CN106092959A - 一种基于云平台的近红外食品质量监测系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于云平台的近红外食品质量监测系统，包括近红外监测终端、云数据平台、数据源，近红外监测终端通过有线或无线网络与云数据平台建立远程连接，数据源来自于数据提供方的数据存储器，通过电脑、手机等各种媒介与云数据平台建立物理连接。本发明基于云平台的近红外食品质量监测系统，食品近红外参照光谱模型的建立是由专业机构来完成的，而不是由近红外监测终端的用户来完成；用户只需在近红外监测终端的人机对话界面内选择相应的被测样品类选项，然后按下光谱采集键，系统将自动完成数据采集、传送云端、光谱分析、性质预测、报告回送等功能，弱化了对用户的专业要求，使食品安全评估的大众化成为可能。
Description
技术领域
本发明涉及涉及近红外光谱分析技术领域，特别是涉及一种基于云平台的近红外食品质量监测系统。
背景技术
现代近红外光谱分析是光谱测量技术、计算机技术与化学计量学技术的有机结合，是将近红外光谱所反映的样品基团、组成或物质信息与用标准或认可的参比方法测得的组成或性质数据，采用化学计量学技术建立校正模型，然后通过对未知样品光谱的测定和建立的校正模型来快速预测其组成或性质的一种分析方法。
现代近红外光谱分析经过约半个世纪的发展，在理论和技术上已经趋于成熟。由于近红外光谱分析技术可以不需对样品进行前处理，具有同时对多组分进行瞬间分析的能力，因此特别适用于过程分析，直接分析生产线上有关物料的内在品质，并迅速反馈给生产人员进行质量控制或进行自动控制。近红外光谱分析技术是当代过程控制的主导技术之一。
随着国人生活从温饱性食物结构，转向营养健康型食物结构，全民的饮食消费结构也由数量型转向质量型，对食品卫生质量标准的要求更高。因此，食品质量安全问题已成为全社会关注的热点问题。对此，国家采取了一系列重大措施加强食品安全工作，进一步整顿和规范食品市场秩序，加大食品安全专项整治力度。国家确定了食品放心工程三年规划，其中的主要目标是“进一步完善食品安全的法律法规和监管协调机制；建立我国的食品安全风险评估评价体系；完善食品安全标准体系、检验检疫检测体系和农产品、食品认证认可的体系建设”。因此，作为一种已被认定为标准检测方法并在实际应用中取得一定成果的技术，近红外光谱分析技术在食品安全领域将发挥越来越大的作用。
随着MEMS(Micro-Electro-Mechanical Systems,微机电系统)制造工艺的出现，大量微型光谱器件不断面世，也为近红外光谱分析设备的现场化、便携化建立了很好的基础。但是，由于食品种类繁多，而对于每一种样品都需要建立对应的特征数据库，前期的模型建立需要大量的人力物力投入，因此目前的近红外分析仪器都是在某一时间段内对某一种样品进行实验分析，无法实现在短时间内切换到对另一种样品开展同类型的试验或分析。在一定程度上制约了近红外分析装置的使用效率和使用范围，使相关装置成为专用仪器，其通用性得不到发挥。
发明内容
本发明针对上述近红外分析技术及装置在食品质量检测领域中的应用缺陷，基于云平台的方式，提供了一种基于云平台的近红外食品质量监测系统，该系统采用了数据远程调用和分析的方法，拓展了近红外试验装置的通用性。
本发明所采用的技术方案是：
一种基于云平台的近红外食品质量监测系统，包括近红外监测终端、云数据平台、数据源，所述数据源是用户通过实验方法获得的测试样品的近红外光谱特征参照系，不同的样品种类对应不同的光谱特征，由用户将近红外光谱特征参照系上传到云数据平台，并存储到数据库内实现数据共享；所述近红外监测终端采集被测样品的光谱数据，并通过有线/无线网络，将光谱数据传送到云数据平台；所述云数据平台将接收到近红外监测终端的光谱数据与数据库内相对应的光谱特征参照系特征数据进行比对，得到较准确的定量或定性结论，并实时将结论回送近红外监测终端；近红外监测终端通过显示、打印方式将测试结论向用户公开。
