一種打工業蠟大米的無損鑒別方法
【專利摘要】本發明涉及一種打工業蠟大米的無損鑒別方法，利用可見-近紅外高光譜成像系統拍攝大米的高光譜圖像，可以得到大米的三維信息，其中兩維是空間信息，一維是光譜信息。通過黑白板校正將大米樣品每個波長下的光譜響應強度轉化為反射率，并利用多元散射校正（MSC）對反射率數據進行預處理。利用連續投影算法（SPA）提取了8個特征波長，然后拍攝未知大米得到其高光譜圖像，可以根據偏最小二乘法（PLS）建立數學回歸模型對未知大米是否打工業蠟進行鑒別。方便快捷，操作簡單，為市場上快速無損鑒定打工業蠟大米提供了一種可行的方法。
【專利說明】一種打工業蠟大米的無損鑒別方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及一種物質鑒別方法，特別涉及一種基于高光譜成像技術的打工業蠟大 米的無損鑒別方法。
【背景技術】
[0002] 大米是人類的主食之一，更是中國糧食的重要組成部分。據現代營養學分析，大米 含有蛋白質，脂肪，維生素B1、A、E及多種礦物質，因此食用大米有較高的營養價值。隨著生 活水平的提高，人們對大米的品質要求越來越高。目前市場上的大米存在一定的安全隱患， 有很多不法商販為了使大米看上去色澤好看而銷售用工業蠟處理過的大米，這就是我們所 說的"毒大米"。工業蠟一般從石油當中直接提取，人體攝入工業蠟后，會造成腹瀉等腸胃 疾病，此外，在工業提取過程當中會含有多環芳烴和稠環芳烴，這兩種物質是非常強的致癌 物。
[0003] 目前人們用于鑒別大米是否打工業蠟的方法以感官鑒別為主，這種方法效率很低 而且誤判的可能性也相當大。因此急需找到一種簡單有效的方法來鑒別打工業蠟大米。高 光譜成像技術是集探測器技術、精密光學機械、微弱信號檢測、計算機技術、信息處理技術 于一體的綜合性技術，是一種將成像技術和光譜技術相結合的多維信息獲取技術，可同時 探測目標的二維空間信息和一維光譜信息，獲取高光譜分辨率的連續、窄波段的圖像數據。 由于高光譜檢測技術具有快速、無破損、無污染的特點，近年來在農產品領域如食品、油料、 作物、藥物、飼料等領域有廣泛的應用。
【發明內容】
[0004] 本發明是針對大米使用工業蠟有毒難以用肉眼識別的問題，提出了一種打工業蠟 大米的無損鑒別方法，基于高光譜成像技術，運用光學技術，實現快捷無損的鑒別打工業蠟 大米。
[0005] 本發明的技術方案為：一種打工業蠟大米的無損鑒別方法，具體包括如下步驟： 1) 選取經過打工業蠟大米和未打蠟大米混合后，取一份混合后大米作為建模組大米用 于建立模型，再取一份混合后大米作為預檢組大米為需進行檢測的大米； 2) 將建模組大米放置在同一實驗環境下擱置24小時； 3) 將建模組大米放入無蓋黑盒子，再放入可見_近紅外高光譜成像系統拍攝建模組 大米的高光譜圖像，然后通過圖像分析軟件對高光譜圖像進行分析，利用黑白板校正得到 大米樣品的反射率圖像，對反射率圖像進行增益處理，在每粒大米同一光強區域取不同的3 個小區域求平均，其平均值代表整粒大米的反射率信息； 4) 運用多元散射校正MSC對建模組樣品反射率信息進行預處理，消除大米表面不平整 帶來的影響； 5) 結合步驟4)處理后得到的建模組大米的反射率信息，運用連續投影算法SPA提取建 模組大米的特征波長； 6) 基于步驟5)連續投影算法SPA選擇的特征波長，得到8個特征波長依次 為 419.257nm、406.885nm、1008. 14nm、511.912nm、403. 95nm、1019. 545nm、402. 19nm、 847. 654nm ； 運用選出的8個特征波長，用偏最小二乘法PLS建立建模組大米數學回歸模型為：TYP E=4. 1617-0. 2837*Xl+0. 3047*X2-0. 2480*X3-0. 1425*X4+0. 1677*X5+0. 1941*X6-0. 1159*X 7+0. 0758*X8, 其中Xl至X8依次對應所得8個特征波長下的反射率； 7) 將預檢組大米放入無蓋黑盒子，重復步驟3)的測試，得到代表預檢組大米的反射率， 然后運用多元散射校正MSC對預檢組大米反射率信息進行預處理，提取步驟6)中的8個 特征波長下的反射率，代入步驟6)建立的數學回歸模型中，利用MATLAB編程，用建模組大 米建立的模型對預檢組大米進行預測，如果回歸函數的值〇. 5 < TYPE〈1. 5,則預檢組大米 為打蠟大米；如果回歸函數的值1. 5 < TYPE〈2. 5,則預檢組大米為未打蠟大米。
