[發明專利]基于光譜檢測的物質成分分析系統、方法、裝置及介質

有效

• 申請號: 202110561154.8
• 申請日: 2021-05-21
• 公開（公告）號: CN113358594B
• 公開（公告）日: 2023-07-28
• 發明（設計）人: 胡志琳;劉大鴻;鄭斌;倪祥宇
• 申請（專利權）人: 北京領主科技有限公司
• 主分類號: G01N21/35
• 分類號: G01N21/35;G01N21/359;G01N21/3563;G06N20/00
• 代理公司: 北京萬思博知識產權代理有限公司 11694
• 代理人: 劉冀

本申請公開了一種基于光譜檢測的物質成分分析系統、方法、裝置及介質。其中，該系統包括：用于對物質進行紅外光譜檢測的檢測設備以及與檢測設備通信的服務器，其中服務器配置用于執行以下操作：從檢測設備接收檢測到的物質的光譜數據；以及利用預先訓練的模型對光譜數據進行計算，確定物質包含的成分信息以及成分信息對應的含量信息。

技術領域

本申請涉及云計算技術領域，特別是涉及一種基于光譜檢測的物質成分分析系統、方法、裝置及介質。

背景技術

由于近紅外光對物質的穿透能力較強，無需化學試劑，無需對樣品進行任何預處理，實現無損檢測，對樣品或環境不會造成污染；近紅外光不會對人體造成傷害；近紅外光譜分析技術可對樣品進行快速檢測，適合現場檢測和實時在線分析；近紅外光譜分析技術檢測速度快、綠色環保、成本低，例如：水果的近紅外無損檢測技術在水果無損檢測領域具有非常重要的意義。但是，當前光譜分析儀本地化計算存在能力差、數據不夠多以及精度低的缺點。

針對上述的現有技術中存在的光譜分析儀本地化計算存在能力差、數據不夠多以及精度低的技術問題，目前尚未提出有效的解決方案。

發明內容

本公開的實施例提供了一種基于光譜檢測的物質成分分析系統、方法、裝置及介質，以至少解決現有技術中存在的光譜分析儀本地化計算存在能力差、數據不夠多以及精度低的技術問題。

根據本公開實施例的一個方面，提供了一種基于光譜檢測的物質成分分析系統，包括：用于對物質進行紅外光譜檢測的檢測設備以及與檢測設備通信的服務器，其中服務器配置用于執行以下操作：從檢測設備接收檢測到的物質的光譜數據；以及利用預先訓練的模型對光譜數據進行計算，確定物質包含的成分信息以及成分信息對應的含量信息。

根據本公開實施例的另一方面，還提供了一種基于光譜檢測的物質成分分析方法，包括：從用于對物質進行紅外光譜檢測的檢測設備接收檢測到的物質的光譜數據；以及利用預先訓練的模型對光譜數據進行計算，確定物質包含的成分信息以及成分信息對應的含量信息。

根據本公開實施例的另一個方面，還提供了一種存儲介質，存儲介質包括存儲的程序，其中，在程序運行時由處理器執行以上任意一項所述的方法。

根據本公開實施例的另一個方面，還提供了一種基于光譜檢測的物質成分分析裝置，包括：數據接收模塊，用于從用于對物質進行紅外光譜檢測的檢測設備接收檢測到的物質的光譜數據；以及數據分析模塊，用于利用預先訓練的模型對光譜數據進行計算，確定物質包含的成分信息以及成分信息對應的含量信息。

根據本公開實施例的另一個方面，還提供了一種基于光譜檢測的物質成分分析裝置，包括：處理器；以及存儲器，與處理器連接，用于為處理器提供處理以下處理步驟的指令：從用于對物質進行紅外光譜檢測的檢測設備接收檢測到的物質的光譜數據；以及利用預先訓練的模型對光譜數據進行計算，確定物質包含的成分信息以及成分信息對應的含量信息。

在本公開實施例中，能夠充分的利用云端存儲的海量數據、存儲的海量光譜分析算法等對物質的光譜數據進行更深入的分析，得到更加準確和充分的定性和定量分析結果，提升原來本地光譜分析的準確性。從而，解決了現有技術中存在的光譜分析儀本地化計算存在能力差、數據不夠多以及精度低的技術問題。

附圖說明

此處所說明的附圖用來提供對本公開的進一步理解，構成本申請的一部分，本公開的示意性實施例及其說明用于解釋本公開，并不構成對本公開的不當限定。在附圖中：

圖1是用于實現根據本公開實施例1所述的方法的計算設備的硬件結構框圖；

圖2是根據本公開實施例1所述的基于光譜檢測的物質成分分析系統的示意圖；

圖3是根據本公開實施例1的第一個方面所述的服務器操作流程示意圖；

圖4是根據本公開實施例1所述的基于光譜檢測的物質成分分析結構流程示意圖；