CN107515204A - 利用nir对郫县豆瓣甜瓣子发酵成熟度的检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于食品检测领域。本发明的目的是克服目前判断甜瓣子发酵成熟的依据往往是经验师傅的判断的缺点，提供了一种利用NIR对郫县豆瓣甜瓣子发酵成熟度的检测方法。该方法采用NIR对郫县豆瓣甜瓣子发酵成熟度进行检测，不再依靠经验师傅，准确性高，且由于通过降维，所需要处理的数据不再那么庞杂，能够实现快速检测。适用于对郫县豆瓣甜瓣子发酵成熟度进行检测。
Description
技术领域
本发明属于食品检测领域，具体涉及采用NIR(近红外光谱仪)对郫县豆瓣甜瓣子发酵成熟度的检测方法。
背景技术
郫县豆瓣，因其独特的风味而被誉为“川菜之魂”。郫县豆瓣因它的产地而命名，产自郫都区(原名郫县)，由于郫都区特殊的地理位置和天气情况，只有在郫都区里生产和发酵的豆瓣才能叫做郫县豆瓣。然而，在郫县豆瓣的生产过程中，众多指标都是由经验师傅凭看、闻、尝决定，导致产品质量不稳定。其中甜瓣子的发酵过程是影响整个郫县豆瓣风味的最关键的时期，在整个过程中，甜瓣子在酶促反应过程中不断的酶解、呈味、生香、提色，然而目前判断甜瓣子发酵成熟的依据往往是经验师傅的判断，缺乏客观依据。
NIR(近红外光谱仪)是一种高效快速的现代分析技术，它综合运用了计算机技术、光谱技术和化学计量学等多个学科的最新研究成果，以其独特的优势在多个领域得到了日益广泛的应用。近红外光谱主要是由于分子振动的非谐振性使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的，记录的主要是含氢基团C－H、O－H、N－H、S－H、P－H等振动的倍频和合频吸收。不同基团或同一基团在不同化学环境中的近红外吸收波长与强度都有明显差别。
发明内容
本发明的目的是克服目前判断甜瓣子发酵成熟的依据往往是经验师傅的判断的缺点，提供一种利用NIR对郫县豆瓣甜瓣子发酵成熟度的检测方法。
本发明解决其技术问题，采用的技术方案是，利用NIR对郫县豆瓣甜瓣子发酵成熟度的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、采用NIR对不同发酵时期郫县豆瓣的正样品进行扫描，得到不同发酵时期郫县豆瓣的光谱数据，并记录；
步骤2、对记录的各光谱数据进行整理后，进行平滑处理；
步骤3、对各平滑处理后的光谱数据使用偏最小二乘回归进行计算其判定该样品甜瓣子发酵成熟度的判定权重值，将各判定权重值由大至小进行排序，选择靠前的一定数量的判定权重值，从而在NIR中选择出与这些一定数量的判定权重值对应的光谱数据所对应的传感器，作为检测传感器，并对检测传感器采集的各光谱数据采用人工神经网络或支持向量机进行处理建模，得到检测模型；
步骤4、检测时，采用NIR对欲检测的郫县豆瓣的样品进行扫描，得到该郫县豆瓣的光谱数据；
步骤5、从该郫县豆瓣的光谱数据中选择出检测传感器采集的对应数据，作为待处理数据；
步骤6、对获取到的待处理数据进行平滑处理后代入检测模型中进行运算，得到该郫县豆瓣甜瓣子发酵成熟度。
具体的，步骤1及步骤4中，针对每一个郫县豆瓣的正样品及样品，对其进行如下处理：
用玻璃棒将取得的郫县豆瓣的正样品或样品搅拌均匀后，取一定量搅拌均匀的样品液体置于容器中，再将该容器置于室温下放置一定时间，然后将该容器中样本液体置于检测容器中，利用NIR对其进行扫描，得到该正样品或样品的光谱数据。
进一步的，所述一定量为100ml；所述一定时间为20分钟；所述容器为烧杯。
具体的，所述检测容器包括比色皿及不锈钢套，所述不锈钢套与比色皿形状相适应，不锈钢套一面开口，用于放置入比色皿，令比色皿置于不锈钢套内部，不锈钢套的其中一面上开有一个透光孔，用于NIR进行扫描。
再进一步的，步骤2及步骤6中，所述平滑处理是指：对各光谱数据分别进行求导。
具体的，步骤3中，所述对各平滑处理后的光谱数据使用偏最小二乘回归进行计算其判定该样品甜瓣子发酵成熟度的判定权重值的计算方法为：根据PLS法计算得到的变量投影重要性指标VIPj(Variable Importance for Projection,其中j表示第j个光谱数据)值，作为判定权重值，其计算公式为：
其中，VIPj用于表示在解释因变量y时其作用的重要性，y指代甜瓣子发酵成熟度，k为光谱数据数，Ch为相关光谱数据中提取的主成分，m为各光谱数据分析得到的主成分数量，h为表示取得第h个主成分，r(y,Ch)为y与Ch的相关系数，表示Ch对y的解释能力，Whj为该光谱数据在主成分上的权重。
