则判断所述待验样品未通过标准筛查；
S103，根据GB/T 15917.1的规定方法对所述待验样品执行判定粒度大小，判断所有颗粒的粒度大小是否小于等于2.00 mm，且粒度大小大于1.25 mm的颗粒质量小于等于所述待验样品总质量的10%；是则判断所述待验样品通过标准筛查；否则判断time值是否等于2，是则判断所述待验样品未通过标准筛查；否则令time值加1，跳转至步骤S102。
4.根据权利要求1所述的一种基于高光谱图像的单宁添加剂防伪检测方法，其特征在于，在S200中，利用提取溶剂离心溶解待测样本得到待测品溶液的方法为：
S201，将称取10.0g的所述待测样本置于50 mL的离心管中，加入20%乙腈溶液25.00mL；
S202，将所述离心管涡旋15 min，再设定8000 r/min 离心5 min；
S203，提取所述离心管中的上清液，再往所述离心管中加入20%乙腈溶液25.00 mL，重复步骤S202后重新提取上清液，混匀两次上清液得到单宁提取液；
S204，将所述单宁提取液通过0.45 um滤膜复筛，得到待测品溶液。
5.根据权利要求1所述的一种基于高光谱图像的单宁添加剂防伪检测方法，其特征在于，在S400中，根据所述原始高光谱图像的空间维信息进行预处理校正，得到真实高光谱图像R的方法为：
S401，根据所述原始高光谱图像进行格式化，得到空间维高光谱图像O，设其大小为M×N×L pixels，M×N为二维高光谱图像的分辨率像素大小，L为采集的波段数；设空间维高光谱图像的像素坐标为(x, y, z)，其中在波段的序号为z的二维高光谱图像的像素点坐标为(x, y)；x值取值范围为[1, M]，y值取值范围为[1, N]，z值取值范围为[1, L]；
S402，对所述空间维高光谱图像O进行奇异点剔除，得到有效高光谱图像R0；
S403，对所述有效高光谱图像R0进行亮度校正，得到真实高光谱图像；
其中，在步骤S402中，对所述空间维高光谱图像进行奇异点剔除的方法为：
S4021，根据所述空间维高光谱图像O，计算在所有波段内的平均光谱图像OM，
，z∈[1,L]；
其中OM(x, y)表示为平均光谱图像在坐标为（x, y）的像素点上的光谱值；O(x, y, z)表示空间维高光谱图像在坐标为(x, y, z)的像素点上的光谱值；
S4022，在第z个波段时，开始遍历M×N大小的二维高光谱图像，根据所述空间维高光谱图像O和平均光谱图像OM，遍历x,y的取值范围，计算空间相关距离DM；其中，
其中，DM(x, y, z)表示为空间维高光谱图像在坐标为（x, y, z）的像素点上的空间相关距离，S-1函数表示计算光谱图像的协方差矩阵的倒数；
S4023，判断所述空间相关距离DM(x, y, z)是否超出异常阈值，是则令R0(x, y, z) =OM(x, y)，即有效高光谱图像R0在坐标为(x, y，z) 像素点的光谱值等于平均光谱图像在坐标为（x, y）的像素点上的光谱值；否则令R0(x, y, z) = O(x, y, z)，即有效高光谱图像R0在坐标为(x, y，z) 像素点的光谱值等于空间维高光谱图像O在坐标为（x, y）的像素点上的光谱值；
S4024，判断z值是否小于L值，是则z值加1，跳转至步骤S4022；否则重置z = 1，得到有效高光谱图像R0，跳转至步骤S403。
6.根据权利要求5所述的一种基于高光谱图像的单宁添加剂防伪检测方法，其特征在于，在步骤S403中，对所述有效高光谱图像R0进行亮度校正的方法为：
S4031，利用高光谱成像采集模块测定聚四氟乙烯白板的光谱图像，得到全白标准图像W；
S4032，利用高光谱成像采集模块在与步骤S4031相同的采集环境下，测定完全覆盖采集镜头下的全黑标准图像B；
S4033，设定当前校正像素点坐标为(x, y, z)，从第z = 1个波段，大小为M×N的二维高光谱图像，开始遍历计算校正；x值取值范围为[1, M]，y值取值范围为[1, N]，z值取值范围为[1, L]；
S4034，初始化x = 1, y = 1，在M×N内遍历计算得到真实高光谱图像R(x, y, z) = R0(x, y, z)/[W(x, y, z)-B(x, y, z)]，其中R(x, y, z)为所述真实高光谱图像在坐标为(x, y，z)上像素点的光谱值；R0(x, y, z)为所述有效高光谱图像在坐标为(x, y，z)上像素点的光谱值；W(x, y, z)为所述全白标准图像在坐标为(x, y，z)上像素点的光谱值；B(x, y, z)为所述全黑标准图像B在坐标为(x, y，z)上像素点的光谱值；
S4035，判断z值是否小于L值，是则z值加1，跳转至步骤S4034；否则得到所述真实高光谱图像R，跳转至步骤S500。
7.根据权利要求5所述的一种基于高光谱图像的单宁添加剂防伪检测方法，其特征在于，在S600中，根据所述目标像元数据XM与标准光谱数据对比，判断是否存在异常目标的方法为：
S601，将所述目标像元数据XM转化为二维目标数据矩阵XH，即XH(z3, n3) = XM(x2,y2, z2)；其中，XH(z3, n3)表示为在第z3个波段上包含的第n3个像素点的二维目标数据，XM(x2, y2, z2)表示在坐标为(x2, y2, z2)上的目标像元数据XM，所述二维目标数据矩阵大小为L×(M×N)，即z3值的取值范围为[1, L]，n3值的取值范围为[1, M×N]；其中z3 =z2，n3 = x2×y2；
S602，设背景噪声系数为
