一种野生滇龙胆LIBS识别方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种野生滇龙胆LIBS识别方法及系统。所述方法包括获取待检测的滇龙胆植株的压片样本；利用激光诱导击穿光谱仪确定所述压片样本的激光诱导击穿光谱；根据所述激光诱导击穿光谱，利用matlab中的findpeaks算法和有效激发峰阈值，确定所述激光诱导击穿光谱的有效激发峰；根据所述激光诱导击穿光谱中的有效激发峰确定重构后的激光诱导击穿光谱；根据所述重构后的激光诱导击穿光谱和识别模型确定识别结果。本发明专利技术能够快速、准确地识别野生滇龙胆。

【技术实现步骤摘要】
一种野生滇龙胆LIBS识别方法及系统
本专利技术涉及光谱检测领域，特别是涉及一种野生滇龙胆LIBS识别方法及系统。
技术介绍
龙胆属(Gentiana)植物多生长在高山或高原，生长环境气候条件极端、多变，由于滇龙胆生长环境和生长年限的差异，家种品和野生品在某些方面都存在明显的差别，外观上，家种的肥硕松泡，野生的瘦弱紧实，野生的生长年限一般较长，成分均衡丰富，疗效较好，家种的药材存在种植技术不规范，激素滥用等问题，所以，中药材滇龙胆的野生识别显得尤为重要。传统技术手段方面，主要通过化学方法测量草药中各种营养成分的组成比例和含量值来确定中草药的品质，这种方法重复性好，准确率高，但是劳动成本高，操作复杂，从采样到结果输出有很长时间，不能适应市场实时、快速检测的需求。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种野生滇龙胆LIBS识别方法及系统，能够快速、准确地识别野生滇龙胆。为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种野生滇龙胆LIBS识别方法，包括：获取待检测的滇龙胆植株的压片样本；利用激光诱导击穿光谱仪确定所述压片样本的激光诱导击穿光谱；根据所述激光诱导击穿光谱，利用matlab中的findpeaks算法和有效激发峰阈值，确定所述激光诱导击穿光谱的有效激发峰；所述有效激发峰为激光诱导击穿光谱中当前波长的光谱值均大于前一波长的光谱值和后一波长的光谱值，且所述当前波长的光谱值大于所述有效激发峰阈值；根据所述激光诱导击穿光谱中的有效激发峰确定重构后的激光诱导击穿光谱；根据所述重构后的激光诱导击穿光谱和识别模型确定识别结果；所述识别模型以所述重构后的激光诱导击穿光谱为输入，以所述识别结果为输出；所述识别结果包括野生滇龙胆和家种滇龙胆；所述识别模型包括极限学习机模型、支持向量机模型、随机森林模型、线性识别分析模型和径向基函数神经网络模型。可选的，所述利用激光诱导击穿光谱仪确定所述压片样本的激光诱导击穿光谱，之后还包括：对所述激光诱导击穿光谱进行小波去噪，得到去噪后的激光诱导击穿光谱；对所述去噪后的激光诱导击穿光谱进行基线校正和面积归一化。可选的，所述根据所述激光诱导击穿光谱中的有效激发峰确定重构后的激光诱导击穿光谱，具体包括：根据所述有效激发峰确定所述有效激发峰的峰位置；根据所述峰位置确定有效激发峰的强度；根据所述有效激发峰的强度确定重构后的光谱变量；根据所述重构后的光谱变量确定重构后的激光诱导击穿光谱。可选的，所述识别模型的确定过程，具体包括：获取样本集的压片样本；所述样本集包括野生的滇龙胆和家种的滇龙胆；根据所述样本集的压片样本确定所述样本集的激光诱导击穿光谱；根据所述样本集的激光诱导击穿光谱，利用matlab中的findpeaks算法和有效激发峰阈值，确定所述样本集的激光诱导击穿光谱的有效激发峰；根据所述样本集的激光诱导击穿光谱中的有效激发峰确定所述样本集的重构后的激光诱导击穿光谱；根据所述样本集的重构后的激光诱导击穿光谱确定光谱角数据；所述光谱角数据包括多个光谱角；所述光谱角为所述光谱数据中所有样本集的重构后的激光诱导击穿光谱与平均光谱间的夹角；对所述光谱角进行排序，得到排序结果；获取排序结果中的最大光谱角和最小光谱角，并确定与所述最大光谱角相对应的光谱和与所述最小光谱角相对应的光谱，以构建建模集；将除所述最大光谱角和所述最小光谱角之外的其他光谱角划分为多个区间，并获取与每一区间中的中间光谱角相对应的光谱，以构建验证集；将与多个所述区间中除中间光谱角之外的其他光谱角相对应的光谱放入所述建模集；以所述建模集为输入，以所述识别结果为输出，构建识别模型；利用所述验证集对所述识别模型进行验证。