一種基于紅外光譜的白酒鑒定及溯源方法
【專利摘要】本發明公開了一種基于紅外光譜的白酒鑒定及溯源方法。該方法的具體步驟為：利用紅外光譜儀采集真酒樣本和公安機關查獲的假酒樣本的紅外光譜，分別建立真酒紅外光譜庫和假酒紅外光譜庫；利用最小二乘支持向量機分別對前述建立的真酒紅外光譜庫建立分層次的真酒分類鑒定模型，對前述建立的假酒紅外光譜庫建立假酒窩點溯源模型；采集待測白酒的紅外光譜，利用前述建立的真酒分類鑒定模型和假酒窩點溯源模型對待測白酒的紅外光譜進行分類鑒別，通過對結果進行綜合分析，實現待測白酒的真偽鑒定及溯源。本發明的優點是：鑒定速度快，鑒定真偽準確性高；將真酒庫與假酒庫建立的分類鑒別模型結合起來，分析結果更細致。
【專利說明】一種基于紅外光譜的白酒鑒定及溯源方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及白酒鑒定領域，具體地說是一種利用紅外光譜對白酒進行真偽鑒定及溯源的方法。
【背景技術】
[0002]白酒是我國獨有的傳統產品，品種繁多，歷史悠久。近些年來，白酒的產量尤其是名優白酒的產量越來越大。在利益的驅使下，一些不法分子將口感相近、但價格相對較低的中低檔酒冒充高檔酒，灌入高檔酒的包裝中，有的甚至將自己釀的劣質酒灌入高檔酒的包裝中來牟取暴利。如何對白酒的真偽進行鑒定，對假酒的造假手段進行確認以及對造假窩點的溯源是公安機關打擊制造販賣假酒的不法行為的重要步驟之一。
[0003]目前對白酒進行綜合分析的方法主要有兩類:一是色譜分析法；二是光譜法。
[0004]色譜分析法能檢測出白酒中的主要成分以及含量百分比，通過這些化學成分及其含量百分比來分析白酒的品質。這種方法存在著如下缺點:1、白酒中存在大量的水，水的存在會損壞儀器，測試前需要對樣本做復雜的預處理。2、白酒中的化學成分非常復雜，通常水和乙醇占98%，剩余2%的物質決定了白酒的品質；決定白酒品質的關鍵物質含量非常少，測試時由于誤差的原因，根本無法測定決定白酒品質的所有物質含量。3、利用色譜測量白酒中物質的含量，是利用物質的歸一化面積大小，作為物質的含量，這種計算方法本身就有很大的誤差，無法進行后續分析。4、測試時間長，通常測試一個樣本要40分鐘左右，因此不利于生產在線檢測。
[0005]光譜法具有快速、整體和無損鑒定復雜混合物體系等優點，已被廣泛應用于白酒檢測。光譜法中的紅外光譜特征性強、提供的信息量大、不受樣品物態的限制等優點在有機化學中有著廣泛的應用。目前利用紅外光譜對白酒進行分析的方法主要有兩類方法:一種是直接采集白酒的紅外光譜進行分析。還有一種方法是通過物理分離方法去除白酒中的水和乙醇，然后再對剩余的殘留物質進行紅外光譜的采集和分析，這種方法可以有效地消除水和乙醇的影響，提高紅外光譜對白酒中微量成分的分析精度，但缺點是實驗條件苛刻，耗時長，復雜的分離操作也容易引起誤差，并且也損失了白酒中的乙醇濃度信息。而不管是哪種模式，現有分析方法都只局限于白酒的某一特性(如白酒的香型、白酒某一成分濃度等)上，本發明創新地將白酒的多種屬性有層次地結合起來分析，實現了對白酒的真假鑒定和溯源。
