一种基于激光诱导击穿光谱技术的铁观音优劣识别方法与流程

文档序号:24731477发布日期:2021-04-20 14:16阅读:99来源:国知局
一种基于激光诱导击穿光谱技术的铁观音优劣识别方法与流程

1.本发明属于茶叶检测技术领域,特别涉及一种基于激光诱导击穿光谱技术的铁观音优劣识别方法。


背景技术:

2.铁观音是乌龙茶的一种,主要产于福建安溪,具有独特的花果香味。目前茶叶的质量控制和质量评估主要依靠感官评价,主观因素会在很大程度上影响。安溪铁观音全国种植面积偏大,品质也参差不齐。几十年来,安溪茶业科技发展取得长足进步,但在茶叶质量控制、种质资源保护、绿色防控病虫害、产业标准化等方面存在一定的短板。为了生产出更多的铁观音茶叶加快了生产制作流程,因而导致铁观音茶叶产品质量受到很大影响。虫害危险、农药残留等问题,导致茶叶品质下降,影响到了安溪铁观音品质形象。
3.茶小绿叶蝉、黑刺粉虱、茶叶螨类、茶跗线螨、茶蚜这五种虫类对于铁观音的品质影响巨大,其导致的芽叶卷曲、硬化,叶尖、叶缘红褐焦枯,枝叶发黑,叶片呈黄绿色、主脉变红褐色、失去光泽、叶背出现褐色细斑纹、芽叶萎缩,叶背出现铁锈色,硬化增厚,叶尖扭曲畸形,芽叶萎缩等问题大大降低了成茶率,随着科学技术的飞速发展,也得到了技术改进,但是现有技术较难以实现快速高效的检测。
4.为了解决上述现有技术问题的不足,本发明因此提供了一种基于激光诱导击穿光谱技术的铁观音优劣识别方法。通过选取大量新鲜优质茶叶通过光谱分析建立标准曲线,结合化学计量法中偏最小二乘判别分析分析茶叶中含有的重金属元素、稀土元素以及农药残留;同时通过视觉模块采集芽叶、叶背的颜色、形状特征,建立、训练bp神经网络模型,将新鲜采集的茶叶放置于检测台上的转盘,移动样品至检测位置,开启检测。通过分析收集光谱信息,检测是否含有重金属元素、稀土元素、农药残留,并分析其含量是否超标;同时通过相机检测茶叶叶背及芽叶,依赖于训练完成的bp神经网络对茶叶是否经受虫害进行图像识别检测。根据光谱信息分析比对的结果以及图像识别检测的结果将茶叶进行分类,达到对茶叶的重金属污染检测、受虫害茶叶检测一体化快速在线鉴别的效果。


技术实现要素:

