算机信号连接的光谱采集 装置。光谱采集装置包括光源模块、光纤探头1、光谱采集板2 W及光谱仪。光谱仪是可见 /近红外光谱仪，波长范围是400nm-1000nm。光源模块包括稳压电源W及面鹤灯，稳压电源 与面鹤灯电连接，面鹤灯的规格为360-2000nm、功率6W、电压12V，稳压电源保证电源电压 稳定，保证光源质量。光谱采集板2上设有一个采集口 3,光纤探头1密封嵌入采集口 3下 端，并与采集口 3上端面之间的距离为4-6mm，当采集口 3上端放置南美白对邮待测试样本 8时，光纤探头1和待测试样本8之间构成一个相对封闭的光屏蔽空间，保证光质均匀、强度 足够、光照距离一致。光谱采集板2上还设有用于罩住待测试样本8的密封罩4,防止外界 光源干扰。光纤探头1包含设置在其中屯、的单孔光谱采集光纤6 W及均匀设置在其圆周上 的六孔光源发射光纤7,单孔光谱采集光纤6与光谱仪连接，六孔光源发射光纤7与面鹤灯 连接。当进行样本光谱数据采集时候，面鹤灯所发光通过六孔光源发射光纤7照射到待测 试样本8上，经南美白对邮肌肉吸收反射后由单孔光谱采集光纤6传送到光谱仪检测采集。 光谱仪把光谱数据由数据电缆传送到计算机保存。计算机安装有检测分析软件平台，软件 平台中嵌入有光谱数据采集模块、光谱数据预处理模块、光谱数据降维模块、新鲜度等级计 算输出模块（分析软件平台模块连接图如图5所示），能够自动采集光谱数据、对光谱进行 预处理、降维、计算新鲜度等级，给出检测结果。
[0化4] 采集鲜活南美白对邮样本400只，用碎冰块巧死，统一编号，冷藏于5°C冰箱环境 下，用于后续光谱采集和理化试验分析。如图1所示，本实施例对南美白对邮新鲜度等级 的检测方法主要包括W下流程步骤：
[0055] 1、每隔24小时取出一批样本（50个），依次将单个邮体待测试样本8放置在检测 装置采集口 3上，利用计算机中的光谱数据采集模块对样本邮体中间部位的可见/近红外 光谱（400nm-1000nm)反射率数据采集，之后按照国家标准SC/T 3032-2007规定的标准理 化实验方法检测该样本的TVB-N标准值，再按照国家标准GB2733-2005规定，将TVB-N< = 25mg/100g的样本标注为一级鲜度；将TVB-N〉25mg/100g的样本标注为二级鲜度。本实施 例共测量8天，直至检测完所有样本。所得样本的原始光谱反射率数据特征如图6所示，部 分样本的TVB-N含量及新鲜度等级如图7所示。
[0056] 2、完成所有样本光谱数据采集和TVB-N标准值测定后，随机选取新鲜度等级标注 为一级、二级鲜度的样本各160个（共320个），利用光谱数据预处理模块，选择基线校准、 多元散射校正、一阶导数、S-G滤波中的一种或几种方法，对样本的原始可见/近红外光谱 反射率数据进行预处理，得到预处理后的光谱数据。
[0057] 3、在光谱数据降维模块中选择主成分分析和独立成分分析中的一种方法，对上述 预处理后光谱数据进行降维，得到前10个主成分值用来代表预处理后的光谱数据信息。 [0化引 4、在步骤2所述的一级、二级样本中，选120个作为训练样本（共240个，其编号 顺序如表1所示），剩余的40个样本作为测试样本（共80个）。利用训练样本光谱数据降 维后的前10个主成分值，构成如下训练样本矩阵：
[0059] A = [A。As] = [f"，. . . f 1，120, f2, 1，. . . f2, 120]
