CN108426855A - 基于二维相关近红外光谱灰度统计特征判别掺杂尿素牛奶的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于二维相关近红外光谱灰度统计特征判别尿素掺杂牛奶的方法，该方法通过提取纯牛奶和掺杂尿素牛奶二维相关近红外光谱灰度图的灰度统计特征，运用主成分分析法对灰度统计特征进行优选，可得到优选灰度统计特征。采用最小错误率贝叶斯决策分类器对训练样品进行判别，可以实现尿素掺杂牛奶的自动客观判别，说明基于二维相关近红外光谱灰度统计特征判别尿素掺杂牛奶的方法是可行的，本发明的方法克服了谱图用人眼直接比对存在主观误判和无法大量谱图同时比对的缺点，判别效率和正确率高，具有深入研究的意义和价值，可在判别牛奶中得到良好的应用。
Description
技术领域
本发明属于检测判别技术领域，具体来说涉及一种基于二维相关近红外光谱灰度统计特征判别掺杂尿素牛奶的方法。
背景技术
众所周知，牛奶的营养价值是其他营养品无法替代的，因此它成为了人类营养品的不二选择。然而近年来，出现的食品中毒及因此引起的死亡事件频频见诸报端，而掺伪牛奶问题尤为突出。为了提高牛奶中的蛋白质含量，不少无良商人会在牛奶中掺杂尿素，从而获取高额的利润。这不仅威胁了无数婴幼儿的健康，甚至让有些孩子为此失去了宝贵的生命，由此一度引起社会恐慌，对社会造成了不良影响，研究可以快速检测掺杂尿素牛奶的方法对于奶牛养殖产业的健康发展有着重要意义。
近红外光谱检测技术在掺杂尿素牛奶检测中也得到了应用，但由于谱峰的重叠，难于进行直接鉴别，必须借助其他方法。采用二维相关近红外光谱检测方法可以提高近红外光谱的分辨率，实现掺杂尿素牛奶的判别，但目前所采用的人工识别二维相关近红外光谱等高线图的方法需要技术人员具有丰富的经验，同时由于谱图数据存在噪声，更增加了人工识别的难度，使得识别效率不高，存在主观误判，无法实现大量谱图的自动客观识别。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于二维相关近红外光谱灰度统计特征判别掺杂尿素牛奶的方法，该方法简单，分析效率和判别正确率高，可有效地判别出牛奶中是否掺杂尿素，克服了用人眼直接比对谱图存在主观误判和无法对大量谱图同时比对的缺点。
为此，本发明的技术方案如下：
一种基于二维相关近红外光谱灰度统计特征判别掺杂尿素牛奶的方法，包括以下步骤：
1)准备纯牛奶和不同浓度的掺杂尿素牛奶作为训练样品，通过扫描得到所述训练样品的一维近红外光谱，在matlab环境中，通过Noda理论进行相关谱计算，得到每一个训练样品的二维相关近红外光谱矩阵，将所得到的二维相关近红外光谱矩阵转化成二维相关近红外光谱灰度图；
2)提取步骤1)所得二维相关近红外光谱灰度图的灰度统计特征，其中，所述灰度统计特征由一阶熵、平均值、方差、偏度、峰度、一阶能量、二阶熵、自相关、二阶能量、惯性矩和绝对值组成；
3)利用主成分分析法对步骤2)中所述灰度统计特征进行优选，得到优选灰度统计特征；
4)建立判别模型，所述判别模型为最小错误率贝叶斯决策分类器。
5)将步骤3)得到训练样品的优选灰度统计特征代入步骤4)所建立的判别模型中并进行训练，得到训练好的判别模型；
6)准备待测试样品，将待测试样品的优选灰度统计特征代入步骤5)所得训练好的判别模型，判定待测试样品是否为掺杂尿素牛奶。
在所述步骤1)中，所述二维相关近红外光谱矩阵转化成二维相关近红外光谱灰度图的方法包括：将所述二维相关近红外光谱矩阵的数据归一化至0-L之间，其中L为二维相关近红外光谱灰度图的灰度等级，L为整数且位于16～1024之间。
