一种获得光谱信息所代表的物质信息的方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于物质检测领域，特别是涉及利用光谱检测化学成分的方法，具体是涉 及一种通过运算服务器和数据库获得光谱信息所代表的物质信息的方法。
【背景技术】
[0002] 现代近红外光谱仪器的控制及数据处理分析系统是仪器的重要组成部分。一般由 仪器控制、采谱和光谱处理分析两个软件系统和相应的硬件设备构成。前者主要功能是控 制仪器各部分的工作状态，设定光谱采集的有关参数，如光谱测量方式、扫描次数、设定光 谱的扫描范围等，设定检测器的工作状态并接受检测器的光谱信号。光谱处理分析软件主 要对检测器所采集的光谱进行处理，实现定性或定量分析。对特定的样品体系，近红外光谱 特征峰的差别并不明显，需要通过光谱的处理减少以至消除各方面因素对光谱信息的干 扰，再从差别甚微的光谱信息中提取样品的定性或定量信息，这一切都要通过功能强大的 光谱数据处理分析软件来实现。
[0003] 近红外光谱分析技术分析速度快，是因为光谱测量速度很快，计算机计算结果速 度也很快的原因。但近红外光谱分析的效率却取决于仪器所配备的数据模型、数量，及运算 服务器与数据库之间的工作方法，数据模型的准确度取决于建立数据模型基于建模时的数 据量的大小及运算规则，运算服务器与数据库之间的高效运转取决于运算服务器对数据库 中数据调取及运算后数据存储的效率。
[0004] CN 101556242 B公开了一种用傅立叶红外光谱鉴别微生物的方法，包括培养对照 微生物;采集对照微生物的红外图谱;在3000-2300cm _1和1300至700cm_1区间内的一个或多 个谱段建立微生物鉴别模型；在上述相同的条件下培养待测微生物，采集待测微生物的红 外图谱，将红外图谱代入微生物鉴别模型中确定待测微生物的归属。
[0005] 目前的方法中，因为模型的建立按照图谱的模式进行的，或者是按照局部数据进 行的，或者是在化学计量的基础上进行匹配光谱数据，这些方法都存在建模后调整难度大， 且基础数据不齐全，导致数据模型的校正和公式的更新和更换难度大，同时不能能通过对 公式的调整快速方便校正计算误差。
【发明内容】
[0006] 为解决上述技术问题，本发明提供了一种通过运算服务器和数据库获得光谱信息 所代表的物质信息的方法，该方法利用物质的光谱多波长特征信息和多物质信息对应关系 的设立运算公式。主要过程是建立完光谱数据和化学检测数据后，输入数据库，通过运算服 务器进行光谱数据和化学数据的映射，根据映射寻找代表其规律的波长组合信息，并将波 长组合信息与物质成分和含量信息建立多套数据公式，然后将多套数学公式嵌入运算服务 器，运算服务器与数据库紧密互动，进行新物质检测和数学公式的重新选择和优化。
[0007] 具体的，本发明提供了一种获得光谱信息所代表的物质信息的方法，将物体样品 的η组光谱数据和各物体样品相应的η组化学检测数据按物体种类录入同一数据库形成多 个初级数据库，初级数据库与运算服务器连接，运算服务器接收初级数据库的数据按物体 样品种类将各物体样品的多组光谱数据和多组化学检测数据形成数据映射集合，从数据映 射集合中，选取2-100个波长的吸光度数值与化学检测数据进行对应，确定2-100个波长吸 光度变化与化学检测数据变化具有定性和定量关系的K个公式，将K个公式嵌入运算服务 器;将待检测物体的新光谱数据录入数据库和输入至运算服务器，运算服务器根据输入的 待检测物体种类及其所需检测的成分自动匹配公式，实现根据新光谱数据计算出待检测物 质成分的含量，将待检测物体进行化学检测得到所需检测成分的化学检测数据，将化学检 测数据录入数据库和输入至运算服务器;当计算出的待检测物质成分的含量数据与检测得 到的同一待检测物质成分的化学检测数据的相对误差为20%以上时，则运算服务器采用备 用公式或同类物体同种成分的其它公式，或从已有的数据映射集合中重新确定K个公式，再 根据待检测物体的新光谱数据通过备用公式或同类物体同种成分的其它公式或重新确定 的K个公式计算出待检测物质成分的含量，直至计算出的待检测物质成分的含量数据与检 测得到的同一待检测物质成分的化学检测数据的相对误差为20%以下时运算服务器停止 根据新光谱数据计算出待检测物质成分的含量;所述2-100个波长选自700-2500nm中的波 长值或波长范围，其中，化学检测数据包括T种成分及其含量检测，T 2 1，K 2 T，n 2 50;所述 物体样品为食物类、农产品类、土壤类的一种或多种。
