本发明涉及农产品无损检测领域，尤其涉及一种基于可见/近红外光谱的猕猴桃膨大果检测方法与装置。
背景技术：
猕猴桃富含各种营养物质，深受消费者喜爱。外源性生长调节剂（又称膨大剂）可以增大猕猴桃单果重量，增加猕猴桃产量30%-50%，因此在猕猴桃生产过程中被大量使用。但用膨大剂处理过的猕猴桃（膨大果）通常不耐贮藏，口味较差，售价较低。为了同时满足果农提高经济效益和消费者提高猕猴桃品质的需求，各地方政府纷纷规定严禁在猕猴桃生产过程中使用膨大剂。但由于没有快速、无损、体积小的猕猴桃膨大果检测方法和装置，在实际生产过程中依然大规模违规使用膨大剂。
中国专利公告号cn202066859u，公告日2011年12月07日，专利名称为“一种氯吡脲快速检测卡”该申请公开了“一种氯吡脲快速检测卡”，其特征在于：“在长条扁平薄壳状的检测卡外壳（1）中设置测试条（2），检测卡外壳表面有检测窗孔（3）和加样孔（4）；测试条（2）是由支承背板（5）上通过不干胶在其上依次粘贴样品垫（8）、胶体金膜或乳胶颗粒膜（7）、硝酸纤维素膜（6）、和吸水膜（9）所组成；支承背板中部叠置粘贴硝酸纤维素膜（6），支承背板一端叠置粘贴吸水膜（9），另一端叠置粘贴样品垫（8），吸水膜内端与样品垫内端各自分别与硝酸纤维素膜搭接，在样品垫与硝酸纤维素膜的搭接部，两者之间夹置粘贴一段含抗氯吡脲抗体的胶体金膜或乳胶颗粒膜（7）；硝酸纤维素膜上有一条检测带和一条质控带，依次是：含氯吡脲蛋白质偶联物的检测带（10），含抗兔抗体或抗鼠抗体的质控带（11），测试条（2）置入检测卡外壳（1）内，样品垫（8）正对加样孔（4），硝酸纤维素膜（6）正对检测窗孔（3）”。该“氯吡脲快速检测卡用于检测水果样品中的氯吡脲”，但使用该氯吡脲快速检测卡时需要“采集待测样本，粉碎均匀；称取5g粉碎后的样品，加入10ml样品抽提液充分搅拌混合均匀，震荡反应30min;4000r/min离心10min,取离心后的上清液按1:3的比例稀释，即取上清液100µl加入300µl样品稀释液，混合后测定”，可见该氯吡脲快速检测卡存虽然可以检测待测样本中是否有膨大剂，但存在需要破坏待测样本的不足，属于有损检测。
中国专利公告号cn103837492b，公告日2015年11月25日，专利名称为“一种基于近红外光谱技术的猕猴桃膨大果无损检测方法”，该申请公开了“一种基于近红外光谱技术的猕猴桃膨大果无损检测方法”；其特征在于包括以下步骤：“（1）选取完好无损，已知为猕猴桃膨大果和非膨大果的一批样品作为样本；（2）采用近红外漫反射光谱仪在每个猕猴桃果实的赤道部位附近采集样品的近红外漫反射光谱；光谱的采集条件是：光谱采集范围为833~2500nm，采集间隔0.804nm，扫描次数32次，探头视场角为90°；（3）采用多元散射校正，一阶导数、二阶导数等方法对猕猴桃膨大果和非膨大果的近红外漫反射光谱进行预处理，以校正由于光的散射而引起的光谱误差；（4）划分猕猴桃样本，得到校正集与预测集，其中校正集中含有猕猴桃膨大果和非膨大果，预测集中也含有猕猴桃膨大果和非膨大果，且校正集中猕猴桃膨大果和非膨大果的数量分别大于预测集中膨大果和非膨大果的数量；（5）采用主成分分析法、蒙特卡洛法、连续投影算法等光谱降维方法对猕猴桃的近红外漫反射光谱进行降维，从光谱中提取能区分猕猴桃膨大果和非膨大果的特征波长或特征变量；（6）以步骤（5）中提取的特征波长或特征变量为输入参数，以猕猴桃膨大果代码和非膨大果代码为输出参数，采用偏最小二乘、间隔偏最小二乘、支持向量机等方法建立识别猕猴桃膨大果和非膨大果的线性或非线性定性识别模型，检验所建模型对校正集和预测集中的猕猴桃膨大果和非膨大果样本的正确识别率。”