，已知在第z3个波段上的标准光谱数据为Λ(z3)，若满足
其中b为有限偏移量，则判断存在异常目标；否则判断未存在异常目标。
8.根据权利要求1所述的一种基于高光谱图像的单宁添加剂防伪检测方法，其特征在于，在S700中，根据所述目标像元数据XM进一步检测单宁添加量是否超出合格阈值的方法为：
S701，获得在所述目标光谱数据的最大值中对应的波段序号为c；
S702，在所述目标像元数据XM取出在第c个波段的二维图像光谱，根据光谱色相比对法得到单宁添加量的浓度；
S703，判断所述单宁添加量的浓度是否超过合格阈值，若是则判断为伪劣产品；否则根据所述目标像元数据XM进一步检测是否超出卫生指标。
9.一种基于高光谱图像的单宁添加剂防伪检测***，其特征在于，所述***包括：高光谱成像采集模块、中央处理器模块，电源模块、存储模块及存储在所述存储模块中并在所述中央处理器模块上运行的计算机程序，所述中央处理器模块执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项的一种基于高光谱图像的单宁添加剂防伪检测方法中的步骤，所述一种基于高光谱图像的单宁添加剂防伪检测***运行于桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端数据中心的计算设备中。
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| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113959961B (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114659995A (zh) * | 2022-05-24 | 2022-06-24 | 广东省农业科学院动物科学研究所 | 一种基于显微高光谱的鱼类诱食剂效果评价方法及*** |
| CN115479904A (zh) * | 2022-10-31 | 2022-12-16 | 广东省农业科学院动物科学研究所 | 一种饲料单宁快速检测方法及*** |
| CN117288692A (zh) * | 2023-11-23 | 2023-12-26 | 四川轻化工大学 | 一种酿酒粮食中单宁含量的检测方法 |
Citations (39)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20050270528A1 (en) * | 1999-04-09 | 2005-12-08 | Frank Geshwind | Hyper-spectral imaging methods and devices |
| US20060282223A1 (en) * | 2004-10-15 | 2006-12-14 | Lewis E N | Pharmaceutical mixture evaluation |
| CN101059426A (zh) * | 2007-05-29 | 2007-10-24 | 浙江大学 | 基于近红外光谱技术无损测量茶叶中茶多酚含量的方法 |
| EP2291640A1 (en) * | 2008-05-20 | 2011-03-09 | University Health Network | Device and method for fluorescence-based imaging and monitoring |
| WO2011130804A1 (en) * | 2010-04-23 | 2011-10-27 | Datatrace Dna Pty Limited | System and method for establishing the integrity of items using laser induced breakdown spectroscopy |
| CN102682450A (zh) * | 2012-04-25 | 2012-09-19 | 北京航空航天大学 | 一种高光谱图像Keystone效应自动检测方法 |
| CN102800099A (zh) * | 2012-07-19 | 2012-11-28 | 北京市遥感信息研究所 | 多特征多级别的可见光与高光谱图像高精度配准方法 |
| CN102819839A (zh) * | 2012-07-19 | 2012-12-12 | 北京市遥感信息研究所 | 多特征多级别的红外与高光谱图像的高精度配准方法 |
| CN103528967A (zh) * | 2013-09-25 | 2014-01-22 | 西北农林科技大学 | 基于高光谱图像的过熟蓝靛果果实识别方法 |
| US20140231626A1 (en) * | 2012-11-26 | 2014-08-21 | Chemlmage Corporation | System and method for detecting target materials using a vis-nir detector |
| US20140236359A1 (en) * | 2012-04-16 | 2014-08-21 | Eugenio Minvielle | Appliances with Weight Sensors for Nutritional Substances |
