[发明专利]基于高光谱成像技术检测花生中油酸含量分布的方法

权利要求书

1.一种基于高光谱成像技术建立花生中油酸含量分布定量模型的方法，该方法包括以下步骤：

1.1收集具有代表性的花生样品，用高光谱仪扫描获得花生样品中每个像素点在各波长下的图像信息，得到花生样品的原始高光谱三维图像；

1.2对所述花生样品的原始高光谱三维图像进行校正和背景删除后，提取花生样品图像平均光谱；

1.3对所述花生样品图像平均光谱进行中心化、均值方差化结合标准正态变量变换预处理；

1.4采用常规方法检测所述花生样品的油酸含量，得到花生样品的油酸含量；

1.5将所述花生样品作为校正集，以所述校正集所述预处理后的平均光谱为自变量，以所述花生样品的油酸含量为因变量，通过偏最小二乘法建立所述校正集自变量和因变量的偏最小二乘法回归模型；利用留一法进行验证；

1.6根据所述校正集偏最小二乘法回归模型的回归系数，选择对所述回归模型贡献率绝对值最大的波长为特征波长；并通过偏最小二乘法建立校正集花生中油酸含量分布定量模型；利用留一法进行验证；

步骤1.6中所述特征波长分别为：901nm、980nm、1064nm、1147nm、1230nm、1313nm、1397nm、1480nm、1564nm、1648nm；所建立的花生中油酸含量分布定量模型如下：

Y_OFA＝10^-3×(–184.75R_901nm+43.84R_980nm–86.76R_1064nm–30.41R_1147nm

+40.89R_1230nm+18.68R_1313nm+133.66R_1397nm+99.63R_1480nm

–92.58R_1564nm–184.26R_1648nm)+791

其中，Y_OFA为花生样品的油酸含量，R_901nm、R_980nm、R_1064nm、R_1147nm、R_1230nm、R_1313nm、R_1397nm、R_1480nm、R_1564nm、R_1648nm分别为花生样品在特征波长901nm、980nm、1064nm、1147nm、1230nm、1313nm、1397nm、1480nm、1564nm、1648nm处经过预处理后的光谱反射值。

2.根据权利要求1所述建立花生中油酸含量分布定量模型的方法，其特征在于，所述高光谱仪扫描的波长范围为900-1700nm，扫描方式为线扫描。

3.根据权利要求1所述建立花生中油酸含量分布定量模型的方法，其特征在于，步骤1.2所述校正是对指对所述花生样品的原始高光谱三维图像I_raw进行黑白校正，具体方法为对反射率为99％的标准校正板进行采集，得到全白的标定图像I_white，然后关闭镜头采集，得到全黑标定图像I_dark，根据下述公式计算校正后图像I_norm：

4.根据权利要求1所述建立花生中油酸含量分布定量模型的方法，其特征在于，步骤1.2所述背景删除具体步骤为：采用主成分分析，确定背景与花生的边界，删除背景，得到花生样品图像。

5.根据权利要求1所述建立花生中油酸含量分布定量模型的方法，其特征在于，步骤1.4中所述检测花生样品的油酸含量方法为根据GB5413.27-2010进行。

6.根据权利要求5所述建立花生中油酸含量分布定量模型的方法，其特征在于，步骤1.4中所述检测花生样品的油酸含量方法为根据GB5413.27-2010中第一法乙酰氯—甲醇甲酯化法进行。