CN104406940A

CN104406940A - 一种打工业蜡大米的无损鉴别方法

Info

Publication number: CN104406940A
Application number: CN201410714314.8A
Authority: CN
Inventors: 李柏承; 赵曼彤; 周瑶; 侯宝路; 徐邦联; 张大伟; 王�琦; 黄元申
Original assignee: University of Shanghai for Science and Technology
Current assignee: University of Shanghai for Science and Technology
Priority date: 2014-12-01
Filing date: 2014-12-01
Publication date: 2015-03-11
Anticipated expiration: 2034-12-01
Also published as: CN104406940B

Abstract

本发明涉及一种打工业蜡大米的无损鉴别方法，利用可见-近红外高光谱成像系统拍摄大米的高光谱图像，可以得到大米的三维信息，其中两维是空间信息，一维是光谱信息。通过黑白板校正将大米样品每个波长下的光谱响应强度转化为反射率，并利用多元散射校正（MSC）对反射率数据进行预处理。利用连续投影算法（SPA）提取了8个特征波长，然后拍摄未知大米得到其高光谱图像，可以根据偏最小二乘法（PLS）建立数学回归模型对未知大米是否打工业蜡进行鉴别。方便快捷，操作简单，为市场上快速无损鉴定打工业蜡大米提供了一种可行的方法。

Description

一种打工业蜡大米的无损鉴别方法

技术领域

本发明涉及一种物质鉴别方法，特别涉及一种基于高光谱成像技术的打工业蜡大米的无损鉴别方法。

背景技术

大米是人类的主食之一，更是中国粮食的重要组成部分。据现代营养学分析，大米含有蛋白质，脂肪，维生素B1、A、E及多种矿物质，因此食用大米有较高的营养价值。随着生活水平的提高，人们对大米的品质要求越来越高。目前市场上的大米存在一定的安全隐患，有很多不法商贩为了使大米看上去色泽好看而销售用工业蜡处理过的大米，这就是我们所说的“毒大米”。工业蜡一般从石油当中直接提取，人体摄入工业蜡后，会造成腹泻等肠胃疾病，此外，在工业提取过程当中会含有多环芳烃和稠环芳烃，这两种物质是非常强的致癌物。

目前人们用于鉴别大米是否打工业蜡的方法以感官鉴别为主，这种方法效率很低而且误判的可能性也相当大。因此急需找到一种简单有效的方法来鉴别打工业蜡大米。高光谱成像技术是集探测器技术、精密光学机械、微弱信号检测、计算机技术、信息处理技术于一体的综合性技术，是一种将成像技术和光谱技术相结合的多维信息获取技术，可同时探测目标的二维空间信息和一维光谱信息，获取高光谱分辨率的连续、窄波段的图像数据。由于高光谱检测技术具有快速、无破损、无污染的特点，近年来在农产品领域如食品、油料、作物、药物、饲料等领域有广泛的应用。

发明内容

本发明是针对大米使用工业蜡有毒难以用肉眼识别的问题，提出了一种打工业蜡大米的无损鉴别方法，基于高光谱成像技术，运用光学技术，实现快捷无损的鉴别打工业蜡大米。

本发明的技术方案为：一种打工业蜡大米的无损鉴别方法，具体包括如下步骤：

1）选取经过打工业蜡大米和未打蜡大米混合后，取一份混合后大米作为建模组大米用于建立模型，再取一份混合后大米作为预检组大米为需进行检测的大米；

2）将建模组大米放置在同一实验环境下搁置24小时；

3）将建模组大米放入无盖黑盒子，再放入可见-近红外高光谱成像系统拍摄建模组大米的高光谱图像，然后通过图像分析软件对高光谱图像进行分析，利用黑白板校正得到大米样品的反射率图像，对反射率图像进行增益处理，在每粒大米同一光强区域取不同的3个小区域求平均，其平均值代表整粒大米的反射率信息；

4）运用多元散射校正MSC对建模组样品反射率信息进行预处理，消除大米表面不平整带来的影响；

5）结合步骤4）处理后得到的建模组大米的反射率信息，运用连续投影算法SPA提取建模组大米的特征波长；

6）基于步骤5）连续投影算法SPA选择的特征波长，得到8个特征波长依次为419.257nm、406.885nm、1008.14nm、511.912nm、403.95nm、1019.545nm、402.19nm、847.654nm；

