专利名称: |
基于光谱和图像信息融合的霉变玉米在线检测方法 |
摘要: |
本发明公开了基于光谱和图像信息融合的霉变玉米在线检测方法,涉及玉米菌落总数检测技术领域。包括以下步骤:玉米样品辐照灭菌;玉米样品接种有害霉菌并储藏;玉米样品光谱和图像信息在线采集;样品菌落总数测定;快速测定,利用前述建立的模型,基于待测玉米的光谱和图像融合信息而输出其实际带菌量,从而判断玉米霉变状态。本发明检测方便,无需对玉米中的霉菌进行传统计数,仅需应用近红外光谱和图像技术采集玉米霉菌污染的特征光谱信息和图像参数信息。不损伤样品,节能环保,不需配制化学试剂,不产生有毒废液,降低了对人体和环境的危害。检测成本低,无需购买昂贵的化学试剂及各种分析仪器。 |
专利类型: |
发明专利 |
国家地区组织代码: |
江苏;32 |
申请人: |
南京财经大学 |
发明人: |
沈飞;黄怡;方勇;李彭;裴斐;邢常瑞;袁建;鞠兴荣 |
专利状态: |
有效 |
发布日期: |
2019-01-01T00:00:00+0800 |
申请号: |
CN201810458679.7 |
公开号: |
CN108663339A |
代理机构: |
北京德崇智捷知识产权代理有限公司 11467 |
代理人: |
冯燕平 |
分类号: |
G01N21/359(2014.01)I;G01N21/47(2006.01)I;G01N21/88(2006.01)I;G06T7/90(2017.01)I;G;G01;G06;G01N;G06T;G01N21;G06T7;G01N21/359;G01N21/47;G01N21/88;G06T7/90 |
申请人地址: |
210023 江苏省南京市栖霞区文苑路3号南京财经大学 |
主权项: |
1.一种基于光谱和图像信息融合的霉变玉米在线检测方法,其特征在于按照下述步骤进行:步骤(1):样品准备:将玉米样品置于钴‑60辐照(12kGy)下灭菌;步骤(2):样品接种有害霉菌:筛选玉米样品有害霉菌菌株置于马铃薯葡萄糖琼脂(PDA)培养基上,在28℃、85%RH恒温培养箱下培养10d,采用无菌水冲洗培养基表面,制取孢子悬浮液(浓度稀释至约1.0×105CFU/mL),喷洒在玉米样品上,将样品置于28℃、85%RH人工气候箱储藏15d,取时间节点0,6,9,12和15d样品用于分析;步骤(3):光谱在线采集:采用可见/近红外光纤光谱仪获取运动状态下玉米样品的光谱信息,对光谱信息进行预处理以消除由于样品不均、散射及各种噪声对光谱产生的误差,利用正自适应加权算法(CARS)算法提取样品光谱的特征波长;步骤(4):图像在线采集:采用MV‑EM120C/M型相机拍摄运动状态下的玉米图像,对图像进行预处理,消除拍摄时噪声等对图像产生的误差;对预处理后的图像提取颜色特征参数;步骤(5):样品菌落总数测定:将采集完光谱和图像的玉米按照GB/T 4789.2‑2010检测其霉菌菌落总数;步骤(6):定量预测分析:基于偏最小二乘回归分析方法(PLSR),依据玉米样品菌落总数水平与其光谱和图像信息融合特征参数的对应关系,建立样品中菌落总数真实水平与预测水平的相关关系模型;步骤(7):快速测定:利用前述步骤(6)建立的模型,基于待测玉米的光谱和图像融合信息而输出其实际菌落总数。 |
所属类别: |
发明专利 |