[0006] 所述步驟3)中的可見-近紅外高光譜成像系統中光源為功率在0-150W可調且 波長范圍是400nm-2500nm的鹵素燈，通過玻璃光纖將光導入照射到位移平臺，樣品放置 在位移平臺上，光線經大米樣品反射進入高光譜相機，通過裝在高光譜相機上的CCD圖像 傳感器送入電腦，所述高光譜相機的光譜響應范圍是375. 976nm-1026. 5nm，光譜分辨率為 2. 73nm，位移平臺的移動速度與高光譜相機的曝光時間相對應。
[0007] 本發明的有益效果在于：本發明打工業蠟大米的無損鑒別方法，方便快捷，操作簡 單，為市場上快速無損鑒定打工業蠟大米提供了一種可行的方法。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0008] 圖1為本發明打工業蠟大米的鑒別方法實施系統結構示意圖； 圖2為本發明用高光譜成像系統拍攝的大米圖； 圖3為本發明打工業蠟大米和未打蠟大米的PLS建模結果散點圖； 圖4為本發明根據PLS建立的數學回歸模型利用MATLAB編程對打蠟大米和未打蠟大 米進行鑒別的結果圖。
【具體實施方式】
[0009] 如圖1所示打工業蠟大米的鑒別方法實施系統結構示意圖，光源6為功率在 0-150W可調且波長范圍是400nm-2500nm的鹵素燈，在鹵素燈的出口光引接入兩根玻璃光 纖，這兩根玻璃光纖位于高光譜相機2下方兩側對稱的兩個支架上，兩根玻璃光纖的光經 過固定在支架上的兩個矩形聚光透鏡3后從兩側照射在位移平臺4上，這樣可以使光更加 均勻且集中，而且可以消除局部亮點。大米樣品放置在黑色的無蓋盒子里，然后將無蓋盒子 放置在位移平臺4上，使用黑色無蓋盒子的目的是減少背景光散射引起的誤差，光線經大 米樣品反射進入高光譜相機2。通過軟件（DyiTVl. 1. 5)控制步進電機7的移動，步進電機 7帶動位移平臺4移動，從而實現位移平臺4與高光譜相機2相對移動進而完成線掃描，得 到大米樣品的高光譜圖像，通過裝在高光譜相機2上的C⑶圖像傳感器1送入電腦5。高光 譜相機的光譜響應范圍是375. 976nm-1026. 5nm，光譜分辨率為2. 73nm，位移平臺4的移動 速度與高光譜相機2的曝光時間相對應，速度過大或者過小都會導致拍攝的高光譜圖像失 真。在本實施例中曝光時間設置為4. 8ms，位移平臺4的移動速度設置為400um/s，可得到 清晰、不失真的高光譜圖像。
[0010] 利用可見-近紅外高光譜成像系統拍攝大米的高光譜圖像，可以得到大米的三維 信息，其中兩維是空間信息，一維是光譜信息。通過黑白板校正將大米樣品每個波長下的光 譜響應轉化為反射率，并利用多元散射校正（MSC)對反射率數據進行預處理。利用連續投 影算法（SPA)提取了 8個特征波長，然后拍攝未知大米得到其高光譜圖像，可以根據偏最小 二乘法（PLS)建立數學回歸模型對未知大米是否打工業蠟進行鑒別。
[0011] 具體步驟如下： 1、采集農家直接收割的射陽大米，將大米分成兩份，其中一份進行打工業蠟處理，打蠟 的基本要求是均勻在大米表面打一層蠟，另一份不處理。然后在大米中選，50粒未打蠟和 50粒打蠟大米作為建模組大米，再取25粒未打蠟和25粒打蠟大米作為預檢組大米。建模 組大米用于建立模型，預檢組大米根據已建立的模型對未知大米進行預測，檢驗建立模型 的正確率。
[0012] 2、將建模組大米放置在同一環境(室溫25°C左右）下24小時。
