本申请涉及一种基于近红外光谱分析的自动识别和分选的装置，尤其涉及一种利用短波近红外光谱识别家蚕雌雄蚕蛹的装置，用于雌雄蚕蛹自动分选。
背景技术：
我国是世界蚕桑业的起源国和传播国，同时也是最大的茧丝生产国和出口国。蚕桑产业包括蚕种培育、栽桑养蚕等多个环节。
蚕桑业的大力发展，与蚕种业的稳定与可持续发展密不可分。目前，我国蚕桑生产上所用的蚕种都是杂交一代，是通过具有不同生物学性状和经济性状特性的品系亲本之间交配获得的，具有多种性状的杂交优势，因此蚕蛹雌雄的准确分选、确保杂交彻底是蚕种生产中的一个重要技术要求，杂交彻底率是蚕种品质检验的重要指标。目前，蚕种场通过肉眼观察雌雄蚕蛹的形状和外生殖器特征进行分选，这种方法需要熟练的技术经验积累、耗时耗力。蚕种生产有很强的季节性，短期内需要大量的熟练工人进行分选操作。随着我国工业化进程加速和老年化日趋严重，蚕蛹分选工人越来越缺乏，用工短缺的问题日趋突出，已经对蚕种生产品质保证造成越来越大的风险。充分研究发现雌雄蚕蛹的差异特征参数，开发分选机器，实现快速、高效的蚕蛹雌雄分选是解决问题的必由之路，对于蚕桑业的可持续发展具有重要意义。分选的核心在于鉴别，因此需要建立高效的蚕蛹雌雄鉴别方法。
近红外光谱分析技术具有测试速度快、无损和绿色无污染等优点，在农产 (食)品、医药等领域被广泛使用。迄今有学者开展蚕茧雌雄相关的研究，颜辉、李玉品等利用去蛹茧壳的近红外光谱鉴别蚕蛹的雌雄，正确率达到了94％以上。代芬等研究静态下3个品种蚕茧雌雄的近红外光谱鉴别方法，所建预测模型的正确率达到了92％。
目前的研究都是静态的，鉴别速度慢。为提高鉴别速度，本实用新型提供动态在线检测装置及方法，达到高速识别和分选目的。
技术实现要素：
实用新型目的：为了克服现有技术中存在的不足，本实用新型提供一种动态高速采集蚕蛹近红外光谱的装置，建立基于蚕蛹近红外光谱的识别方法，最终达到雌雄蚕蛹分选的目的。
技术方案：为实现上述目的，本实用新型提出了一种快速雌雄蚕蛹分选装置，包括依次连接的上样单元、检测单元和分选单元，其中，
所述上样单元包括依次连接的上料皮带和振动盘；
所述检测单元包括与振动盘相连的检测皮带、设置于所述检测皮带上方的光源、光开关、光纤探头、光谱仪、电脑和PLC单元，所述检测皮带的内面呈齿状，由步进电机以齿轮传动方式带动转动，检测皮带的外面设置有楔形凹槽，检测皮带呈水平状态；所述光纤探头与光谱仪相连，所述光开关依次与PLC单元、电脑和光谱仪相连，当光开关中光被蚕蛹阻断时，光开关向PLC单元发出信号， PLC单元读取步进电机的步长数据，并储存于PLC单元的寄存器中，同时记录蚕蛹编号，PLC单元向电脑串行接口发送指令，指令为蚕蛹编号，电脑通过串口读取蚕蛹编号，并触发光谱仪采集光谱数据，采集的光谱数据根据计算模型判断出雌雄结果；
所述分选单元根据检测单元的得到的蚕蛹的雌雄结果，在蚕蛹到达指定位置时吹入指定的收集箱。
优选地，所述光谱仪为短波近红外光谱仪。
所述凹槽的上宽0.4-0.7cm，下宽0-0.3cm，深0.2-0.4cm。该凹槽的设计使得蚕蛹可以稳定的在传送带上传输。
所述光纤探头位于检测皮带上方1.3-1.8cm。