[0060] 式中，Ai表示第i类鲜度等级样本的训练样本矩阵，f u为第i类鲜度等级样本的 第j个训练样本前10个主成分构成的特征向量列（维数d = 10)。矩阵A为两类鲜度等级 样本的全体训练样本矩阵，其大小为10X240。
[0061] 表1训练样本矩阵A中的样本编号
[0062]
【主权项】
1. 一种基于可见/近红外光谱的虾类新鲜度等级检测方法，其特征在于，它包括以下 步骤： (1) 、采集大量的不同存储时间、不同存储温度的虾类样本，对采集到的样本进行可见/ 近红外光谱数据信息采集；按照国家标准SC/T3032-2007规定的标准理化实验方法检测 每个样本的挥发性盐基氮标准值；再按照国家标准GB2741-1994规定，根据检测到的挥发 性盐基氮含量对样本的新鲜度等级进行划分标注； (2) 、对步骤（1)所采集到的样本的光谱数据信息进行预处理和降维，得到样本光谱数 据信息特征值，把所有样本相对应的光谱数据信息特征值分为训练集和测试集； (3) 、把步骤（2)中所述的训练集中的光谱数据信息特征值作为稀疏表示分类方法的 训练样本矩阵，构建新鲜度等级的稀疏表示分类模型； (4) 、分别将步骤（2)中所述的测试集中各样本相对应的光谱数据信息特征值作为稀 疏表示分类模型的输入值，计算得到测试集中各样本的新鲜度等级；比较稀疏表示分类模 型计算得到的新鲜度等级和步骤（1)标注的样本新鲜度等级，计算稀疏表示分类模型对新 鲜度等级预测的准确率；再重复进行步骤（2)_(4)的操作，调整并确定步骤（2)中对样本光 谱数据信息的最佳预处理方法和降维方法，直到稀疏表示分类模型的分类准确率达到设定 要求； (5) 、利用步骤（4)所确定的光谱数据信息的最佳预处理和降维方法及步骤（3)建立的 稀疏表示分类模型，来测试未知待测样本的新鲜度等级。
2. 根据权利要求1所述的基于可见/近红外光谱的虾类新鲜度等级检测方法，其特征 在于，步骤（3)所述的构建新鲜度等级的稀疏表示分类模型的具体过程为： 假设训练集中的样本的新鲜度等级种类为K类；每一类的训练样本数分别为 %，N2,...队，...Nk海个训练样本的光谱数据信息降维后的特征值维数为m维，用列向量f 来表示预处理以及降维后的光谱数据信息特征值，feRm;同一类训练样本的光谱数据信息 特征值位于一个线性子空间中，所以新测试样本的光谱数据信息特征值可看成是同一类训 练样本的光谱数据信息特征值的线性组合；给定充足的训练样本给第i个类，现将第i类中 的队个训练样本的光谱数据信息特征值组成矩阵Ai的列，具体表示为：
任意来自于测试集中相同类样本的光谱数据信息特征值y，yeRm，则近似满足于以下 由训练样本组成的线性组合：
式中气1、均为系数； 随后，为所有类的训练样本集定义一个新的全体训练样本矩阵A，作为所有K类训练样 本的集合：
y的线性表示可以根据所有K类训练样本写成另一种形式： y=Ax (4) 式中，列向量x二[〇A...…AU]1是一个系数向量，元素ai;j表示y 在A中第i类的第j个训练样本上的投影系数； 若y来自第i类样本，则X在其所属类别的Ai上的投影系数不为〇,而在其他训练样本 类别的Ai(1辛i)上的投影系数为0,即y的解是稀疏的； 可通过解决如下的L-1最小化范数问题来求解上式（4)