在上述技术方案中，采用离差标准化(min-max标准化)对所述二维相关近红外光谱矩阵的数据进行归一化，离差标准化的转换公式为：
其中，原数据为未归一化的二维相关近红外光谱矩阵的数据，新数据为归一化后的二维相关近红外光谱矩阵的数据。
在所述步骤3)中，对所述灰度统计特征进行优选的方法为：
I.按照公式(2)将多个训练样品的灰度统计特征组成特征数据矩阵X′＝(xij')s×l：
其中，xij'为第i个训练样品的第j个灰度统计特征的参数，l为灰度统计特征个数，s为训练样品的个数；标准化处理所述特征数据矩阵X′，得到X＝(xij)s×l，其中：
其中，
II.按照公式(6)计算X的相关系数，得到相关系数矩阵R＝(rij)s×l：
III.计算所述相关系数矩阵R的特征值(λ1,λ2,…,λl)；
IV.计算贡献率：将步骤III所得特征值依次代入公式(7)，得到l个贡献率；
V.确定主成分：将l个步骤IV所得贡献率从大到小排列并进行累加，选取贡献率累加值大于等于0.85的前t个主成分，确定所述t个主成分的灰度统计特征为优选灰度统计特征。
在所述步骤4)中，所述最小错误率贝叶斯决策分类器的判别函数为gm(X″)＝p(X″|ωm)P(ωm)(m＝1和2)，其中，X″为一训练样品的多个优选灰度统计特征所组成的矩阵，P(ωm)为类别ωm发生的先验概率，p(X”|ωm)为所述类别ωm的类条件概率密度函数，其中，所述类别ωm为：纯牛奶和掺杂尿素牛奶。
在上述技术方案中，二维相关近红外光谱为同步-异步二维相关近红外光谱或同步二维相关近红外光谱。
上述方法在判别纯牛奶与掺杂尿素牛奶中的应用，正确率大于92％。
相比于现有技术，本发明的方法克服了谱图用人眼直接比对存在主观误判和无法大量谱图同时比对的缺点，判别效率和正确率高。
具体实施方式
下面结合具体实施例进一步说明本发明的技术方案。
一种基于二维相关近红外光谱灰度统计特征判别掺杂尿素牛奶的方法，包括以下步骤：
1)准备多个纯牛奶和不同浓度的掺杂尿素牛奶(即在纯牛奶中掺杂不同浓度尿素)作为训练样品，通过扫描得到所述训练的一维近红外光谱，并通过Noda理论进行相关谱计算，得到每一个训练样品的二维相关近红外光谱矩阵(详细计算过程见杨仁杰.基于二维相关近红外光谱掺杂牛奶检测方法研究[D].天津大学,2013.)，并将所得到的二维相关近红外光谱矩阵转化成二维相关近红外光谱灰度图。其中，二维相关近红外光谱为同步-异步二维相关近红外光谱或同步二维相关近红外光谱。通过实际操作可得，无论是同步-异步二维相关近红外光谱，还是同步二维相关近红外光谱都无法直接判别出掺杂尿素牛奶与纯牛奶的明显区别。
在所述步骤1)中，所述二维相关近红外光谱矩阵转化成二维相关近红外光谱灰度图的方法包括：将所述二维相关近红外光谱矩阵的数据归一化至0-L之间，其中L为二维相关近红外光谱灰度图的灰度等级,取值范围为16-1024之间的整数。其中，采用离差标准化(min-max标准化)对所述二维相关近红外光谱矩阵的数据进行归一化，离差标准化的转换公式为：
其中，原数据为未归一化的二维相关近红外光谱矩阵的数据，新数据为归一化后的二维相关近红外光谱矩阵的数据。
2)灰度统计特征反映了图像各点灰度的分布状况，可以用来对图像进行分析鉴别，在本发明的技术方案中，对步骤1)所得二维相关近红外光谱灰度图提取其灰度统计特征，其中，灰度统计特征由一阶熵、平均值、方差、偏度、峰度、一阶能量、二阶熵、自相关、二阶能量、惯性矩和绝对值组成。
提取灰度统计特征的方法见参考文献：
1、刘益新,郭依正.灰度直方图特征提取的Matlab实现[J].电脑知识与技术,2009,(32):9032-9034.
2、基于二阶灰度统计特征的SAR图像变化检测[J].吉林大学学报(信息科学版),2008,(05):536-541.
