一种近红外光谱技术快速识别松脂来源树种的方法技术

技术编号:19134699 阅读:2 留言:0更新日期:2018-10-13 07:55
本发明专利技术公开了一种近红外光谱技术快速识别松脂来源树种的方法,用于解决现有技术中识别松脂来源树种掺杂的测试方法低效高成本的问题。一种近红外光谱技术快速识别松脂来源树种的方法,包括步骤:采集一松脂来源树种的多个样本,用于建立近红外识别模型的校正集样本;采用光谱分析方式测量所述样本的近红外光谱数据;建立所述样本与松脂来源树种对应的近红外识别模型;测量待识别松脂来源树种的样品的近红外光谱数据,将所述近红外光谱数据代入近红外光谱识别模型进行比对,从而得出所述样品的松脂来源树种。

A rapid identification method for source species of pine resin by near infrared spectroscopy

The invention discloses a method for quickly identifying pine resin source tree species by near infrared spectroscopy technology, which is used to solve the problem of low efficiency and high cost in the existing technology for identifying the doping test method of pine resin source tree species. A method for rapid identification of pine resin-derived tree species by near-infrared spectroscopy comprises the following steps: collecting a plurality of samples from a pine resin-derived tree species for establishing a calibration set sample of a near-infrared identification model; measuring the near-infrared spectroscopic data of the samples by spectral analysis; and establishing a corresponding sample with the pine resin-derived tree species. Near-infrared identification model; measure the near-infrared spectroscopy data of the samples of the pine resin source tree species to be identified, and substitute the near-infrared spectroscopy data into the near-infrared spectroscopy identification model to compare, so as to obtain the pine resin source tree species of the samples.

