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[發(fā)明專利]一種基于便攜式近紅外光譜儀的花椒檢測模型建立方法在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202010270014.0 申請日: 2020-04-08
公開(公告)號: CN111398212A 公開(公告)日: 2020-07-10
發(fā)明(設(shè)計)人: 劉浩;閆曉劍;徐華 申請(專利權(quán))人: 四川虹微技術(shù)有限公司
主分類號: G01N21/359 分類號: G01N21/359
代理公司: 四川省成都市天策商標(biāo)專利事務(wù)所 51213 代理人: 張秀敏
地址: 610000 四川省成都市中國(四川)*** 國省代碼: 四川;51
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 基于 便攜式 紅外 光譜儀 花椒 檢測 模型 建立 方法
【說明書】:

發(fā)明公開了一種基于便攜式近紅外光譜儀的花椒檢測模型建立方法,包括:制備花椒樣品,分別作為訓(xùn)練集樣本和測試集樣本;檢測訓(xùn)練集樣本中的麻素和揮發(fā)油的測定值;采用便攜式近紅外光譜儀采集訓(xùn)練集樣本的光譜數(shù)據(jù);通過偏最小二乘回歸算法將訓(xùn)練集樣本的光譜數(shù)據(jù)與其檢測得到的麻素、揮發(fā)油測定值結(jié)合,分別建立麻素、揮發(fā)油的定量預(yù)測模型;將建立好的定量預(yù)測模型與測試集樣本進行結(jié)合預(yù)測,并優(yōu)化定量預(yù)測模型,得到花椒檢測模型。本發(fā)明的便攜式近紅外光譜儀成本低廉,操作簡單,攜帶方便,滿足花椒的檢測需求。只在建立模型時采用定量檢測方法獲取測定值,后期采用模型檢測花椒成分時,即可快速測定,無需產(chǎn)品處理和復(fù)雜操作。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及近紅外光譜檢測技術(shù)領(lǐng)域,具體的說,是一種基于便攜式近紅外光譜儀的花椒檢測模型建立方法。

背景技術(shù)

花椒是我國重要的經(jīng)濟作物之一,研究表明花椒中的生物活性成分具有抗氧化、抗腫瘤、消炎及抑菌防腐的功能。但是,由于地理環(huán)境、氣候差異、土壤、品種等不同,造成花椒中的生物活性成分和含量有所差異。而目前對于花椒的含量鑒別,主要檢測技術(shù)有氣相—質(zhì)譜聯(lián)用法、高效液相色譜法和中紅外光譜法等,但這些方法都以實驗室應(yīng)用為主,并且氣相-質(zhì)譜聯(lián)用法和高效液相色譜法的檢測成本都比較昂貴,樣品處理繁瑣,對實驗操作要求很高,無法快速測定,給花椒檢測和分級帶來了極大的困難。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種基于便攜式近紅外光譜儀的花椒檢測模型建立方法,用于解決現(xiàn)有技術(shù)中檢測花椒中的生物活性成分和含量采用的方法成本較高、樣品處理繁瑣、操作要求高以及無法快速測定的問題。

本發(fā)明通過下述技術(shù)方案解決上述問題:

一種基于便攜式近紅外光譜儀的花椒檢測模型建立方法,包括:

步驟S100:制備花椒樣品,分別作為訓(xùn)練集樣本和測試集樣本;

步驟S200:檢測得到訓(xùn)練集樣本中的麻素和揮發(fā)油的測定值;

步驟S300:采用便攜式近紅外光譜儀采集訓(xùn)練集樣本的光譜數(shù)據(jù);

步驟S400:通過偏最小二乘回歸算法將訓(xùn)練集樣本的光譜數(shù)據(jù)與其檢測得到的麻素、揮發(fā)油測定值結(jié)合,分別建立麻素、揮發(fā)油的定量預(yù)測模型;

步驟S500:將建立好的定量預(yù)測模型與測試集樣本進行結(jié)合預(yù)測,并優(yōu)化定量預(yù)測模型,得到花椒檢測模型。

進一步地,所述步驟S200中采用高效液相色譜法(HPLC)定量檢測訓(xùn)練集樣本中的麻素和揮發(fā)油的含量。

進一步地,所述步驟S300具體步驟為:

將便攜式近紅外光譜儀平整放置,打開采集按鈕,光譜儀內(nèi)的鹵鎢燈向外發(fā)出光線,光線經(jīng)過訓(xùn)練集樣本表面產(chǎn)生漫反射作用重新返回光譜儀的光線接收裝置,接收裝置采用兩片非球面透鏡改變光路方向,使得反射光接近于0°垂直入射到法珀腔中,法珀腔對反射光線進行濾波作用,最后,光譜儀吸收濾波之后的反射光線并得到對應(yīng)的光譜信息,便攜式近紅外光譜儀對該光譜信息進行讀取、整合及數(shù)據(jù)處理,繪制光譜信息圖。

進一步地,所述步驟S400具體步驟為:選取訓(xùn)練集樣本中的麻素含量值作為標(biāo)定值,采用偏最小二乘回歸法(PLS)建立近紅外光譜數(shù)據(jù)與麻素標(biāo)定值的麻油定量預(yù)測模型;同樣,選取訓(xùn)練集樣本中的揮發(fā)油含量值作為標(biāo)定值,采用偏最小二乘回歸法建立近紅外光譜數(shù)據(jù)與揮發(fā)油標(biāo)定值的揮發(fā)油定量預(yù)測模型。

本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比,具有以下優(yōu)點及有益效果:

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說明:

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