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    重庆时时彩开奖快: 无损检测冬虫夏草虫体真伪的方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201610020409.9

    申请日:

    2016.01.13

    公开号:

    CN105606544A

    公开日:

    2016.05.25

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G01N 21/27申请日:20160113|||公开
    IPC分类号: G01N21/27 主分类号: G01N21/27
    申请人: 青海春天药用资源科技利用有限公司
    发明人: 张雪峰; 谭福元
    地址: 810007 青海省西宁市经济技术开发区东新路1号
    优先权: 2015.01.14 CN 2015100181637
    专利代理机构: 成都虹桥专利事务所(普通合伙) 51124 代理人: 吴中伟
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201610020409.9

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2016.06.22|||2016.05.25

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明属于药材鉴别领域,其公开了一种无损检测冬虫夏草虫体真伪的方法,解决传统技术中检测方式存在操作繁琐、检测成本高、需要消耗样品的问题。该方法包括:a.选取正、负样品;b.采集样品的高光谱图像;c.对高光谱图像进行处理并利用主成分分析法提取相关特征;d.建立PLS-DA预测模型;e.利用PLS-DA预测模型对待检测对象进行检测;f.根据模型输出判别待检测对象的真伪。本发明适用于对冬虫夏草虫体样品进行快速、准确鉴别。

    权利要求书

    1.无损检测冬虫夏草虫体真伪的方法,其特征在于,包括:
    建立冬虫夏草虫体PLS-DA预测模型,在进行冬虫夏草虫体鉴别时,将待检测样品放置
    入高光谱反射图像采集系统中,利用所述高光谱反射图像采集系统采集所述待检测样品的高
    光谱信息,并对采集的高光谱信息进行图像处理后输入已建立的冬虫夏草虫体PLS-DA预测
    模型进行预测,根据预测输出值对该样品进行鉴别;所述高光谱信息为待检测样品的像元光
    谱信息。
    2.如权利要求1所述的无损检测冬虫夏草虫体真伪的方法,其特征在于,
    所述建立冬虫夏草虫体PLS-DA预测模型的步骤包括:
    A1.选取冬虫夏草虫体样品分别经预处理后作为正样品集;
    A2.选取易与冬虫夏草虫体混淆的样品分别经预处理后作为负样品集;
    A3.分别将正样品集中的正样品和负样品集中的负样品放置入高光谱反射图像采集系统
    中,利用所述高光谱反射图像采集系统采集样品的高光谱信息;
    A4.对采集的高光谱信息进行图像处理后提取光谱特征,将提取的光谱特征录入数据库;
    A5.重复步骤A3-A4,直至完成正、负样品集中的所有样品的光谱特征的提取和录入;
    A6.随机选取等比例的正、负样品的光谱特征建立PLS-DA预测模型;
    步骤A3和A4中,所述高光谱反射图像采集系统采集的样品高光谱信息为该样品的平均
    光谱信息。
    3.如权利要求2所述的无损检测冬虫夏草虫体真伪的方法,其特征在于,
    步骤A1中,选取全国不同产地的冬虫夏草原草样品,截取虫体部分,分别经预处理后
    作为正样品集;
    所述选取全国不同产地的冬虫夏草样品具体包括:选自全国主产区青海玉树、青海果洛、
    青海海南、青海海东、四川、西藏、甘肃、云南八个地区冬虫夏草样品。
    4.如权利要求2所述的无损检测冬虫夏草虫体真伪的方法,其特征在于,
    步骤A2中,选取市面上多种易与冬虫夏草原草混淆的样品,截取虫体部分,分别经预
    处理后作为负样品集;
    所述易与冬虫夏草混淆的样品包括:麻脊背、蛹虫草、亚香棒,凉山虫草和新疆虫草。
    5.如权利要求2所述的无损检测冬虫夏草虫体真伪的方法,其特征在于,
    步骤A1和A2中,所述预处理是指依次经过干刷、清洗、40℃低温干燥。
    6.如权利要求2所述的无损检测冬虫夏草虫体真伪的方法,其特征在于,
    步骤A4中,对采集的高光谱信息进行图像处理后按照正、负样品光谱方差最大化原则
    提取光谱特征。
    7.如权利要求2所述的无损检测冬虫夏草虫体真伪的方法,其特征在于,所述根据预测
    输出值对该样品进行鉴别具体方法是:若该样品的某个像元经过PLS-DA模型预测其输出值
    介于-1.5~0.45之间,则判定该像元为伪冬虫夏草虫体像元;若该样品的某个像元经过PLS-DA
    模型预测其输出值介于0.55~1.5之间,则判定该像元为真冬虫夏草虫体像元;若该样品的某
    个像元经过PLS-DA模型预测其输出值介于0.45~0.55之间,则判定该像元为未知类别像元;
    最后由系统分别自动统计真冬虫夏草虫体像元、伪冬虫夏草虫体像元、未知类别像元的
    个数并计算在该样品总像元数中的比例,根据比例分布情况鉴别该样品的真伪:若真冬虫夏
    草虫体像元的个数在该样品总像元数中的比例≥60%,则判定该样品为真。
    8.如权利要求2所述的无损检测冬虫夏草虫体真伪的方法,其特征在于,所述高光谱反
    射图像采集系统采用碲镉汞二维阵列检测器,光源为石英卤素灯;
    所述高光谱反射图像采集系统的光谱采集范围为短波红外波段940–2537nm;
    所述高光谱反射图像采集系统的像素为320×256,像素大小150μm×150μm,采用视场为
    50mm镜头;
    所述扫描方式为高速推扫式高光谱成像,推扫速度3mm/s,采集速度100fps。
    9.如权利要求2所述的无损检测冬虫夏草虫体真伪的方法,其特征在于,利用所述高光
    谱反射图像采集系统采集该样品的高光谱信息,具体步骤如下:
    ①采集获得该样品(m×n)个像元在k个波段下的连续光谱曲线,每一波段对应的光谱信号
    响应值为Ik,k=1,2…K;
    ②利用标准白板标定图像的光强值,计算每幅图像在第k个波段下高光谱反射图像的相
    对光强值其中为第k个波段下每个冬虫夏草虫体高光谱反射图像的相对强
    光值;Ik为第k个波段下每个冬虫夏草虫体高光谱反射图像的光强值;为第k个波段下标
    准白板高光谱反射图像的光强值;Dk为第k个波段下采集的全黑标定图像光强值;
    ③将计算出来的相对光强值经过A/D转换,转换为光谱曲线。
    10.如权利要求2所述的无损检测冬虫夏草虫体真伪的方法,其特征在于,步骤A4中
    所述对采集的高光谱信息进行图像处理后提取光谱特征,具体包括:
    对采集各像元数据按光谱维分别进行均值中心化变换后,进行PCA变换,保留目标对象
    所在像元光谱和位置信息,扣除无用的背景单元;
    以每个样品为单元,计算获得每个样品的平均光谱,并对平均光谱构成的数据集依次进
    行Savitsky–Golay平滑、标准正太变量校正、均值中心化处理和PCA变换,在保证累积方差
    ≥90%的情况下,取前3个主成分的光谱特征信息;
    所述扣除无用的背景单元的方法是:
    人机交互式选择样品在PCA得分空间中的ROI像元,计算背景像元与样本像元之间的
    欧式距离并显示为直方图形式,寻找能将背景和样本像元显著分离的阈值,删除无用的背景
    单元。

    关 键 词:
    无损 检测 冬虫夏草 虫体 真伪 方法
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