【技术实现步骤摘要】
一种近红外光谱技术快速识别松脂来源树种的方法
本专利技术涉及光谱技术识别物质来源领域,尤其涉及一种近红外光谱技术快速识别松脂来源树种的方法。
技术介绍
松脂是由松属树种树脂道内的分泌脂细胞分泌产生的一种天然树脂,是松树生理代谢的次生产物。松脂是制造松香和松节油的原料,采自马尾松、湿地松、云南松、南亚松、加勒比松、火炬松等天然植物,其中马尾松和湿地松是最主要的树种。松脂的质量直接影响松香的颜色、软化点、杂质和结晶等主要质量指标,同时也间接影响到松香下游产品的工艺条件和产品质量。在实际的生产过程中,由于松脂的供货环节由大中型供应商掌握,为获取更高利润,常出现不同种类的松脂掺杂现象。松脂掺杂导致两个问题,其一是以特定品质松脂为原料的松香及其下游产品在相同的工艺条件下无法得到合格的产品;其二是由于掺杂的松脂种类及量的差异,导致松脂化学组成稳定性无法得到保证,影响到统一的生产作业。现有的松脂成分分析技术主要是气相色谱分析法,该方法能对松脂的化学组成进行比较充分的定性定量解析,其结果可以作为分辨马尾松和湿地松的依据。但是,由于不同种类的松脂识别是近年来才在松脂产业中出现的问题,因此专门用于识别马尾松和湿地松的技术还很少。而且,气相色谱法存在仪器昂贵、操作复杂、样品处理繁琐、分析时间长等缺点,不适合在原料采购环节对松脂样本的种类做快速鉴别。由于不同种间的松脂在化学组成上具有较高的相似性,只存在极少的特征组分以及组分之间的含量差异,因此通过传统的鉴别方法如肉眼观察、称重等无法实现有效的质量控制,亟需开发新的快速可行的检测识别松脂树种来源方法。本专利技术的目的即开发一种基于近红外光谱技术,用于快速识别马尾松松脂和湿地松松脂,以保证松脂原料的产品质量。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种近红外光谱技术快速识别松脂来源树种的方法,用于解决现有技术中识别松脂来源树种的测试方法低效高成本的问题。一种近红外光谱技术快速识别松脂来源树种的方法,包括以下步骤:(1)采集一松脂来源树种的多个样本,用于建立近红外识别模型的校正集;(2)采用光谱分析方式测量所述样本的近红外光谱数据;(3)建立所述样本与松脂来源树种对应的近红外识别模型;(4)测量待识别松脂来源树种的样品的近红外光谱数据,将所述近红外光谱数据代入近红外光谱识别模型进行比对,从而得出所述样品的松脂来源树种。作为技术方案的进一步改进,以上所述的一种近红外光谱技术快速识别松脂来源树种的方法,所述的建立所述样本与松脂来源树种对应的近红外识别模型包括:通过偏最小二乘线形判别法或支持向量机方法建立所述样本与松脂来源树种对应的近红外识别模型。作为技术方案的进一步改进,以上所述的一种近红外光谱技术快速识别松脂来源树种的方法,所述通过偏最小二乘线性判别法建立所述样本与松脂来源树种对应的近红外识别模型前包括步骤:利用蒙特卡洛奇异值判别法剔除奇异样本;利用SG平滑技术进行数据预处理;利用无信息变量删除技术进行波段选择。作为技术方案的进一步改进,以上所述的一种近红外光谱技术快速识别松脂来源树种的方法,所述通过偏最小二乘线性判别法建立所述样本与松脂来源树种对应的近红外识别模型后包括步骤:通过内部交互检验方法和外部测试集方法对模型的预测性能进行评价;所述内部交互检验方法为:将校正集中的样本均分为k个样本子集,选择其中1个样本子集作为预测子集,剩余的k-1个样本子集共同作为校正子集,如此循环k次,取k次建模的平均预测效果作为内部检验的结果;所述外部测试集方法为:取若干样本组成外部测试集,利用校正集所建立的模型对外部测试集的样本进行预测,外部测试集中的样本不参与建模的任何环节,仅用于评价所得模型的泛化能力。作为技术方案的进一步改进,以上所述的一种近红外光谱技术快速识别松脂来源树种的方法,所述光谱分析方式包括透射分析方式和漫反射分析方式。作为技术方案的进一步改进,以上所述的一种近红外光谱技术快速识别松脂来源树种的方法,所述透射分析方式包括如下步骤:用丙酮溶解所述样本得到溶液;测量所述溶液的近红外光谱。作为技术方案的进一步改进,以上所述的一种近红外光谱技术快速识别松脂来源树种的方法,所述漫反射分析方式包括如下步骤:将所述样本装入密封袋;通过积分球采集信号。作为技术方案的进一步改进,以上所述的一种近红外光谱技术快速识别松脂来源树种的方法,所述松脂来源树种包括马尾松、湿地松、云南松、南亚松、加勒比松、火炬松。作为技术方案的进一步改进,以上所述的一种近红外光谱技术快速识别松脂来源树种的方法,所述偏最小二乘线性判别法和/或蒙特卡洛奇异值判别法采用Matlab软件进行分析。本专利技术具有以下有益效果:1、本专利技术采用近红外光谱技术实现快速、准确识别不同松脂来源树种,从而为高产优质的松脂来源树种资源的快速筛选提供有理的科学依据,同时有利于后续松脂加工工艺的正常进行。2、本专利技术的技术方案识别松脂树种来源方法较气相色谱法识别方法的成本更低。3、本专利技术的漫反射技术方案与常规化学分析方法相比,检测速度快、不破坏样品、无需样品预处理、不使用化学试剂,分析精度高,是一种方便、快速、可靠的绿色分析技术,能满足松脂来源树种快速识别的需要。附图说明图1为本申请实施例一的蒙特卡洛法奇异值删除结果示意图;图2为本申请实施例一的样本的原始近红外光谱图;图3为本申请实施例一的样本的S-G光谱平滑技术处理后的近红外光谱图;图4为本申请实施例二的蒙特卡洛法奇异值删除结果示意图;图5为本申请实施例二的样本的原始近红外光谱图;图6为本申请实施例二的样本的S-G光谱平滑技术处理后的近红外光谱图;图7为本申请实施例二的建模算法选择的变量与样本的近红外光谱对照图;图8为本申请实施例二的利用重复双重交叉检验法的潜变量数统计图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本专利技术具体实施例及相应的附图对本专利技术技术方案进行清楚、完整地描述。显然,所描述的实施例仅是本专利技术一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本专利技术保护的范围。以下结合附图,详细说明本专利技术各实施例提供的技术方案。实施例1一种近红外光谱技术快速识别松脂来源树种的方法包括以下步骤:步骤11:采集一松脂来源树种的多个样本,用于建立近红外识别模型的校正集;采集82个松脂样本,单个样本采集量为50g,采集地点为武鸣、防城、富川、梧州、百色、乐业,松脂样本包括马尾松和湿地松两大类。其中,51个为马尾松松脂,31个为湿地松松脂。样本采集后去除树皮、枝叶等杂质导入样本瓶,密封,存于冰箱冷藏待建立近红外识别模型的校正集样本。将马尾松松脂设为类别“1”,湿地松松脂设为类别“-1”,作为建模的响应变量。可以理解的是,所述松脂来源树种包括但不限于马尾松、湿地松、云南松、南亚松、加勒比松、火炬松。步骤12:测量所述样本的近红外光谱图;82个样本分成校正集和测试集,其中校正集包括41个马尾松松脂和25个湿地松松脂,合计66个;测试集包括10个马尾松松脂和6个湿地松松脂,合计16个。对82个样本测量近红外光谱数据,具体结果如表1所示。表1松脂样本的近红外数据模式光谱分析方式包括透射分析方式和漫反射分析方式,本实施例采用透射分析方本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种近红外光谱技术快速识别松脂来源树种的方法,其特征在于包括以下步骤:(1)采集一松脂来源树种的多个样本,用于建立近红外识别模型的校正集;(2)采用光谱分析方式测量所述样本的近红外光谱数据;(3)建立所述样本与松脂来源树种对应的近红外识别模型;(4)测量待识别松脂来源树种的样品的近红外光谱数据,将所述近红外光谱数据代入近红外光谱识别模型进行比对,从而得出所述样品的松脂来源树种。