所述皮带的传输速度为5～25cm/s，优选地，皮带传输速度为10～20cm/s。
所述分选单元包括第一喷气嘴、第二喷气嘴、第一电子门控气阀、第二电子门控气阀、雌蚕蛹收集单元、雄蚕蛹收集单元和收集装置，所述第一喷气嘴和第二喷气嘴分别设置于检测皮带的上方并在光纤探头之后，所述第一电子门控气阀和第二电子门控气阀由PLC单元控制并分别用于控制第一喷气嘴和第二喷气嘴的喷气，所述PLC单元读取步进电机中的步进数据，并计算根据寄存器步进数据，计算出蚕蛹的移动距离，并根据光谱分析的雌雄判定结果分别对蚕蛹进行收集，具体的，如果目标蚕蛹的判定结果是不能判定性别，当该该蚕蛹的移动距离到达第一喷气嘴时，打开第一电子门控气阀，使第一喷气嘴喷气将不能判定的蚕蛹吹入收集装置；如果判定结果是雄性，则在蚕蛹到达第二喷气嘴是，打开第二电子门控气阀，使第二喷气嘴喷气将雄性蚕蛹吹入雄蚕蛹收集单元；如果判定结果为雌性，则该蚕蛹将从皮带的最后端进入雌蚕蛹收集单元。
所述第一第一喷气嘴距离光纤探头的距离为25～20cm，第二喷气嘴距离光纤探头的距离为25～40cm。
本实用新型进一步提出了利用上述装置进行快速雌雄蚕蛹分选的方法，包括如下步骤：
(1)将雌雄混合的蚕蛹通过上料皮带输入到振动盘，由振动盘将蚕蛹输入到蚕蛹的检测皮带；
(2)蚕蛹随皮带前行，当光路开关中光被蚕蛹阻断时，PLC设定蚕蛹编号 1～i并储存到寄存器，其中，i为寄存器的个数，i个寄存器循环使用，优选地，使用32个寄存器，同时也将此时步进电机的步长储存到相应的寄存器，并将蚕蛹编号发送到电脑的串口，电脑读取到串口中的数据编码，分析到蚕蛹编号和采谱指令，并启动光谱仪采集光谱；
(3)采集的光谱数据根据计算模型判断出雌雄结果，电脑向PLC单元发出指令，指令包括蚕蛹编号及判定的结果编码，所述PLC单元读取步进电机中的步进数据，并计算根据寄存器步进录值，计算出蚕蛹的移动距离，根据判定的结果编码，在蚕蛹到达指定收集位置时，将蚕蛹吹入到对应的收集单元。
具体地，蚕蛹的移动距离通过如下方法计算得到：蚕蛹的移动距离通过如下方法计算得到：当光路开关中光被蚕蛹阻断时，读取步进电机中累积步径数B1，当传输皮带位移L时时，停止步进电机，读取步进电机中累积步进数B2，计算出步进电机的每步位移距离LB1，其中，L为25～35cm：
当蚕蛹在传送皮带中移动时，PLC每间隔3ms读取步进电机中的累积步数 Breal，根据Breal和PLC寄存器中蚕蛹的编号Bi，其中，i为蚕蛹的编号，该值与 PLC寄存器的个数对应，计算出当蚕蛹阻断光开关时对应蚕蛹的实际移动距离Li(i＝1,2,3,…,32)，公式为：
Li＝LB1×(Breal-Bi)。
其中，步骤(3)所述的计算模型通过如下方法得到：
(1)选取家蚕常用品种原种的新鲜蚕茧，削茧取蚕蛹，每个品种分别取雌、雄蚕蛹不少于30个，雌雄性别分别采集光谱，每天一次，直到蚕蛹化蛾，其中，光谱仪采谱范围813-1075nm，光谱积分时间8-50ms，光谱扫描次数3-20次；
(2)将雌蛹设定为2，雄蛹设定为1；
(3)对光谱进行预处理，方法为标准正态变量变换、多元散射校正；
