一種基于激光誘導擊穿光譜茶葉品種識別方法技術

本發明專利技術公開一種基于激光誘導擊穿光譜技術的茶葉品種識別方法，屬于光譜分析領域。該方法通過LIBS設備對不同品種茶葉進行初步分析，通過選擇不同品種LIBS茶葉光譜相同的譜線作為茶葉光譜特征。為了減小光譜數據冗余信息，通過PLS投影法進行茶葉光譜特征有效提取。相同條件下對每種標準茶葉樣本進行LIBS光譜獲取并提取光譜特征，將每種標準茶葉樣本獲取LIBS光譜分成訓練樣本和測試樣本，然后通過訓練樣本建立茶葉分類模型，使用測試樣本對模型進行評估。本發明專利技術具有判別準確度高，簡單快速等優點，為茶葉品種識別提供一種參考的方法。

Method for identifying tea varieties based on laser induced breakdown spectroscopy

The invention discloses a tea variety identification method based on laser induced breakdown spectroscopy technology, which belongs to the field of spectral analysis. The method was used to analyze the different varieties of tea by LIBS, and the spectral lines of different varieties of LIBS tea were selected as the spectral characteristics of tea leaves. In order to reduce the redundant information of the spectral data, the PLS projection method was used to extract the spectral features of tea effectively. Under the same conditions for each kind of standard tea samples for LIBS spectrum acquisition and extraction of spectral features, each kind of standard tea sample to obtain LIBS spectra into training samples and testing samples, and then through the training sample set up tea classification model, using the test samples to assess model. The invention has the advantages of high discrimination accuracy, simple and rapid, etc., and provides a reference method for the identification of tea varieties.