【技术特征摘要】
1.一种近红外光谱技术快速识别松脂来源树种的方法,其特征在于包括以下步骤:(1)采集一松脂来源树种的多个样本,用于建立近红外识别模型的校正集;(2)采用光谱分析方式测量所述样本的近红外光谱数据;(3)建立所述样本与松脂来源树种对应的近红外识别模型;(4)测量待识别松脂来源树种的样品的近红外光谱数据,将所述近红外光谱数据代入近红外光谱识别模型进行比对,从而得出所述样品的松脂来源树种。2.根据权利要求1所述的一种近红外光谱技术快速识别松脂来源树种的方法,其特征在于,建立所述样本与松脂来源树种对应的近红外识别模型包括:通过偏最小二乘线形判别法或支持向量机方法建立所述样本与松脂来源树种对应的近红外识别模型。3.根据权利要求2所述的一种近红外光谱技术快速识别松脂来源树种的方法,其特征在于,所述通过偏最小二乘线性判别法建立所述样本与松脂来源树种对应的近红外识别模型前包括步骤:利用蒙特卡洛奇异值判别法剔除奇异样本;利用SG平滑技术进行数据预处理;利用无信息变量删除技术进行波段选择。4.根据权利要求3所述的一种近红外光谱技术快速识别松脂来源树种的方法,其特征在于,所述通过偏最小二乘线性判别法建立所述样本与松脂来源树种对应的近红外识别模型后...

【专利技术属性】
技术研发人员:严军黄晓萍朱伟伟雷福厚谭学才
申请(专利权)人:广西民族大学
类型:发明
国别省市:广西,45

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