运用选出的8个特征波长，用偏最小二乘法PLS建立建模组大米数学回归模型为：TYPE=4.1617-0.2837*X1+0.3047*X2-0.2480*X3-0.1425*X4+0.1677*X5+0.1941*X6-0.1159*X7+0.0758*X8，

其中X1至X8依次对应所得8个特征波长下的反射率；

7）将预检组大米放入无盖黑盒子，重复步骤3）的测试，得到代表预检组大米的反射率，然后运用多元散射校正MSC对预检组大米反射率信息进行预处理,提取步骤6）中的8个特征波长下的反射率，代入步骤6）建立的数学回归模型中，利用MATLAB编程，用建模组大米建立的模型对预检组大米进行预测，如果回归函数的值0.5≤TYPE<1.5，则预检组大米为打蜡大米；如果回归函数的值1.5≤TYPE<2.5，则预检组大米为未打蜡大米。

所述步骤3）中的可见-近红外高光谱成像系统中光源为功率在0-150W可调且波长范围是400nm-2500nm的卤素灯，通过玻璃光纤将光导入照射到位移平台，样品放置在位移平台上，光线经大米样品反射进入高光谱相机，通过装在高光谱相机上的CCD图像传感器送入电脑，所述高光谱相机的光谱响应范围是375.976nm-1026.5nm，光谱分辨率为2.73nm，位移平台的移动速度与高光谱相机的曝光时间相对应。

本发明的有益效果在于：本发明打工业蜡大米的无损鉴别方法，方便快捷，操作简单，为市场上快速无损鉴定打工业蜡大米提供了一种可行的方法。

附图说明

图1为本发明打工业蜡大米的鉴别方法实施系统结构示意图；

图2为本发明用高光谱成像系统拍摄的大米图；

图3为本发明打工业蜡大米和未打蜡大米的PLS建模结果散点图；

图4为本发明根据PLS建立的数学回归模型利用MATLAB编程对打蜡大米和未打蜡大米进行鉴别的结果图。

具体实施方式

如图1所示打工业蜡大米的鉴别方法实施系统结构示意图，光源6为功率在0-150W可调且波长范围是400nm-2500nm的卤素灯，在卤素灯的出口光引接入两根玻璃光纤，这两根玻璃光纤位于高光谱相机2下方两侧对称的两个支架上，两根玻璃光纤的光经过固定在支架上的两个矩形聚光透镜3后从两侧照射在位移平台4上，这样可以使光更加均匀且集中，而且可以消除局部亮点。大米样品放置在黑色的无盖盒子里，然后将无盖盒子放置在位移平台4上，使用黑色无盖盒子的目的是减少背景光散射引起的误差，光线经大米样品反射进入高光谱相机2。通过软件(DyiTV1.1.5)控制步进电机7的移动，步进电机7带动位移平台4移动，从而实现位移平台4与高光谱相机2相对移动进而完成线扫描，得到大米样品的高光谱图像，通过装在高光谱相机2上的CCD图像传感器1送入电脑5。高光谱相机的光谱响应范围是375.976nm-1026.5nm，光谱分辨率为2.73nm，位移平台4的移动速度与高光谱相机2的曝光时间相对应，速度过大或者过小都会导致拍摄的高光谱图像失真。在本实施例中曝光时间设置为4.8ms，位移平台4的移动速度设置为400um/s，可得到清晰、不失真的高光谱图像。

利用可见-近红外高光谱成像系统拍摄大米的高光谱图像，可以得到大米的三维信息，其中两维是空间信息，一维是光谱信息。通过黑白板校正将大米样品每个波长下的光谱响应转化为反射率，并利用多元散射校正（MSC）对反射率数据进行预处理。利用连续投影算法（SPA）提取了8个特征波长，然后拍摄未知大米得到其高光谱图像，可以根据偏最小二乘法（PLS）建立数学回归模型对未知大米是否打工业蜡进行鉴别。

具体步骤如下：

1、采集农家直接收割的射阳大米，将大米分成两份，其中一份进行打工业蜡处理，打蜡的基本要求是均匀在大米表面打一层蜡，另一份不处理。然后在大米中选，50粒未打蜡和50粒打蜡大米作为建模组大米，再取25粒未打蜡和25粒打蜡大米作为预检组大米。建模组大米用于建立模型，预检组大米根据已建立的模型对未知大米进行预测，检验建立模型的正确率。

