[发明专利]基于光学手段的猪饮用水检测方法及系统

说明书

本发明涉及猪饮用水检测技术领域，具体涉及基于光学手段的猪饮用水检测方法及系统。方法包括：根据猪饮用水对应的紫外可见光谱曲线上的极值点，得到各极值点组合对应的噪声深度估值；利用预设大小的均值滤波窗口在紫外可见光谱曲线上进行遍历，获得拟合点；根据噪声深度估值得到各均值滤波窗口内的噪声干扰程度；根据各拟合点所在的均值滤波窗口内的噪声干扰程度和噪声深度估值，构建引导函数；根据引导函数和紫外可见光谱曲线的包络线对应的包络函数筛选待校正拟合点，确定待校正拟合点的目标拟合值，进而获得目标光谱曲线，基于目标光谱曲线对猪饮用水的水质进行检测。本发明提高了猪饮用水水质的检测精度。

技术领域

本发明涉及猪饮用水检测技术领域，具体涉及基于光学手段的猪饮用水检测方法及系统。

背景技术

水是猪生长过程中所需的七大重要营养物质之一，水不仅在猪体内发生化学反应时起到溶剂作用，而且直接参与机体代谢过程，包括猪对饲料的采食、食糜的输送、养分的消化、吸收、转运、分解与合成以及废物的排泄等，水发挥着极其重要的作用。猪饮水中细菌、PH值、重金属离子、杂质等均有严格的要求，若水质不达标可能会引起动物腹泻、营养吸收障碍和其他多种疾病，因此需要提前对猪饮用水的水质进行检测，判断是否能够正常饮用。

传统的水质检测方法需要具有较好的分子技术经验，在实验室环境下对水样进行多种检测，费时、费力、成本高。现有紫外可见光谱法检测水质参数具有检测速度快、成本低、无二次污染、可实现在线和原位测量等优点，但实测水体的紫外可见吸收光谱数据常因为受水质波动、仪器设备等多因素影响，导致光谱存在噪声和基线漂移问题，基线漂移会使得噪声幅值更偏离真实数据，一般利用传统去噪算法进行预处理时基线漂移的优先级高于噪声处理，所以传统趋势项拟合消除基线漂移的方法是将含有噪声的信号直接作为处理目标，但尽管如此，在利用最小二乘法直接拟合趋势项时还是会受到高频噪声的干扰，导致趋势项拟合过程中存在拟合点失真的问题，进而使得猪饮用水水质的检测精度较低。

发明内容

为了解决现有方法在检测猪饮用水水质时存在的检测精度较低的问题，本发明的目的在于提供一种基于光学手段的猪饮用水检测方法及系统，所采用的技术方案具体如下：

第一方面，本发明提供了一种基于光学手段的猪饮用水检测方法，该方法包括以下步骤：

获取待检测猪饮用水对应的紫外可见光谱曲线；

根据所述紫外可见光谱曲线上的极值点，得到各极值点组合对应的噪声深度估值；利用预设大小的均值滤波窗口在所述紫外可见光谱曲线上进行遍历，获得各均值滤波窗口内的拟合点；根据所述噪声深度估值，得到各均值滤波窗口内的噪声干扰程度；

根据各拟合点所在的均值滤波窗口内的噪声干扰程度和各拟合点所在的均值滤波窗口内的噪声深度估值，得到各拟合点的引导值，基于所述引导值构建引导函数；获取所述紫外可见光谱曲线的包络线对应的包络函数；根据所述引导函数和所述包络函数，筛选待校正拟合点；

根据待校正拟合点的初始拟合值、引导值和所述紫外可见光谱曲线，确定待校正拟合点的目标拟合值；基于所述目标拟合值获得目标光谱曲线，基于所述目标光谱曲线对待检测猪饮用水的水质进行检测。

第二方面，本发明提供了一种基于光学手段的猪饮用水检测系统，包括存储器和处理器，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现上述所述的基于光学手段的猪饮用水检测方法。

优选的，所述根据所述紫外可见光谱曲线上的极值点，得到各极值点组合对应的噪声深度估值，包括：

按照所述紫外可见光光谱曲线上极值点从左到右的顺序，每两个极值点构成一个极值点组合，获得多个极值点组合；

对于任一极值点组合：计算极值点组合中两个极值点的曲线值的差值的绝对值，将所述绝对值作为极值点组合中两个极值点的曲线值的差异；将所述差异作为极值点组合对应的噪声深度估值。

优选的，所述根据所述噪声深度估值，得到各均值滤波窗口内的噪声干扰程度，包括：