(4)采用偏最小二乘方法建模型，通过随机块的方式进行交叉验证，采用交叉验证均方根误差最小时的因子数，通常因子数最多为7，存模型；将雌雄蚕蛹交叉验证结果分别进行正态分布拟合，根据概率分布曲线，获得雄蚕蛹概率分布为90％的值M90、雌蚕蛹概率分布为10％的值F10，计算结果小于M90的判定为雄，大于F10的判定为雌，介于中间的为不能判定。
有益效果：与现有技术相比，本实用新型具有如下优点：
(1)通过光开关给予蚕蛹编号，通过步进电机步长信息，实时掌握所有光谱采集后的蚕蛹的移动距离。这种方法比在吹嘴口用光开关识别蚕蛹到来的方法好，不会由于第一吹嘴偶尔未能把蚕蛹吹走或吹走两个，引起蚕蛹错位导致后续分选的严重错误；
(2)吹嘴采用多吹孔，比单吹孔稳定，不会发生单吹孔导致的蚕蛹旋转，影响其他蚕蛹的位置状态，或未吹离的现象；
(3)采用凹槽式皮带，具有传输和稳定的双重作用，实现可靠的传输和检测；采用了反射光谱的方法，比透射式检测方便；光谱采集速度快，以3次平均光谱作为原始光谱的情况下，从电脑得到PLC的光谱采集信号到完成光谱采集、计算、向PLC发送结果指令，仅需32ms；
(4)由于长波近红外光谱仪的价格高，会导致系统成本上升，直接限制了推广和应用，本实用新型采用短波近红外光谱进行光谱分析，所用光谱仪价格很低，有很好的推广前景；
(5)通过本装置，可以实现雌雄蚕蛹的快速识别，大量的节省了人力成本，同时改变劳动力短缺的困境。
附图说明
图1为检测皮带的横截面图；
图2为本实用新型分选装置的结构图；
图3为本实用新型检测单元的结构示意图；
图4为本实用新型分选单元的结构示意图；
图5为家蚕菁松A品种原种蚕蛹的近红外光谱图；
图6为家蚕多个品种蚕蛹近红外光谱图；
图7为经SNV方法预处理后的近红外光谱图；
图8为雄蚕蛹交叉验证结果的概率分布图；
图9为雌蚕蛹交叉验证结果的概率分布图。
具体实施方式
本实用新型提出了一种动态高速采集蚕蛹近红外光谱的装置，包括依次连接的上样单元、检测单元和分选单元。
其中，如图1～4所示，上样单元包括依次连接的上料皮带和振动盘，其中，检测单元包括与振动盘相连的检测皮带7、设置于检测皮带上方的光源4(包括两个灯泡，每个光源外设置有光源罩5)、光纤探头6、光开关8、光谱仪、电脑和PLC单元，检测皮带的内面呈齿状，由步进电机以齿轮传动方式带动转动，皮带的传输速度为5～25cm/s，检测皮带的外侧设置有楔形凹槽(如图1)，凹槽的上宽0.4-0.7cm，下宽0-0.3cm，深0.2-0.4cm，检测皮带呈水平状态。光纤探头与光谱仪相连，光纤探头位于检测皮带上方1.3-1.8cm，所述光纤探头距离检测皮带的起始段端15～20cm，光开关依次与PLC单元、电脑和短波近红外光谱仪相连，当光开关中光被蚕蛹阻断时，光开关8向PLC单元发出信号，PLC单元读取步进电机的步长数据，并储存于PLC单元的寄存器中，同时记录蚕蛹编号，PLC单元向电脑串行接口发送指令，指令为蚕蛹编号，电脑通过串口读取蚕蛹编号，并触发光谱仪采集光谱数据，采集的光谱数据根据计算模型判断出雌雄结果。