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及光譜領域，尤其是涉及一種基于激光誘導擊穿光譜技術結合光譜特征提取實現茶葉品種識別的方法。
技術介紹
茶葉作為全球三大天然飲料之一，具有豐富營養價值和保健功能。茶葉中富含氨基酸、茶多酚、咖啡堿等化學成分及多種微量元素對人體是有益的。隨著人們生活質量提升，人們對茶葉質量也越來越關注。茶葉種類繁多，分類的標準也多樣。中國對茶葉分類主要依賴加工工藝不同，缺乏量化的分類指標，有的茶類中間無特別顯著的差別，限制我國各類茶葉在國際上的流通和公平貿易。因此，茶葉種類快速準確識別是茶葉界亟需解決的問題。激光誘導擊穿光譜技術(LIBS)是一種光譜分析技術，在對樣品組成及含量分析領域具有廣泛的應用。LIBS技術是利用激光照射被測物體表面產生等離子體來獲取物質成分(定性分析)、濃度(定量分析)和物質識別的分析技術。LIBS相比于傳統的光譜分析方法，具有實時、快速、無損或微損檢測等特點。基于PLS投影分析的波段選擇的方法是通過PLS回歸得到權重因子向量及光譜矩陣，將各波長點數據的標準差與對應波長的權重因子相乘所得結果定義為PLS投影系數，通過PLS投影系數大小進行波段選擇。LIBS光譜數據具有大量冗余信息和噪聲，通過PLS投影可以有效提取茶葉光譜有效波段。PLSDA是一種基于判別分析的PLS算法，建立類別信息矩陣與樣本集特征矩陣之間的PLS回歸模型；根據訓練集建立的模型，計算測試集中的樣本的類別信息矩陣，通過貝葉斯函數求取其閾值，根據閾值進行判斷茶葉屬于類別。申請號為CN20151025821.0的《一種基于激光誘導擊穿光譜技術的茶葉分類鑒別方法》使用LIBS檢測裝置對茶葉樣品的元素組成進行初步分析，選取含量差異較大的元素的特征譜線作為分析指標。然后在相同的條件下，對每種標準茶葉樣品采集多組光譜，并將每種標準茶葉樣品的光譜數據分為兩個部分，其中一部分作為訓練樣本來建立判別分析模型，另一部分光譜作為測試樣本，用于評估判別模型的準確度。對待測茶葉樣本進行判別分析，然后調用建立好的分類模型，與已建立的數據庫內各元素的LIBS光譜數據模型進行對比，確定待鑒別茶葉的種類。該方法需要比較茶葉的LIBS光譜，然后選擇區分不同種茶葉的特征譜線，人為通過比較選取耗時而且準確性不高，隨著檢測茶葉品種增加，有效選擇特征譜線更為困難，譜線選擇關系到模型判別的精度。
技術實現思路
針對目前茶葉分類檢測準確度低，檢測效率低等缺點，本申請提供了一種基于激光誘導擊穿光譜茶葉品種識別方法。本方法具有簡單、高效、準確識別茶葉品種的優點，可以對不同品種茶葉進行快速準確識別，提高茶葉品種識別效率，有效保證茶葉的質量與安全。本專利技術的技術方案如下：一種基于激光誘導擊穿光譜識別茶葉品種的方法，包括以下步驟：(1)茶葉樣品制備及光譜信號獲取：對茶葉樣品進行預處理，分別對不同品類茶葉進行干灰化處理，將殘留物質使用壓片機壓片狀樣品；采用基于激光誘導擊穿光譜即LIBS檢測方法獲取已知種類的光譜，并對茶葉光譜數據進行歸一化處理；(2)茶葉光譜特征光譜矩陣獲取：通過比較不同種茶葉相同譜峰獲取茶葉特征光譜矩陣X，實現茶葉光譜數據信息提取，而對應樣本種類組成類別向量Y；(3)獲取權重因子：對所得LIBS特征光譜矩陣X與類別向量Y進行沿列方向的去均值運算，得到去均值后的光譜陣ΔX和類別向量ΔY；依次對ΔX的每一列與ΔY進行PLS回歸，得到權重因子f；(4)求取標準差：求特征光譜矩陣ΔX的每一列的標準差；(5)特征譜線確定：計算PLS投影系數，設定閾值選擇特征譜線個數；(6)判別模型建立及測試：在所測茶葉光譜數據N個中，選擇K個茶葉光譜數據使用PLSDA判別模型進行建模，(N-K)數據進行模型評價，且K≥(N-K)。步驟(2)比較不同品種茶葉LIBS光譜，選擇不同種茶葉相同譜峰作為特征光譜，有效減少光譜數據冗余。步驟(4)求特征光譜矩陣ΔX的每一列的標準差，因為步驟(3)中已將其取均值，故所求標標準差為：其中m為樣本數，n為光譜波長點數。LIBS光譜矩陣各波長點數據的標準差與對應波長的權重因子相乘所得結果定義為茶葉光譜LIBA光譜的PLS投影系數：rj＝|qj×fj|j＝1,2,...,m(2)其中fj是在某波長下PLS回歸系數的回歸因子。步驟(5)通過便于分析對投影系數數據進行歸一化處理，得到系數向量：R＝{rj＝rj/max(rj)|j＝1,2,...,m本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于激光誘導擊穿光譜識別茶葉品種的方法，其特征在于包括以下步驟：(1)茶葉樣品制備及光譜信號獲取：對茶葉樣品進行預處理，分別對不同品類茶葉進行干灰化處理，將殘留物質使用壓片機壓片狀樣品；采用基于激光誘導擊穿光譜即LIBS檢測方法獲取已知種類的光譜，并對茶葉光譜數據進行歸一化處理；(2)茶葉光譜特征光譜矩陣獲取：通過比較不同種茶葉相同譜峰獲取茶葉特征光譜矩陣X，實現茶葉光譜數據信息提取，而對應樣本種類組成類別向量Y；(3)獲取權重因子：對所得LIBS特征光譜矩陣X與類別向量Y進行沿列方向的去均值運算，得到去均值后的光譜陣ΔX和類別向量ΔY；依次對ΔX的每一列與ΔY進行PLS回歸，得到權重因子f；(4)求取標準差：求特征光譜矩陣ΔX的每一列的標準差；(5)特征譜線確定：計算PLS投影系數，設定閾值選擇特征譜線個數；(6)判別模型建立及測試：在所測茶葉光譜數據N個中，選擇K個茶葉光譜數據使用PLSDA判別模型進行建模，(N?K)數據進行模型評價，且K≥(N?K)。

【技術特征摘要】
1.一種基于激光誘導擊穿光譜識別茶葉品種的方法，其特征在于包括以下步驟：(1)茶葉樣品制備及光譜信號獲取：對茶葉樣品進行預處理，分別對不同品類茶葉進行干灰化處理，將殘留物質使用壓片機壓片狀樣品；采用基于激光誘導擊穿光譜即LIBS檢測方法獲取已知種類的光譜，并對茶葉光譜數據進行歸一化處理；(2)茶葉光譜特征光譜矩陣獲取：通過比較不同種茶葉相同譜峰獲取茶葉特征光譜矩陣X，實現茶葉光譜數據信息提取，而對應樣本種類組成類別向量Y；(3)獲取權重因子：對所得LIBS特征光譜矩陣X與類別向量Y進行沿列方向的去均值運算，得到去均值后的光譜陣ΔX和類別向量ΔY；依次對ΔX的每一列與ΔY進行PLS回歸，得到權重因子f；(4)求取標準差：求特征光譜矩陣ΔX的每一列的標準差；(5)特征譜線確定：計算PLS投影系數，設定閾值選擇特征譜線個數；(6)判別模型建立及測試：在所測茶葉光譜數據N個中，選擇K個茶葉光譜數據使用PLSDA判別模型進行建模，(N-K)數據進行模...

【專利技術屬性】
技術研發人員：朱啟兵，張宏陽，黃敏，郭亞，
申請(專利權)人：江南大學，
類型：發明
國別省市：江蘇;32