5.(一)要解决的技术问题
6.为了解决上述现有技术问题的不足,本发明因此提供了一种基于激光诱导击穿光谱技术的铁观音优劣识别方法。通过选取大量新鲜优质茶叶通过光谱分析建立标准曲线,结合化学计量法中偏最小二乘判别分析分析茶叶中含有的重金属元素、稀土元素以及农药残留;同时通过视觉模块采集芽叶、叶背的颜色、形状特征,建立、训练bp神经网络模型,将新鲜采集的茶叶放置于检测台上的转盘,移动样品至检测位置,开启检测。通过分析收集光谱信息,检测是否含有重金属元素、稀土元素、农药残留,并分析其含量是否超标;同时通过相机检测茶叶叶背及芽叶,依赖于训练完成的bp神经网络对茶叶是否经受虫害进行图像识别检测。根据光谱信息分析比对的结果以及图像识别检测的结果将茶叶进行分类,达到对
茶叶的重金属污染检测、受虫害茶叶检测一体化快速在线鉴别的效果。
7.(二)技术方案
8.本发明通过如下技术方案实现:本发明提出了一种基于激光诱导击穿光谱技术的铁观音优劣识别方法,该方法包括如下步骤:
9.步骤一:建立数据库:选取大量新鲜优质茶叶通过光谱分析建立标准曲线,结合化学计量法中偏最小二乘判别分析分析茶叶中含有的重金属元素、稀土元素以及农药残留;同时通过视觉模块采集芽叶、叶背的颜色、形状特征,建立、训练bp神经网络模型;
10.步骤二:下料:将新鲜采集的茶叶放置于转盘;
11.步骤三:检测:转盘移动样品至检测位置,开启脉冲激光器开启光谱检测,通过dg535数字延时脉冲发生器控制光谱仪收集光谱信息,并将光谱信息传输至计算机与标准曲线进行对比,检测是否含有重金属元素、稀土元素、农药残留,并分析其含量是否超标;检测同时开启相机拍摄茶叶叶背及芽叶,依赖于训练完成的bp神经网络对茶叶是否经受虫害进行图像识别检测;
12.步骤四:分类:根据光谱信息分析比对的结果以及图像识别检测的结果将茶叶进行分类,若检测结果及格,则开启气动装置将合格叶片吹入集叶管导入良品收集箱进行集装准备下一步工艺,若检测结果不合格,则通过转盘将不合格叶片送至对侧,并开启气动装置(13)将不合格叶片吹入集叶管导入不良品收集箱进行集装进行回收;
13.步骤五:归位:检测、分类结束将转盘转至下料位置,准备新一轮检测;
14.步骤六:结束:所有检测完成后结束工作,关闭脉冲激光器;
15.进一步的,还包括聚焦透镜、反射镜、反射镜、聚焦透镜、聚焦透镜、光纤探头、气动装置、气动泵、检测台。
16.进一步的,所述转盘放置于检测台,通过电机带动旋转;气动装置位于检测台中心,通过管道连接气动泵,气动泵位于检测台下方;集叶管固定于检测台两旁用于将经由气动装置吹动的叶片导向收集箱和收集箱。
17.进一步的,所述脉冲激光器发出激光经反射镜反射后通过聚焦透镜汇聚至茶叶表面,聚焦透镜将茶叶表面形貌传导至相机,便于观察检测茶叶颜色、形状;等离子体发出的光通过反射镜导向聚焦透镜聚集至光纤探头,并由光纤传输至光谱仪。
18.进一步的,所述脉冲激光器通过dg535数字延时脉冲发生器连接控制光谱仪的数据采集,光谱仪通过usb将数据传输至计算机,光纤探针通过光纤将光信号传输至光谱仪进行分光、光电转换。
19.进一步的,所述计算机通过usb控制相机对茶叶表面进行图像识别和采集。
20.进一步的,所述收集箱、收集箱分别代表良品和不良品的优劣分类。
21.进一步的,所述集叶管通过支架固定于检测台两旁。
22.进一步的,所述气动装置连接气动泵,两者连接于控制器,在控制器的作用下工作,电脑连接至控制器。
23.(三)有益效果
24.本发明相对于现有技术,具有以下有益效果:
25.解决了现有技术茶叶检测较为主观,难以对茶叶是否有受重金属元素、稀土元素、农药残留等污染进行批量检测、铁观音全国种植面积偏大,品质参差不齐的问题。通过激光
诱导击穿光谱技术对茶叶表面进行分析,判断铁观音茶叶是否含有重金属元素、稀土元素、农药残留以及含量,同时通过视觉模块对新鲜的铁观音茶叶的芽叶、叶背的颜色形状进行识别检测。实现对茶叶的重金属元素、稀土元素、农药残留检测、受虫害茶叶检测一体化快速在线鉴别的效果。
附图说明
26.通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述,本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显:
27.图1为本发明的结构示意图;
28.图2为本发明的检测台俯视图;
29.图3为本发明的分类步骤示意图;
30.图4为本发明的工作流程示意图;
31.图中:转盘(1)、聚焦透镜(2)、反射镜(3)、反射镜(4)、聚焦透镜(5)、相机(6)、聚焦透镜(7)、光纤探头(8)、光谱仪(9)、 dg535数字延时脉冲发生器(10)、计算机(11)、脉冲激光器(12)、气动装置(13)、气动泵(14)、集叶管(15)、收集箱(16)、收集箱 (17)、检测台(18)。
具体实施方式
32.请参阅图1、图2、图3与图4,本发明提供一种基于激光诱导击穿光谱技术的铁观音优劣识别方法,该方法包括如下步骤:
33.步骤一:建立数据库:选取大量新鲜优质茶叶通过光谱分析建立标准曲线,结合化学计量法中偏最小二乘判别分析分析茶叶中含有的重金属元素、稀土元素以及农药残留;同时通过视觉模块采集芽叶、叶背的颜色、形状特征,建立、训练bp神经网络模型;
34.步骤二:下料:将新鲜采集的茶叶放置于转盘;
35.步骤三:检测:转盘移动样品至检测位置,开启脉冲激光器开启光谱检测,通过dg535数字延时脉冲发生器控制光谱仪收集光谱信息,并将光谱信息传输至计算机与标准曲线进行对比,检测是否含有重金属元素、稀土元素、农药残留,并分析其含量是否超标;检测同时开启相机拍摄茶叶叶背及芽叶,依赖于训练完成的bp神经网络对茶叶是否经受虫害进行图像识别检测;
36.步骤四:分类:根据光谱信息分析比对的结果以及图像识别检测的结果将茶叶进行分类,若检测结果及格,则开启气动装置将合格叶片吹入集叶管导入良品收集箱进行集装准备下一步工艺,若检测结果不合格,则通过转盘将不合格叶片送至对侧,并开启气动装置将不合格叶片吹入集叶管导入不良品收集箱进行集装进行回收;
37.步骤五:归位:检测、分类结束将转盘转至下料位置,准备新一轮检测;
38.步骤六:结束:所有检测完成后结束工作,关闭脉冲激光器;
39.其中,还包括聚焦透镜、反射镜、反射镜、聚焦透镜、聚焦透镜、光纤探头、气动装置、气动泵、检测台。
40.其中,所述转盘放置于检测台,通过电机带动旋转;气动装置位于检测台中心,通过管道连接气动泵,气动泵位于检测台下方;集叶管固定于检测台两旁用于将经由气动装
置吹动的叶片导向收集箱和收集箱。
41.其中,所述脉冲激光器发出激光经反射镜反射后通过聚焦透镜汇聚至茶叶表面,聚焦透镜将茶叶表面形貌传导至相机,便于观察检测茶叶颜色、形状;等离子体发出的光通过反射镜导向聚焦透镜聚集至光纤探头,并由光纤传输至光谱仪。
42.其中,所述脉冲激光器通过dg535数字延时脉冲发生器连接控制光谱仪的数据采集,光谱仪通过usb将数据传输至计算机,光纤探针通过光纤将光信号传输至光谱仪进行分光、光电转换。
43.其中,所述计算机通过usb控制相机对茶叶表面进行图像识别和采集。
44.其中,所述收集箱、收集箱分别代表良品和不良品的优劣分类。
45.其中,所述集叶管通过支架固定于检测台两旁。
46.其中,所述气动装置连接气动泵,两者连接于控制器,在控制器的作用下工作,电脑连接至控制器。
47.工作原理:
48.选取大量新鲜优质茶叶通过光谱分析建立标准曲线,结合化学计量法中偏最小二乘判别分析分析茶叶中含有的重金属元素、稀土元素以及农药残留;同时通过视觉模块采集芽叶、叶背的颜色、形状特征,建立、训练bp 神经网络模型,通过建立数据库并储存于计算机。假设从某茶园采集一筐新鲜茶叶,将新鲜采集的茶叶放置于转盘,转盘移动样品至检测位置,开启脉冲激光器开启光谱检测,将光谱信息传输至计算机与标准曲线进行对比,检测是否含有重金属元素、稀土元素、农药残留,并分析其含量是否超标;检测同时开启相机拍摄茶叶叶背及芽叶,依赖于训练完成的bp神经网络对茶叶是否经受虫害进行图像识别检测;将检测合格的茶叶吹入集叶管导入良品收集箱进行集装准备下一步工艺,若检测结果不合格,则通过转盘将不合格叶片送至对侧,将不合格叶片吹入集叶管导入不良品收集箱进行集装进行回收。
49.本发明的控制方式是通过人工启动和关闭开关来控制,动力元件的接线图与电源的提供属于本领域的公知常识,并且本发明主要用来保护机械装置,所以本发明不再详细解释控制方式和接线布置。
50.本发明的控制方式是通过控制器来自动控制,控制器的控制电路通过本领域的技术人员简单编程即可实现,电源的提供也属于本领域的公知常识,并且本发明主要用来保护机械装置,所以本发明不再详细解释控制方式和电路连接
51.以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点,对于本领域技术人员而言,显然本发明不限于上述示范性实施例的细节,而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下,能够以其他的具体形式实现本发明。因此,无论从哪一点来看,均应将实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
52.此外,应当理解,虽然本说明书按照实施方式加以描述,但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案,说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见,本领域技术人员应当将说明书作为一个整体,各实施例中的技术方案也可以经适当组合,形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
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