3)通过步骤2)可得到灰度统计特征，但是，如果对灰度统计特征不做分析，将全部灰度统计特征直接作为分类特征使用，则有可能会影响到后续判别牛奶的正确率，还会出现“特征维数灾难”。在本发明的技术方案中，利用主成分分析法对步骤2)中灰度统计特征进行优选，得到优选灰度统计特征。主成分分析法的主要思想是在不丢失原变量的信息的基础上，用最少的指标最大化的体现样品特征。其实质上就是一种特征降维处理。
对灰度统计特征进行优选的方法包括：
I.按照公式(2)将多个训练样品的灰度统计特征组成特征数据矩阵X′＝(xij')s×l：
其中，xij'为第i个训练样品的第j个灰度统计特征的参数，l为灰度统计特征个数，s为训练样品的个数；标准化处理所述特征数据矩阵X′，得到X＝(xij)s×l，其中，
其中，
II.按照公式(6)计算X的相关系数，得到相关系数矩阵R＝(rij)s×l：
III.计算相关系数矩阵R的特征值(λ1,λ2,…,λl)；
IV.计算贡献率：将步骤III所得特征值依次代入公式(7)，得到l个贡献率；
V.确定主成分：将l个步骤IV所得贡献率从大到小排列并进行累加，选取贡献率累加值大于等于85％的前t个主成分，确定t个主成分的灰度统计特征为优选灰度统计特征。
4)建立判别模型，判别模型为最小错误率贝叶斯决策分类器；
其中，最小错误率贝叶斯决策分类器的判别函数为gm(X”)＝p(X”|ωm)P(ωm)(m＝1和2)，其中，X″为一训练样品的多个优选灰度统计特征所组成的矩阵，P(ωm)为类别ωm发生的先验概率，p(X”|ωm)为类别ωm的类条件概率密度函数，其中，类别ωm为：纯牛奶和掺杂尿素牛奶。假设g1(X″)表示纯牛奶，g2(X″)表示掺杂尿素牛奶，每一个训练样品都要计算g1(X″)和g2(X″)，在计算过程中因p(X”|ωm)的值不同，所以计算出来g1(X″)和g2(X″)的结果不同。当g1(X″).＞g2(X″)时，训练样品属于纯牛奶，当g2(X″)＞g1(X″)时，训练样品属于掺杂尿素牛奶。
5)将步骤3)得到的优选灰度统计特征代入步骤4)所建立的判别模型中并进行训练，得到训练好的判别模型；
6)准备待测试样品(纯牛奶和不同浓度的掺杂尿素牛奶)，将待测试样品的优选灰度统计特征代入步骤5)所得训练好的判别模型，判定待测试样品是否为掺杂尿素牛奶。
下面结合具体实施例对本发明的方法进行详细说明。
实施例1
1)准备40个纯牛奶和40个不同浓度的掺杂尿素牛奶作为检测样品，通过扫描得到检测样品的一维近红外光谱，并通过Noda理论进行相关谱计算，得到每一个检测样品的同步—异步二维相关近红外光谱矩阵，选择L＝256，将同步-异步二维相关近红外光谱矩阵转化成二维相关近红外光谱灰度图；选择27个纯牛奶和27个掺杂尿素牛奶作为训练样品，剩余的检测样品(13个纯牛奶和13个掺杂尿素牛奶)作为未知的待测试样品。
2)对步骤1)所得二维相关近红外光谱灰度图提取其灰度统计特征，其中，所述灰度统计特征由一阶熵、平均值、方差、偏度、峰度、一阶能量、二阶熵、自相关、二阶能量、惯性矩和绝对值组成。表1为部分掺杂尿素牛奶的11个灰度统计特征的参数。表2为部分纯牛奶的11个灰度统计特征的参数。
表1部分掺杂尿素牛奶11个灰度统计特征数据
表2部分纯牛奶11个灰度统计特征数据
3)利用主成分分析法对步骤2)中灰度统计特征进行优选，得到优选灰度统计特征；
对训练样品的11个灰度统计特征进行主成分分析后，其结果如表3所示。根据MATLAB运行结果可知：主成分有9个(贡献率从大到小排列的前9个)，其贡献率累加值为0.9153。
表3主成分分析结果表
4)建立判别模型，判别模型为最小错误率贝叶斯决策分类器(先验概率为0.5)。
5)将步骤3)得到的优选灰度统计特征代入步骤4)所建立的判别模型中并进行训练，得到训练好的判别模型；模型训练时采用浓度梯度法选择纯牛奶和掺杂尿素牛奶(数量分别为27个)。
6)选择剩余的13个纯牛奶和13个掺杂尿素牛奶作为待测试样品，将待测试样品的优选灰度统计特征代入步骤5)所得训练好的判别模型，判定待测试样品是否为掺杂尿素牛奶。
表4为基于同步-异步近红外相关光谱的贝叶斯分类结果，其中ω1表示掺杂尿素牛奶，ω2表示纯牛奶。
表4掺杂尿素牛奶贝叶斯分类结果