一种野生滇龙胆LIBS识别系统，包括：第一压片样本获取模块，用于获取待检测的滇龙胆植株的压片样本；第一激光诱导击穿光谱确定模块，用于利用激光诱导击穿光谱仪确定所述压片样本的激光诱导击穿光谱；第一有效激发峰确定模块，用于根据所述激光诱导击穿光谱，利用matlab中的findpeaks算法和有效激发峰阈值，确定所述激光诱导击穿光谱的有效激发峰；所述有效激发峰为激光诱导击穿光谱中当前波长的光谱值均大于前一波长的光谱值和后一波长的光谱值，且所述当前波长的光谱值大于所述有效激发峰阈值；第一重构后的激光诱导击穿光谱确定模块，用于根据所述激光诱导击穿光谱中的有效激发峰确定重构后的激光诱导击穿光谱；识别结果确定模块，用于根据所述重构后的激光诱导击穿光谱和识别模型确定识别结果；所述识别模型以所述重构后的激光诱导击穿光谱为输入，以所述识别结果为输出；所述识别结果包括野生滇龙胆和家种滇龙胆；所述识别模型包括极限学习机模型、支持向量机模型、随机森林模型、线性识别分析模型和径向基函数神经网络模型。可选的，还包括：去噪后的激光诱导击穿光谱确定模块，用于对所述激光诱导击穿光谱进行小波去噪，得到去噪后的激光诱导击穿光谱；基线校正和面积归一化处理模块，用于对所述去噪后的激光诱导击穿光谱进行基线校正和面积归一化。可选的，所述第一重构后的激光诱导击穿光谱确定模块，具体包括：峰位置确定单元，用于根据所述有效激发峰确定所述有效激发峰的峰位置；有效激发峰的强度确定单元，用于根据所述峰位置确定有效激发峰的强度；重构后的光谱变量确定单元，用于根据所述有效激发峰的强度确定重构后的光谱变量；重构后的激光诱导击穿光谱确定单元，用于根据所述重构后的光谱变量确定重构后的激光诱导击穿光谱。可选的，所述识别模型的确定过程，具体包括：第二压片样本获取模块，用于获取样本集的压片样本；所述样本集包括野生的滇龙胆和家种的滇龙胆；第二激光诱导击穿光谱确定模块，用于根据所述样本集的压片样本确定所述样本集的激光诱导击穿光谱；第二有效激发峰确定模块，用于根据所述样本集的激光诱导击穿光谱，利用matlab中的findpeaks算法和有效激发峰阈值，确定所述样本集的激光诱导击穿光谱的有效激发峰；第二重构后的激光诱导击穿光谱确定模块，用于根据所述样本集的激光诱导击穿光谱中的有效激发峰确定所述样本集的重构后的激光诱导击穿光谱；光谱角数据确定模块，用于根据所述样本集的重构后的激光诱导击穿光谱确定光谱角数据；所述光谱角数据包括多个光谱角；所述光谱角为所述光谱数据中所有样本集的重构后的激光诱导击穿光谱与平均光谱间的夹角；排序结果确定模块，用于对所述光谱角进行排序，得到排序结果；建模集确定模块，用于获取排序结果中的最大光谱角和最小光谱角，并确定与所述最大光谱角相对应的光谱和与所述最小光谱角相对应的光谱，以构建建模集；验证集确定模块，用于将除所述最大光谱角和所述最小光谱角之外的其他光谱角划分为多个区间，并获取与每一区间中的中间光谱角相对应的光谱，以构建验证集；将与多个本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种野生滇龙胆LIBS识别方法，其特征在于，包括：/n获取待检测的滇龙胆植株的压片样本；/n利用激光诱导击穿光谱仪确定所述压片样本的激光诱导击穿光谱；/n根据所述激光诱导击穿光谱，利用matlab中的findpeaks算法和有效激发峰阈值，确定所述激光诱导击穿光谱的有效激发峰；所述有效激发峰为激光诱导击穿光谱中当前波长的光谱值均大于前一波长的光谱值和后一波长的光谱值，且所述当前波长的光谱值大于所述有效激发峰阈值；/n根据所述激光诱导击穿光谱中的有效激发峰确定重构后的激光诱导击穿光谱；/n根据所述重构后的激光诱导击穿光谱和识别模型确定识别结果；所述识别模型以所述重构后的激光诱导击穿光谱为输入，以所述识别结果为输出；所述识别结果包括野生滇龙胆和家种滇龙胆；所述识别模型包括极限学习机模型、支持向量机模型、随机森林模型、线性识别分析模型和径向基函数神经网络模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种野生滇龙胆LIBS识别方法，其特征在于，包括：
获取待检测的滇龙胆植株的压片样本；
利用激光诱导击穿光谱仪确定所述压片样本的激光诱导击穿光谱；
根据所述激光诱导击穿光谱，利用matlab中的findpeaks算法和有效激发峰阈值，确定所述激光诱导击穿光谱的有效激发峰；所述有效激发峰为激光诱导击穿光谱中当前波长的光谱值均大于前一波长的光谱值和后一波长的光谱值，且所述当前波长的光谱值大于所述有效激发峰阈值；
根据所述激光诱导击穿光谱中的有效激发峰确定重构后的激光诱导击穿光谱；
根据所述重构后的激光诱导击穿光谱和识别模型确定识别结果；所述识别模型以所述重构后的激光诱导击穿光谱为输入，以所述识别结果为输出；所述识别结果包括野生滇龙胆和家种滇龙胆；所述识别模型包括极限学习机模型、支持向量机模型、随机森林模型、线性识别分析模型和径向基函数神经网络模型。