| WO2014210531A2 (en) * | 2013-06-28 | 2014-12-31 | Minvielle Eugenio | Local storage and conditioning systems for nutritional substances |
| WO2015073569A1 (en) * | 2013-11-14 | 2015-05-21 | Minvielle Eugenio | Nutritional substance label system for adaptive conditioning |
| CN104881632A (zh) * | 2015-04-28 | 2015-09-02 | 南京邮电大学 | 高光谱人脸识别方法 |
| CN105044021A (zh) * | 2015-07-08 | 2015-11-11 | 湖南环境生物职业技术学院 | 一种中秋酥脆枣糖度无损检测方法 |
| CN105115938A (zh) * | 2015-07-29 | 2015-12-02 | 北京航空航天大学 | 一种饲料原料中三聚氰胺掺假定量检测方法 |
| CN105466865A (zh) * | 2015-01-14 | 2016-04-06 | 青海春天药用资源科技利用有限公司 | 无损检测冬虫夏草子座真伪的方法 |
| CN105954252A (zh) * | 2016-04-21 | 2016-09-21 | 北京航空航天大学 | 一种饲料原料中非法添加物苏丹红的定性检测方法 |
| CN106408034A (zh) * | 2016-10-17 | 2017-02-15 | 大连海事大学 | 一种基于空间特征迭代的高光谱图像分类方法 |
| US20170067820A1 (en) * | 2012-12-31 | 2017-03-09 | Omni Medsci, Inc. | Short-wave infrared super-continuum lasers for natural gas leak detection, exploration, and other active remote sensing applications |
| FI126608B (en) * | 2016-03-15 | 2017-03-15 | Teknologian Tutkimuskeskus Vtt Oy | Hyperspectral imaging arrangement |
| CN107271375A (zh) * | 2017-07-21 | 2017-10-20 | 石河子大学 | 一种羊肉品质指标的高光谱图像检测方法 |
| US20180169023A1 (en) * | 2016-12-15 | 2018-06-21 | Government Of The United States, As Represented By The Secretary Of The Air Force | MTAB-TA-Coated Gold Nanorods and Method of Fabrication |
| CN108398391A (zh) * | 2018-01-23 | 2018-08-14 | 浙江理工大学 | 一种基于高光谱成像技术的橄榄油掺假的检测方法 |
| WO2018161035A1 (en) * | 2017-03-03 | 2018-09-07 | Macregen, Inc. | Treatment of age-related macular degeneration and other eye diseases with one or more therapeutic agents |
| CN109100310A (zh) * | 2018-07-09 | 2018-12-28 | 中国电子科技集团公司信息科学研究院 | 一种超光谱探测微*** |
| GB201905848D0 (en) * | 2019-04-26 | 2019-06-12 | Univ Heriot Watt | Systems and methods using active FTIR spectroscopy for detection of chemical targets |
| WO2019139543A1 (en) * | 2018-01-15 | 2019-07-18 | Nanyang Technological University | Superhydrophobic platform for sensing urine metabolites and toxins |
| CN110490895A (zh) * | 2019-08-20 | 2019-11-22 | 浙江大学 | 一种基于高光谱图像处理的提高肉源真伪鉴别正确率方法 |
| CN110516668A (zh) * | 2019-08-16 | 2019-11-29 | 浙江理工大学 | 一种基于高光谱成像技术的蜂蜜掺假检测方法和装置 |
| CN110596280A (zh) * | 2019-10-29 | 2019-12-20 | 南京财经大学 | 基于高光谱图像和光谱信息融合的小麦呕吐毒素污染水平快速检测方法 |