[0006]支持向量機(Support Vector Machine, SVM)分類的基本思想是尋找兩類樣本的最優分類面:對于樣本線性可分的情況，其目的是找到一個超平面將兩類線性可分的樣本完全分開，且使分類超平面具有更好的推廣能力，所謂最優分類面就是不但能正確劃分兩類樣本，而且使每一類數據與超平面距離最近的點與超平面之間的距離最大，即分類間隔最大；對于非線性分類問題，則首先采用非線性映射將原空間映射到高維空間，然后在高維空間中對樣本進行線性分類，再映射回原空間就達到了對非線性可分樣本分類的效果。
[0007]最小二乘支持向量機(LeastSquares Support Vector Machine,LS-SVM),是基于傳統SVM的一種改進算法，它使用最小二乘線性系統代替原來的二次規劃系統作為損失函數，將原支持向量機中算法的二次尋優變為求解線性方程，與傳統SVM相比，LS-SVM求解速度快，占用內存小，在許多領域中都得到了廣泛的應用。
【發明內容】
[0008]本發明的目的是:提供一種檢測速度快、結果可靠的基于紅外光譜的白酒鑒定及溯源方法，為公安機關打擊假冒偽劣提供線索。本發明提供如下技術方案:
[0009]一種基于紅外光譜的白酒鑒定及溯源方法，具體包括如下步驟:(1)利用紅外光譜儀采集真酒樣本和公安機關查獲的假酒樣本的紅外光譜，分別建立真酒紅外光譜庫和假酒紅外光譜庫；(2)利用最小二乘支持向量機分別對前述建立的真酒紅外光譜庫建立分層次的真酒分類鑒定模型，對前述建立的假酒紅外光譜庫建立假酒窩點溯源模型；(3)利用紅外光譜儀采集待測白酒的紅外光譜，利用前述建立的真酒分類鑒定模型和假酒窩點溯源模型對待測白酒的紅外光譜進行分類鑒別，通過對結果進行綜合分析，實現待測白酒的真偽鑒定及溯源。
[0010]優選地，所述利用紅外光譜儀采集白酒的紅外光譜的過程為:(I)測試無樣本時的紅外光譜:用重蒸餾水沖洗附件實驗板上的鍺化鋅晶體，并用99.7%乙醇擦拭干凈，實驗板置于800瓦烘干燈下，徹底干燥并冷卻后，將試驗板放置到紅外光譜儀測試室，點擊測試軟件的“collect sample”按鈕，檢測無樣本時的紅外光譜；(2)測試樣本紅外光譜:吸取少量樣本，均勻涂抹在鍺化鋅晶體上，將試驗板放置在紅外光譜儀的指定位置，點擊測試軟件的“collect sample”按鈕，進行檢測，儀器自帶的軟件會將第一步測到的背景噪聲自動減去。
[0011]優選地，所述步驟2中建立真酒分類鑒定模型的過程中，按照酒精度、香型、品牌信息建立分層次的真酒分類鑒定模型。
[0012]優選地，所述步驟3中對待測白酒的紅外光譜進行分類鑒別的具體過程如下:(1)利用紅外光譜儀對待測白酒采集K次，得到K條紅外光譜，其中K > 10 ; (2)將前述采集到的K條光譜分別帶入建立的真酒分類鑒定模型中，得到每條光譜的鑒定結果，所得到的鑒定結果為兩種情況:a，鑒定結果為真酒庫中的某種白酒；b，鑒定結果為未知類型；(3)對所有光譜的鑒定結果進行統計，將結果類型占總體數目75%以上的結果，作為待測白酒的鑒定結果；(4)當待測白酒的鑒定結果為未知類型時，再將前述采集到的K條光譜分別帶入建立的假酒窩點溯源模型中，得到每條光譜的溯源結果；對所有光譜的溯源結果進行統計分析后，獲知該待測白酒是否為假酒庫中的某種造假白酒。
[0013]本發明相對于現有技術，有益效果如下:
[0014]1、鑒定速度快；
[0015]2、鑒定時對同一樣本采集多個光譜O 10)進行綜合分析，提高了鑒定結果的魯棒性；