分选单元根据检测单元的得到的蚕蛹的雌雄结果，在蚕蛹到达指定位置时吹入指定的收集箱，具体地，分选单元包括第一喷气嘴9、第二喷气嘴2、第一电子门控气阀、第二电子门控气阀、雌蚕蛹收集单元、雄蚕蛹收集单元和收集装置，第一喷气嘴和9第二喷气嘴10分别设置于检测皮带的上方并在光纤探头之后，其中，第一喷气嘴距离光纤探头的距离为25～20cm，第二喷气嘴距离光纤探头的距离为25～40cm第一电子门控气阀和第二电子门控气阀由PLC单元控制并分别用于控制第一喷气嘴和第二喷气嘴的喷气，PLC单元读取步进电机中的步进数据，并计算根据寄存器步进数据，计算出蚕蛹的移动距离，并根据光谱分析的雌雄判定结果分别对蚕蛹进行收集，具体的，如果目标蚕蛹的判定结果是不能判定性别，当该该蚕蛹的移动距离到达第一喷气嘴时，打开第一电子门控气阀，使第一喷气嘴喷气将不能判定的蚕蛹吹入收集装置；如果判定结果是雄性，则在蚕蛹到达第二喷气嘴是，打开第二电子门控气阀，使第二喷气嘴喷气将雄性蚕蛹吹入雄蚕蛹收集单元；如果判定结果为雌性，则该蚕蛹将从皮带的最后端进入雌蚕蛹收集单元。
光谱模型建立方法：
(1)选取育种的桑蚕原种，将新鲜蚕蛹削开，取蚕蛹，通过肉眼仔细分辨，分离出雌雄蚕蛹，各30-100个；
(2)将蚕蛹放入上样料斗，蚕蛹由出料口1进入振动盘，蚕蛹随着震动盘的出料口进入上装皮带的凹槽中。皮带的传输由步进电机带动，速度最快为 20cm/s。
(3)当蚕蛹进入检测区，阻断光开关时，PLC设定蚕蛹编号(1-32)，储存到寄存器，共32个寄存器，循环使用，同时也将此时步进电机的步长储存到相应的寄存器。并将编号发送到电脑的串口，电脑读取到串中的数据编码，分析到蚕蛹编号和采谱指令，并启动光谱仪采集光谱，光谱仪采谱范围813-1075nm，光谱积分时间8-50ms，光谱扫描次数3-20次，储存光谱，其中，蚕蛹的移动距离通过如下方法计算得到：当光路开关中光被蚕蛹阻断时，读取步进电机中累积步径数B1，当传输皮带位移L时时，停止步进电机，读取步进电机中累积步进数B2，计算出步进电机的每步位移距离LB1，其中，L为25～35cm：
(4)当蚕蛹在传送皮带中移动时，PLC每间隔3ms读取步进电机中的累积步数Breal，根据Breal和PLC寄存器中蚕蛹的编号Bi，其中，i为蚕蛹的编号，该值与PLC寄存器的个数对应，计算出当蚕蛹阻断光开关时对应蚕蛹的实际移动距离Li(i＝1,2,3,…,32)，公式为：
Li＝LB1×(Breal-Bi)。
(5)将雌蛹设定为2，雄性设定为1。对光谱进行预处理，方法为标准正态变量变换、多元散射校正。采用偏最小二乘(PLS)方法建模型。通过随机块的方式进行交叉验证，采用RMSECV最小时的因子数，通常因子数最多为7，存模型。将雌雄蚕蛹交叉验证结果分别进行正态分布拟合，根据概率分布曲线，获得雄蚕蛹概率分布为90％的值M90、雌蚕蛹概率分布10％的值F10。计算结果小于M90的判定为雄，大于F10的判定为雌，介于中间的为不能判定性别。并用另一批蚕蛹进行外部数据验证，计算结果一致性好，确定并保存模型，将模型加载于光谱分析软件。