该发明为猕猴桃膨大果无损检测提供了一种可行的技术手段，但该发明的光谱采集波段为“833~2500nm”，工作在该波段的光谱仪普遍体积较大，价格昂贵，因此该发明存在成本较高、体积较大的不足。此外，虽然该发明公开了猕猴桃膨大果无损检测方法的步骤，但由于各操作步骤需要借助不同的软件，存在操作复杂、费时、无法直接得到检测结果的缺点。
综上所述，现有技术存在检测操作复杂、体积大、成本高的问题。
技术实现要素：
本发明要解决的技术问题是提供一种快速无损、体积小、成本低的猕猴桃膨大果检测方法与装置。
本发明是通过以下技术方案实现的：
基于可见/近红外光谱的猕猴桃膨大果检测装置其特征在于：包括蓄电池、外壳、散热风扇、电源管理模块、充电接口、数据接口、开关、光谱采集模块、光源模块、y形光纤、运算控制模块；
所述蓄电池、散热风扇、电源管理模块、充电接口、数据接口、开关、光谱采集模块、光源模块、y形光纤均固定在所述外壳上；
所述光源模块包括光源、光源散热器、光源支架，所述光源固定在所述散热器中并通过所述光源支架固定在所述外壳上；
所述y形光纤从外层到内层依次包括外层金属、入射光纤、内层金属、反射光纤，所述入射光纤固定在光源散热器上并接收光源发出的光，所述反射光纤与所述光谱采集模块连接；
所述光谱采集模块通过所述数据接口与所述运算控制模块相连；
所述电源管理模块与所述相连蓄电池、充电接口、开关、光源相连；
所述外壳上分布有散热孔；
本发明基于可见/近红外光谱的猕猴桃膨大果检测方法包括以下步骤：
（1）设置可见/近红外光谱采集参数：打开所述运算控制模块中的猕猴桃膨大果检测软件，设置光谱采集模块的积分时间和平均次数；
（2）黑白校正：预热光源5分钟，关闭光源，将聚四氟乙烯白板放置于所述y形光纤单端面一端并紧贴y形光纤单端面，采集并设置暗光谱，打开光源，采集并设置参考光谱；
（3）采集并预处理猕猴桃可见/近红外光谱：将待测猕猴桃放置于所述y形光纤（10）单端面一端并紧贴所述y形光纤（10）单端面，采集猕猴桃的原始光谱，并利用暗光谱和参考光谱计算猕猴桃漫透射可见/近红外光谱，然后对猕猴桃漫透射光谱用多项式平滑算法做降噪处理；
所述猕猴桃漫透射可见/近红外光谱的计算方法为：
式中tc是漫透射光谱，tr是原始光谱，tw是参考光谱，td是暗光谱；
所述猕猴桃可见/近红外光谱的波长范围为340-1040nm；
（4）识别猕猴桃是否经过膨大剂处理：以预处理过的猕猴桃漫透射光谱全谱作为输入参数，采用偏最小二乘判别算法计算待测猕猴桃是否为膨大果。
计算猕猴桃是否为膨大果的偏最小二乘判别分析（pls-da）模型为：
y=bx+c
式中y为模型输出量，b为系数矩阵，与采集的待测猕猴桃可见/近红外漫反射光谱维数相同，x为待测猕猴桃可见/近红外漫反射光谱，c为常数项；当2≥y≥0时，待测猕猴桃为膨大果，当0≥y≥-2时，待测猕猴桃为非膨大果，y>2或者y＜-2时，则不能判断待测猕猴桃是否为膨大果；
模型中系数矩阵b和常数项c的确定方法包括以下步骤：
a.样本选取:选取不同产地不同成熟度同一品种的猕猴桃，按照1:1比例取外形完好，无畸形的猕猴桃膨大果和正常果作为实验样本；
