[发明专利]一种基于偏振光的稻米籽粒掺杂或掺伪无损快速定量检测方法

权利要求书

1.一种基于偏振光的稻米籽粒掺杂或掺伪无损快速定量检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：制备稻米样本，包括待测稻米样本和/或标准稻米系列样本；

S2：恒定样本含水率；

S3：确定入射光光源的参数，包括波长、角度和距离；

S4：采集样本中各籽粒偏振光R、G、B单通道信号数据；

S5：确定样本的RGB通道组合数据；

S6：对剔除异常样本后的RGB通道组合数据进行Savitzky-Golay卷积平滑数据预处理；

S7：利用经过预处理后的样本RGB通道组合数据和样本类别，基于类别分析建立稻米掺杂或掺伪类别定量分析模型；

S8：利用稻米掺杂或掺伪类别定量分析模型，对待测样本进行类别检测与统计。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述稻米样本中的待测稻米样本分别为2~4种已知种类的稻米掺杂或掺伪籽粒待测样本，所述标准稻米系列样本为2~4种稻米按设定的混合比例来组成稻米掺杂或掺伪标准系列样本；

所述稻米掺杂或掺伪定量分析模型是利用标准稻米系列各类样本RGB通道组合数据以及对应的籽粒数分别作为因变量和自变量，采用偏最小二乘回归进行对应类别的定量分析模型的构建，且采用全交互验证方式对所构建的模型进行验证。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述稻米样本中的待测稻米样本分别为2~4种未知种类的稻米掺杂或掺伪籽粒待测样本，所述稻米样本中的标准稻米系列样本为100%纯度各类稻米样本；

所述稻米掺杂或掺伪定量分析模型是利用稻米样本中待测样本各籽粒和标准样本的RGB通道组合数据，以RGB通道组合数据作为自变量，样本类别作为因变量，采用偏最小二乘判别进行各籽粒所属类别的定量分析模型的构建。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述稻米样本中的待测稻米样本分别为2~4种未知种类的稻米掺杂或掺伪籽粒待测样本；

所述稻米掺杂或掺伪定量分析模型为利用稻米样本中待测样本的RGB通道组合数据，利用PCA主成分分析法和Fisher判别进行分类的定量分析模型的构建。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述样本的RGB通道组合数据是指将各籽粒在偏振光下获得的RGB通道数据按照aR+bG+cB进行计算得到通道组合数据，其中a、b、c数值按照以下方式确定：

通过调整a、b、c数值，使稻米偏振光强度在215~255区间范围内的R、G、B通道籽粒数比值，糙米偏振光强度在200~255区间范围内的R、G、B通道籽粒数比值分别与其对应的碾磨程度15%精白米的偏振光强度在180~255区间范围内的R、G、B通道籽粒数比值相等；

其中，a、b、c为0~1区间内的一位小数，R、G、B分别代表偏振光红光通道、绿光通道、蓝光通道。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，2~4种未知或已知的掺杂或掺伪样本是指2～4种未知或已知的稻谷互相掺杂或2~4种未知或已知的糙米互相掺杂或2~4种未知或已知的精白米互相掺杂，不包括稻谷、糙米和精白米互相掺杂。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待测样本的获取方法为：将未知掺杂或掺伪稻米按每份100～1000的籽粒数分成2~20份待测样本；将已知目标纯品稻米按每份20~500的籽粒数分成10~40份标准样本；所述已知目标纯品稻米是指100%纯度的稻米样品。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述恒定样本含水率方法为：将每份待测样本和/或标准样本稻米放入水分测定仪中，仪器温度为38~42℃，每份样本含水率应稳定在8%~17%，实验环境温度控制在18~28℃，环境湿度控制在50~80%。