(6)自动分选的过程当光谱仪采集到蚕蛹的光谱，根据模型提供的方法进行计算得到数值结果，如果小于M90，则编码为“35”，如果大于F10值，则编码为“53”，如果介于中间，则编码为“45”，与接收到的蚕蛹编号编码一同发送给PLC。PLC接收到电脑传来的指令，解析到蚕蛹差别结果，并储存于相应蚕蛹编号的寄存器中；
(7)PLC每3ms读取步进电机中的步进数据，并计算根据寄存器步进值，计算出蚕蛹的移动距离，当到达吹嘴位置时，根据光谱分析的结果，启动气阀的开关。如果是不能判定性别，刚打开气阀1，如果判定是雄性，则打开气阀2，判定为雌性的从皮带的最后端进入分选袋。启动气阀后，PLC清除相应蚕蛹编号的寄存器中的数据。
(8)通过这些步骤，可以实现蚕蛹雌雄的高速分选。
下面结合附图和实施例对本实用新型进一步解释说明。
实施例1
构建光谱采集部分。采用光纤光谱仪，波长范围815-1075nm，1240个波长变量。采用C#语言开发光谱采集软件，实现光谱采集。采集暗电流，打开光源，以聚四氟乙烯白板为参照光谱。
取家蚕菁松A品种原种蚕蛹，雌96个，雄100个，每天采集光谱一次，直到化蛾为止。皮带转动速度5cm/s。采用光纤光谱仪(MAYA型，美国Oceanoptics)，波长范围815-1075nm，1240个波长变量。设定光谱仪积分时间15ms，光谱扫描次数为6。
在OminiDriver 2.12的基础上，采用C#语言开发光谱采集软件，实现光谱采集。采集暗电流，打开光源，以聚四氟乙烯白板为参照光谱，采集蚕蛹的近红外光谱(如图5)，由图可见，光谱质量较好，可以用于光谱建模及光谱计算。
实施例2
取多个家蚕品种的原种蚕蛹，包括1个地方品种(大造)、3个生产上用品种原种(菁松A、苏、虎)和2个杂交原种(野B*菁松A、苏*镇)，每个品种 100个，雌雄各半。
光谱波长范围813-1075nm，1250个波长变量。采用C#语言开发光谱采集软件，实现光谱采集。
采集暗电流，打开光源，以聚四氟乙烯白板为参照光谱。皮带转动速度 20cm/s。采用光纤光谱仪(MAYA型，美国Oceanoptics)，波长范围813-1075nm， 1250个波长变量。设定光谱仪积分时间8ms，光谱扫描次数为3，每天采集光谱一次，直到化蛾为止。所得光谱5962个，如图6所示。
实施例3
将实施例2中雌蛹设定为2，雄性设定为1。对光谱进行预处理，方法为标准正态变量变换，变换后的光谱如图7所示。
采用PLS方法建模，通过随机块的方式进行交叉验证，采用RMSECV最小时的因子数6，保存模型。将雌雄蚕蛹交叉验证结果分别进行正态分布拟合，如图8、图9所示。
根据概率分布曲线，获得雄蚕蛹概率分布为90％的值M90为1.445、雌蚕蛹 1概率分布10％的值F10为1.620。计算结果小于1.445的判定为雄，大于1.620 的判定为雌，介于中间的为不能判定。
将预处理方法、模型中的回归系数、M90和F10加载到光谱分析软件中。
实施例4
采用实施例2中的桑蚕品种，共1000个蚕蛹，其中雌雄各半，应用实施例 3中的模型蚕蛹的光谱检测和分选，分选出雌蛹462个，雄蛹442，不能识别的为96个，检测正确率达98.2％，小于蚕种生产上要求的错误率5％以内。