根据本发明的一实施例，所述近红外监测终端为光谱分析仪器或集成MEMS光谱采样模块的电脑、手机。
根据本发明的一实施例，所述近红外监测终端自带通讯模块与云数据平台建立实时数据交换，所述通讯模块为INTERNET、GPRS、蓝牙、CAN总线、RS232总线或RS485总线。
根据本发明的一实施例，所述近红外监测终端包括人机交互平台，所述人机交互平台上具有对各种样品参照系的选项、自带数据存储区，所述数据存储区保存当前测试数据、云数据平台下载参照系数据和测试结论。
根据本发明的一实施例，所述云数据平台包括数据存储层、数据管理层、数据服务层，所述数据存储层由不同类型的存储器组成，存放各种食品的近红外光谱参照数据；所述数据管理层是将存储数据与应用联系起来的中间体；所述数据服务层是面向用户需求的应用接口。
根据本发明的一实施例，测试样品的近红外光谱特征参照系的建立方法，首先要将目标食品取样，测定特征数据，分成建模群和验证群；利用建模群样品测定其近红外光谱，通过化学计量学方法建立该光谱和参考数据之间的数学模型关系；得到数学模型后用验证群的样品进行检验，测得验证群样品的近红外光谱；然后采用模型对这些样品的性质进行预测，并和已知的参考数据进行比较，通过统计学的方法对模型进行评估；模型通过验证后就可以用于对未知样品进行测定。
本发明的有益效果：一种基于云平台的近红外食品质量监测系统，食品近红外参照光谱模型的建立是由专业机构来完成的，而不是由近红外监测终端的用户来完成；用户只需在近红外监测终端的人机对话界面内选择相应的被测样品类选项，然后按下光谱采集键，系统将自动完成数据采集、传送云端、光谱分析、性质预测、报告回送等功能，弱化了对用户的专业要求，使食品安全评估的大众化成为可能。
附图说明
图1为本发明近红外食品质量监测系统结构图；
具体实施方式
为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体图示，进一步阐述本发明。
具体实施时，结合图1基于云平台的近红外食品质量监测系统结构图，本发明监测系统包括近红外监测终端1、云数据平台2和数据源3。近红外监测终端1的通讯端口通过有线/无线网络(蓝牙或者GPRS等方式)与云数据平台2建立远程连接。数据源3来自于数据提供方的数据存储器，通过电脑、手机等各种媒介与云数据平台2建立物理连接。
用户通过实验方法获得的测试样品的近红外光谱特征参照系，数据源3中存储的食品近红外光谱特征参照系，不同的样品种类对应不同的光谱特征，由用户将近红外光谱特征参照系上传到云数据平台，并存储到云数据库内实现数据共享。建立食品的近红外光谱特征参照系的方法，首先要将目标食品取样，测定特征数据(如农药残留、水分、糖度等)，分成建模群和验证群；利用建模群样品测定其近红外光谱，通过化学计量学方法建立该光谱和参考数据之间的数学模型关系；得到数学模型后用验证群的样品进行检验，测得验证群样品的近红外光谱；然后采用模型对这些样品的性质进行预测，并和已知的参考数据进行比较，通过统计学的方法对模型进行评估；模型通过验证后就可以用于对未知样品进行测定。这样得到的实验数据，就能上传到云平台的数据源储存器中，为下一步数据服务打下基础。
整个系统的运转，是建立在云数据平台2的基础上。云数据平台的硬件由一系列系统服务器构成，分成三块部分，即数据存储层、数据管理层、数据服务层。数据存储层其作用是利用存储设备接收采集到的各种食品的近红外参照光谱，并通过(虚拟化、集群技术等)分门别类地加以整理存储到统一存储层，以便调用；数据管理层是实现对用户注册信息、网络安全、突发事件处理、建立数据库副本、策略制定等功能；数据服务层则是针对用户的数据资源、共享、访问、调用、存储、备份等功能实现。