2、将建模组大米放置在同一环境（室温25℃左右）下24小时。

3、将建模组大米样品放在位移平台4上，调节高光谱相机2的高度和光源6的强度以及矩形聚光透镜3照射在样品上的角度，对高光谱相机2上面的聚焦透镜进行调焦及调节景深，调节相机的曝光时间，保证可以拍摄到样品清晰、不失真的图像。然后移开样品，进行黑白板校正的操作，此过程仅调节曝光时间，具体过程如下：先将白板放置在位移台上并调节其高度与待测大米表面高度相同，调节曝光时间使高光谱相机接收到的光强为3300左右，记下此时的光谱响应强度W，这个步骤称为白板校正。然后用原装黑色盖子将高光谱相机遮住不做任何调节，记下此时光谱响应强度B₁，此为黑板校正。然后放上待测大米样品，改变曝光时间，使得高光谱相机接收光强为3300左右，然后用原装盖子遮住高光谱相机，再记下此时的光谱响应强度B₂，此为样品黑板校正。取下盖子，可进行建模组大米的拍摄，拍摄的图像如图2所示，然后通过图像分析软件对高光谱图像进行分析，根据公式

得到大米样品的反射率图像，式（1）中I为黑白板校正后样品的反射率，I₀为实验中实际测得的样品的光谱响应强度值，B₁为黑板的光谱响应强度值，W为白板的光谱响应强度值，B₂为样品黑板的光谱响应强度值。将反射率图像利用软件进行增益处理，对图像相似光强的区域进行着色，为了能更好的代表大米样品的光谱信息，我们在每粒大米同一光强区域取不同的3个小区域求平均，其平均值代表整粒大米的反射率信息。

4、运用MSC对建模组样品反射率信息进行预处理，可以消除大米表面不平整带来的影响，同时某些样品因散射所引起的光谱变化可能大于样品成分引起的光谱变化，利用MSC可以最大可能地消除随机变异。

5、结合利用MSC预处理后的反射率信息，运用SPA提取鉴定打工业蜡大米的特征波长，总共有8个波长，分别为419.257nm、406.885nm、1008.14nm、511.912nm、403.95nm、1019.545nm、402.19nm、847.654nm。

6、基于SPA选择的特征波长，利用PLS建立数学回归模型，在建立回归模型中，相关系数R=0.9581，残差RMSE=0.1433。如图3为建模的结果图，在建模结果中，如果回归函数的值0.5≤TYPE<1.5，为打蜡大米；如果回归函数的值1.5≤TYPE<2.5，则为未打蜡大米，鉴别结果准确率为100%。PLS建立的数学回归模型为：

TYPE=4.1617-0.2837*X1+0.3047*X2-0.2480*X3-0.1425*X4+0.1677*X5+0.1941*X6-0.1159*X7+0.0758*X8（其中X1-X8代表8个特征波长下的反射率，X1-X8所对应的特征波长分别为419.257nm、406.885nm、1008.14nm、511.912nm、403.95nm、1019.545nm、402.19nm、847.654nm）。

7、根据上面所述的方法提取预检组大米在8个特征波长下的反射率，然后利用MSC处理,代入PLS建立的数学回归模型中，利用MATLAB编程，如果回归函数的值0.5≤TYPE<1.5，则预检组大米为打蜡大米；如果回归函数的值1.5≤TYPE<2.5，则预检组大米为未打蜡大米，这样即可实现对未知大米的鉴别，如图4所示。

Claims

1.一种打工业蜡大米的无损鉴别方法，其特征在于，具体包括如下步骤：

2）将建模组大米放置在同一实验环境下搁置24小时；

其中X1至X8依次对应所得8个特征波长下的反射率；

2.根据权利要求1所述打工业蜡大米的无损鉴别方法，其特征在于，所述步骤3）中的可见-近红外高光谱成像系统中光源为功率在0-150W可调且波长范围是400nm-2500nm的卤素灯，通过玻璃光纤将光导入照射到位移平台，样品放置在位移平台上，光线经大米样品反射进入高光谱相机，通过装在高光谱相机上的CCD图像传感器送入电脑，所述高光谱相机的光谱响应范围是375.976nm-1026.5nm，光谱分辨率为2.73nm，位移平台的移动速度与高光谱相机的曝光时间相对应。