一种基于近红外的大米水分在线检测方法及系统技术方案

本发明专利技术属于无损检测技术领域，特别涉及一种基于近红外的大米水分在线检测方法及系统。该方法采集大米近红外光谱数据后利用预处理方法进行处理，再分别结合PLSR和PCR建立定量模型，以相关系数和标准差为评价指标选择出预测性能最优的模型应用于在线检测。为了实现该方法搭建了一套在线检测系统，系统由近红外光谱检测仪、上位机组成，所述近红外光谱检测仪由光纤光栅光谱仪、通讯板卡组成，能够实时采集物料漫反射的近红外光，并转换为数字信号传输至上位机。本发明专利技术提供了一种基于近红外的大米品质在线检测方法及系统，提高了大米水分检测效率，为实现大米水分生产现场快速无损检测提供了参考。提供了参考。提供了参考。

【技术实现步骤摘要】
一种基于近红外的大米水分在线检测方法及系统


[0001]本专利技术属于无损检测
，特别涉及一种基于近红外的大米水分在线检测系统及方法。

技术介绍

[0002]大米在人们日常饮食中占据重要地位，其品质的好坏会直接影响人们的身体状况。大米水分是众多品质中非常重要的一个指标，特别是在运输、加工时，过高的水分含量会使大米产生霉变，直接造成经济损失，因此对大米水分进行实时快速检测具有重要意义。
[0003]目前，大米水分的检测多是在实验室完成，步骤复杂、操作繁琐。近年来近红外光谱检测技术被广泛应用于食品农业领域，因其在线、无损、快速检测的特点受到众多设备研发人员的青睐，并取得了较好的检测效果。
[0004]因此结合近红外光谱检测技术研究一种在线检测大米水分的方法及系统，在大米水分在线无损检测方面具有广阔的应用前景。

