[发明专利]便携式近红外光谱食品建模与快速检测一体化方法和系统

权利要求书

1.一种便携式近红外光谱食品建模与快速检测一体化方法，所述一体化方法是在windows系统下对MicroNIR系列便携式近红外光谱仪进行二次开发，通过数据线连接便携式近红外光谱仪和计算机控制终端，通过计算机控制终端控制便携式近红外光谱仪，便携式近红外光谱仪的控制和光谱数据的采集由控制终端上二次开发的软件触发，由此建立MicroNIR系列便携式近红外光谱仪和食品建模与快速检测软件的一体化系统；通过所述一体化系统实现便携式近红外光谱食品建模与快速检测，首先通过校正集食品样本的组分指标参数的浓度参考值和近红外光谱数据建立食品检测校正模型，再通过校正模型对待测集的未知食品样本的组分参数进行检测，得到未知食品样本的待测组分浓度检测值；在进行检测中可通过调整模型参数，得到针对具体检测食品对象的最佳检测校正模型；依次包括如下步骤：

1)采集具有代表性的食品样本，作为校正集食品样本；

2)通过便携式近红外光谱仪测得校正集食品样本的近红外光谱数据；

3)通过化学分析方法测得校正集食品样本的待测组分的浓度，作为相应组分指标参数的浓度参考值；

4)对步骤2)获得的校正集食品样本的近红外光谱数据进行预处理；

5)利用步骤3)得到的校正集食品样本的待测组分的浓度和步骤4)得到的进行预处理后的校正集食品样本的近红外光谱数据，针对需要检测的组分指标参数，通过偏最小二乘方法建立校正模型；

6)对待测集食品样本，通过便携式近红外光谱仪测得近红外光谱数据；

7)对步骤6)获得的待测集食品样本的近红外光谱数据进行光谱预处理；

8)针对需要检测的组分指标参数，利用步骤5)获得的校正模型对待测集食品样本的相应的组分参数进行检测，得到待测集食品样本的组分浓度检测值；

9)采用模型评价参数对所述校正模型进行评价；所述模型评价参数包括残差、校正标准偏差、交互验证的校正标准偏差、预测标准偏差或决定系数。

2.如权利要求1所述便携式近红外光谱食品建模与快速检测一体化方法，其特征是，所述二次开发在C#平台上进行。

3.如权利要求1所述便携式近红外光谱食品建模与快速检测一体化方法，其特征是，步骤4)或步骤7)所述光谱预处理具体是通过采用平滑方法、基线校正方法或波形变换方法对食品样本的近红外光谱图进行预处理。

4.如权利要求1所述便携式近红外光谱食品建模与快速检测一体化方法，其特征是，在进行检测中可通过调整模型参数，得到针对具体检测食品对象的最佳检测校正模型，具体地，针对步骤5)中建立的校正模型，在实际检测中，根据检测对象的光谱数据分布范围和被检测指标浓度值的分布范围来调整模型参数，使得参与建模的样本的浓度值分布包括浓度值的最大值、最小值和最大值和最小值附近的值，从而获得最佳校正模型。

5.如权利要求1所述便携式近红外光谱食品建模与快速检测一体化方法，其特征是，步骤9)采用决定系数R²对校正模型进行评价；如果R²较小，重新选择合适的样本，从步骤1)开始重新建立校正模型。

6.如权利要求1所述便携式近红外光谱食品建模与快速检测一体化方法，其特征是，检测食品为面粉；检测的组分指标参数包括面粉的水分、灰分和面筋参数指标。

7.利用权利要求1～6任一所述便携式近红外光谱食品建模与快速检测一体化方法实现的近红外光谱食品建模与检测一体化系统，包括样本光谱数据采集模块、样本谱图预处理模块和模型建立与评价分析模块；所述样本光谱数据采集模块用于将样本的光谱数据采集到光谱仪缓存中；所述样本谱图预处理模块用于对样本光谱进行预处理；所述模型建立与评价分析模块针对检测的指标建立定量分析模型，通过定量分析模型对预测样本的组分含量进行测定。

8.如权利要求7所述近红外光谱食品建模与检测一体化系统，其特征是，所述样本光谱数据采集模块包括光谱仪器的控制工具和光谱数据的管理工具。

9.如权利要求7所述近红外光谱食品建模与检测一体化系统，其特征是，所述样本谱图预处理模块包括平滑处理工具、基线校正处理工具或一阶导数法处理工具；所述模型建立与评价分析模块包括偏最小二乘法处理工具。