[發明專利]一種基于多尺度太赫茲光譜的原包裝奶粉無損檢測方法有效
| 申請號： | 201710299188.8 | 申請日： | 2017-04-28 |
| 公開（公告）號： | CN107192689B | 公開（公告）日： | 2020-06-26 |
| 發明（設計）人： | 陳達;林家海;李陽 | 申請（專利權）人： | 天津智巧數據科技有限公司 |
| 主分類號： | G01N21/3586 | 分類號： | G01N21/3586 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 300000 天津市東麗區金鐘公*** | 國省代碼： | 天津;12 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 尺度 赫茲 光譜 包裝 奶粉 無損 檢測 方法 | ||
1.一種基于多尺度太赫茲光譜的原包裝奶粉無損檢測方法，包括以下步驟：
S1、通過太赫茲光譜信號采集系統采集營養成分真實值已知并合格的原包裝奶粉的太赫茲光譜，將其作為校正集的原始光譜；
S2、進行高密度小波變換，根據原包裝奶粉太赫茲光譜信號的特征，選取最優高密度小波基；
S3、采用步驟S2中所選取的最優高密度小波基，對比原始光譜信號在不同分解尺度下不同樣品間信號的差異性，按照交叉預測誤差最小的方式確立最優的分解尺度；
S4、采用步驟S2、S3中確立的最優高密度小波分解參數，包括最優高密度小波基和最優分解尺度，對太赫茲光譜信號進行多尺度高密度小波分解，獲得各層高密度小波系數；
S5、對步驟S4中所獲取的各層高密度小波系數，分別采用偏最小二乘回歸算法建立預測子模型，過程如步驟S6、S7所述；
S6、以步驟S4中獲得的各層高密度小波系數中的某一層為自變量，對應營養成分的含量為因變量，進行1000-5000次的偏最小二乘蒙特卡羅交叉驗證，根據蒙特卡羅交叉驗證均方根誤差最小原則確定預測子模型的最優主成分數，并記錄對應的最小交叉驗證均方根誤差；
S7、根據步驟S6中確立的最優主成分數，采用非線性迭代偏最小二乘法建立對應的預測子模型；
S8、對于不同層次的高密度小波系數，通過重復步驟S6和S7分別建立對應的預測子模型，構成預測子模型組；
S9、通過合適的融合策略，對所有的預測子模型進行融合：采用步驟S5中所得的各子模型蒙特卡羅交叉驗證均方根誤差為融合依據，以蒙特卡羅交叉驗證均方根誤差平方的倒數為子模型的權重，并通過權值融合方式得到最終多尺度融合模型；
S10、進一步收集驗證樣本，驗證所建立的多尺度融合模型的預測效果，如模型的預測誤差能夠達檢測需求，則保留該模型，否則重新計算和修正該模型，直至該模型達到檢測需求；
S11、針對不同營養成分，重復進行步驟S1-S10，完成不同營養成分預測模型的訓練。
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