[發明專利]一種基于二維光譜的溶液組分濃度確定方法及系統

有效

• 申請號: 202211075417.5
• 申請日: 2022-09-05
• 公開（公告）號: CN115184281B
• 公開（公告）日: 2022-12-09
• 發明（設計）人: 王心安
• 申請（專利權）人: 北京智麟科技有限公司
• 主分類號: G01N21/25
• 分類號: G01N21/25;G06V10/30;G06V10/44;G06V10/766;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京高沃律師事務所 11569
• 代理人: 王愛濤

本發明提供了一種基于二維光譜的溶液組分濃度確定方法及系統，涉及溶液成分確定技術領域，包括：獲取待測溶液的光譜數據；根據待測溶液的光譜數據，構建待測溶液的二維光譜圖像；提取二維光譜圖像的特征；將二維光譜圖像的特征輸入到溶液組分濃度預測模型中，得到待測溶液的組分及濃度；溶液組分濃度預測模型是根據歷史溶液的組分和濃度，以及二維光譜圖像的特征，對初始預測模型進行訓練得到的；初始預測模型為偏最小二乘回歸模型，或棧式自編碼網絡模型，或卷積神經網絡模型。本發明通過對待測溶液的二維光譜圖像進行特征提取以及建立溶液組分濃度預測模型，能夠提高溶液組分濃度的確定精度。

技術領域

本發明涉及溶液成分確定技術領域，特別是涉及一種基于二維光譜的溶液組分濃度確定方法及系統。

背景技術

可見近紅外光譜技術因其無創、低成本、快速和無污染等優勢廣泛應用于食品、菌液、血液等復雜溶液的定量分析。復雜溶液同時具有吸收效應和散射效應，其中散射效應引起的非線性信息使傳統的檢測方式的檢測精度不高。

為了提高復雜溶液成分含量的檢測的精度，許多研究者嘗試利用介質的散射信息，建立復雜溶液中的散射信息與物質成分濃度之間的關聯，多光程光譜通過構建不同光程下的光譜信息，可獲得渾濁介質的散射信息，有效提高對強散射物質的分析精度。基于楔形樣品皿的光譜采集系統及平臺通過簡單地調整入射點的角度及位置來改變光程長度、實現了吸收效應信息和散射效應信息的同時表達。根據上述平臺，研究者提出了多維光譜融合方法和多維徑向距離方法，多維光譜融合方法在建模時忽略了圖像中各像素點所攜帶信息的不一致性。多維徑向距離方法提取的為光斑輪廓參數，未利用光強，檢測精度精度仍然不高。此外，現有溶液成分分析方法采集到的冗余數據較多，使得訓練模型易出現過擬合現象，提高了模型的計算復雜度，而降低了模型的預測精度。

發明內容

本發明的目的是提供一種基于二維光譜的溶液組分濃度確定方法及系統，能夠提高溶液組分濃度的確定精度。

為實現上述目的，本發明提供了如下方案：

一種基于二維光譜的溶液組分濃度確定方法，包括：

獲取待測溶液的光譜數據；

根據所述待測溶液的光譜數據，構建待測溶液的二維光譜圖像；

提取所述二維光譜圖像的特征；

將所述二維光譜圖像的特征輸入到溶液組分濃度預測模型中，得到待測溶液的組分及濃度；所述溶液組分濃度預測模型是根據歷史溶液的組分和濃度，以及二維光譜圖像的特征，對初始預測模型進行訓練得到的；所述初始預測模型為偏最小二乘回歸模型，或棧式自編碼網絡模型，或卷積神經網絡模型。

可選的，在所述根據所述待測溶液的光譜數據，構建待測溶液的二維光譜圖像之后，還包括：

對所述二維光譜圖像進行去噪處理。

可選的，提取所述二維光譜圖像的特征，包括：

在所述二維光譜圖像上提取預設波段的光譜數據，得到預設波段二維光譜圖像；

確定所述預設波段二維光譜圖像的峰值點；

提取所述預設波段二維光譜圖像上經過所述峰值點的縱向光強分布曲線；

提取所述預設波段二維光譜圖像上經過所述峰值點的橫向光強分布曲線；

確定縱向光強分布曲線上大于預設閾值的區域為第一特征區域；

確定橫向光強分布曲線上大于預設閾值的區域為第二特征區域；

確定所述第一特征區域和第二特征區域的交集為總特征區域；所述二維光譜圖像的特征包括縱向光強分布曲線、橫向光強分布曲線和總特征區域。

可選的，在所述獲取待測溶液的光譜數據之前，還包括：