專利名稱：一種利用傅里葉變換紅外光譜識(shí)別大米品種方法及其應(yīng)用的制作方法
一種利用傅里葉變換紅外光譜識(shí)別大米品種方法及其應(yīng)用
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域。更具體地，本發(fā)明涉及利用傅里葉變換紅外光譜識(shí)別大米品種的方法，還涉及糯米產(chǎn)地的識(shí)別方法。
背景技術(shù)：
大米是釀造黃酒的主原料，不同品種及產(chǎn)地的大米在化學(xué)組成、物理特性以及微生物種群等方面存在較大差異，繼而影響到釀造黃酒的品質(zhì)。對(duì)不同品種及產(chǎn)地的大米進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的識(shí)別，有利于優(yōu)化釀造工藝，控制生產(chǎn)流程，穩(wěn)定黃酒品質(zhì)。CN200810112084公開了一種黃粒米自動(dòng)識(shí)別的方法，該包括將米樣置于圖像采集器中，采集與讀取原始圖像信息，分離背景和米樣；讀取每粒大米的原始色度信息R、G、B 值，通過理想顏色模型XYZ，將R、G、B色度值轉(zhuǎn)化為均勻顏色模型色度值Ι/Α * ；選擇判定特征色度值『，若每粒大米的所有像素中特征色度值B*超過色度閾值，且所占比例大于面積閾值時(shí)，判定該大米為黃粒米。其中色度閾值和面積閾值由操作者根據(jù)大米的品種和產(chǎn)地， 自行設(shè)定。CN200810111705公開了一種大米粒型檢測的方法，該方法包括將米樣置于圖像采集器中，采集與讀取原始圖像信息，分離背景和米樣；識(shí)別整米粒和碎米粒；系統(tǒng)根據(jù)參數(shù)設(shè)置中的大米品種和檢測所需的整米粒數(shù)量，在整米粒中隨機(jī)選出所需數(shù)量，逐點(diǎn)搜索。目前，傅里葉變換紅外光譜法(Fourier Transform Infrared Spectroscopy, FTIR)是一種主要研究物質(zhì)分子中代表性官能團(tuán)的振動(dòng)及轉(zhuǎn)動(dòng)光譜，紅外光譜制樣簡單快速、重復(fù)性好、對(duì)樣品沒有損壞、信息量大。利用傅里葉變換紅外光譜漫反射方法(FTIR-DR) 采集光譜圖，并結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法，采用留一交互驗(yàn)證法建立主成分分析(PCA)模型，以識(shí)別率和拒絕率為指標(biāo)對(duì)不同品種及產(chǎn)地的大米進(jìn)行識(shí)別。本方法確定了最優(yōu)的大米樣品粉碎后的顆粒大小、樣品比例、采樣參數(shù)及特征光譜范圍，經(jīng)過譜圖的優(yōu)化預(yù)處理，采用化學(xué)計(jì)量學(xué)方法建立了大米品種及產(chǎn)地的識(shí)別模型。

發(fā)明內(nèi)容[要解決的技術(shù)問題]本發(fā)明的目的是提供一種利用傅里葉變換紅外光譜識(shí)別大米品種的方法。本發(fā)明的另一個(gè)目的是提供所述識(shí)別大米品種方法的用途。[技術(shù)方案]本發(fā)明是通過下述技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的。本發(fā)明涉及一種利用傅里葉變換紅外光譜識(shí)別大米品種的方法。該方法包括下述步驟A)確定大米樣品傅里葉變換紅外光譜的測定參數(shù)；B)建立大米品種的識(shí)別模型將300個(gè)大米樣品隨機(jī)分成兩個(gè)集，其中250個(gè)大米樣品作為訓(xùn)練集，用于模型的建立，50個(gè)大米樣品作為檢驗(yàn)集；
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(1)特征波長的選擇分析這些大米樣品進(jìn)行傅里葉變換紅外光譜測定，將采集的紅外光譜圖導(dǎo)入 Unscrambler軟件，經(jīng)Matrix處理，得到這些大米樣品的紅外光譜三維矩陣圖，選擇其特征波長作為模式識(shí)別的特征向量；(2)數(shù)據(jù)的預(yù)處理將這些特征向量進(jìn)行光譜Mvitzky-Golay平滑、自動(dòng)基線校正與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換預(yù)處理，再進(jìn)行PCA分析并建立識(shí)別模型；(3)大米品種識(shí)別模型的建立 采用NIPALS計(jì)算方法和交互留一驗(yàn)證法對(duì)訓(xùn)練集中有效數(shù)據(jù)進(jìn)行PCA分析，得到這些大米的PCA三維得分圖，在此基礎(chǔ)上建立每種大米的SIMCA識(shí)別模型；C)未知樣品識(shí)別采用SIMCA的模式識(shí)別投影方法對(duì)未知樣品進(jìn)行預(yù)測，投影過程中考察模內(nèi)貢獻(xiàn)率、模間辨別力、模型間距模型參數(shù)以及未知樣與模型間的距離關(guān)系，最終得出其識(shí)別結(jié)果，它識(shí)別率和拒絕率表示
