[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

说明书

本发明涉及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，包括如下步骤：S1、栽培基质颗粒快速干燥去除所含的水分；S2、栽培基质颗粒快速粉碎；S3、利用目数≥50目的标准筛网对粉碎栽培基质颗粒进行筛选；S4、筛选后的栽培基质颗粒光谱数据采集；S5、采用理化实验测定栽培基质颗粒待测化学成分理化值；S6、以3：1的比例将样品集划分为校正集和验证集；S7、对校正集光谱数据进行预处理，并利用校正集建立栽培基质颗粒实测理化值与预处理光谱数据之间的关系模型，再利用验证集数据检验模型的预测性能。该模型用于栽培基质颗粒化学成分的快速检测，并能有效地消除栽培基质颗粒表面散射和水分对光谱预测结果的影响。

技术领域

本发明涉及光学快速检测技术领域，具体来说是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，尤其适用于一种消除栽培基质颗粒表面散射及水分影响的近红外光谱检测方法。

背景技术

近红外光谱主要反映了含氢基团X-H(例如C-H、N-H、O-H等)振动的倍频和合频吸收。不同含氢基团对应的吸收峰的波长不同，并且各含氢基团含量与其对应的吸收峰值存在正相关关系。根据近红外光谱的上述特点，采用近红外光谱技术可实现多种含氢基团化学物质的快速定量检测。目前近红外光谱广泛应用于农业、食品和工业等领域的化学成分快速定量分析中。

在采用近红外光谱技术对设施农业栽培基质颗粒样品进行化学成分快速检测的过程中，因栽培基质颗粒普遍存在粒径不均匀和颗粒间空隙较大而引起的散射现象，对光谱检测结果有显著性影响。目前普遍采用数学预处理算法对散射和水分等产生的影响进行消除。虽然多元散射校正(MSC)和标准正态变换(SNV)等数学预处理算法能减小粒径不均匀引起的漫反射和散射影响，但对于栽培基质颗粒样本这种粒度均匀性较差和颗粒间隙较大等情况的预处理效果仍存在较大的局限性。并且在近红外光谱检测的过程中，近红外光谱对于水分中的含氢基团比较敏感。水分的存在导致对其它化学成分的定量分析产生较大影响。因此采用物理方法去除栽培基质颗粒中的水分、提高栽培基质颗粒的均匀性和减小栽培基质颗粒之间的空隙，对于消除栽培基质颗粒表面散射及水分对光谱检测结果的影响有重要意义。

发明内容

针对目前光谱检测技术中存在的问题，本发明的目的在于提供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，基于物理方法去除栽培基质颗粒中的水分和提高栽培基质颗粒均匀性和减小栽培基质颗粒间的空隙，能有效地消除栽培基质颗粒表面散射和水分对光谱检测结果的影响。

为了达到以上目的，本发明采取的技术方案是：

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，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。