[发明专利]消除栽培基质颗粒表面散射及水分影响的光谱检测方法在审

专利信息
申请号: 201811470293.4 申请日: 2018-11-27
公开(公告)号: CN109612964A 公开(公告)日: 2019-04-12
发明(设计)人: 汤修映;鲁兵;刘霓虹;杨可菲;李惠玲;李苇;胡灿 申请(专利权)人: 中国农业大学
主分类号: G01N21/359 分类号: G01N21/359;G01N15/00
代理公司: 北京卫平智业专利代理事务所(普通合伙) 11392 代理人: 谢建玲;郝亮
地址: 100193 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 栽培基质 颗粒表面 散射 光谱检测 水分影响 校正集 预处理 光谱数据采集 校正集光谱 验证集数据 预处理光谱 筛选 标准筛网 关系模型 光谱预测 颗粒化学 快速干燥 快速检测 理化实验 预测性能 验证集 有效地 再利用 目数 去除 实测 检验
【权利要求书】:

1.一种消除栽培基质颗粒表面散射及水分影响的光谱检测方法,其特征在于,包括如下步骤:

S1、干燥:采用高温快速加热装置加热干燥栽培基质颗粒,加热过程中不断搅拌栽培基质颗粒使其受热均匀,最终加热栽培基质颗粒至恒重状态,去除栽培基质颗粒中的水分;

S2、粉碎:采用高速粉碎装置快速粉碎栽培基质颗粒,使栽培基质颗粒的粒径尺寸和颗粒之间的空隙减小;

S3、过筛处理:采用筛网对粉碎后的栽培基质颗粒进行筛选,筛选得到粒径均匀的栽培基质颗粒样本;

S4、采用光谱采集系统获取栽培基质颗粒样本的光谱数据;

S5、对S4中获取光谱数据后的栽培基质颗粒样本采用国家或行业标准中规定的化学分析方法,通过理化实验测定待测化学成分含量的理化值;

S6、将S4中获取的栽培基质颗粒样本光谱数据与S5中测定的化学成分含量结果相对应,形成样品数据集合,并采用浓度梯度法以3:1的比例将样品数据集合划分为校正集和验证集;

S7、对校正集的光谱数据采用数学预处理算法进行光谱数据预处理,建立预处理光谱数据与S5中测定校正集样品化学成分含量理化值之间的光谱预测模型,再利用验证集数据检验光谱预测模型的预测性能。

2.如权利要求1所述的消除栽培基质颗粒表面散射及水分影响的光谱检测方法,其特征在于,所述光谱采集系统为实验自行搭建的光谱采集系统,包括:光谱仪、卤钨灯光源、检测平台、支撑立杆、光纤及光纤探头、暗箱、直流稳压电源和计算控制单元,并以反射方式进行光谱数据采集,检测平台通过螺栓安装在暗箱的中部,将暗箱分成上下两部分,卤钨灯光源通过螺栓安装在支撑立杆顶部,卤钨灯光源与检测平台呈45°,安装有卤钨灯光源的支撑立杆通过下端螺纹安装在检测平台上,并且在检测平台的左右两侧各布置一个卤钨灯光源,光纤及光纤探头的一端通过螺纹安装在支撑立杆的上端,安装有光纤及光纤探头的支撑立杆通过下端螺纹安装在检测平台上,并且保证光纤及光纤探头位于左右两侧卤钨灯光源照射聚焦点的垂直线方向上,光纤及光纤探头的另一端通过螺纹与光谱仪相连,光谱仪水平放置于暗箱下部分的底板上,直流稳压电源通过导线与卤钨灯光源相连,直流稳压电源水平放置于暗箱下部分的底板上,计算机控制单元位于暗箱之外,计算机控制单元通过数据线与光谱仪连接在一起,卤钨灯光源为光谱检测提供光源,检测平台用于放置检测样品,光纤及光纤探头用于接收和传输光信号,光谱仪用于光谱数据采集及处理,计算机控制单元用于光谱数据采集控制及显示,直流稳压电源为卤钨灯光源提供电能,暗箱用于隔绝外界自然光信号避免对光谱检测产生干扰。

3.如权利要求1所述的消除栽培基质颗粒表面散射及水分影响的光谱检测方法,其特征在于,步骤S1中,高温快速加热装置包括耐高温加热片,加热片的中心加热温度为400~650℃。

4.如权利要求3所述的消除栽培基质颗粒表面散射及水分影响的光谱检测方法,其特征在于,步骤S1中,高温快速加热装置的耐高温加热片数量和布置方式由加热装置结构及加热栽培基质颗粒种类确定,干燥加热时间根据不同栽培基质颗粒的含水量实际情况,采用实验方法确定。

5.如权利要求1所述的消除栽培基质颗粒表面散射及水分影响的光谱检测方法,其特征在于,步骤S1和步骤S2可依次进行,也可以同步进行,其最终效果等同。

6.如权利要求1所述的消除栽培基质颗粒表面散射及水分影响的光谱检测方法,其特征在于,步骤S2中,所述高速粉碎装置的粉碎旋转速度≥15000r/min。

7.如权利要求1所述的消除栽培基质颗粒表面散射及水分影响的光谱检测方法,其特征在于,步骤S3中,所述筛网的目数≥50目。

8.如权利要求1所述的消除栽培基质颗粒表面散射及水分影响的光谱检测方法,其特征在于,步骤S4中,所有栽培基质颗粒在获取光谱数据之前均经过干燥、粉碎和过筛处理步骤。

9.如权利要求1所述的消除栽培基质颗粒表面散射及水分影响的光谱检测方法,其特征在于,步骤S7中,所述数学预处理算法,包括:一阶导、二阶导、Savitzky-Golay平滑滤波、SNV和MSC。

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