識(shí)別率(％)=xlOQo/o (1)
1 J該類未知樣本總數(shù)
拒絕率(%)= ■非同麵-χ100% (2) 非該類未知樣本總數(shù)根據(jù)本發(fā)明的一種優(yōu)選實(shí)施方式，使用傅里葉變換紅外光譜儀，通過采集的紅外光譜數(shù)據(jù)，分析大米樣品粉末粒度、大米與稀釋基質(zhì)的稀釋比例、掃描次數(shù)與分辨率對(duì)大米紅外譜圖的影響，確定測定大米紅外譜圖的基本參數(shù)。根據(jù)本發(fā)明的另一種優(yōu)選實(shí)施方式，所述的稀釋基質(zhì)是溴化鉀。根據(jù)本發(fā)明的另一種優(yōu)選實(shí)施方式，大米樣品粉末粒度200目、大米與稀釋基質(zhì)的稀釋比例1 9、掃描次數(shù)16次與分辨率如m1。根據(jù)本發(fā)明的另一種優(yōu)選實(shí)施方式，傅里葉變換紅外光譜儀的操作條件如下最 ^MiW 0. 5cm—1、EverGlOTM Mid-Infrared Source jfeiJI、Smart Diffuse Reflection Pt 件、DTGS (氘代硫酸三苷肽)/KBr檢測器。根據(jù)本發(fā)明的另一種優(yōu)選實(shí)施方式，所述的大米是秈米、粳米或糯米。根據(jù)本發(fā)明，上述利用傅里葉變換紅外光譜識(shí)別大米品種的方法用于糯米產(chǎn)地的識(shí)別。根據(jù)本發(fā)明的一種優(yōu)選實(shí)施方式，在建立糯米產(chǎn)地識(shí)別模型時(shí)，采集200個(gè)糯米樣品的紅外光譜，隨機(jī)將150個(gè)樣品作為訓(xùn)練集，30個(gè)樣品作為預(yù)測集。下面將更詳細(xì)地描述本發(fā)明。本發(fā)明涉及一種利用傅里葉變換紅外光譜識(shí)別大米品種的方法。該方法包括下述步驟A)確定大米樣品傅里葉變換紅外光譜的測定參數(shù)。傅里葉變換紅外光譜儀是基于對(duì)干涉后的紅外光進(jìn)行傅里葉變換的原理而開發(fā)的一種紅外光譜儀，它主要由紅外光源、光闌、干涉儀(分束器、動(dòng)鏡、定鏡)、樣品室、檢測器以及各種紅外反射鏡、激光器、控制電路板和電源組成?？梢詫?duì)樣品進(jìn)行定性和定量分折，廣泛應(yīng)用于醫(yī)藥、化工、環(huán)保等技術(shù)領(lǐng)域。傅里葉變換紅外光譜儀的主要特點(diǎn)是這種儀器沒有光柵或棱鏡分光器，降低了光損耗，而且通過干涉進(jìn)ー步増加光信號(hào)，因此到達(dá)檢測器的輻射強(qiáng)度大，信噪比高。傅里葉變換紅外光譜儀采用的傅里葉變換對(duì)光的信號(hào)進(jìn)行處理，避免了電機(jī)驅(qū)動(dòng)光柵分光時(shí)帶來的誤差，所以重現(xiàn)性比較好。傅里葉變換紅外光譜儀是按照全波段進(jìn)行數(shù)據(jù)采集的，得到的光譜是對(duì)多次數(shù)據(jù)采集求平均后的結(jié)果，而且完成一次完整的數(shù)據(jù)采集只需要一至數(shù)秒，而色散型儀器則在任一瞬間測定很窄的頻率范圍，ー 次完整數(shù)據(jù)采集需要10-20分鐘。在本發(fā)明中，傅里葉變換紅外光譜儀是目前市場上銷售的產(chǎn)品，例如天津港東生產(chǎn)的FTIR-650傅里葉變換紅外光譜儀、北京瑞利生產(chǎn)的WQF-510傅里葉變換紅外光譜儀、 美國Thermo Fisher生產(chǎn)的Nicolet6700傅里葉變換紅外光譜儀；德國Bruker Optics生產(chǎn)的"Tensor 37傅里葉變換紅外光譜儀。在試驗(yàn)中使用的大米是來自江蘇省連云港、黑龍江大慶市、安徽省安慶市、湖北省孝感市、湖北省武穴市、浙江省杭州市、安徽省蕪湖市、安徽省蛘埠市、陜西省漢中市、四川省綿陽市等十個(gè)不同地區(qū)的300個(gè)大米樣品。這些樣品按品種分為粳米(J)、糯米(N)、秈米(X)，將糯米按照產(chǎn)地編號(hào)為HX、ZH、冊、SH、AW、AB,具體信息列于表1。表1不同品種及產(chǎn)地大米樣品及編號(hào)
