[發(fā)明專(zhuān)利]便攜式近紅外光譜食品快速檢測(cè)與建模一體化系統(tǒng)和方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710130402.7
• 申請(qǐng)日: 2017-03-07
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN106932360A
• 公開(kāi)（公告）日: 2017-07-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉翠玲;于重重;胡玉君;劉玉森;周子彥;孫曉榮;趙琦
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 北京工商大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G01N21/359
• 分類(lèi)號(hào): G01N21/359;G01N21/3563;G06F13/10
• 代理公司: 北京萬(wàn)象新悅知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙)11360
• 代理人: 黃鳳茹

1.一種便攜式近紅外光譜食品快速檢測(cè)與建模一體化系統(tǒng)，包括小型近紅外光譜儀和智能手機(jī)，還包括驅(qū)動(dòng)模塊；所述小型近紅外光譜儀為智能手機(jī)的外接USB設(shè)備；小型近紅外光譜儀與智能手機(jī)通過(guò)Y型數(shù)據(jù)線進(jìn)行連接；小型近紅外光譜儀可使用近紅外光譜引擎MicroNIR1700；智能手機(jī)為android平臺(tái)的智能手機(jī)；小型近紅外光譜儀和手機(jī)均可外接移動(dòng)電源；所述驅(qū)動(dòng)模塊用于驅(qū)動(dòng)小型近紅外光譜儀響應(yīng)智能手機(jī)端發(fā)出的指令，實(shí)現(xiàn)軟件對(duì)硬件的識(shí)別和判斷、Android手機(jī)與外接USB設(shè)備進(jìn)行通信、對(duì)傳輸?shù)绞謾C(jī)端的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)食品快速檢測(cè)與建模。

2.一種便攜式近紅外光譜食品快速檢測(cè)與建模一體化方法，在android平臺(tái)下對(duì)便攜式近紅外光譜儀進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)，首先通過(guò)校正集食品樣本的組分指標(biāo)參數(shù)的濃度參考值和近紅外光譜數(shù)據(jù)建立食品檢測(cè)校正模型；在進(jìn)行檢測(cè)中可通過(guò)調(diào)整模型參數(shù)，得到針對(duì)具體檢測(cè)食品對(duì)象的最佳檢測(cè)校正模型；再通過(guò)校正模型對(duì)待測(cè)集的未知食品樣本的組分參數(shù)進(jìn)行檢測(cè)，得到未知食品樣本的待測(cè)組分濃度檢測(cè)值；包括如下步驟：

S1)通過(guò)Y型數(shù)據(jù)線連接小型近紅外光譜儀與android智能手機(jī)；

S2)按照USB通信模式編寫(xiě)驅(qū)動(dòng)模塊，開(kāi)發(fā)android應(yīng)用安裝包，用于驅(qū)動(dòng)小型近紅外光譜儀響應(yīng)智能手機(jī)端發(fā)出的指令；

S3)安裝應(yīng)用安裝包到智能手機(jī)中，利用應(yīng)用安裝包執(zhí)行食品快速檢測(cè)與建模的操作，實(shí)現(xiàn)近紅外光譜食品快速檢測(cè)與建模。

3.如權(quán)利要求2所述一體化方法，其特征是，步驟S2)所述驅(qū)動(dòng)模塊通過(guò)對(duì)手機(jī)中的相關(guān)應(yīng)用軟件與外接的USB設(shè)施的適用度進(jìn)行自動(dòng)判斷，實(shí)現(xiàn)手機(jī)android應(yīng)用與外接設(shè)備的信息交互。

4.如權(quán)利要求2所述一體化方法，其特征是，步驟S3)所述食品快速檢測(cè)與建模的操作包括如下步驟：

1)采集具有代表性的食品樣本，作為校正集食品樣本；

2)通過(guò)便攜式近紅外光譜儀測(cè)得校正集食品樣本的近紅外光譜數(shù)據(jù)；

3)通過(guò)化學(xué)分析方法測(cè)得校正集食品樣本的待測(cè)組分的濃度，作為相應(yīng)組分指標(biāo)參數(shù)的濃度參考值；

4)步驟2)獲得的校正集食品樣本的近紅外光譜數(shù)據(jù)通過(guò)Y數(shù)據(jù)線傳輸至智能手機(jī)端，通過(guò)智能手機(jī)端安裝的應(yīng)用，對(duì)近紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；

5)利用步驟3)得到的校正集食品樣本的待測(cè)組分的濃度和步驟4)進(jìn)行預(yù)處理后得到的校正集食品樣本的近紅外光譜數(shù)據(jù)，針對(duì)需要檢測(cè)的組分指標(biāo)參數(shù)，建立校正模型；

6)對(duì)待測(cè)集食品樣本，通過(guò)便攜式近紅外光譜儀測(cè)得近紅外光譜數(shù)據(jù)；

7)將步驟6)獲得的待測(cè)集食品樣本的近紅外光譜數(shù)據(jù)通過(guò)Y數(shù)據(jù)線傳輸至android智能手機(jī)端，通過(guò)智能手機(jī)端安裝的應(yīng)用，對(duì)近紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；

8)針對(duì)需要檢測(cè)的組分指標(biāo)參數(shù)，利用步驟5)獲得的校正模型對(duì)待測(cè)集食品樣本的相應(yīng)的組分參數(shù)進(jìn)行檢測(cè)，得到待測(cè)集食品樣本的組分濃度檢測(cè)值。

5.如權(quán)利要求4所述一體化方法，其特征是，步驟5)具體通過(guò)多元線性回歸方法建立校正模型。

6.如權(quán)利要求4所述一體化方法，其特征是，在得到待測(cè)集食品樣本的組分濃度檢測(cè)值后，對(duì)步驟5)中建立的校正模型采用模型評(píng)價(jià)參數(shù)對(duì)所述校正模型進(jìn)行評(píng)價(jià)。

7.如權(quán)利要求6所述一體化方法，其特征是，所述模型評(píng)價(jià)參數(shù)包括殘差、校正標(biāo)準(zhǔn)偏差、交互驗(yàn)證的校正標(biāo)準(zhǔn)偏差、預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)偏差或決定系數(shù)。