本發(fā)明涉及棉花檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種基于近紅外光譜的籽棉雜質(zhì)檢測(cè)方法。

背景技術(shù)：

對(duì)棉花中雜質(zhì)的檢測(cè)是判斷棉花品質(zhì)的重要方法，目前，絕大部分棉花雜質(zhì)檢測(cè)研究的檢測(cè)對(duì)象是皮棉中的雜質(zhì)，而對(duì)籽棉中的雜質(zhì)檢測(cè)報(bào)道非常少見。主要原因在于籽棉不是最終的棉花產(chǎn)品，需要經(jīng)過清理、軋花等工序，其所含雜質(zhì)大部分將被清除。

但隨著新國標(biāo)GB1103頒布與實(shí)施，規(guī)定收購籽棉時(shí)按公定重量結(jié)算，實(shí)際收購中通常按籽棉的重量扣除水和雜質(zhì)的重量后結(jié)算。由于沒有一個(gè)完整的籽棉含雜的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)籽棉雜質(zhì)含量檢測(cè)沒有明確規(guī)范，缺乏快速、準(zhǔn)確的籽棉雜質(zhì)含量檢測(cè)方法，從而導(dǎo)致較多的貿(mào)易糾紛。特別是機(jī)采籽棉量大集中，按現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的程序收購工作量太大，加之近年來全國產(chǎn)棉區(qū)開始大面積推廣機(jī)采作業(yè)，以新疆為例，平均棉花機(jī)采比例約為50～60%，部分地區(qū)棉花機(jī)采比例更是在80%以上。

由于機(jī)采棉含雜率較高，扣雜成為籽棉交易各方特別關(guān)心的問題。所以，如何檢測(cè)出籽棉雜質(zhì)含量和類別，對(duì)于提高清理效率并減少棉纖維損傷、提高棉纖維品質(zhì)有著重要意義。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于提供一種基于近紅外光譜的籽棉雜質(zhì)檢測(cè)方法，該方法能夠分析檢測(cè)籽棉中雜質(zhì)的含量與類別，提高籽棉的清理效率，減少棉纖維損傷、提高棉纖維品質(zhì)。

本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是：

一種基于近紅外光譜的籽棉雜質(zhì)檢測(cè)方法，包括以下步驟：

S1、采集各類籽棉，并將各類籽棉分別制作成標(biāo)準(zhǔn)籽棉樣本；

S2、采集各個(gè)標(biāo)準(zhǔn)籽棉樣本的近紅外光譜；

S3、分別計(jì)算步驟S2得到的各個(gè)近紅外光譜的一階導(dǎo)數(shù)光譜，所述一階導(dǎo)數(shù)光譜第i點(diǎn)的值為原始光譜第i與第i+1點(diǎn)之間線段的斜率；

S4、去除步驟S3得到各個(gè)標(biāo)準(zhǔn)籽棉樣本一階導(dǎo)數(shù)光譜中的零值：

采用緊臨零值一階導(dǎo)數(shù)的非零一階導(dǎo)數(shù)值替換零值一階導(dǎo)數(shù)，替換后光譜一階導(dǎo)數(shù)僅有負(fù)值和正值；

S5、將步驟S4處理后的各個(gè)標(biāo)準(zhǔn)籽棉樣本的一階導(dǎo)數(shù)光譜二值化，所有正值的光譜一階導(dǎo)數(shù)值均替換為1，所有負(fù)值的光譜一階導(dǎo)數(shù)值均替換為0；

S6、計(jì)算各個(gè)標(biāo)準(zhǔn)籽棉樣本的光譜特征峰參數(shù)；

S7、建立各個(gè)標(biāo)準(zhǔn)籽棉樣本的模型，并生成包含模型與各個(gè)標(biāo)準(zhǔn)籽棉樣本特征信息的數(shù)據(jù)庫；

S8、制作待測(cè)籽棉樣本，并對(duì)待測(cè)籽棉樣本進(jìn)行采集近紅外光譜、計(jì)算近紅外光譜的一階導(dǎo)數(shù)光譜、去除一階導(dǎo)數(shù)光譜中的零值、將一階導(dǎo)數(shù)光譜二值化以及計(jì)算光譜特征峰參數(shù)；

