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原文传递一种基于非模型光学校正高光谱的食品检测方法

专利名称：	一种基于非模型光学校正高光谱的食品检测方法
摘要：	本发明公开了一种基于非模型光学校正高光谱的食品检测方法，包括以下步骤：S1准备参考背景食品和参考富集食品；S2采集参考背景食品和参考富集食品的散射高光谱图像作为参考标准；S3得到参考背景食品和参考富集食品的参考曲线特征值的三维数据；S4得到待测食品的散射高光谱图像为三维数据；S5得到待测物含量的校正结果。本发明的食品检测方法用散射距离曲线每一点的曲线特征值作为特征，以标准品光学特征作为参考计算，无需进行复杂的数据计算或建立复杂的数学预测模型，具有较高的预测精度和很好的稳定性。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	广东;44
申请人：	华南理工大学
发明人：	孙大文;马骥;蒲洪彬;韦庆益
专利状态：	有效
申请日期：	2019-05-07T00:00:00+0800
发布日期：	2019-11-26T00:00:00+0800
申请号：	CN201910376128.0
公开号：	CN110501310A
代理机构：	广州市华学知识产权代理有限公司
代理人：	向玉芳;唐善新
分类号：	G01N21/49(2006.01);G;G01;G01N;G01N21
申请人地址：	511458 广东省广州市南沙区环市大道南路25号华工大广州产研院
主权项：	1.一种基于非模型光学校正高光谱的食品检测方法，其特征在于包括以下步骤： S1准备参考背景食品并确定参考背景食品待测物含量Vb；准备参考富集食品并确定参考富集食品待测物含量Vr； S2可移动载物台静止，功率可调的线光源从比工作功率高的初始功率逐渐降低使光强线性降低，功率降到0时，得到反射率较高的参考食品的参考散射高光谱图像，确定其中的工作功率为检测被测食品时的功率；调节线光源功率，使反射率较低的参考食品初始散射光谱最大值与初始功率下反射率较高的参考食品的散射光谱最大值相等，载物台静止，功率逐渐降低使光强线性降低，功率降到0时，得到反射率较低的参考食品的参考散射高光谱图像；所述的参考食品为参考背景食品或参考富集食品； S3规定散射高光谱图像中靠近光源的边界为散射距离零点，计算参考背景食品的散射距离曲线每一点的曲线特征值Cb和参考富集食品的散射距离曲线每一点的曲线特征值Cr；分别得到参考背景食品光谱散射值的三维数据对应的光强Lb和参考富集食品光谱散射值的三维数据对应的光强Lr； S4载物台以固定速度运动，线光源调节至工作功率且功率始终不变，采集待测物品的散射高光谱图像，计算待测物品的散射距离曲线每一点的曲线特征值Cs； S5对Cs、Cb、Cr、Vb、Vr建立函数关系F(C)，并预测每个像素点的待测物含量；用含有Lb和Lr的函数关系F(L)校正F(C)函数的结果，得到待测物含量的校正结果F(LC)。 2.根据权利要求1所述的基于非模型光学校正高光谱的食品检测方法，其特征在于：步骤S1中，不含待测物的或待测物含量已知且含量极低的食品作为参考背景食品；只含待测物的或待测物含量已知且含量很高的食品作为参考富集食品。 3.根据权利要求1所述的基于非模型光学校正高光谱的食品检测方法，其特征在于：步骤S2中，所述的功率可调的线光源的线光斑与线扫描相机的扫描线垂直。 4.根据权利要求1所述的基于非模型光学校正高光谱的食品检测方法，其特征在于：步骤S2中，所述的功率可调的线光源产生光斑宽度调节在1-5mm。 5.根据权利要求1所述的基于非模型光学校正高光谱的食品检测方法，其特征在于：步骤S2中，所述的功率可调的线光源与线扫描相机视野的距离调节在1-5mm。 6.根据权利要求1所述的基于非模型光学校正高光谱的食品检测方法，其特征在于：步骤S4中，载物台移动方向与线扫描高光谱图像采集系统采集线垂直。 7.根据权利要求1所述的基于非模型光学校正高光谱的食品检测方法，其特征在于：反射率较高的参考食品通过比较参考背景食品与参考富集食品在相同光照条件下的反射率得到。 8.根据权利要求1所述的基于非模型光学校正高光谱的食品检测方法，其特征在于：对于猪扒作为待测食品，对猪扒的散射距离曲线每一点的一阶导数绝对值Cs、猪肉背最长肌的散射距离曲线每一点的一阶导数绝对值Cb、脂肪的散射距离曲线每一点的一阶导数绝对值Cr、猪肉背最长肌脂肪含量Vb、猪肉脂肪的脂肪含量Vr建立函数关系F(C)：对猪肉背最长肌光谱散射值的三维数据对应的光强Lb和猪肉脂肪光谱散射值的三维数据对应的光强Lr建立函数关系将F(C)值与F(L)值相乘，得到校正函数F(LC)。 9.根据权利要求1所述的基于非模型光学校正高光谱的食品检测方法，其特征在于：对于香蕉作为待测食品，新鲜香蕉作为参考背景食品，人为损坏香蕉作为参考背景食品；对新鲜香蕉的散射距离曲线每一点的二阶导数绝对值Cb、人为损坏香蕉的散射距离曲线每一点的二阶导数绝对值Cr、参考富集食品褐变程度Vr、参考背景食品褐变程度Vb、待测香蕉的散射距离曲线每一点的二阶导数绝对值Cs建立函数关系对新鲜香蕉光谱散射值的三维数据对应的光强Lb和人为损伤香蕉光谱散射值的三维数据对应的光强Lr建立函数关系将F(C)值与F(L)值相乘，得到校正函数F(LC)。 10.根据权利要求1所述的基于非模型光学校正高光谱的食品检测方法，其特征在于：步骤S5后还包括将待测物含量的校正结果用可视化分布图表示。
所属类别：	发明专利