權(quán)利要求
1.一種利用傅里葉變換紅外光譜識(shí)別大米品種的方法，其特征在于該方法包括下述步驟A)確定大米樣品傅里葉變換紅外光譜的測定參數(shù)；B)建立大米品種的識(shí)別模型將300個(gè)大米樣品隨機(jī)分成兩個(gè)集，其中250個(gè)大米樣品作為訓(xùn)練集，用于模型的建立，50個(gè)大米樣品作為檢驗(yàn)集；(1)特征波長的選擇分析這些大米樣品進(jìn)行傅里葉變換紅外光譜測定，將采集的紅外光譜圖導(dǎo)入U(xiǎn)nscrambler 軟件，經(jīng)Matrix處理，得到這些大米樣品的紅外光譜三維矩陣圖，選擇其特征波長作為模式識(shí)別的特征向量；(2)數(shù)據(jù)的預(yù)處理將這些特征向量進(jìn)行光譜Mvitzky-Golay平滑、自動(dòng)基線校正與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換預(yù)處理，再進(jìn)行PCA分析并建立識(shí)別模型；(3)大米品種識(shí)別模型的建立采用OTPALS計(jì)算方法和交互留一驗(yàn)證法對(duì)訓(xùn)練集中有效數(shù)據(jù)進(jìn)行PCA分析，得到這些大米的PCA三維得分圖，在此基礎(chǔ)上建立每種大米的SIMCA識(shí)別模型；C)未知樣品識(shí)別采用SIMCA的模式識(shí)別投影方法對(duì)未知樣品進(jìn)行預(yù)測，投影過程中考察模內(nèi)貢獻(xiàn)率、 模間辨別力、模型間距模型參數(shù)以及未知樣與模型間的距離關(guān)系，最終得出其識(shí)別結(jié)果，它識(shí)別率和拒絕率表示識(shí)別率(％)=xlOQo/o (1)1 J該類未知樣本總數(shù)拒絕率(%)= ■非同麵-χ100% (2) 非該類未知樣本總數(shù)
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于使用傅里葉變換紅外光譜儀，通過采集的紅外光譜數(shù)據(jù)，分析大米樣品粉末粒度、大米與稀釋基質(zhì)的稀釋比例、掃描次數(shù)與分辨率對(duì)大米紅外譜圖的影響，確定測定大米紅外譜圖的基本參數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于所述的稀釋基質(zhì)是溴化鉀。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于大米樣品粉末粒度200目、大米與稀釋基質(zhì)的稀釋比例1 :9、掃描次數(shù)16次與分辨率如m \
5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于傅里葉變換紅外光譜儀的操作條件如下 ΜΦ^Ρβ^ 0. 5cm"\ EverGlOTM Mid-Infrared SourceSmart Diffuse Reflection 附件、DTGS (氘代硫酸三苷肽)/KBr檢測器。
6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于所述的大米是秈米、粳米或糯米。
7.根據(jù)權(quán)利要求1-5中任一項(xiàng)權(quán)利要求所述的利用傅里葉變換紅外光譜識(shí)別大米品種的方法用于糯米產(chǎn)地的識(shí)別。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于在建立糯米產(chǎn)地識(shí)別模型時(shí)，采集200個(gè)糯米樣品的紅外光譜，隨機(jī)將150個(gè)樣品作為訓(xùn)練集，30個(gè)樣品作為預(yù)測集。
全文摘要
本發(fā)明涉及利用傅里葉變換紅外光譜技術(shù)識(shí)別大米品種的方法與它的應(yīng)用。該方法包括確定大米樣品的傅里葉變換紅外光譜測定參數(shù)、建立大米品種的識(shí)別模型與未知樣品識(shí)別等步驟。本發(fā)明的方法對(duì)大米能夠非?？焖佟?zhǔn)確地進(jìn)行識(shí)別，從而有利于優(yōu)化釀造工藝，控制生產(chǎn)流程，穩(wěn)定黃酒品質(zhì)。
文檔編號(hào)G01N21/35GK102564993SQ201110457088
公開日2012年7月11日 申請(qǐng)日期2011年12月31日 優(yōu)先權(quán)日2011年12月31日
發(fā)明者張文海, 殷秀秀, 毛丙永, 顧小紅 申請(qǐng)人:江南大學(xué)