| CN110853217A (zh) * | 2018-07-24 | 2020-02-28 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 鉴伪波长确定方法、装置、设备及存储介质 |
| CN111307750A (zh) * | 2019-11-18 | 2020-06-19 | 光钙(上海)高科技有限公司 | 一种基于红外光谱分析的银杏叶添加剂检测方法 |
| CN111489315A (zh) * | 2020-04-17 | 2020-08-04 | 南京智谱科技有限公司 | 一种光谱波段位置校正方法、装置及计算设备 |
| WO2020168094A1 (en) * | 2019-02-15 | 2020-08-20 | Nikon Corporation | Simultaneous depth profile and spectral measurement |
| CN112697743A (zh) * | 2021-01-14 | 2021-04-23 | 中国林业科学研究院木材工业研究所 | 一种基于二维相关红外光谱的檀香紫檀笔筒鉴别方法 |
| CN112950632A (zh) * | 2021-04-18 | 2021-06-11 | 吉林大学 | 一种基于高光谱成像技术和卷积神经网络的煤炭质量检测方法 |
| CN113008817A (zh) * | 2021-02-24 | 2021-06-22 | 浙江工业大学 | 一种基于高光谱成像技术快速鉴别苦杏仁真伪优劣的方法 |
| CN113588596A (zh) * | 2021-08-25 | 2021-11-02 | 浙江大学 | 一种鱼粉中掺假动物源蛋白粉鉴别和含量检测方法及*** |
-
2021
- 2021-12-22 CN CN202111575069.3A patent/CN113959961B/zh active Active
Patent Citations (40)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20050270528A1 (en) * | 1999-04-09 | 2005-12-08 | Frank Geshwind | Hyper-spectral imaging methods and devices |
| US20060282223A1 (en) * | 2004-10-15 | 2006-12-14 | Lewis E N | Pharmaceutical mixture evaluation |
| CN101059426A (zh) * | 2007-05-29 | 2007-10-24 | 浙江大学 | 基于近红外光谱技术无损测量茶叶中茶多酚含量的方法 |
| EP2291640A1 (en) * | 2008-05-20 | 2011-03-09 | University Health Network | Device and method for fluorescence-based imaging and monitoring |
| WO2011130804A1 (en) * | 2010-04-23 | 2011-10-27 | Datatrace Dna Pty Limited | System and method for establishing the integrity of items using laser induced breakdown spectroscopy |
| US20140236359A1 (en) * | 2012-04-16 | 2014-08-21 | Eugenio Minvielle | Appliances with Weight Sensors for Nutritional Substances |
| CN102682450A (zh) * | 2012-04-25 | 2012-09-19 | 北京航空航天大学 | 一种高光谱图像Keystone效应自动检测方法 |
| CN102800099A (zh) * | 2012-07-19 | 2012-11-28 | 北京市遥感信息研究所 | 多特征多级别的可见光与高光谱图像高精度配准方法 |
| CN102819839A (zh) * | 2012-07-19 | 2012-12-12 | 北京市遥感信息研究所 | 多特征多级别的红外与高光谱图像的高精度配准方法 |
| US20140231626A1 (en) * | 2012-11-26 | 2014-08-21 | Chemlmage Corporation | System and method for detecting target materials using a vis-nir detector |
| US20170067820A1 (en) * | 2012-12-31 | 2017-03-09 | Omni Medsci, Inc. | Short-wave infrared super-continuum lasers for natural gas leak detection, exploration, and other active remote sensing applications |