b.猕猴桃可见/近红外光谱数据采集：用所述基于可见/近红外光谱的猕猴桃膨大果检测装置采集待测样本的可见/近红外漫反射光谱；
c.光谱预处理：采用多项式平滑算法对采集的光谱做降噪处理；
d.确定系数矩阵b和常数项c：用1作为膨大果的标签值，用-1作为非膨大果标签值，用偏最小二乘判别分析算法以光谱矩阵和标签矩阵为输入量，计算出系数矩阵b和常数项c；
所述模型中系数矩阵b和常数项c与猕猴桃的品种有关，对于特定品种的猕猴桃可以通过上述步骤确定；
（5）显示检测结果。
本发明的检测原理是：
猕猴桃在生长过程中如果使用了膨大剂，其内部组织形态会发生变化，进而影响其可见/近红外光谱，使用本发明所述基于可见/近红外光谱的猕猴桃膨大果检测方法与装置可以采集猕猴桃的可见/近红外光谱，并通过配套软件用偏最小二乘判别分析算法检测待测猕猴桃生长过程中是否违规使用膨大剂。
与现有技术相比，本发明的优点在于：
a、本发明配套软件内置猕猴桃膨大果检测所需所有光谱处理算法，检测速度快。
b、本发明选用的光谱采集模块采用硅基多通道阵列探测器，光谱采集波长范围为可见/近红外波段（340-1040nm），相对于近红外光谱采集模块，成本较低，体积较小。
c、本发明在检测过程中不需要将待测猕猴桃破坏，属于无损检测。
附图标记
1、蓄电池；2、外壳；3、散热风扇；4、电源管理模块；5、充电接口；6、数据接口；7、开关；8、光谱采集模块；9、光源模块；10、y形光纤；11、运算控制模块；
9-1、光源；9-2、光源散热器；9-3、光源支架；
10-1外层金属；10-2、入射光纤；10-3、内层金属；10-4、反射光纤。
附图说明
图1是本发明的结构图
图2是光源模块结构图
图3是y形光纤结构图
图4是猕猴桃膨大果检测软件主界面
图5是识别结果显示界面。
具体实施方式
下面结合一个优选实施例和附图对本发明作进一步说明：
如图1所示基于可见/近红外光谱的猕猴桃膨大果检测装置，组成包括：蓄电池1、外壳2、散热风扇3、电源管理模块4、充电接口5、数据接口6、开关7、光谱采集模块8、光源模块9、y形光纤10、运算控制模块11；蓄电池1、散热风扇3、电源管理模块4、充电接口5、数据接口6、开关7、光谱采集模块8、光源模块9、y形光纤10均固定在所述外壳2上；光源模块9包括光源9-1、光源散热器9-2、光源支架9-3，所述光源9-1固定在所述散热器9-2中并通过所述光源支架9-3固定在所述外壳2上；光谱采集模块8通过所述数据接口6与所述运算控制模块11相连；电源管理模块4与所述相连蓄电池1、充电接口5、开关7、光源9-1相连，外壳2上分布有散热孔。
蓄电池1采用两块锂电池并联使用，共计容量为20ah。
外壳2采用聚乳酸材料，通过3d打印制造。
散热风扇3采用欣瑞联公司生产的5v直流风扇。
电源管理模块4采用dd06cvsa锂电池充放电模块，该模块可以输出5v2.1a的电流，并且具有充电管理功能。
充电接口5采用标准microusb接口。
数据接口6采用标准usb接口。
开关7采用船型开关。
光谱采集模块8采用海洋光学生产的usb4000型微型可见近红外光谱仪，其传感器采用硅基多通道阵列探测器，光谱采集波长范围为可见/近红外波段（340-1040nm）。
如图2所示光源模块9结构图，光源9-1采用微型卤钨灯，额定电压5v额定功率7w，光源散热器9-2和光源支架9-3为铝合金材质。光源9-1固定在光源散热器9-2中，光源散热器9-2通过螺丝固定在光源支架9-3上，光源支架9-3通过螺丝固定在外壳2上。