S9、按照公式count/n計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)籽棉樣本光譜與待測(cè)籽棉樣本光譜的相似度，count為在全波段范圍內(nèi)待測(cè)籽棉樣本一階導(dǎo)數(shù)光譜與標(biāo)準(zhǔn)籽棉樣本一階導(dǎo)數(shù)光譜在相同波段一階導(dǎo)數(shù)同時(shí)為0或1的次數(shù)，n為光譜一階導(dǎo)數(shù)數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)；調(diào)用與待測(cè)籽棉樣品光譜相似度最高的標(biāo)準(zhǔn)籽棉樣本光譜所對(duì)應(yīng)的模型與數(shù)據(jù)庫信息作為分析待測(cè)籽棉樣本的基礎(chǔ)，從而獲得待測(cè)籽棉樣本的含雜情況。

本發(fā)明的有益效果是：

廣泛搜集具有代表性的標(biāo)準(zhǔn)籽棉樣品，采集這些標(biāo)準(zhǔn)樣品的光譜數(shù)據(jù)，提取這些標(biāo)準(zhǔn)樣品光譜數(shù)據(jù)的特征信息，建立各類標(biāo)準(zhǔn)籽棉及其雜質(zhì)近紅外光譜數(shù)據(jù)庫，從而作為標(biāo)準(zhǔn)參照信息；將待測(cè)籽棉樣本的光譜特征信息與標(biāo)準(zhǔn)籽棉的光譜特征信息進(jìn)行比對(duì)，找出與待測(cè)籽棉樣品相似度最高的標(biāo)準(zhǔn)籽棉樣本，作為分析待測(cè)籽棉樣本的基礎(chǔ)，從而快速地分析出待測(cè)籽棉樣品的含雜情況。

附圖說明

下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)一步說明：

圖1是本發(fā)明中建立標(biāo)準(zhǔn)籽棉樣品近紅外光譜數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)流程圖；

圖2是本發(fā)明標(biāo)準(zhǔn)籽棉樣品原始光譜曲線；

圖3是本發(fā)明標(biāo)準(zhǔn)籽棉樣品原始光譜的一階導(dǎo)數(shù)光譜曲線；

圖4是本發(fā)明標(biāo)準(zhǔn)籽棉樣品二值化后的一階導(dǎo)數(shù)光譜曲線。

具體實(shí)施方式

如圖1所示，本發(fā)明提供一種基于近紅外光譜的籽棉雜質(zhì)檢測(cè)方法，包括以下步驟：

S1、采集各類籽棉，并將各類籽棉分別制作成標(biāo)準(zhǔn)籽棉樣本；

具體為：將各類籽棉樣本分別經(jīng)過樣本篩選、樣本標(biāo)號(hào)、每份樣本質(zhì)量統(tǒng)一在10±0.1g范圍之內(nèi)、樣品平衡溫度在20±1℃范圍之內(nèi)，統(tǒng)一采用相同質(zhì)量壓樣器壓實(shí)樣品；

S2、結(jié)合圖2所示，采集各個(gè)標(biāo)準(zhǔn)籽棉樣本的近紅外光譜，得到各個(gè)標(biāo)準(zhǔn)籽棉樣本的原始光譜；

具體為：打開并檢查光譜儀狀態(tài)，將光譜儀分辨率設(shè)置在8cm^-1，掃描次數(shù)32次，打開光源進(jìn)行光譜儀預(yù)熱約90分鐘后開始光譜采集；

S3、結(jié)合圖3所示，分別計(jì)算步驟S2得到的各個(gè)近紅外光譜的一階導(dǎo)數(shù)光譜，所述一階導(dǎo)數(shù)光譜第i點(diǎn)的值為原始光譜第i與第i+1點(diǎn)之間線段的斜率；

S4、去除步驟S3得到各個(gè)標(biāo)準(zhǔn)籽棉樣本一階導(dǎo)數(shù)光譜中的零值：

采用緊臨零值一階導(dǎo)數(shù)的非零一階導(dǎo)數(shù)值替換零值一階導(dǎo)數(shù)，替換后光譜一階導(dǎo)數(shù)僅有負(fù)值和正值； 如f’(i-1)=-1，f’(i)=0，則將f’(i)的值改為-1；

S5、結(jié)合圖4所示，將步驟S4處理后的各個(gè)標(biāo)準(zhǔn)籽棉樣本的一階導(dǎo)數(shù)光譜二值化，所有正值的光譜一階導(dǎo)數(shù)值均替換為1，所有負(fù)值的光譜一階導(dǎo)數(shù)值均替換為0；如f’(i)=-1，則令f’(i)=0，否則令f’(i)=1；

