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原文传递一种冻干双孢菇霉变程度检测方法及系统

专利名称：	一种冻干双孢菇霉变程度检测方法及系统
摘要：	本发明公开了一种冻干双孢菇霉变程度检测方法及系统。所述方法首先获取不同霉变程度的冻干双孢菇样品的中红外光谱及实际菌落总数；对所述中红外光谱进行预处理，生成预处理后的中红外光谱；根据所述预处理后的中红外光谱及实际菌落总数建立菌落总数预测模型。采用本发明建立的菌落总数预测模型，只需采集待测冻干双孢菇样品的待测中红外光谱，即可快速预测待测冻干双孢菇样品的菌落总数，从而快速测定待测冻干双孢菇样品的霉变程度，操作步骤简单，检测时间短，检测成本低，为冻干双孢菇的霉变程度快速检测提供了绿色、经济、快捷的理论支持和解决途径。
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：	杨文建;王柳清;胡秋辉;裴斐;马宁;马高兴
专利状态：	有效
申请日期：	2019-08-09T00:00:00+0800
发布日期：	2019-11-05T00:00:00+0800
申请号：	CN201910732957.8
公开号：	CN110411975A
分类号：	G01N21/3563(2014.01);G;G01;G01N;G01N21
申请人地址：	210046 江苏省南京市栖霞区文苑路3号
主权项：	1.一种冻干双孢菇霉变程度检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取不同霉变程度的冻干双孢菇样品的中红外光谱及实际菌落总数；对所述中红外光谱进行预处理，生成预处理后的中红外光谱；根据所述预处理后的中红外光谱及实际菌落总数建立菌落总数预测模型；根据所述菌落总数预测模型确定待测冻干双孢菇样品的预测菌落总数；根据所述预测菌落总数确定所述待测冻干双孢菇样品的霉变程度。 2.根据权利要求1所述的冻干双孢菇霉变程度检测方法，其特征在于，所述获取不同霉变程度的冻干双孢菇样品的中红外光谱及实际菌落总数，具体包括：采用傅里叶变换红外光谱仪和铟镓砷光电检测器采集不同霉变程度的冻干双孢菇样品的中红外光谱；采用平板计数法测定不同霉变程度的冻干双孢菇样品的实际菌落总数；将不同霉变程度的冻干双孢菇样品的中红外光谱及其实际菌落总数对应存储。 3.根据权利要求2所述的冻干双孢菇霉变程度检测方法，其特征在于，所述对所述中红外光谱进行预处理，生成预处理后的中红外光谱，具体包括：根据所述冻干双孢菇样品的中红外光谱的均值和标准差对所述中红外光谱进行校正，生成所述中红外光谱的校正谱；采用二阶求导方法消除所述校正谱的基线偏移，强化光谱特征，生成所述预处理后的中红外光谱。 4.根据权利要求3所述的冻干双孢菇霉变程度检测方法，其特征在于，所述根据所述预处理后的中红外光谱及实际菌落总数建立菌落总数预测模型，具体包括：将所述预处理后的中红外光谱及对应的实际菌落总数划分为建模集和预测集；对所述建模集中的所述预处理后的中红外光谱及对应的实际菌落总数进行偏最小二乘回归分析，建立菌落总数训练模型；根据所述预测集中的所述预处理后的中红外光谱及对应的实际菌落总数确定所述菌落总数训练模型的判别准确率；判断所述判别准确率是否高于90％，获得第一判断结果；若所述第一判断结果为所述判别准确率不高于90％，返回所述将所述预处理后的中红外光谱及对应的实际菌落总数划分为建模集和预测集的步骤；若所述第一判断结果为所述判别准确率高于90％，确定所述菌落总数训练模型为所述菌落总数预测模型。 5.根据权利要求4所述的冻干双孢菇霉变程度检测方法，其特征在于，所述根据所述菌落总数预测模型确定待测冻干双孢菇样品的预测菌落总数，具体包括：获取待测冻干双孢菇样品的待测中红外光谱；对所述待测中红外光谱进行分解，获得所述待测中红外光谱的得分向量；将所述得分向量带入所述菌落总数预测模型，得到所述待测冻干双孢菇样品的预测菌落总数。 6.一种冻干双孢菇霉变程度检测系统，其特征在于，所述系统包括：样品参数集获取模块，用于获取不同霉变程度的冻干双孢菇样品的中红外光谱及实际菌落总数；预处理模块，用于对所述中红外光谱进行预处理，生成预处理后的中红外光谱；模型建立模块，用于根据所述预处理后的中红外光谱及实际菌落总数建立菌落总数预测模型；菌落总数预测模块，用于根据所述菌落总数预测模型确定待测冻干双孢菇样品的预测菌落总数；霉变程度确定模块，用于根据所述预测菌落总数确定所述待测冻干双孢菇样品的霉变程度。 7.根据权利要求6所述的冻干双孢菇霉变程度检测系统，其特征在于，所述样品参数集获取模块具体包括：中红外光谱采集单元，用于采用傅里叶变换红外光谱仪和铟镓砷光电检测器采集不同霉变程度的冻干双孢菇样品的中红外光谱；实际菌落总数测定单元，用于采用平板计数法测定不同霉变程度的冻干双孢菇样品的实际菌落总数；样品参数集存储单元，用于将不同霉变程度的冻干双孢菇样品的中红外光谱及其实际菌落总数对应存储。 8.根据权利要求7所述的冻干双孢菇霉变程度检测系统，其特征在于，所述预处理模块具体包括：光谱校正单元，用于根据所述冻干双孢菇样品的中红外光谱的均值和标准差对所述中红外光谱进行校正，生成所述中红外光谱的校正谱；二阶求导单元，用于采用二阶求导方法消除所述校正谱的基线偏移，强化光谱特征，生成所述预处理后的中红外光谱。 9.根据权利要求8所述的冻干双孢菇霉变程度检测系统，其特征在于，所述模型建立模块具体包括：样品参数集划分单元，用于将所述预处理后的中红外光谱及对应的实际菌落总数划分为建模集和预测集；训练模型建立单元，用于对所述建模集中的所述预处理后的中红外光谱及对应的实际菌落总数进行偏最小二乘回归分析，建立菌落总数训练模型；判别准确率确定单元，用于根据所述预测集中的所述预处理后的中红外光谱及对应的实际菌落总数确定所述菌落总数训练模型的判别准确率；判别准确率判断单元，用于判断所述判别准确率是否高于90％，获得第一判断结果；模型优化重建单元，用于若所述第一判断结果为所述判别准确率不高于90％，返回所述将所述预处理后的中红外光谱及对应的实际菌落总数划分为建模集和预测集的步骤；预测模型确定单元，用于若所述第一判断结果为所述判别准确率高于90％，确定所述菌落总数训练模型为所述菌落总数预测模型。 10.根据权利要求9所述的冻干双孢菇霉变程度检测系统，其特征在于，所述菌落总数预测模块具体包括：待测中红外光谱获取单元，用于获取待测冻干双孢菇样品的待测中红外光谱；光谱分解单元，用于对所述待测中红外光谱进行分解，获得所述待测中红外光谱的得分向量；菌落总数预测单元，用于将所述得分向量带入所述菌落总数预测模型，得到所述待测冻干双孢菇样品的预测菌落总数。
所属类别：	发明专利