再进一步的，步骤3中，所述一定数量为20个。
具体的，步骤3中，所述人工神经网络为BP神经网络。
本发明的有益效果是，在本发明方案中，通过上述利用NIR对郫县豆瓣甜瓣子发酵成熟度的检测方法，可以在对郫县豆瓣甜瓣子发酵成熟度进行判断时，不再依靠经验师傅，准确性高，且由于通过降维，所需要处理的数据不再那么庞杂，能够实现快速检测。
附图说明
图1为本发明利用NIR对郫县豆瓣甜瓣子发酵成熟度的检测方法的流程图；
图2为本发明实施例中检测容器的结构示意图。
具体实施方式
下面结合实施例，详细描述本发明的技术方案。
本发明的利用NIR对郫县豆瓣甜瓣子发酵成熟度的检测方法中，首先采用NIR对不同发酵时期郫县豆瓣的正样品进行扫描，得到不同发酵时期郫县豆瓣的光谱数据，并记录，在对记录的各光谱数据进行整理后，进行平滑处理，然后对各平滑处理后的光谱数据使用偏最小二乘回归进行计算其判定该样品甜瓣子发酵成熟度的判定权重值，将各判定权重值由大至小进行排序，选择靠前的一定数量的判定权重值，从而在NIR中选择出与这些一定数量的判定权重值对应的光谱数据所对应的传感器，作为检测传感器，并对检测传感器采集的各光谱数据采用人工神经网络及支持向量机进行处理建模，得到检测模型，在检测时，采用NIR对欲检测的郫县豆瓣的样品进行扫描，得到该郫县豆瓣的光谱数据，然后从该郫县豆瓣的光谱数据中选择出检测传感器采集的对应数据，作为待处理数据，最后对获取到的待处理数据进行平滑处理后代入检测模型中进行运算，得到该郫县豆瓣甜瓣子发酵成熟度。
实施例
本发明实施例中的利用NIR对郫县豆瓣甜瓣子发酵成熟度的检测方法，其流程图参见图1，具体包括以下步骤：
步骤1、采用NIR对不同发酵时期郫县豆瓣的正样品进行扫描，得到不同发酵时期郫县豆瓣的光谱数据，并记录。
本步骤中，针对每一个郫县豆瓣的正样品及样品，对其进行如下处理：
用玻璃棒将取得的郫县豆瓣的正样品或样品搅拌均匀后，取一定量(如100ml)搅拌均匀的样品液体置于容器(如烧杯)中，再将该容器置于室温下放置一定时间，该一定时间优选为20分钟，然后将该容器中样本液体置于检测容器中，利用NIR对其进行扫描，得到该正样品或样品的光谱数据。
而检测容器的结构可参见图2，其可以包括比色皿及不锈钢套，所述不锈钢套与比色皿形状相适应，不锈钢套一面开口，用于放置入比色皿，令比色皿置于不锈钢套内部，不锈钢套的其中一面上开有一个透光孔，用于NIR进行扫描。
步骤2、对记录的各光谱数据进行整理后，进行平滑处理。
本步骤中，平滑处理可以为对各光谱数据分别进行求导。
步骤3、对各平滑处理后的光谱数据使用偏最小二乘回归进行计算其判定该样品甜瓣子发酵成熟度的判定权重值，将各判定权重值由大至小进行排序，选择靠前的一定数量的判定权重值，从而在NIR中选择出与这些一定数量的判定权重值对应的光谱数据所对应的传感器，作为检测传感器，并对检测传感器采集的各光谱数据采用人工神经网络或支持向量机进行处理建模，得到检测模型。
本步骤中，对各平滑处理后的光谱数据使用偏最小二乘回归进行计算其判定该样品甜瓣子发酵成熟度的判定权重值的计算方法可以为：根据PLS法计算得到的变量投影重要性指标VIPj(Variable Importance for Projection,其中j表示第j个光谱数据)值，作为判定权重值，其计算公式为：
其中，VIPj用于表示在解释因变量y时其作用的重要性，y指代甜瓣子发酵成熟度，k为光谱数据数，这里的光谱数据数是取得在近红外量程内的光波点的数量，在实验时，k这里的值为228个光波点，Ch为相关光谱数据中提取的主成分，m为各光谱数据分析得到的主成分数量，也就是光谱数据分析时的总数量，在实验时，这里m的值为228，h为表示取得第h个主成分，r(y,Ch)为y与Ch的相关系数，表示Ch对y的解释能力，Whj为该光谱数据在主成分上的权重。
这里，一定数量优选为20个；而人工神经网络及支持向量机均为现有比较成熟的技术，此处不再详述，本例可采用BP神经网络及SVM支持向量机，可由专业计算软件matlab完成。
步骤4、检测时，采用NIR对欲检测的郫县豆瓣的样品进行扫描，得到该郫县豆瓣的光谱数据。
本步骤中，采用与步骤1相同的方式对欲检测的郫县豆瓣的样品进行处理及扫描。
步骤5、从该郫县豆瓣的光谱数据中选择出检测传感器采集的对应数据，作为待处理数据。
步骤6、对获取到的待处理数据进行平滑处理后代入检测模型中进行运算，得到该郫县豆瓣甜瓣子发酵成熟度。
本步骤中，平滑处理可以为对各光谱数据分别进行求导。
具体举例如下：
