[发明专利]基于高光谱成像技术预测枸杞子中圣草酚含量的方法在审
申请号: | 201811285039.7 | 申请日: | 2018-10-31 |
公开(公告)号: | CN109406413A | 公开(公告)日: | 2019-03-01 |
发明(设计)人: | 黄璐琦;郭兰萍;张小波;李静 | 申请(专利权)人: | 中国中医科学院中药研究所 |
主分类号: | G01N21/25 | 分类号: | G01N21/25;G01N30/02 |
代理公司: | 北京纪凯知识产权代理有限公司 11245 | 代理人: | 关畅;赵静 |
地址: | 100700 北京市东城区东直门内*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 草酚 光谱信息 枸杞子 高光谱成像 高光谱数据 待测样品 技术预测 多元散射校正法 高光谱成像系统 主成分分析降维 反射率数据 主成分分析 主成分回归 方法转换 光谱扫描 含量测定 模型建立 输入预测 有效波段 预测模型 建模 校正 样本 | ||
1.一种基于高光谱成像技术预测枸杞子中圣草酚含量的模型建立方法,包括如下步骤:
1)样本光谱建立:
收集不同品种和产地的枸杞子干品作为样本集;对所述样本集中的样本用高光谱成像系统进行光谱扫描,收集400到1000nm以及1000到2400nm的高光谱数据,得到样本集光谱;
2)样本光谱预处理:
a1)将样本原始的高光谱数据进行辐射校准;
b1)将辐射校准后的数据采用平场域处理方法转换为相对反射率数据;
c1)将所述相对反射率数据用多元散射校正法处理;
d1)将多元散射校正后的相对反射率数据进行主成分分析降维,利用降维后因子进行主成分回归分析,选取回归方程R与R方在大于0.99以上时首次出现数值稳定不变时所对应的因子数为最适因子数;
e1)将多元散射校正后的相对反射率数据与化学法所测得样本集中的圣草酚含量进行相关性分析,将相关系数大于0.4且显著性检验达到极显著水平的波段筛选出来确定为有效波段;
f1)基于d1)筛选出的最适因子数,对有效波段进行主成分分析去除多余光谱信息,得到主要光谱信息;
3)建立校正模型:将由样本集光谱得到的主要光谱信息与化学方法测定的所述样本集中的样本所含的圣草酚含量利用主成分回归进行建模,得到枸杞子中圣草酚含量的预测模型。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述步骤1)中,所述光谱扫描的条件如下:所述高光谱成像仪的镜头与所述枸杞子的距离为20-30cm,平台移动速度为1.5mm/s;当所收集的光谱范围在400-1000nm时积分时间为4350μs,帧时间为18000;当所收集的光谱范围在1000-2400nm时积分时间为4500μs,帧时间为46928。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于:所述步骤1)中,所述样本集中的样本数量大于等于100;所述高光谱成像系统为HySpex系列高光谱成像光谱仪。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法,其特征在于:所述步骤2)中,所述最适因子数为10个;所述步骤2)中,所述有效波段为32-92波段;
所述步骤2)中,采用SPSS软件进行所述主成分分析。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法,其特征在于:所述步骤3)中,测定所述样本集中的样本所含的圣草酚含量的化学方法为液-质联用法;
所述步骤3)中,采用matlab软件进行所述主成分回归模型的建立。
6.一种基于高光谱成像技术预测枸杞子中圣草酚含量的的方法,包括如下步骤:
A)待测样本光谱建立:
对待测样本用高光谱成像系统进行光谱扫描,收集400到1000nm以及1000到2400nm的高光谱数据,得到待测样本集光谱;
B)待测样本光谱预处理:
a2)将样本原始的高光谱数据进行辐射校准;
b2)将辐射校正后的数据采用平场域处理方法转换为相对反射率数据;
c2)将所述相对反射率数据用多元散射校正法处理;
d2)根据权利要求1步骤e1)确定的有效波段,从步骤c2)处理后的数据中筛选所需的有效波段的光谱信息;对有效波段进行主成分分析去除多余光谱信息,得到待测样品的主要光谱信息;
C)将所述待测样品的主要光谱信息输入权利要求1得到的枸杞子中圣草酚含量的预测模型,计算得到待测样品中圣草酚含量。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于:所述步骤A)中,所述光谱扫描的条件如下:所述高光谱成像仪的镜头与所述枸杞子的距离为20-30cm,平台移动速度为1.5mm/s;当所收集的光谱范围在400-1000nm时积分时间为4350μs,帧时间为18000;当所收集的光谱范围在1000-2400nm时积分时间为4500μs,帧时间为46928。
8.根据权利要求6或7所述的方法,其特征在于:所述步骤A)中,所述高光谱成像系统为HySpex系列高光谱成像光谱仪。
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