基于太赫兹光谱技术的西洋参产地检测方法技术

本发明专利技术属于光谱检测领域，涉及一种基于太赫兹光谱技术的西洋参产地检测方法，包括：采集不同产地西洋参的样本的厚度、消光系数，形成样本集；将样本集划分为训练集和验证集；将训练集的消光系数和对应的产地信息作为输入，以支持向量机建立西洋参产地预测模型；采用所述预测模型对待检测的西洋参样本进行检测，输出产地预测结果。本发明专利技术将太赫兹光谱技术应用到西洋参质量检测中，以解决其产地辨识难、操作繁琐、费时、成本高的问题，对西洋参的质量控制具有重要意义。本发明专利技术利用太赫兹波的强穿透性、指纹谱特性，将太赫兹光谱技术与支持向量机结合建立产地预测模型，实现对西洋参产地快速、精准的预测。精准的预测。精准的预测。

【技术实现步骤摘要】
基于太赫兹光谱技术的西洋参产地检测方法


[0001]本专利技术属于光谱检测领域，具体涉及一种基于太赫兹光谱技术的西洋参产地检测方法。

技术介绍

[0002]公开该
技术介绍
部分的信息仅仅旨在增加对本专利技术的总体背景的理解，而不必然被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已经成为本领域一般技术人员所公知的现有技术。
[0003]西洋参是药食同源的植物，健康安全，富含维生素、营养素等。西洋参能提神、延缓衰老，帮助抗癌，增强免疫系统，改善心脑血管状况；因此，它也被称为“绿色黄金”。西洋参原产于加拿大的蒙特利尔和美国中西部的威斯康星州，20世纪80年代开始在中国种植。西洋参的产地决定了其药用价值和经济价值。西洋参市场需求量大，不同产地西洋参的功效和价格差异明显。因此，有必要对西洋参的来源进行鉴别。
[0004]目前常用的中药鉴定方法有感官评价、显微特征、薄层色谱(TLC)、高效液相色谱(HPLC)和红外光谱(IR)。感官评价和微观分析的准确性较低。TLC和HPLC操作复杂。HPLC仪器昂贵，溶剂必须严格纯化。红外方法易受样品色散和环境中各种热源的影响，降低了其准确性。
[0005]太赫兹(THz)波有许多独特的特性。它的频带覆盖了许多大分子的振动能级和转动能级。它对分子间振动具有很强的敏感性，特别是对集体振动模式和空间结构的微小差异。同时，太赫兹波的单光子能量低，不会引起物质的电离和分解。
[0006]专利技术人之前研究提出了一种基于太赫兹时域光谱技术的人参道地性检测方法及系统，包括：获取待检测的人参样本；测量所述人参样本的厚度、太赫兹时域信号和太赫兹光谱，计算样本的消光系数；将所述消光系数输入到训练好的人参产地预测模型中，输出待检测人参样本的产地信息。但后续研究发现：该方法采用的随机森林，采用遗传算法进行了参数调优，参数调优的过程大约需要100min，时间较长。