如图3所示y形光纤结构图，从外层到内层依次包括外层金属10-1、入射光纤10-2、内层金属10-3、反射光纤10-4，入射光纤10-2固定在光源散热器9-2上并接收光源9-1发出的光，反射光纤10-4与光谱采集模块8连接；
运算控制模块11使用运行windows10操作系统的酷比魔方iwork8，安装有猕猴桃膨大果检测软件并通过数据接口6与光谱采集模块8相连。
图4是猕猴桃膨大果检测软件主界面；
基于可见/近红外光谱的猕猴桃膨大果检测方法包括以下操作步骤：
（1）设置可见/近红外光谱采集参数：打开所述运算控制模块11中安装的猕猴桃膨大果检测软件，设置光谱采集模块的积分时间和平均次数为700ms和5次；；
（2）黑白校正：闭合开关7，预热光源9-1约5分钟，断开开关7，用聚四氟乙烯白板放置于所述y形光纤10单端面一端并紧贴y形光纤10单端面，点击“设置暗光谱”按钮，闭合开关7，点击“设置参考光谱”按钮，完成黑白校正，也可直接点击“从文件导入”按钮，直接导入软件内置的暗光谱和参考光谱；
（3）采集并预处理猕猴桃可见/近红外光谱：将待测猕猴桃放置于所述y形光纤（10）单端面一端并紧贴所述y形光纤（10）单端面，点击猕猴桃膨大果检测软件主界面中“识别按钮”，软件自动采集猕猴桃的原始光谱，并利用暗光谱和参考光谱计算猕猴桃漫透射可见/近红外光谱，然后对猕猴桃漫透射光谱用多项式平滑算法做降噪处理；
所述猕猴桃漫透射可见/近红外光谱的计算方法为：
式中tc是漫透射光谱，tr是原始光谱，tw是参考光谱，td是暗光谱；
所述猕猴桃可见/近红外光谱的波长范围为340-1040nm；
（4）识别猕猴桃是否经过膨大剂处理：软件完成采集并预处理猕猴桃可见/近红外光谱后，自动以预处理过的猕猴桃漫透射光谱全谱作为输入参数，采用偏最小二乘判别算法计算待测猕猴桃是否为膨大果。
计算猕猴桃是否为膨大果的偏最小二乘判别分析（pls-da）模型为：
y=bx+c
式中y为模型输出量，b为系数矩阵，与采集的待测猕猴桃可见/近红外漫反射光谱维数相同，x为待测猕猴桃可见/近红外漫反射光谱，c为常数项；当2≥y≥0时，待测猕猴桃为膨大果，当0≥y≥-2时，待测猕猴桃为非膨大果，y>2或者y＜-2时，则不能判断待测猕猴桃是否为膨大果；
模型中系数矩阵b和常数项c的确定方法包括以下步骤：
a.样本选取:选取不同产地不同成熟度同一品种的猕猴桃，按照1:1比例取外形完好，无畸形的猕猴桃膨大果和正常果作为实验样本；
b.猕猴桃可见/近红外光谱数据采集：用所述基于可见/近红外光谱的猕猴桃膨大果检测装置采集待测样本的可见/近红外漫反射光谱；
c.光谱预处理：采用多项式平滑算法对采集的光谱做降噪处理；
d.确定系数矩阵b和常数项c：用1作为膨大果的标签值，用-1作为非膨大果标签值，用偏最小二乘判别分析算法以光谱矩阵和标签矩阵为输入量，计算出系数矩阵b和常数项c；
所述模型中系数矩阵b和常数项c与猕猴桃的品种有关，对于特定品种的猕猴桃可以通过上述步骤确定；
对于所述‘徐香’猕猴桃，膨大果的识别率为96%；
（5）显示检测结果，检测结果如图5所示，本次检测结果为膨大果。
以上实施例仅是对本发明的举例说明，并不构成对本发明的保护范围的限制，凡是与本发明相同或相似的设计均属于本发明的保护范围之内。