[發(fā)明專利]阿拉比卡和羅伯斯塔兩種咖啡豆的快速鑒別方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110192020.3
• 申請日: 2021-02-19
• 公開（公告）號: CN112782148B
• 公開（公告）日: 2023-01-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 談愛玲;楚振原;趙勇;王曉斯
• 申請（專利權(quán)）人: 燕山大學(xué)
• 主分類號: G01N21/65
• 分類號: G01N21/65;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 石家莊眾志華清知識產(chǎn)權(quán)事務(wù)所(特殊普通合伙) 13123
• 代理人: 張明月

1.阿拉比卡和羅伯斯塔兩種咖啡豆的快速鑒別方法，其特征在于：對高斯白噪聲具有很好的抗噪聲能力，利用阿拉比卡與羅伯斯塔兩種咖啡豆樣本均在拉曼光譜波段有明顯吸收的現(xiàn)象，得到拉曼光譜的原始數(shù)據(jù)，將原始數(shù)據(jù)扣除基線并進(jìn)行平滑濾波處理，然后添加高斯白噪聲用于擴(kuò)充數(shù)據(jù)，然后將每種咖啡豆擴(kuò)充后的數(shù)據(jù)放入LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練與測試，搭建LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過尋優(yōu)找到最佳參數(shù)，最終得出咖啡豆樣本的分類結(jié)果；

包括以下步驟：

1）咖啡豆樣本的前處理：對咖啡豆樣本進(jìn)行篩選，晾干；

2）利用拉曼光譜儀測定咖啡豆樣本得到原始拉曼光譜數(shù)據(jù)，并對原始拉曼光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；所述步驟2）中拉曼光譜儀的型號為i-RAMAN?plus785s，激發(fā)光源為785nm，光譜范圍175cm^-1～3200cm^-1，分辨率為4.5cm^-1，最大功率為300mW，掃描次數(shù)為3次，掃描分辨率為4cm^-1，積分時(shí)間為3000ms，掃描時(shí)實(shí)時(shí)扣除背景噪聲；

3）將預(yù)處理后的原始拉曼光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)擴(kuò)充，使每種咖啡豆樣本的光譜數(shù)據(jù)擴(kuò)充到2000個(gè)樣本；

4）建立LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行光譜定性分類，確定模型最優(yōu)參數(shù)，選取最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其中，LSTM的單元類型為201個(gè)數(shù)據(jù)，隱藏層的節(jié)點(diǎn)數(shù)選擇128個(gè)，迭代次數(shù)進(jìn)行60次，咖啡豆分類正確率最高，達(dá)到92.51%，并且此時(shí)的運(yùn)行時(shí)間最少，為26.60秒；

5）根據(jù)最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)得到兩種咖啡豆樣本的分類結(jié)果；

所述步驟２）中的預(yù)處理為對測量的原始拉曼光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行基線校正與平滑濾波處理；

所述步驟３）中對測量的原始拉曼光譜數(shù)據(jù)添加不同參數(shù)的高斯白噪聲，模擬真實(shí)光譜采集過程中的各種干擾信號，同時(shí)將每種咖啡豆的光譜數(shù)據(jù)擴(kuò)充到2000個(gè)樣本；

所述步驟4）中對擴(kuò)充后的光譜數(shù)據(jù)隨機(jī)劃分為60%的訓(xùn)練集、20%的測試集和20%的驗(yàn)證集，得到特征光譜數(shù)據(jù)，將特征光譜數(shù)據(jù)合理劃分給每個(gè)LSTM神經(jīng)單元，然后測量每條光譜數(shù)據(jù)的維度，將每條光譜數(shù)據(jù)等間隔分割，并輸入LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行迭代，確定模型最優(yōu)參數(shù)，得到分類準(zhǔn)確率最高的模型，繼而得到最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；

所述模型最優(yōu)參數(shù)的確定過程為：選擇合理的迭代次數(shù)，通過準(zhǔn)確率選擇最優(yōu)的LSTM單元內(nèi)的光譜數(shù)量以及LSTM的神經(jīng)元個(gè)數(shù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的阿拉比卡和羅伯斯塔兩種咖啡豆的快速鑒別方法，其特征在于：所述步驟3）中將擴(kuò)充后的兩種咖啡豆樣本的拉曼光譜數(shù)據(jù)打亂標(biāo)簽與數(shù)據(jù)順序。