[0008] 具体，本发明提供了一种获得光谱信息所代表的物质信息的方法，该方法包括如 下步骤：
[0009] 步骤I:用光源照射待检测的物体样品^，然后收集物体样品心反射回来的光谱，采 用光谱分析设备确定所收集光谱的波长及吸光度，形成物体样品^的光谱数据；
[0010]步骤π:对物体样品Α:进行化学分析，分析其τ种成分及含量，形成物体样品的化 学检测数据;T表示成分的数量，也就是做几种成分的分析，当对物体分析蛋白质和淀粉的 时候，则T为2，如果增加可溶性糖，则T为3。T大于等于1，一般情况不对最大数值做限定，只 要条件允许，可以对物体的成分做全分析，那样T可能会达到20，甚至30;
[0011] 步骤III:将物体六:的光谱数据和化学检测数据录入同一数据库，形成数据映射 XI；
[0012] 步骤IV:重复上述步骤I、步骤II和步骤III，对物体样品如至4"+1进行η次重复，形 成η组光谱数据和对应的η组化学检测数据，将光谱数据和化学检测数据录入同一数据库， 形成物体样品Α1的η组数据映射的数据映射集合；
[0013] 步骤V:将上述数据库中数据映射集合中的光谱数据选取2-100个波长的吸光度数 值与化学检测数据进行对应，确定2-100个波长吸光度变化与化学检测数据变化具有定性 和定量关系的Κ个公式;所述2-100个波长选自700-2500nm中的波长值或波长范围；将上述 步骤的K个公式嵌入运算服务器。其中K表示公式的数量，一般情况下K 2 1，为了单独分析多 组分，K值要大于T值，也就是公式的数量一定大于成分的数量，有时为了同时进行多组分分 析，需要K值满足如下关系式：
[0015]其中C表示组合式的含义。
[0016]为了考虑对每个成分或者是多个成分组合的检测准确，需要备用公式，也就是针 对异常数据，公式出现无法计算的情况，应对备用公式进行运算，则此时考虑备用公式时，K 值则需要满足如下关系式：
[0018] 其中c表示组合式的含义。
[0019] 步骤VI:对其他物体样品重复步骤I至步骤V形成各物体样品的K个公式并嵌入运 算服务器；
[0020] 步骤VII，采集物体新样品Y的光谱数据，将其录入数据库和输入至运算服务器的 同时，并在运算服务器中输入待检测物体种类Y及其需检测的成分，运算服务器根据自动匹 配公式，计算出物体种类Y中各成分的含量得到新样品化学数据，将待检测物体进行化学检 测得到所需检测成分的化学检测数据，将化学检测数据录入数据库和输入至运算服务器； 当计算出的待检测物质成分的含量数据与检测得到的同一待检测物质成分的化学检测数 据的相对误差为20%以上时，则运算服务器采用备用公式或同类物体同种成分的其它公 式，或从已有的数据映射集合中重新确定K个公式，再根据待检测物体的新光谱数据通过备 用公式或同类物体同种成分的其它公式或重新确定的K个公式计算出待检测物质成分的含 量，直至计算出的待检测物质成分的含量数据与检测得到的同一待检测物质成分的化学检 测数据的相对误差为20%以下时运算服务器停止根据新光谱数据计算出待检测物质成分 的含量。
[0021] 同时将该化学数据输出到显示端和数据库，并在数据库中与物体新样品Y的光谱 数据形成测量数据映射，该测量数据映射与已有的数据映射形成更新的数据映射集合用于 统计分析新物体样品检测综合信息；
[0022] 步骤珊:根据步骤I至步骤VII所形成的数据库和运算服务器上的K个公式，将数据 库和运算服务器相连，同时设置数据库的数据输入端和数据输出端、设置运算服务器的数 据输入端和数据输出端，形成物体的光谱数据模型，其中τ 2 1，K 2 T。
[0023] 优选的，η大于等于100。11表示样品检测数量，η值越大，则光谱数据和化学检测数 据的数量越大，会使得映射数据集合中的数据更好的支撑公式的建立，此处限定的η值是指 建立模型所需的最低样品检测量，最大检测量不受限制，只要条件允许，可以将样品检测量 增加到1000以上，甚至是10000以上。待检测物体所需检测的成分为一种或多种。
[0024]优选的，上述方法中，光谱的波长范围为700-2500nm。优选的，光谱的波长范围为 800-1800nm，或光谱的波长范围为1500-2500,或者是700-2500nm内任意范围的波长范围。