[0016]3、鑒定真偽準確性高；
[0017]4、能有效檢測多種造假手段制造的假酒，進行溯源，使假酒案件并案處理，節省監管、辦案部門的人力物力。【專利附圖】
【附圖說明】
[0018]圖1為本發明實施例中通過紅外光譜對待測白酒進行鑒定及溯源的方法流程示意圖；
[0019]圖2為本發明實施例中真酒分類鑒定模型的分層次結構示意圖；
[0020]圖3為本發明實施例中為待測白酒分析鑒定的流程示意圖；
[0021]圖4為本發明實施例中待測白酒采用真酒分類鑒定模型進行鑒定的結果示意圖；
[0022]圖5為本發明實施例中待測白酒采用假酒窩點溯源模型進行鑒定的結果示意圖。
【具體實施方式】
[0023]本發明的核心思想是:利用紅外光譜儀采集市售真酒樣本和公安機關查獲的假酒樣本的紅外光譜，建立真酒紅外光譜庫(簡稱真酒庫)和假酒紅外光譜庫(簡稱假酒庫);利用最小二乘支持向量機對真酒庫中的白酒光譜按酒精度、香型和品牌信息建立分層次的真酒分類鑒定模型，對假酒庫中的白酒光譜按造假窩點信息建立假酒窩點溯源模型。對于待測白酒，首先利用紅外光譜儀多次采集該酒的紅外光譜(大于等于10次)，得到多條待測光譜；然后利用建立好的真酒分類鑒定模型及假酒窩點溯源模型對這多條光譜進行鑒定，最后綜合分析這些光譜的鑒定結果得到綜合分析結果。通過綜合分析結果鑒定樣本是否是假酒。若是假酒，又是何種類型的假酒，來自哪個造假窩點，實現假酒窩點的溯源和假酒案件的串并案，為公安等監管部門提供線索。參見圖1，該圖為本發明中對白酒進行鑒定及溯源的方法流程示意圖。
[0024]本發明對白酒進行鑒定及溯源的方法詳細過程如下:
[0025]第一部分，光譜數據的采集和真假酒庫的建立
[0026](I)光譜數據的采集:
[0027]選用儀器:美國尼高力儀器公司Nexus670,附件Nexus smart APK。參數設置:波數:4000-650cm ;分辨率:8cm_l ;重復掃描次數16次。
[0028]采集紅外光譜的具體過程為:測試分為兩步，第一步需要測試無樣本時的光譜數據，這是背景噪聲。需要從樣本數據中減去。第二步放置樣本進行測量。測試無樣本時的紅外光譜:用重蒸餾水沖洗附件實驗板上的鍺化鋅晶體，并用99.7%乙醇，擦拭干凈，實驗板置于800瓦烘干燈下。徹底干燥并冷卻后，將試驗板放置到紅外光譜儀測試室，點擊測試軟件的“collect sample”按鈕，檢測無樣本時的紅外光譜。測試樣本紅外光譜:用一次性吸管吸取少量樣本，均勻涂抹在鍺化鋅晶體上，將試驗板放置在紅外光譜儀的指定位置，點擊測試軟件的“collect sample”按鈕，進行檢測。儀器自帶的軟件會將第一步測到的背景噪聲自動減去。一個樣本檢測完之后，保存數據。將試驗板從儀器中取出，重復蒸餾水沖洗-無水乙醇擦拭-烘干-涂抹樣本-測試這幾個步驟。在不更改實驗參數的條件下，背景噪聲的測量只需要在試驗開始時檢測一次即可。
[0029](2)真假酒庫的建立:利用(I)中的光譜采集方法分別采集真酒和假酒的紅外光譜，建立真酒紅外光譜庫和假酒紅外光譜庫，要求每種類型的真酒或假酒至少采集30條光
-1'TfeP曰。
[0030]第二部分，真酒分類鑒定模型和假酒窩點溯源模型的建立