| WO2014210531A2 (en) * | 2013-06-28 | 2014-12-31 | Minvielle Eugenio | Local storage and conditioning systems for nutritional substances |
| CN103528967A (zh) * | 2013-09-25 | 2014-01-22 | 西北农林科技大学 | 基于高光谱图像的过熟蓝靛果果实识别方法 |
| WO2015073569A1 (en) * | 2013-11-14 | 2015-05-21 | Minvielle Eugenio | Nutritional substance label system for adaptive conditioning |
| CN105466865A (zh) * | 2015-01-14 | 2016-04-06 | 青海春天药用资源科技利用有限公司 | 无损检测冬虫夏草子座真伪的方法 |
| CN104881632A (zh) * | 2015-04-28 | 2015-09-02 | 南京邮电大学 | 高光谱人脸识别方法 |
| CN105044021A (zh) * | 2015-07-08 | 2015-11-11 | 湖南环境生物职业技术学院 | 一种中秋酥脆枣糖度无损检测方法 |
| CN105115938A (zh) * | 2015-07-29 | 2015-12-02 | 北京航空航天大学 | 一种饲料原料中三聚氰胺掺假定量检测方法 |
| FI126608B (en) * | 2016-03-15 | 2017-03-15 | Teknologian Tutkimuskeskus Vtt Oy | Hyperspectral imaging arrangement |
| CN105954252A (zh) * | 2016-04-21 | 2016-09-21 | 北京航空航天大学 | 一种饲料原料中非法添加物苏丹红的定性检测方法 |
| CN106408034A (zh) * | 2016-10-17 | 2017-02-15 | 大连海事大学 | 一种基于空间特征迭代的高光谱图像分类方法 |
| US20180169023A1 (en) * | 2016-12-15 | 2018-06-21 | Government Of The United States, As Represented By The Secretary Of The Air Force | MTAB-TA-Coated Gold Nanorods and Method of Fabrication |
| US20180296525A1 (en) * | 2017-03-03 | 2018-10-18 | Macregen, Inc. | Treatment of age-related macular degeneration and other eye diseases with one or more therapeutic agents |
| WO2018161035A1 (en) * | 2017-03-03 | 2018-09-07 | Macregen, Inc. | Treatment of age-related macular degeneration and other eye diseases with one or more therapeutic agents |
| CN107271375A (zh) * | 2017-07-21 | 2017-10-20 | 石河子大学 | 一种羊肉品质指标的高光谱图像检测方法 |
| WO2019139543A1 (en) * | 2018-01-15 | 2019-07-18 | Nanyang Technological University | Superhydrophobic platform for sensing urine metabolites and toxins |
| CN108398391A (zh) * | 2018-01-23 | 2018-08-14 | 浙江理工大学 | 一种基于高光谱成像技术的橄榄油掺假的检测方法 |
| CN109100310A (zh) * | 2018-07-09 | 2018-12-28 | 中国电子科技集团公司信息科学研究院 | 一种超光谱探测微*** |
| CN110853217A (zh) * | 2018-07-24 | 2020-02-28 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 鉴伪波长确定方法、装置、设备及存储介质 |
| WO2020168094A1 (en) * | 2019-02-15 | 2020-08-20 | Nikon Corporation | Simultaneous depth profile and spectral measurement |
| GB201905848D0 (en) * | 2019-04-26 | 2019-06-12 | Univ Heriot Watt | Systems and methods using active FTIR spectroscopy for detection of chemical targets |
| CN110516668A (zh) * | 2019-08-16 | 2019-11-29 | 浙江理工大学 | 一种基于高光谱成像技术的蜂蜜掺假检测方法和装置 |
