[发明专利]基于激光诱导击穿光谱检测乳粉中微量元素含量的方法

说明书

本发明公开了一种基于激光诱导击穿光谱检测乳粉中微量元素含量的方法，包括以下步骤：制作待测样本、建立样品的原始光谱数据；对样品的微量元素含量进行测定：将原始光谱数据经过高密度小波变换扩增为携带有更多时域及频域信息的小波系数后，并借助改进的随机蛙跳算法进行变量筛选，由此筛选出与被测元素密切相关的变量，完成光谱预处理；将处理后的校正集光谱数据，结合测得的微量元素含量，采用偏最小二乘回归法建立校正模型，获取乳粉中微量元素含量的最优预测模型。本发明可以避免微量元素检测中现有的方法需要大量样本，检测前处理时间长，实验复杂等缺点，实现快速、大量、操作简便的检测乳粉中微量元素的含量。

技术领域

本发明涉及乳制品检测技术领域，尤其涉及一种基于激光诱导击穿光谱检测乳粉中微量元素含量的方法。

背景技术

婴幼儿配方乳粉作为母乳的替代品，是许多婴幼儿的唯一营养来源，因此有严格的国家标准控制其营养成分及含量。乳粉中的微量元素，如钾、钙、镁等，对婴幼儿的健康成长起到了至关重要的作用。因此，为了满足乳制品质量安全监管需求，保障婴幼儿乳粉的安全使用，其核心问题是对各种营养成分特别是微量元素的类别和含量进行准确检测。目前的标准检测方法主要有：火焰原子吸收分光光度法(AAS)和电感耦合等离子体原子发射光谱(ICP-AES)法。此两种方法具有前处理过程繁琐，检测过程复杂，检测时间长，对实验室及实验人员要求高等缺点。然而，目前婴幼儿奶粉的大量需求，对传统方法的检测效率提出了挑战。因此，发展新型、高效的婴幼儿奶粉微量元素检测技术迫在眉睫。

本发明提出一种激光诱导击穿光谱检测技术，有机结合了高密度小波变换、改进的随机蛙跳算法和偏最小二乘法，从复杂、变动的激光诱导击穿光谱数据中准确选择最佳稳定变量，以有效克服各种光谱干扰对定量分析模型的干扰，高效实现了婴幼儿奶粉中微量元素的多组分同时检测。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种基于激光诱导击穿光谱(以下简称LIBS)检测乳粉中微量元素含量的方法，旨在实现快速、大量、操作简便的检测。

一种基于激光诱导击穿光谱检测乳粉中微量元素含量的方法，所述方法包括以下步骤：

制作待测样本、建立样品的原始光谱数据；

对样品的微量元素含量进行测定：

将原始光谱数据经过高密度小波变换扩增为携带有更多时域和频域信息的小波系数后，通过改进的随机蛙跳算法进行变量筛选，从而筛选出与被测元素密切相关的变量，完成光谱预处理；

将处理后的校正集光谱数据，结合测得的微量元素含量，采用偏最小二乘回归法建立校正模型，获取乳粉中微量元素含量的最优预测模型。

所述建立样品的原始光谱数据具体为：

利用激光诱导击穿光谱系统进行乳粉压片的光谱数据采集。

所述对样品的微量元素含量进行测定具体为：

采用GB 5009.91-2017标准中第二法或GB 5009.92-2016标准中第三法，电感耦合等离子体原子发射光谱法测定乳粉中的微量元素，得到样品微量元素含量真实值。

所述改进的随机蛙跳算法具体为：

利用数据统计技术，即将原始的随机蛙跳算法执行1000次用来筛选出拥有最高概率的变量。

所述采用偏最小二乘回归法建立校正模型，获取乳粉中微量元素含量的最优预测模型具体为：

利用验证集样本，计算均方根误差和线性相关系数评估校正模型的效果；

以最小均方根误差和最优线性相关系数的原则优化高密度小波算法和改进的随机蛙跳算法参数，从而确定该两种算法的最佳参数，由此实现最佳变量的筛选；