S6、計(jì)算各個(gè)標(biāo)準(zhǔn)籽棉樣本的光譜特征峰參數(shù)，包括特征峰位、峰高、左半峰寬、右半峰寬與峰面積；

S7、建立各個(gè)標(biāo)準(zhǔn)籽棉樣本的模型，并生成包含模型與各個(gè)標(biāo)準(zhǔn)籽棉樣本特征信息的數(shù)據(jù)庫；

所述數(shù)據(jù)庫采用Microsoft SQL Server 2008 R2作為數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，光譜數(shù)據(jù)格式為.xlsx格式文件，數(shù)據(jù)庫字符串包括光譜的吸光度字符串和光譜的波段字符串，所述字符串中的每個(gè)吸光度值使用“_”鏈接；

從起始波段開始，從0到n-1，依次將第i個(gè)吸光度值轉(zhuǎn)換為字符串，并使用“_”鏈接為目標(biāo)字符串，n為光譜數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)，本實(shí)施例中n等于2179；

具體過程通過下面的程序?qū)崿F(xiàn)：

CString temp=””；臨時(shí)字符串變量，用于轉(zhuǎn)換和保存當(dāng)前吸光度轉(zhuǎn)換得到的字符串

CString aim=””；目標(biāo)字符串變量，用于拼接和保存已經(jīng)轉(zhuǎn)換的所有吸光度字符串

for(int i=0;；i<n； i++) 從起始波段到終止波段，挨個(gè)轉(zhuǎn)換并拼接，直到所有的吸光度值都轉(zhuǎn)換完畢

{temp.Format(“%f”,absorbance[i])；將第i個(gè)吸光度值轉(zhuǎn)換為字符串

aim=aim+temp+”_”；}拼接字符串

所述光譜的波段字符串組成形式為：“起始波段+終止波段+數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)”，按照上述方式，依次將所有樣品光譜添加到數(shù)據(jù)庫中；

S8、制作待測(cè)籽棉樣本，并對(duì)待測(cè)籽棉樣本進(jìn)行采集近紅外光譜、計(jì)算近紅外光譜的一階導(dǎo)數(shù)光譜、去除一階導(dǎo)數(shù)光譜中的零值、將一階導(dǎo)數(shù)光譜二值化以及計(jì)算光譜特征峰參數(shù)；具體方法與獲得標(biāo)準(zhǔn)棉樣本光譜一致；

S9、按照公式count/n計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)籽棉樣本光譜與待測(cè)籽棉樣本光譜的相似度，count為在全波段范圍內(nèi)待測(cè)籽棉樣本一階導(dǎo)數(shù)光譜與標(biāo)準(zhǔn)籽棉樣本一階導(dǎo)數(shù)光譜在相同波段一階導(dǎo)數(shù)同時(shí)為0或1的次數(shù)，n為光譜一階導(dǎo)數(shù)數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)；調(diào)用與待測(cè)籽棉樣品光譜相似度最高的標(biāo)準(zhǔn)籽棉樣本光譜所對(duì)應(yīng)的模型與數(shù)據(jù)庫信息作為分析待測(cè)籽棉樣本的基礎(chǔ)，從而獲得待測(cè)籽棉樣本的含雜情況；

首先將標(biāo)準(zhǔn)籽棉樣本光譜，也即是以字符串形式保存的參照光譜逐一還原為原始光譜，具體實(shí)現(xiàn)程序如下：

int i=0；用于記錄當(dāng)前還原的數(shù)據(jù)點(diǎn)序號(hào)

int mark=0；用于標(biāo)記字符串中連接符為位置

int length=0；計(jì)算原字符串長度

CString temp=””；臨時(shí)保存當(dāng)前數(shù)據(jù)點(diǎn)吸光度字符串

do{循環(huán)控制，沒有連接符為止

mark=reference.Find(“_”)；從左向右尋找當(dāng)前參照光譜字符串中的第一個(gè)連接符

temp=reference.Left(mark)；截取當(dāng)前參照光譜字符串中的第一個(gè)吸光度字符串

absorbance[i]=aoti(temp)；將當(dāng)前數(shù)據(jù)點(diǎn)吸光度字符串轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)型數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)光譜吸光度數(shù)據(jù)的還原和保存

length=len(reference)；計(jì)算當(dāng)前參照光譜字符串的長度

reference=reference.Right(length-mark-1)；截?cái)鄥⒄展庾V字符串，刪除已經(jīng)還原的部分

i++；數(shù)組下標(biāo)自增

}while(mark>0) 當(dāng)沒有連接符時(shí)，結(jié)束光譜由字符串到二維數(shù)組的還原過程

在完成對(duì)參照光譜的還原之后，依次計(jì)算待測(cè)樣品光譜和參照光譜之間的相似度，具體實(shí)現(xiàn)程序如下：

for(int i=0； i<n-1； i++) 在全光譜范圍內(nèi)計(jì)算光譜一階導(dǎo)數(shù)