本例以NIR检测郫县豆瓣甜瓣子发酵时期不同成熟度的豆瓣为例(发酵时间分别为：1、2、3、4、7、8个月)，将采集到的数据经上述2、3步骤处理后，具体解释NIR结合人工神经网络等智能算法的实际运用效能及机制。
其中，根据步骤2、3，取将数据导入matlab后，进行预处理，然后将处理完成的数据进行整合。得到新的数据矩阵后，再使用BP神经网络等智能算法进行处理，得到检测模型。
使用NIR结合BP神经网络算法，对发酵时期分别为1、2、3、4、7、8个月的甜瓣子进行鉴定、分类，取得了95.4％的精确度。
使用NIR结合SVM支持向量机，对发酵时期分别为1、2、3、4、7、8个月的甜瓣子进行鉴定、分类，取得了93.2％的精确度。
Claims (8)
1.利用NIR对郫县豆瓣甜瓣子发酵成熟度的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、采用NIR对不同发酵时期郫县豆瓣的正样品进行扫描，得到不同发酵时期郫县豆瓣的光谱数据，并记录；
步骤2、对记录的各光谱数据进行整理后，进行平滑处理；
步骤3、对各平滑处理后的光谱数据使用偏最小二乘回归进行计算其判定该样品甜瓣子发酵成熟度的判定权重值，将各判定权重值由大至小进行排序，选择靠前的一定数量的判定权重值，从而在NIR中选择出与这些一定数量的判定权重值对应的光谱数据所对应的传感器，作为检测传感器，并对检测传感器采集的各光谱数据采用人工神经网络或支持向量机进行处理建模，得到检测模型；
步骤4、检测时，采用NIR对欲检测的郫县豆瓣的样品进行扫描，得到该郫县豆瓣的光谱数据；
步骤5、从该郫县豆瓣的光谱数据中选择出检测传感器采集的对应数据，作为待处理数据；
步骤6、对获取到的待处理数据进行平滑处理后代入检测模型中进行运算，得到该郫县豆瓣甜瓣子发酵成熟度。
2.如权利要求1所述的利用NIR对郫县豆瓣甜瓣子发酵成熟度的检测方法，其特征在于，步骤1及步骤4中，针对每一个郫县豆瓣的正样品及样品，对其进行如下处理：
用玻璃棒将取得的郫县豆瓣的正样品或样品搅拌均匀后，取一定量搅拌均匀的样品液体置于容器中，再将该容器置于室温下放置一定时间，然后将该容器中样本液体置于检测容器中，利用NIR对其进行扫描，得到该正样品或样品的光谱数据。
3.如权利要求2所述的利用NIR对郫县豆瓣甜瓣子发酵成熟度的检测方法，其特征在于，所述一定量为100ml；所述一定时间为20分钟；所述容器为烧杯。
4.如权利要求2所述的利用NIR对郫县豆瓣甜瓣子发酵成熟度的检测方法，其特征在于，所述检测容器包括比色皿及不锈钢套，所述不锈钢套与比色皿形状相适应，不锈钢套一面开口，用于放置入比色皿，令比色皿置于不锈钢套内部，不锈钢套的其中一面上开有一个透光孔，用于NIR进行扫描。
5.如权利要求1所述的利用NIR对郫县豆瓣甜瓣子发酵成熟度的检测方法，其特征在于，步骤2及步骤6中，所述平滑处理是指：对各光谱数据分别进行求导。
6.如权利要求1所述的利用NIR对郫县豆瓣甜瓣子发酵成熟度的检测方法，其特征在于，步骤3中，所述对各平滑处理后的光谱数据使用偏最小二乘回归进行计算其判定该样品甜瓣子发酵成熟度的判定权重值的计算方法为：根据PLS法计算得到的变量投影重要性指标VIPj(Variable Importance for Projection,其中j表示第j个光谱数据)值，作为判定权重值，其计算公式为：
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其中，VIPj用于表示在解释因变量y时其作用的重要性，y指代甜瓣子发酵成熟度，k为光谱数据数，Ch为相关光谱数据中提取的主成分，m为各光谱数据分析得到的主成分数量，h为表示取得第h个主成分，r(y,Ch)为y与Ch的相关系数，表示Ch对y的解释能力，Whj为该光谱数据在主成分上的权重。
7.如权利要求6所述的利用NIR对郫县豆瓣甜瓣子发酵成熟度的检测方法，其特征在于，步骤3中，所述一定数量为20个。
8.如权利要求1或2或3或4或5或6或7所述的利用NIR对郫县豆瓣甜瓣子发酵成熟度的检测方法，其特征在于，步骤3中，所述人工神经网络为BP神经网络。
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| CN108845075A (zh) * | 2018-04-25 | 2018-11-20 | 南京农业大学 | 基于深度学习网络的堆肥腐熟实时预测方法 |
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