[发明专利]一种智能判定果蔬冻干升华/解析转化点的方法

权利要求书

1.一种智能判定果蔬冻干升华/解析转化点的方法，其特征在于：分别建立核磁成像光谱信息与果蔬含水率以及近红外图谱与果蔬含水率的关系模型，利用所建关系模型预测未知含水率冻干果蔬样品，通过对比核磁成像光谱信息与果蔬含水率的关系模型以及近红外图谱与果蔬含水率的关系模型输出值，判别果蔬冻干过程中的升华/解析转化点，将判别结果智能反馈给冻干参数控制中心，进行干燥参数的智能控制。

2.根据权利要求1所述智能判定果蔬冻干升华/解析转化点的方法，其特征在于：建立核磁成像光谱信息与果蔬含水率以及近红外图谱与果蔬含水率的关系模型的方法如下：

取训练样品的核磁成像光谱信息作为BP-ANN神经网络输入参数，训练样品对应的水分含量参数作为BP-ANN神经网络输出参数，优化BP-ANN神经网络的隐含层神经元数量、传递函数和训练函数，确定最优的核磁成像光谱信息与果蔬含水率的关系模型；

取训练样品的近红外图谱吸光度值作为BP-ANN神经网络输入参数，训练样品对应的水分含量参数作为BP-ANN神经网络输出参数，优化BP-ANN神经网络的隐含层神经元数量、传递函数和训练函数，确定最优的近红外图谱与果蔬含水率的关系模型。

3.根据权利要求2所述智能判定果蔬冻干升华/解析转化点的方法，其特征在于：所述隐含层神经元数量为6~15。

4.根据权利要求2所述智能判定果蔬冻干升华/解析转化点的方法，其特征在于：所述训练样品的核磁成像光谱信息和近红外图谱吸光度值的获取方法如下：

（1）样品处理：将果蔬样品清洗干净后，用真空抽滤机抽滤；

（2）样品初始含水率测定：取步骤（1）所得样品放入105℃烘箱内烘干至恒重，称重后得到样品初始含水率；

（3）不同含水率样品获取：将步骤（1）所得样品放入微波真空干燥仓内间隔相同时间取样一次，称重，并计算其含水率，获得不同含水率的微波真空干燥样品；

（4）样品核磁图像获取和近红外检测：取步骤（3）所得的不同含水率的微波真空干燥样品置于核磁检测管中进行核磁成像信息采样检测，图像采集和校正后，选取感兴趣区域，提取感兴趣区域核磁成像图片的反射光谱曲线，并将从反射光谱曲线获得的光谱数据进行平均作为该样本的平均光谱值；取步骤（3）所得的微波真空干燥样品置于红外检测平台中进行采样检测。

5.根据权利要求4所述智能判定果蔬冻干升华/解析转化点的方法，其特征在于：在步骤（1）中，真空抽滤的时间为2~3 min。

6.根据权利要求4所述智能判定果蔬冻干升华/解析转化点的方法，其特征在于：在步骤（2）中，取10~20 g步骤（1）所得样品放入105℃烘箱内，所述恒重是指样品前后重量相差小于0.02g。

7.根据权利要求4所述智能判定果蔬冻干升华/解析转化点的方法，其特征在于：在步骤（3）中，对于获得不同含水率的微波真空干燥样品，微波功率控制在2~3 W/g，取样间隔时间为10~15 min，取得微波真空干燥样品的数量为100~150个。

8.根据权利要求4所述智能判定果蔬冻干升华/解析转化点的方法，其特征在于：在步骤（4）中，对于样品核磁图像获取，所需样品的质量为3~5g，核磁频率为25 MHz，采用ENVI软件选取感兴趣区域，采用MATLAB软件提取光谱数据；对于样品近红外检测，所需样品的质量为20~25g，近红外检测的起始波长为900nm，结束波长为1800nm，检测点个数为20801。