[0013] 3、將建模組大米樣品放在位移平臺4上，調節高光譜相機2的高度和光源6的強 度以及矩形聚光透鏡3照射在樣品上的角度，對高光譜相機2上面的聚焦透鏡進行調焦及 調節景深，調節相機的曝光時間，保證可以拍攝到樣品清晰、不失真的圖像。然后移開樣品， 進行黑白板校正的操作，此過程僅調節曝光時間，具體過程如下：先將白板放置在位移臺上 并調節其高度與待測大米表面高度相同，調節曝光時間使高光譜相機接收到的光強為3300 左右，記下此時的光譜響應強度W，這個步驟稱為白板校正。然后用原裝黑色蓋子將高光譜 相機遮住不做任何調節，記下此時光譜響應強度B1，此為黑板校正。然后放上待測大米樣 品，改變曝光時間，使得高光譜相機接收光強為3300左右，然后用原裝蓋子遮住高光譜相 機，再記下此時的光譜響應強度B2，此為樣品黑板校正。取下蓋子，可進行建模組大米的拍 攝，拍攝的圖像如圖2所示，然后通過圖像分析軟件對高光譜圖像進行分析，根據公式
【權利要求】
1. 一種打工業蠟大米的無損鑒別方法，其特征在于，具體包括如下步驟： 1) 選取經過打工業蠟大米和未打蠟大米混合后，取一份混合后大米作為建模組大米用 于建立模型，再取一份混合后大米作為預檢組大米為需進行檢測的大米； 2) 將建模組大米放置在同一實驗環境下擱置24小時； 3) 將建模組大米放入無蓋黑盒子，再放入可見_近紅外高光譜成像系統拍攝建模組 大米的高光譜圖像，然后通過圖像分析軟件對高光譜圖像進行分析，利用黑白板校正得到 大米樣品的反射率圖像，對反射率圖像進行增益處理，在每粒大米同一光強區域取不同的3 個小區域求平均，其平均值代表整粒大米的反射率信息； 4) 運用多元散射校正MSC對建模組樣品反射率信息進行預處理，消除大米表面不平整 帶來的影響； 5) 結合步驟4)處理后得到的建模組大米的反射率信息，運用連續投影算法SPA提取建 模組大米的特征波長； 6) 基于步驟5)連續投影算法SPA選擇的特征波長，得到8個特征波長依次 為 419.257nm、406.885nm、1008.14nm、511.912nm、403.95nm、1019.545nm、402.19nm、 847. 654nm ; 運用選出的8個特征波長，用偏最小二乘法PLS建立建模組大米數學回歸模型為：TYP E=4. 1617-0. 2837*Xl+0. 3047*X2-0. 2480*X3-0. 1425*X4+0. 1677*X5+0. 1941*X6-0. 1159*X 7+0. 0758*X8, 其中XI至X8依次對應所得8個特征波長下的反射率； 7) 將預檢組大米放入無蓋黑盒子，重復步驟3)的測試，得到代表預檢組大米的反射率， 然后運用多元散射校正MSC對預檢組大米反射率信息進行預處理，提取步驟6)中的8個 特征波長下的反射率，代入步驟6)建立的數學回歸模型中，利用MATLAB編程，用建模組大 米建立的模型對預檢組大米進行預測，如果回歸函數的值〇. 5 < TYPE〈1. 5,則預檢組大米 為打蠟大米；如果回歸函數的值1. 5 < TYPE〈2. 5,則預檢組大米為未打蠟大米。
2. 根據權利要求1所述打工業蠟大米的無損鑒別方法，其特征在于，所述步驟3)中的 可見-近紅外高光譜成像系統中光源為功率在0-150W可調且波長范圍是400nm-2500nm的 鹵素燈，通過玻璃光纖將光導入照射到位移平臺，樣品放置在位移平臺上，光線經大米樣品 反射進入高光譜相機，通過裝在高光譜相機上的CCD圖像傳感器送入電腦，所述高光譜相 機的光譜響應范圍是375. 976nm-1026. 5nm，光譜分辨率為2. 73nm，位移平臺的移動速度與 高光譜相機的曝光時間相對應。
【文檔編號】G01N21/55GK104406940SQ201410714314
【公開日】2015年3月11日 申請日期:2014年12月1日 優先權日:2014年12月1日
【發明者】李柏承, 趙曼彤, 周瑤, 侯寶路, 徐邦聯, 張大偉, 王 琦, 黃元申 申請人:上海理工大學