[0031](I)真酒分類鑒定模型的建立:本發明提出一種層次化的真酒分類鑒定模型，首先對真酒庫中的白酒按酒精度建立分類模型，然后對每種酒精度按香型進行分類，接著對同一酒精度和香型中的白酒按品牌分類，最后再分別對同一品牌內進行分類。參見圖2，該圖為真酒分類鑒定模型的分層次結構示意圖。
[0032]對每一層最小二乘支持向量機分類模型建立的具體做法為:以酒精度分類模型為例，假設真酒庫中共有η條白酒紅外光譜，有m種不同的酒精度類型，則這η條光譜的酒精度標簽可以表示為向量Fni=[fn…fni]，i = l，...，!!!；那么可以通過求解以下優化模型獲得
分類器:
[0033]
【權利要求】
1.一種基于紅外光譜的白酒鑒定及溯源方法，其特征在于該方法包括如下步驟: (1)利用紅外光譜儀采集真酒樣本和公安機關查獲的假酒樣本的紅外光譜，分別建立真酒紅外光譜庫和假酒紅外光譜庫； (2)利用最小二乘支持向量機分別對前述建立的真酒紅外光譜庫建立分層次的真酒分類鑒定模型，對前述建立的假酒紅外光譜庫建立假酒窩點溯源模型； (3)利用紅外光譜儀采集待測白酒的紅外光譜，利用前述建立的真酒分類鑒定模型和假酒窩點溯源模型對待測白酒的紅外光譜進行分類鑒別，通過對結果進行綜合分析，實現待測白酒的真偽鑒定及溯源。
2.根據權利要求1所述的基于紅外光譜的白酒鑒定及溯源方法，其特征在于:所述利用紅外光譜儀采集白酒紅外光譜的過程為: (1)測試無樣本時的紅外光譜:用重蒸餾水沖洗附件實驗板上的鍺化鋅晶體，并用99.7%乙醇擦拭干凈，實驗板置于800瓦烘干燈下，徹底干燥并冷卻后，將試驗板放置到紅外光譜儀測試室，點擊測試儀的“collect sample”按鈕，檢測無樣本時的紅外光譜； (2)測試樣本紅外光譜:吸取少量樣本，均勻涂抹在鍺化鋅晶體上，將試驗板放置在紅外光譜儀的指定位置，點擊測試儀的“collectsample”按鈕，進行檢測，儀器自帶的軟件會將第一步測到的背景噪聲自動減去。
3.根據權利要求1所述的基于紅外光譜的白酒鑒定及溯源方法，其特征在于:所述步驟2中建立真酒分類鑒定模型的過程中，按照酒精度、香型、品牌信息建立分層次的真酒分類鑒定模型。
4.根據權利要求3所述的基于紅外光譜的白酒鑒定及溯源方法，其特征在于:按照酒精度建立真酒分類鑒定模型 時，通過求解以下優化模型獲得酒精度分類器:
5.根據權利要求1所述的基于紅外光譜的白酒鑒定及溯源方法，其特征在于:所述步驟3中對待測白酒的紅外光譜進行分類鑒別的具體過程如下: (1)利用紅外光譜儀對待測白酒采集K次，得到K條紅外光譜，其中K> 10 ; (2)將前述采集到的K條光譜分別帶入建立的真酒分類鑒定模型中，得到每條光譜的鑒定結果，所得到的鑒定結果為兩種情況:a，鑒定結果為真酒庫中的某種白酒；b，鑒定結果為未知類型； (3)對所有光譜的鑒定結果進行統計，將結果類型占總體數目75%以上的結果，作為待測白酒的鑒定結果； (4)當待測白酒的鑒定結果為未知類型時，再將前述采集到的K條光譜分別帶入建立的假酒窩點溯源模型中，得到每條光譜的溯源結果；對所有光譜的溯源結果進行統計分析后，獲知該待測白酒是否為假`酒庫中的某種造假白酒。
【文檔編號】G01N21/3577GK103822897SQ201410082742
【公開日】2014年5月28日 申請日期:2014年3月7日 優先權日:2014年3月7日
【發明者】王同暉, 尤新革, 徐端全, 牟懌, 周龍, 曾武 申請人:華中科技大學