2.根据权利要求1所述的一种野生滇龙胆LIBS识别方法，其特征在于，所述利用激光诱导击穿光谱仪确定所述压片样本的激光诱导击穿光谱，之后还包括：
对所述激光诱导击穿光谱进行小波去噪，得到去噪后的激光诱导击穿光谱；
对所述去噪后的激光诱导击穿光谱进行基线校正和面积归一化。


3.根据权利要求1所述的一种野生滇龙胆LIBS识别方法，其特征在于，所述根据所述激光诱导击穿光谱中的有效激发峰确定重构后的激光诱导击穿光谱，具体包括：
根据所述有效激发峰确定所述有效激发峰的峰位置；
根据所述峰位置确定有效激发峰的强度；
根据所述有效激发峰的强度确定重构后的光谱变量；
根据所述重构后的光谱变量确定重构后的激光诱导击穿光谱。


4.根据权利要求1所述的一种野生滇龙胆LIBS识别方法，其特征在于，所述识别模型的确定过程，具体包括：
获取样本集的压片样本；所述样本集包括野生的滇龙胆和家种的滇龙胆；
根据所述样本集的压片样本确定所述样本集的激光诱导击穿光谱；
根据所述样本集的激光诱导击穿光谱，利用matlab中的findpeaks算法和有效激发峰阈值，确定所述样本集的激光诱导击穿光谱的有效激发峰；
根据所述样本集的激光诱导击穿光谱中的有效激发峰确定所述样本集的重构后的激光诱导击穿光谱；
根据所述样本集的重构后的激光诱导击穿光谱确定光谱角数据；所述光谱角数据包括多个光谱角；所述光谱角为所述光谱数据中所有样本集的重构后的激光诱导击穿光谱与平均光谱间的夹角；
对所述光谱角进行排序，得到排序结果；
获取排序结果中的最大光谱角和最小光谱角，并确定与所述最大光谱角相对应的光谱和与所述最小光谱角相对应的光谱，以构建建模集；
将除所述最大光谱角和所述最小光谱角之外的其他光谱角划分为多个区间，并获取与每一区间中的中间光谱角相对应的光谱，以构建验证集；将与多个所述区间中除中间光谱角之外的其他光谱角相对应的光谱放入所述建模集；
以所述建模集为输入，以所述识别结果为输出，构建识别模型；
利用所述验证集对所述识别模型进行验证。


5.一种野生滇龙胆LIBS识别系统，其特征在于，包括：
第一压片样本获取模块，用于获取待检测的滇龙胆植株的压片样本；
第一激光诱导击穿光谱确定模块，用于利用激光诱导击穿光谱仪确定所述压片样本的激光诱导击穿光谱；
第一有效激...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙明华，孔汶汶，孙永祺，
申请(专利权)人：杭州岚达科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33