| CN110490895A (zh) * | 2019-08-20 | 2019-11-22 | 浙江大学 | 一种基于高光谱图像处理的提高肉源真伪鉴别正确率方法 |
| CN110596280A (zh) * | 2019-10-29 | 2019-12-20 | 南京财经大学 | 基于高光谱图像和光谱信息融合的小麦呕吐毒素污染水平快速检测方法 |
| CN111307750A (zh) * | 2019-11-18 | 2020-06-19 | 光钙(上海)高科技有限公司 | 一种基于红外光谱分析的银杏叶添加剂检测方法 |
| CN111489315A (zh) * | 2020-04-17 | 2020-08-04 | 南京智谱科技有限公司 | 一种光谱波段位置校正方法、装置及计算设备 |
| CN112697743A (zh) * | 2021-01-14 | 2021-04-23 | 中国林业科学研究院木材工业研究所 | 一种基于二维相关红外光谱的檀香紫檀笔筒鉴别方法 |
| CN113008817A (zh) * | 2021-02-24 | 2021-06-22 | 浙江工业大学 | 一种基于高光谱成像技术快速鉴别苦杏仁真伪优劣的方法 |
| CN112950632A (zh) * | 2021-04-18 | 2021-06-11 | 吉林大学 | 一种基于高光谱成像技术和卷积神经网络的煤炭质量检测方法 |
| CN113588596A (zh) * | 2021-08-25 | 2021-11-02 | 浙江大学 | 一种鱼粉中掺假动物源蛋白粉鉴别和含量检测方法及*** |
Non-Patent Citations (8)
| Title |
|---|
| GIORGIO BRUGALETTA.ET: "Insights into the mode of action of tannin-based feed additives in broiler chickens: looking for connections with the plasma metabolome and caecal microbiota", 《ITALIAN JOURNAL OF ANIMAL SCIENCE》 * |
| SUSANNE THULIN.ET: "Hyperspectral determination of feed quality constituents in temperate pastures:Effect of processing methods on predictive relationships from partial least squares regression", 《INTERNATIONAL JOURNAL OF APPLIED EARTH OBSERVATION AND GEOINFORMATION》 * |
| 吴惠勤著: "《安全风险物质高通量质谱检测技术[M]》", 31 December 2019 * |
| 宁平主编: "《饲料添加剂开发加工新工艺与应用新技术实务全书 第2卷[M]》", 31 December 2004 * |
| 曾雪晴等: "无损检测技术在掺假肉及肉制品中的应用进展", 《食品与发酵工业》 * |
| 李晨: "基于高光谱成像技术的酿酒葡萄果皮中单宁含量检测研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 (农业科技辑)》 * |
| 贾柳君等: "近红外光谱技术定量分析葡萄酒的主要成分", 《食品科技》 * |
| 魏萱等: "基于近红外高光谱成像技术的涩柿SSC含量无损检测", 《食品与机械》 * |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114659995A (zh) * | 2022-05-24 | 2022-06-24 | 广东省农业科学院动物科学研究所 | 一种基于显微高光谱的鱼类诱食剂效果评价方法及*** |
| CN114659995B (zh) * | 2022-05-24 | 2022-08-23 | 广东省农业科学院动物科学研究所 | 一种基于显微高光谱的鱼类诱食剂效果评价方法及*** |
| CN115479904A (zh) * | 2022-10-31 | 2022-12-16 | 广东省农业科学院动物科学研究所 | 一种饲料单宁快速检测方法及*** |
| CN115479904B (zh) * | 2022-10-31 | 2023-02-14 | 广东省农业科学院动物科学研究所 | 一种饲料单宁快速检测方法及*** |
| CN117288692A (zh) * | 2023-11-23 | 2023-12-26 | 四川轻化工大学 | 一种酿酒粮食中单宁含量的检测方法 |
| CN117288692B (zh) * | 2023-11-23 | 2024-04-02 | 四川轻化工大学 | 一种酿酒粮食中单宁含量的检测方法 |
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| CN113959961B (zh) | 2022-03-08 |
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