技术实现思路

[0005]本专利技术针对上述问题，公开了一种基于近红外的大米水分在线检测方法及系统，该方法检测速度快、效果好，在大米水分在线无损检测方面具有广阔的应用前景。
[0006]本专利技术是通过以下技术手段实现上述技术目的的。一种基于近红外的大米水分在线检测方法，包括如下步骤：
[0007]S1、样品准备：选择颗粒饱满的大米样品分为两组，一组用于建立校正模型，另一组用于模型验证；
[0008]S2、数据采集：设置采集条件，采集样品光谱数据，选取平均光谱作为样品光谱；
[0009]S3、建立模型：采集样品的光谱数据后，利用预处理方法进行处理，预处理后分别结合PLSR和PCR建立大米水分的近红外校正模型；
[0010]S4、模型预测：将验证光谱数据代入校正模型进行预测，以相关系数和标准差为评价指标选取最佳模型。
[0011]所述S1步骤中：大米样品测定水分采用国家标准GB 5009.3
‑
2016中的直接干燥法，测量得到大米水分数据后与光谱数据结合建立定量模型。
[0012]所述S2步骤中：采集条件设置包括波长范围设置为900nm
‑
1700nm，积分时间设置为15ms
‑
25ms、平均次数设置为3次，采样间隔时间大于50ms。
[0013]所述S3步骤中：预处理方法包括多项式卷积平滑SGF、标准正态变量变换SNV结合一阶导数、归一化、多元散射校正MSC、二阶导数。
[0014]所述S4步骤中：相关系数越接近1，标准差越小，说明模型预测越准确。
[0015]一种基于近红外的大米水分在线检测系统包括光谱检测仪、上位机、传输机构；所述上位机是使用C#语言编写的控制软件；所述传输机构为皮带传输装置。
[0016]所述光谱检测仪包括光谱仪、卤钨灯、参比白板、通讯板卡；所述光谱仪为光栅光
纤型光谱仪，输入端连接光纤，输出端连接通讯板卡；所述卤钨灯安装在凹型槽固定支架两侧，两只卤钨灯倾斜照射在物料上；所述参比白板连接在导轨上，连接步进电机实现移动控制；所述通讯板卡使用螺丝螺母固定在光谱检测仪外壳上，通过数据线连接至PC机。
[0017]所述上位机包括采集参数及模式设置、谱图显示、在线检测；采集模式分为3种，分别为暗电流模式、参比光谱模式、样品光谱模式；谱图显示包括暗电流能量值谱图、参比光谱的谱图、样品光谱的谱图；在线检测是加载建立好的定量模型，实时采集光谱数据进行在线预测大米水分。
[0018]进一步大米水分含量采用国家标准GB 5009.3
‑
2016中的直接干燥法，得到大米水分含量数据，将数据与大米光谱数据相结合建立校正模型，以相关系数及标准差为评价指标选择出最优模型。
[0019]进一步大米水分数据与光谱数据按照K
‑
S方法以7：3的比例划分为校正集和预测集。
[0020]本专利技术的有益效果及技术原理为：
[0021]本专利技术使用时，卤钨灯发射出近红外光源照射在大米上，漫反射后的光携带理化值信息经过光纤进入光谱仪内，光谱仪进行模数转变后通过通讯板卡将数据传输至上位机中，上位机处理后进行显示、保存。
[0022]本专利技术使用时，首先加载选择出的最优定量模型，点击上位机中的在线检测按钮后实时采集光谱数据，代入模型后预测出大米水分含量，实现大米水分含量的在线检测功能。
[0023]本专利技术所述的大米水分含量近红外在线检测方法，能够应用于复杂的生产现场，自动化程度高，具有在线、快速、无损检测的特点。
附图说明
[0024]为了更清楚地说明本专利技术现有技术中的技术方案，下面对设计中的附图进行简单的介绍。
[0025]图1为本专利技术的设计流程图；
[0026]图2为本专利技术的总体设计示意图；
[0027]图3为大米光谱的谱图；
[0028]1‑
串口通讯；2
‑
采集参数设置；3
‑
谱图显示；4
‑
文件保存；5
‑
模型调用；6
‑
在线检测；7
‑
采集模式设置；8
‑
传输机构；9
‑
通讯板卡；10
‑
步进电机；11
‑
导轨；12
‑
卤钨灯；13
‑
光谱检测仪；14
‑
光纤；15
‑
光谱仪；
具体实施方式
[0029]为使本专利技术的技术方案更加清晰明确，下面结合附图以及具体实施对本专利技术作进一步的说明。
[0030]本专利技术是通过以下技术手段实现上述技术目的的。一种基于近红外的大米水分在线检测方法，包括如下步骤：
[0031]S1、样品准备：选择颗粒饱满的大米样品分为两组，一组用于建立校正模型，另一组用于模型验证；
[0032]S2、数据采集：设置采集条件，采集样品光谱数据，选取平均光谱作为样品光谱；
[0033]S3、建立模型：采集样品的光谱数据后，利用预处理方法进行处理，预处理后分别结合PLSR和PCR建立大米水分的近红外校正模型；
[0034]S4、模型预测：将验证光谱数据代入校正模型进行预测，以相关系数和标准差为评价指标选取最佳模型。
[0035]所述S1步骤中：所述大米样品测定水分采用国家标准GB 5009.3
‑
2016中的直接干燥法，每份样品选取15g
‑
25g测量水分，测量得到大米水分数据后与光谱数据结合建立定量校正模型。
[0036]所述S2步骤中：所述采集条件设置包括波长范围设置为900nm
‑
1700nm，积分时间设置为15ms
‑
25ms、平均次数设置为3次，采样间隔时间大于50ms。
[0037]所述S3步骤中：光谱除了包含样品的化学信息外，还包括其他的干扰信息，因此对光谱数据进行预处理消除光谱数据中的无关信息和噪声。
[0038]所述S本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于近红外的大米水分在线检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、样品准备：选择颗粒饱满的大米样品分为两组，一组用于建立校正模型，另一组用于模型验证；S2、数据采集：设置采集条件，采集样品光谱数据，选取平均光谱作为样品光谱；S3、建立模型：采集样品的光谱数据后，利用预处理方法进行处理，预处理后分别结合PLSR和PCR建立大米水分的近红外校正模型；S4、模型预测：将验证光谱数据代入校正模型进行预测，以相关系数和标准差为评价指标选取最佳模型。2.根据权利要求1所述的一种基于近红外的大米水分在线检测方法，其特征在于，所述S1步骤中：大米样品测定水分采用国家标准GB 5009.3
‑
2016中的直接干燥法，测量得到大米水分数据后与光谱数据结合建立定量模型。3.根据权利要求1所述的一种基于近红外的大米水分在线检测方法，其特征在于，所述S2步骤中：采集条件设置包括波长范围设置为900nm
‑
1700nm，积分时间设置为15ms
‑
25ms、平均次数设置为3次，采样间隔时间大于50ms。4.根据权利要求1所述的一种基于近红外的大米水分在线检测方法，其特征在于，所述S3步骤中：预处理方法包括多项式卷积平滑SGF、标准正态变量变换SNV结合一阶导数、归一化、多元散射...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄晋，宫晓冉，石小军，王涛，陈斌，陆道礼，
申请(专利权)人：无锡考特威星机械有限公司，
类型：发明
国别省市：