式中，i为x的近似解，| | ? |L表示向量中各元素的绝对值之和； 理想情况下，i的非零系数中最大的系数值如果对应第i个类，且较大的系数基本都同 第i个类有关，就可将y归为那个类中；但是，实际应用中噪声等问题可能会导致1中有一 部分与其他类有关的小的非零系数项；因此，对于每个类i，可定义一个函数\，用来在稀 疏解i中选取与第i类有关的系数；6,(幻是一个新的向量，其中除了与第i类有关的系数 夕卜，令其它的系数值都为零；重新生成给定的测试样本的光谱数据信息特征值y的一个近 似表示，将其记为：
显然，免与y距离越小，则丸属于第i类的可能性越高；因此可通过计算丸与y的最小 残差值，即求解以下方程：
得到残差最小的i对应的类别，即模型计算得到y的类别。
3. 根据权利要求1所述的基于可见/近红外光谱的虾类新鲜度等级检测方法，其特征 在于：所述步骤（4)得到的最佳的光谱数据信息预处理方法优选为基线校准、多元散射校 正、一阶导数、S-G滤波中的一种或几种。
4. 根据权利要求1所述的基于可见/近红外光谱的虾类新鲜度等级检测方法，其特征 在于：所述步骤（4)得到的最佳的降维方法优选为主成分分析、独立成分分析中的一种。
5. 根据权利要求1所述的基于可见/近红外光谱的虾类新鲜度等级检测方法，其特征 在于：所述步骤（1)中采集大量的不同存储时间、不同存储温度的虾类样本为同属于一个 品种以及同一状态的虾类产品。
6. -种基于可见/近红外光谱的虾类新鲜度等级检测装置，其特征在于：它包括计 算机以及与计算机信号连接的光谱采集装置，所述光谱采集装置包括光源模块、光纤探头 (1)、光谱采集板（2)以及光谱仪，所述光谱采集板（2)上设有一个采集口（3)，所述光纤探 头（1)密封嵌入采集口（3)下端，所述光谱采集板（2)上还设有用于罩住待测试样本（8) 的密封罩（4)，所述光谱仪以及光源模块均与光纤探头（1)连接，所述光谱仪与计算机信号 连接。
7. 根据权利要求6所述的基于可见/近红外光谱的虾类新鲜度等级检测装置，其特征 在于：所述光纤探头（1)包括探头基座（5)、设置在探头基座（5)中心的单孔光谱采集光纤 (6)以及均匀设置在探头基座（5)圆周上的六孔光源发射光纤（7)，所述单孔光谱采集光纤 (6)与光谱仪连接，所述六孔光源发射光纤（7)与光源模块连接。
8. 根据权利要求6所述的基于可见/近红外光谱的虾类新鲜度等级检测装置，其特征 在于：所述光源模块包括稳压电源以及齒钨灯，所述稳压电源与齒钨灯电连接。
9. 根据权利要求6所述的基于可见/近红外光谱的虾类新鲜度等级检测装置，其特征 在于：所述光纤探头（1)上端面与采集口（3)上端面之间的距离为4-6mm。
10. 根据权利要求6所述的基于可见/近红外光谱的虾类新鲜度等级检测装置，其特征 在于：所述计算机包括依次连接光谱数据信息采集模块、光谱数据信息预处理模块、光谱数 据信息降维模块以及新鲜度等级计算输出模块。
【专利摘要】本发明涉及检测方法技术领域，尤其涉及一种基于可见/近红外光谱的虾类新鲜度等级检测方法及装置，根据虾类产品的光谱特征，有机结合稀疏表示分类方法，实现虾类产品新鲜度等级的快速无损检测，本发明用于虾类产品新鲜度检测，具有速度快，成本低，操作简单、便捷，不需要检测人员具备专业知识背景，不需要对检测样本进行物理或化学方法预处理或破坏的优势，可替代专业感官检测人员与传统实验室理化分析检测方法，提高检测效率，降低虾类产品品质检测与质量控制的工作量。
【IPC分类】G01N21-3563, G01N21-359
【公开号】CN104568824
【申请号】CN201510019754
【发明人】余心杰
【申请人】浙江大学宁波理工学院
【公开日】2015年4月29日
【申请日】2015年1月15日