[發(fā)明專利]一種小麥品質(zhì)近紅外檢測系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201610578779.4
• 申請日: 2016-07-21
• 公開（公告）號: CN107643264A
• 公開（公告）日: 2018-01-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 由國峰
• 申請（專利權(quán)）人: 由國峰
• 主分類號: G01N21/359
• 分類號: G01N21/359
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

所屬技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種檢測系統(tǒng)，尤其涉及一種小麥品質(zhì)近紅外檢測系統(tǒng)。

背景技術(shù)

快速檢測小麥品質(zhì)質(zhì)量有利于小麥的育種、貿(mào)易和加工，具有重大的現(xiàn)實(shí)意義。近紅外光譜法的理論基礎(chǔ)足通過樣品的近紅外光譜，記錄樣品中C一H，O—H，N—H等幾乎全部含氫基團(tuán)的信息。相比傳統(tǒng)分析方法，能方便、快速、無損地檢測小麥的品質(zhì)質(zhì)量，是國家標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的小麥品質(zhì)檢測方法。

目前，快速、易操作、低廉的專用近紅外光譜儀已成為糧食品質(zhì)快速檢測的發(fā)展新方向。國外許多知名的光譜儀器公司已生產(chǎn)出成熟的專用谷物光譜分析儀器，如Zeltex公司的ZX-50SRT型便攜式近紅外種子品質(zhì)分析儀等。國內(nèi)在該領(lǐng)域的研究遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是現(xiàn)快速無損地檢測小麥品質(zhì)，設(shè)計(jì)了一種小麥品質(zhì)近紅外檢測系統(tǒng)。

本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是：

小麥品質(zhì)近紅外檢測系統(tǒng)由固定光柵光學(xué)系統(tǒng)、CCD驅(qū)動及信號采集系統(tǒng)、CCD溫度控制系統(tǒng)、光源控制系統(tǒng)、旋轉(zhuǎn)臺控制系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)等部分組成。

所述的系統(tǒng)的CCD溫度控制系統(tǒng)控制精度為±0.1℃，光強(qiáng)的控制精度為0.02％，儀器信噪比為4000:1。

所述的系統(tǒng)選擇偏最小二乘法建模，交叉檢驗(yàn)法檢驗(yàn)以確定最佳模型，最后用預(yù)測集評價其預(yù)測性能。評價模型定標(biāo)效果和預(yù)測能力的指標(biāo)有R2，RMSECV，RMSEP，RPD。

所述的R2表示真實(shí)組分值中出現(xiàn)變量的百分?jǐn)?shù)，其值越接近1，預(yù)測含量越接近真值，模型的預(yù)測能力越好。

所述的RMSECV和RMSEP分別表示在交叉驗(yàn)證和外部驗(yàn)證情況下的預(yù)測值與標(biāo)準(zhǔn)值之間的偏離程度，用來判斷模型的好壞，其值越小，模型越好。

R所述的PD用來驗(yàn)證模型的穩(wěn)定性與預(yù)測能力，當(dāng)RPD>3時，模型穩(wěn)定性和預(yù)測性能良好。

本發(fā)明的有益效果是：

小麥品質(zhì)近紅外檢測系統(tǒng)具有良好的預(yù)測性、重復(fù)性和穩(wěn)定性，可以應(yīng)用于小麥品質(zhì)的定量檢測與分析。

附圖說明

下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對本發(fā)明進(jìn)一步說明。

圖1是系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。

圖2是近紅外檢測系統(tǒng)分析流程。

具體實(shí)施方式

如圖1所示， 麥品質(zhì)近紅外檢測系統(tǒng)由固定光柵光學(xué)系統(tǒng)、CCD驅(qū)動及信號采集系統(tǒng)、CCD溫度控制系統(tǒng)、光源控制系統(tǒng)、旋轉(zhuǎn)臺控制系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)等部分組成。系統(tǒng)的CCD溫度控制系統(tǒng)控制精度為±0.1℃，光強(qiáng)的控制精度為0.02％，儀器信噪比為4000:1。系統(tǒng)的工作原理為：光源控制系統(tǒng)通過控制流過光源的電流穩(wěn)定性來保持光源光強(qiáng)的穩(wěn)定，為系統(tǒng)提供穩(wěn)定的近紅外光。光經(jīng)過聚光準(zhǔn)直后由光纖導(dǎo)入，直接照射到旋轉(zhuǎn)臺的樣品并透過樣品。漫透射后的光由光纖導(dǎo)出，再次聚光準(zhǔn)直后，穿透分光系統(tǒng)的狹縫，并被反射到固定光柵上色散，并形成單色光，最后被反射到線陣CCD探測器上，形成連續(xù)的近紅外光譜。可編程邏輯器件PLD提供脈沖時序驅(qū)動CCD探測器將光信號轉(zhuǎn)變成電信號，由AD轉(zhuǎn)換器采集并傳輸?shù)絇LD，再傳輸?shù)缴衔粰C(jī)。最后上位機(jī)軟件系統(tǒng)對光譜信號進(jìn)行保存和處理。本系統(tǒng)使用單片機(jī)和PLD作為控制中心，外接16位的AD轉(zhuǎn)換器與DA轉(zhuǎn)換器，完成該系統(tǒng)的內(nèi)部電路的控制，并實(shí)現(xiàn)與上位機(jī)的通訊。

如圖2所示，近紅外光譜分析法的主要流程包括建立模型和預(yù)測樣品，基本步驟如下。(1)篩選有代表性的建模樣品，采用國標(biāo)法測得待測量含量，作為建模標(biāo)準(zhǔn)值，并用近紅外光譜儀掃描得到樣品光譜。(2)采用化學(xué)計(jì)量學(xué)軟件，選擇合適的預(yù)處理和建模方法處理光譜，建立性能優(yōu)良的近紅外光譜分析模型。(3)掃描待測樣品的近紅外光譜，并采用模型加以分析，得到待測樣品的待測成分含量。針對小麥的營養(yǎng)成分種類多且樣本容量小于建模變量個數(shù)的情況，選擇偏最小二乘法建模，交叉檢驗(yàn)法檢驗(yàn)以確定最佳模型，最后用預(yù)測集評價其預(yù)測性能。評價模型定標(biāo)效果和預(yù)測能力的指標(biāo)有R2，RMSECV，RMSEP，RPD。R2表示真實(shí)組分值中出現(xiàn)變量的百分?jǐn)?shù)，其值越接近1，預(yù)測含量越接近真值，模型的預(yù)測能力越好；RMSECV和RMSEP分別表示在交叉驗(yàn)證和外部驗(yàn)證情況下的預(yù)測值與標(biāo)準(zhǔn)值之間的偏離程度，用來判斷模型的好壞，其值越小，模型越好；RPD用來驗(yàn)證模型的穩(wěn)定性與預(yù)測能力，當(dāng)RPD>3時，模型穩(wěn)定性和預(yù)測性能良好。