[发明专利]一种基于光谱形态转移的近红外单籽粒作物成分检测方法有效

专利信息
申请号: 201810436495.0 申请日: 2018-05-09
公开(公告)号: CN108613943B 公开(公告)日: 2020-07-14
发明(设计)人: 吴跃进;徐琢频;范爽;王琦;刘斌美;刘晶 申请(专利权)人: 中国科学院合肥物质科学研究院
主分类号: G01N21/3563 分类号: G01N21/3563;G01N21/359
代理公司: 合肥市浩智运专利代理事务所(普通合伙) 34124 代理人: 丁瑞瑞
地址: 230031 安徽*** 国省代码: 安徽;34
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 光谱 形态 转移 红外 籽粒 作物 成分 检测 方法
【权利要求书】:

1.一种基于光谱形态转移的近红外单籽粒作物成分检测方法,其特征在于,包括以下步骤:

A:作物粗加工状态和/或粉末状态下近红外成分分析模型的构建:

(1)、校正集样品收集、光谱采集:收集若干份待测成分含量有差异的单籽粒作物粗加工状态下的样品,采集样品的近红外光谱;收集单籽粒作物粉末状态下样品或多个单籽粒作物粉末状态下的样品,采集相应样品的近红外光谱,以单籽粒作物粗加工状态样品的光谱、单籽粒作物粉末状态样品的光谱以及多个单籽粒作物混合加工后的粉末状态样品的光谱中的一种样品状态的光谱或一种样品状态以上的光谱集合作为校正集;

(2)、校正集光谱预处理:对校正集光谱进行预处理,增大信噪比,消除干扰,获得预处理后的校正集光谱矩阵,所述校正集光谱矩阵中的每行代表一个样品光谱,不同的行代表不同样品的光谱;

(3)、校正集样品待测成分参比值的获取:使用参比方法测定建立校正集光谱所对应的各样品中待测成分含量,即参比值,建立参比值矩阵;

(4)、构建作物成分的近红外定量分析模型:将校正集光谱矩阵的信息与参比值矩阵的信息通过化学计量学方法进行回归关联分析,构建作物粗加工状态和/或粉末状态成分的近红外定量分析模型;

B:标准样品的选择和光谱处理:

(1)、标准集样品收集、光谱采集:选择若干份与A中相同品种的单籽粒作物自然状态下的样品,采集样品的光谱,记为标准集自然状态样品光谱,之后将自然状态下的样品处理为粗加工状态或粉末状态,再次采集光谱,采集的光谱相应的记为标准集粗加工状态样品光谱或标准集粉末状态样品光谱;

(2)、标准集的光谱预处理:将上述获得的标准集光谱进行预处理,获得预处理后的标准集自然状态样品光谱矩阵和预处理后的标准集粗加工状态样品光谱矩阵或标准集粉末状态样品光谱矩阵,其中,标准集自然状态样品光谱矩阵记为X2,标准集粗加工状态样品光谱矩阵或标准集粉末状态样品光谱矩阵记为X1

C:待测单籽粒作物成分的预测:

(1)、测试集的光谱采集:当对待测的单籽粒作物自然状态下的样品进行预测时,采集这些样品的近红外光谱,并将这些样品的近红外光谱集合作为测试集;

(2)、测试集光谱预处理:对测试集的光谱进行预处理,获得测试集光谱矩阵,记为Xtest

(3)、测试集光谱的光谱形态转移:采用光谱空间转换算法,以光谱矩阵X1、光谱矩阵X2为标准,将光谱矩阵Xtest转移为和其粗加工状态或粉末状态一致的光谱形态,转移后的矩阵记为Xtrans

(4)、预测:使用步骤A建立的成分分析模型,对转移后的测试集光谱矩阵Xtrans中的光谱进行预测,所预测的结果即为单籽粒作物成分的待测值。

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