技术实现思路

[0007]为了克服西洋参质量检测中产地辨识难、操作繁琐、费时、成本高的问题，本专利技术提供了一种将太赫兹光谱技术应用到西洋参质量检测中的快速、准确、安全无损的西洋参产地鉴别方法，对西洋参的质量控制具有重要意义。本专利技术利用太赫兹波的强穿透性、指纹谱特性，将太赫兹光谱技术与支持向量机结合建立产地预测模型，实现对西洋参产地快速、精准的预测。
[0008]为实现上述技术目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0009]本专利技术的第一个方面，提供了一种基于太赫兹光谱技术的西洋参产地检测方法，包括：
[0010]采集不同产地西洋参的样本的厚度、消光系数，形成样本集；
[0011]将样本集划分为训练集和验证集；
[0012]将训练集的消光系数和对应的产地信息作为输入，以支持向量机建立西洋参产地预测模型；
[0013]采用所述预测模型对待检测的西洋参样本进行检测，输出产地预测结果；
[0014]其中，采用太赫兹时域光谱测量样本的消光系数。
[0015]基于太赫兹光谱的独特优势，本专利技术应用太赫兹光谱技术研究西洋参产地的快速识别方法。并对来自加拿大、美国和中国三个产地的西洋参应用支持向量机(Support vector machine,SVM)建立产地鉴别模型，并以准确率评价模型。该方法快速、准确、方便、无损，对西洋参的质量控制和工业发展具有重要意义。
[0016]本专利技术的第二个方面，提供了一种基于太赫兹光谱技术的西洋参产地检测系统，包括：
[0017]样品获取模块，被配置为采集不同产地西洋参的样本的厚度、消光系数，形成样本集；
[0018]样本处理模块，被配置为将样本集划分为训练集和验证集；
[0019]模型构建模块，被配置为将训练集的消光系数和对应的产地信息作为输入，以支持向量机建立西洋参产地预测模型；
[0020]检测模块，被配置为采用所述预测模型对待检测的西洋参样本进行检测，输出产地预测结果；
[0021]其中，采用太赫兹时域光谱测量样本的消光系数。
[0022]本专利技术的第三个方面，提供了一种终端设备，其包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，所述指令适用于由处理器加载并执行任一上述的基于太赫兹光谱技术的西洋参产地检测方法。
[0023]本专利技术的第四个方面，提供了一种基于太赫兹光谱技术的西洋参产地检测的控制器，所述控制器被配置为执行上述的基于太赫兹光谱技术的西洋参产地检测方法的步骤，并基于所述方法所确定的运行的参数。
[0024]本专利技术的有益效果在于：
[0025](1)本专利技术利用太赫兹的强穿透性、指纹谱特性，将太赫兹光谱技术与支持向量机结合，建立准确率高，泛化性能好，具有良好的抗噪性能的西洋参产地预测模型。实现对西洋参产地的快速、精准的预测，是一种高效、快速、准确的西洋参产地检测方法。
[0026](2)本专利技术克服了现有基于太赫兹时域光谱的方法采用的随机森林，采用遗传算法进行参数调优，参数调优的过程大约需要100min，时间较长的问题。本专利技术研究发现：采用支持向量机虽然准确率稍微有点下降但是进行一次模型的参数调试和训练大约需要30min，效率更高。
[0027](3)本申请的操作方法简单、成本低、具有普适性，易于规模化生产。
附图说明
[0028]构成本专利技术的一部分的说明书附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。
[0029]图1为西洋参产地检测方法示意图。
具体实施方式
[0030]应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本专利技术提供进一步的说明。除非另有指明，本专利技术使用的所有技术和科学术语具有与本专利技术所属
的普通技术人员通常理解的相同含义。
[0031]一种基于太赫兹光谱技术的西洋参产地检测方法，包括以下步骤：
[0032]制备不同产地西洋参的样本；
[0033]测量样本的厚度；
[0034]利用太赫兹时域光谱系统获得样本的消光系数。
[0035]将样本集划分分为训练集和验证集；
[0036]将训练集的消光系数和对应的产地信息作为输入，以支持向量机建立西洋参产地预测模型，对模型进行交叉验证和评价。
[0037]利用所述预测模型对待检测的西洋参样本进行检测，输出产地预测结果。
[0038]作为可能的实施方式，不同产地的西洋参进行粉碎、压片和干燥。
[0039]作为可能的实施方式，通过太赫兹时域光谱系统，获得样本在太赫兹频段的消光系数。
[0040]作为可能的实施方式，将选择的样本划分为训练集和验证集。
[0041]作为可能的实施方式，将训练集的消光系数和对应的西洋参产地信息作为输入，以支持向量机建立西洋参产地预测模型；
[0042]作为可能的实施方式，利用验证集检验所建立的西洋参产地预测模型，通过鉴别的正确率评价模型的可靠性，若正确率满足设定范围，则模型符合本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于太赫兹光谱技术的西洋参产地检测方法，其特征在于，包括：采集不同产地西洋参的样本的厚度、消光系数，形成样本集；将样本集划分为训练集和验证集；将训练集的消光系数和对应的产地信息作为输入，以支持向量机建立西洋参产地预测模型；采用所述预测模型对待检测的西洋参样本进行检测，输出产地预测结果；其中，采用太赫兹时域光谱测量样本的消光系数。2.如权利要求1所述的基于太赫兹光谱技术的西洋参产地检测方法，其特征在于，对西洋参进行粉碎、压片和干燥处理，得到待测样品。3.如权利要求1所述的基于太赫兹光谱技术的西洋参产地检测方法，其特征在于，采集太赫兹频段消光系数时，测试环境的相对湿度降低至3％以下。4.如权利要求1所述的基于太赫兹光谱技术的西洋参产地检测方法，其特征在于，以支持向量机建立西洋参产地预测模型的具体步骤为将训练集太赫兹频段的消光系数和对应产地信息作为输入，利用支持向量机建立西洋参产地与消光系数响应之间的模型。5.如权利要求1所述的基于太赫兹光谱技术的西洋参产地检测方法，其特征在于，支持向量机判别函数为:K(x,x
i
)是核函数,i为支持向量的个数，A
i
是权向量，B是分类阈值。6.如权利要求1所述的基于太赫兹光谱...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘陵玉，常天英，王忠民，李珂，李羿璋，徐文青，
申请(专利权)人：山东省科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：