{sample.firstderivate[i].y=( sample.absorbance[i+1]-sample

.absorbance[i])/(sample.band[i+1]-sample.band[i])；計(jì)算樣品光譜的一階導(dǎo)數(shù)

if(sample.fisrtderivate[i].y==0) 判斷當(dāng)前樣品光譜當(dāng)前位置為一階導(dǎo)數(shù)是否為0，如果為0，則將使用前面的非0值替換

sample.firstderivate[i].y= sample.firstderivate[i-1].y；替換零值一階導(dǎo)數(shù)

If (sample.firstderivate[i].y>0) 對(duì)光譜一階導(dǎo)數(shù)值進(jìn)行二值化變換

sample.firstderivate[i].y=1； else sample.firstderivate[i].y=0；

sample.fisrtderivate[i].x=sample.band[i] 使用原始光譜第i個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的波段值對(duì)第i個(gè)一階導(dǎo)數(shù)的波段值進(jìn)行賦值

for(int i=0；i<records；i++) 對(duì)所有的參照光譜，計(jì)算并轉(zhuǎn)換其一階導(dǎo)數(shù)

for(int j=0；j<n；j++) 對(duì)每一條光譜，計(jì)算并轉(zhuǎn)換其一階導(dǎo)數(shù)

{reference[i].firstderivate[j].y=(reference[i].absorbance[j+1]-

reference[i].absorbance[j])/(reference[i].band[j+1]-reference[i].band[j])； 計(jì)算第i個(gè)參照光譜的第j個(gè)一階導(dǎo)數(shù)

if(reference[i].firstderivate[j].y==0) 判斷第i個(gè)參照光譜的第j個(gè)一階導(dǎo)數(shù)值是否為0

reference[i].firstderivate[j].y=reference[i].firstderivate[j-1].y；如果第i個(gè)參照光譜的第j個(gè)一階導(dǎo)數(shù)值等于零，將其使用第j-1個(gè)一階導(dǎo)數(shù)值替換

If (reference.firstderivate[i].y>0) 對(duì)光譜一階導(dǎo)數(shù)值進(jìn)行二值化變換

reference.firstderivate[i].y=1；

else reference.firstderivate[i].y=0；

reference[i].firstderivate[j].x=reference[i].band[j]；} 為第i個(gè)參照光譜的第j個(gè)一階導(dǎo)數(shù)的波段值賦值

float count=0； 統(tǒng)計(jì)變量申明，用于統(tǒng)計(jì)參照光譜與樣品光譜一階導(dǎo)數(shù)相等的點(diǎn)數(shù)

float temp=0；臨時(shí)變量申請(qǐng)

float *HIT=new float[records]；匹配度保存變量申請(qǐng)

for(int i=0；i<records;i++) 與所有的參照光譜進(jìn)行匹配

{count=0；對(duì)上次循環(huán)累計(jì)值清零

for(int j=0；j<n-1;j++) 在全光譜范圍內(nèi)循環(huán)，進(jìn)行光譜匹配

{if(sample.fisrtderivate[j].y== reference[i].firstderivate[j].y)

count=count++；} 累加當(dāng)前波段匹配度

HIT[i]=count/(N-1)；} 原始光譜曲線共有N個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，則其一階導(dǎo)數(shù)共有N-1個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)

按照以上方式，計(jì)算待測(cè)樣品光譜與所有參照光譜之間的匹配度。

以上所述，僅是本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并非對(duì)本發(fā)明作任何形式上的限制；任何熟悉本領(lǐng)域的技術(shù)人員，在不脫離本發(fā)明技術(shù)方案范圍情況下，都可利用上述揭示的方法和技術(shù)內(nèi)容對(duì)本發(fā)明技術(shù)方案做出許多可能的變動(dòng)和修飾，或修改為等同變化的等效實(shí)施例。因此，凡是未脫離本發(fā)明技術(shù)方案的內(nèi)容，依據(jù)本發(fā)明的技術(shù)實(shí)質(zhì)對(duì)以上實(shí)施例所做的任何簡單修改、等同替換、等效變化及修飾，均仍屬于本發(fā)明技術(shù)方案保護(hù)的范圍內(nèi)。