近红外监测终端可以是专业的光谱分析仪器，也可以是集成了MEMS光谱采样模块的电脑或手机等，它们的共同特点是自带了通讯模块。这些通讯模块可以是INTERNET、GPRS、蓝牙，也可以是CAN、RS232、RS485等总线，关键是必须与云数据平台建立远程通讯。近红外监测终端包括人机交互平台，人机交互平台上具有对各种样品参照系的选项、自带数据存储区，所述数据存储区保存当前测试数据、云数据平台下载参照系数据和测试结论。在使用前，首先要从云数据平台下载样品数据目录，以确保所检测的食品样品能在已建的样品参照库内找到匹配。然后在近红外监测终端的人机对话界面上选择与所检样品相匹配的样品参照光谱，确定后启动光谱采集。
近红外监测终端将扫描到的样品光谱通过通讯模块直接传送到云数据平台的云端服务器。云端服务器将收到的样品光谱进行预处理，剔除不合理的组分，将无异常光谱与匹配样品参照光谱进行比对分析，找出特征数据的预测区间，得出定量或定性的结论，并将结论回传到现场的近红外监测终端。近红外监测终端储存本次检测的结论数据，并通过人机对话界面将结论告知用户，或通过打印机输出书面报告。这样就完成了一次基于云平台的近红外食品质量检测流程。
本发明基于云平台的近红外食品质量监测系统，食品近红外参照光谱模型的建立是由专业机构来完成的，而不是由近红外监测终端的用户来完成；用户只需在近红外监测终端的人机对话界面内选择相应的被测样品类选项，然后按下光谱采集键，系统将自动完成数据采集、传送云端、光谱分析、性质预测、报告回送等功能，弱化了对用户的专业要求，使食品安全评估的大众化成为可能。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。
Claims (6)
1.一种基于云平台的近红外食品质量监测系统，其特征在于：包括近红外监测终端、云数据平台、数据源，所述数据源是用户通过实验方法获得的测试样品的近红外光谱特征参照系，不同的样品种类对应不同的光谱特征，由用户将近红外光谱特征参照系上传到云数据平台，并存储到数据库内实现数据共享；所述近红外监测终端采集被测样品的光谱数据，并通过有线/无线网络，将光谱数据传送到云数据平台；所述云数据平台将接收到近红外监测终端的光谱数据与数据库内相对应的光谱特征参照系特征数据进行比对，得到较准确的定量或定性结论，并实时将结论回送近红外监测终端；近红外监测终端通过显示、打印方式将测试结论向用户公开。
2.按照权利要求1所述的一种基于云平台的近红外食品质量监测系统，其特征在于：所述近红外监测终端为光谱分析仪器或集成MEMS光谱采样模块的电脑、手机。
3.按照权利要求2所述的所述的一种基于云平台的近红外食品质量监测系统，其特征在于：所述近红外监测终端自带通讯模块与云数据平台建立实时数据交换，所述通讯模块为INTERNET、GPRS、蓝牙、CAN总线、RS232总线或RS485总线。
4.按照权利要求1所述的一种基于云平台的近红外食品质量监测系统，其特征在于：所述近红外监测终端包括人机交互平台，所述人机交互平台上具有对各种样品参照系的选项、自带数据存储区，所述数据存储区保存当前测试数据、云数据平台下载参照系数据和测试结论。
5.按照权利要求1所述的一种基于云平台的近红外食品质量监测系统，其特征在于：所述云数据平台包括数据存储层、数据管理层、数据服务层，所述数据存储层由不同类型的存储器组成，存放各种食品的近红外光谱参照数据；所述数据管理层是将存储数据与应用联系起来的中间体；所述数据服务层是面向用户需求的应用接口。
6.按照权利要求1所述的一种基于云平台的近红外食品质量监测系统，其特征在于：测试样品的近红外光谱特征参照系的建立方法，首先要将目标食品取样，测定特征数据，分成建模群和验证群；利用建模群样品测定其近红外光谱，通过化学计量学方法建立该光谱和参考数据之间的数学模型关系；得到数学模型后用验证群的样品进行检验，测得验证群样品的近红外光谱；然后采用模型对这些样品的性质进行预测，并和已知的参考数据进行比较，通过统计学的方法对模型进行评估；模型通过验证后就可以用于对未知样品进行测定。
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