The present invention provides a method for correcting model of rapid detection of agricultural products based on chemical composition, which comprises the following steps: to establish the corresponding relationship between chemical source machine to get the near infrared spectral data and agricultural products and concentration; according to the source computer and from the spectral data for detecting a source machine spectral data converted from the spectrum data of spectral data transfer model; the source machine spectral data through the spectral data transfer model to obtain the spectral transfer, chemical group transfer spectrum and agricultural products and the corresponding concentration, to establish the calibration model from spectral data and chemical machine group of agricultural products and agricultural products detection concentration; spectral data from machine the calibration model of components and concentration measurement. The use of high-precision data into low precision data, can avoid the conversion from low precision data to high-precision data when the phenomenon of error data, improve the accuracy of the model.
【技术实现步骤摘要】
一种基于已有校正模型快速检测农产品化学组分的方法
本专利技术属于检测领域,具体涉及一种基于已有校正模型快速检测农产品化学组分的方法。
技术介绍
利用近红外光谱分析技术对农作物化学组分的测量已经有很多的应用,其主要原理是利用农作物不同组分对不同近红外光的特征吸收来进行测量。近红外光谱指的是780~2500nm之间的光谱波段,能够对作物中的含氢基团如OH、CH、NH等表现出特征吸收。在近红外光谱检测中,一般是先要建立光谱仪采集到的光谱和测量物组分之间的校正模型,该模型的建立需要收集一定数量的建模样品,分别测量样品的近红外光谱和参考数据,由化学计量学方法得到校正模型。一般的,不同设备在对农产品进行近红外检测之前,都需要进行校正模型的建立,以达到能够正确测量样品组分和浓度的目的。CN104089911B公开了一种基于一元线性回归的光谱模型传递方法,主要步骤I对M台光谱仪器的样品光谱进行相同预处理;且根据样品的m种成分将光谱数据分为m个校正集和预测集,分别在M台仪器上建立m个校正模型;III校正模型评价;IV将预测效果最好的仪器作为主仪器,其它为从仪器;V选取主仪器校正集中针对各从仪器的最佳样品,按其序号确定各从仪器转换集样品,用一元线性回归求回归系数,校正从仪器光谱,然后代入主仪器校正模型得样品成分含量结果。CN103854305B公开了一种基于多尺度建模的模型传递方法,该方法包括以下步骤:采集主、从机仪器的原始光谱;结合小波基性和样品原始光谱的特性,选择最佳小波基对光谱进行小波多尺度分解,获取小波系数;对小波系数进行重构;对每一层重构的光谱分别进行多变量校正;对 ...
【技术保护点】
一种基于已有校正模型快速检测农产品化学组分的方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:选择全波长近红外光谱仪作为源机,用所述源机进行n个农产品的近红外光谱测量,同时使用标准方法检测该n个农产品的化学组分和浓度,将源机得到的近红外光谱数据与农产品的化学组分和浓度建立对应关系;步骤2:其他型号近红外光谱仪作为从机,用于农产品的组分检测;步骤3:首先让源机和从机对m个样品同时进行检测,源机和从机分别测量得到m组光谱,将源机和从机的m组光谱数据进行光谱校正,得到源机与从机之间的光谱对应关系;步骤4:根据步骤3中得到的源机和从机之间的光谱对应关系,建立源机光谱数据转换成从机光谱数据的光谱数据传递模型,使源机光谱数据与从机光谱数据具有确定的对应关系;步骤5:将源机光谱数据通过步骤4中的光谱数据传递模型得到传递光谱,再将传递光谱与步骤1中农产品的化学组分和浓度一一对应,建立从机光谱数据与农产品的化学组分和浓度的校正模型;步骤6:该从机测量某种农产品的组分时得到从机光谱数据,将所述从机光谱数据通过校正模型进行组分和浓度测量。
【技术特征摘要】
1.一种基于已有校正模型快速检测农产品化学组分的方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:选择全波长近红外光谱仪作为源机,用所述源机进行n个农产品的近红外光谱测量,同时使用标准方法检测该n个农产品的化学组分和浓度,将源机得到的近红外光谱数据与农产品的化学组分和浓度建立对应关系;步骤2:其他型号近红外光谱仪作为从机,用于农产品的组分检测;步骤3:首先让源机和从机对m个样品同时进行检测,源机和从机分别测量得到m组光谱,将源机和从机的m组光谱数据进行光谱校正,得到源机与从机之间的光谱对应关系;步骤4:根据步骤3中得到的源机和从机之间的光谱对应关系,建立源机光谱数据转换成从机光谱数据的光谱数据传递模型,使源机光谱数据与从机光谱数据具有确定的对应关系;步骤5:将源机光谱数据通过步骤4中的光谱数据传递模型得到传递光谱,再将传递光谱与步骤1中农产品的化学组分和浓度一一对应,建立从机光谱数据与农产品的化学组分和浓度的校正模型;步骤6:该从机测量某种农产品的组分时得到从机光谱数据,将所述从机光谱数...
【专利技术属性】
技术研发人员:朱湘飞,刘毅,刘法安,谭占鳌,陈剑,杨敏,张宇航,
申请(专利权)人:深圳市芭田生态工程股份有限公司,
类型:发明
国别省市:广东,44
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