[发明专利]一种近红外谱区新疆红枣品质分级建模方法

权利要求书

1.一种近红外谱区新疆红枣品质分级建模方法，其特征是，该方法由以下步骤实现：

步骤一、挑选外观特征及主要成分接近的红枣作为同批次红枣样品，获得红枣样品的品质特征；

步骤二、对步骤一所述的同批次的红枣样品逐个进行近红外光谱扫描，获得单个红枣样品的光谱图，对所述单个红枣样品的光谱图进行分析，获得同批次红枣样品的近红外光平均谱图；

步骤三、对步骤二获得的红枣样品的近红外光谱图进行筛选，判断单个红枣样品的光谱图与所述同批次红枣样品的近红外平均谱图的差异是否大于阈值，如果是，则执行步骤四；如果否，则执行步骤五；

步骤四、采用拓扑法将红枣样品按光谱特征因子进行分离编码，然后返回执行步骤一；

步骤五、将红枣样品的光谱特征因子进行组合编码，建立红枣样品的子模型。

2.根据权利要求1所述的一种近红外谱区新疆红枣品质分级建模方法，其特征在于，步骤一所述的红枣样品的外观特征具体指红枣的颜色、纹理、重量。

3.根据权利要求1所述的一种近红外谱区新疆红枣品质分级建模方法，其特征在于，步骤一所述的主要成分接近的红枣具体指同批次红枣样品的含水量或糖度的差异小于20％。

4.根据权利要求1所述的一种近红外谱区新疆红枣品质分级建模方法，其特征在于，步骤三所述的判断单个红枣样品的光谱图与该批次样品平均谱图的差异是否大于阈值，其阈值为每个红枣样品的光谱相似度是否大于0.6。

5.根据权利要求1所述的一种近红外谱区新疆红枣品质分级建模方法，其特征在于，步骤四和步骤五所述的光谱特征因子包括红枣样品为鲜枣、干枣、颜色、成分或者纹理。

6.根据权利要求1所述的一种近红外谱区新疆红枣品质分级建模方法，其特征在于，步骤四所述的红枣样品按其特征因子进行分离编码的方法为：采用二进制编码方式，0，1表示两种状态，采用定性和半定量结合的方法对红枣样品品质进行编码分级。

7.根据权利要求6所述的一种近红外谱区新疆红枣品质分级建模方法，其特征在于，对红枣样品品质进行编码分级具体为：

合格红枣样品为0，不合格红枣样品为1；合格红枣样品中鲜枣用0表示，干枣用1表示，不合格红枣样品中发生褐变的红枣用0表示，其它用1表示；合格红枣样品中的鲜枣颜色为绿色用0表示，颜色为红色用1表示；合格红枣样品干枣中的成分用00表示，颜色用01表示，纹理用10表示；合格红枣样品干枣成分中的水分用00表示，糖度用01表示；合格红枣样品干枣颜色为浅黄用0表示，深红用1表示；合格红枣样品干枣纹理深的用0表示，细浅的用1表示。