综上所述，通过提取纯牛奶和掺杂尿素牛奶二维相关近红外光谱灰度图的灰度统计特征，运用主成分分析法对灰度统计特征进行优选，可得到优选灰度统计特征。采用最小错误率贝叶斯决策分类器对训练样品进行判别，可以实现掺杂尿素牛奶的自动客观判别，说明基于二维相关近红外光谱灰度统计特征判别掺杂尿素牛奶的方法是可行的，本发明的方法克服了谱图用人眼直接比对存在主观误判和无法大量谱图同时比对的缺点，判别效率和正确率高，具有深入研究的意义和价值，可在判别牛奶中得到良好的应用。
以上对本发明做了示例性的描述，应该说明的是，在不脱离本发明的核心的情况下，任何简单的变形、修改或者其他本领域技术人员能够不花费创造性劳动的等同替换均落入本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种基于二维相关近红外光谱灰度统计特征判别掺杂尿素牛奶的方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)准备纯牛奶和不同浓度的掺杂尿素牛奶作为训练样品，通过扫描得到所述训练样品的一维近红外光谱，在matlab环境中，通过Noda理论进行相关谱计算，得到每一个训练样品的二维相关近红外光谱矩阵，将所得到的二维相关近红外光谱矩阵转化成二维相关近红外光谱灰度图；
2)提取步骤1)所得二维相关近红外光谱灰度图的灰度统计特征，其中，所述灰度统计特征由一阶熵、平均值、方差、偏度、峰度、一阶能量、二阶熵、自相关、二阶能量、惯性矩和绝对值组成；
3)利用主成分分析法对步骤2)中所述灰度统计特征进行优选，得到优选灰度统计特征；
4)建立判别模型，所述判别模型为最小错误率贝叶斯决策分类器。
5)将步骤3)得到训练样品的优选灰度统计特征代入步骤4)所建立的判别模型中并进行训练，得到训练好的判别模型；
6)准备待测试样品，将待测试样品的优选灰度统计特征代入步骤5)所得训练好的判别模型，判定待测试样品是否为掺杂尿素牛奶。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤1)中，所述二维相关近红外光谱矩阵转化成二维相关近红外光谱灰度图的方法包括：将所述二维相关近红外光谱矩阵的数据归一化至0-L之间，其中L为二维相关近红外光谱灰度图的灰度等级，L为整数且位于16～1024之间。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，采用离差标准化对所述二维相关近红外光谱矩阵的数据进行归一化，离差标准化的转换公式为：
其中，原数据为未归一化的二维相关近红外光谱矩阵的数据，新数据为归一化后的二维相关近红外光谱矩阵的数据。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，在所述步骤3)中，对所述灰度统计特征进行优选的方法为：
I.按照公式(2)将多个训练样品的灰度统计特征组成特征数据矩阵X′＝(xij')s×l：
其中，xij'为第i个训练样品的第j个灰度统计特征的参数，l为灰度统计特征个数，s为训练样品的个数；标准化处理所述特征数据矩阵X′，得到X＝(xij)s×l，其中：
其中，
II.按照公式(6)计算X的相关系数，得到相关系数矩阵R＝(rij)s×l：
III.计算所述相关系数矩阵R的特征值(λ1,λ2,…,λl)；
IV.计算贡献率：将步骤III所得特征值依次代入公式(7)，得到l个贡献率；
V.确定主成分：将l个步骤IV所得贡献率从大到小排列并进行累加，选取贡献率累加值大于等于0.85的前t个主成分，确定所述t个主成分的灰度统计特征为优选灰度统计特征。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述步骤4)中，所述最小错误率贝叶斯决策分类器的判别函数为gm(X”)＝p(X”|ωm)P(ωm),m＝1和2，其中，X″为一训练样品的多个优选灰度统计特征所组成的矩阵，P(ωm)为类别ωm发生的先验概率，p(X”|ωm)为所述类别ωm的类条件概率密度函数，其中，所述类别ωm为：纯牛奶和掺杂尿素牛奶。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，二维相关近红外光谱为同步-异步二维相关近红外光谱或同步二维相关近红外光谱。
7.如权利要求1～6中任意一项所述方法在判别纯牛奶与掺杂尿素牛奶中的应用，其特征在于，正确率大于92％。
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