基于红外多光谱传感器的牛奶主要成分测量方法技术

本发明专利技术公开了一种基于红外多光谱传感器的牛奶主要成分测量方法，包括牛奶样品的特征获取、测量模型的建立和牛奶中蛋白质和脂肪含量的测量。通过多光谱传感器采集不同种类牛奶样品的波长特征，结合标准方法测定所述牛奶样品中的蛋白质和脂肪含量，构建牛奶主要成分测量模型，训练好的测量模型用于牛奶中蛋白质和脂肪含量的测量。本发明专利技术基于多光谱传感器获取样品对应的多波长光强特征，使单个样品对应多个有效特征，极大提高了牛奶蛋白质和脂肪的测量精度，实现了对牛奶样品的快速无损预测，具有简单、快速、低成本和环保的优点。低成本和环保的优点。低成本和环保的优点。

【技术实现步骤摘要】
基于红外多光谱传感器的牛奶主要成分测量方法


[0001]本专利技术涉及红外多光谱分析
，特别是涉及一种基于红外多光谱传感器的牛奶主要成分测量方法。

技术介绍

[0002]牛奶是最古老的天然乳制品之一，被誉为“白色血液”，对人的重要性可想而知。据统计，2020年北美的牛奶产量接近1.11亿吨，同比2019年增长2.1％(美国牛奶产量1.01亿吨，增长2.2％)，主要原因是奶牛种群数量和牛奶单产的提高。因此在牛奶的收购和生产管理过程中，需要正确、快速地检测牛奶的主要成分的含量，不仅可以为牛奶的品质分析和生产过程质量控制提供参考依据，对于奶牛的优良培育也可以提供科学的指导。
[0003]牛奶主要成分含量是决定牛奶质量的最重要因素。在大多数国家，牛奶贸易是基于牛奶的蛋白质和脂肪的含量，因此其质量具有重要的经济意义。因此，乳品行业需要快速、可靠的方法来测定主要成分的浓度，如蛋白质和脂肪。传统的测量方法仍然是以化学和物理方法为主，不仅操作复杂、需要专业技术人员、耗时长、成本高且检测过程中需要使用有害甚至有毒的化学试剂，还需特定方法保存昂贵的分本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于红外多光谱传感器的牛奶主要成分测量方法，其特征在于，包括：基于红外多光谱传感器获取不同类型牛奶多波长光强特征数据，结合标准方法测量所述牛奶样品的蛋白质和脂肪含量；将所述多波长光强特征数据作为输入，所述蛋白质和脂肪含量作为输出，构建牛奶主要成分测量模型，并进行训练，完善模型参数；输入待测牛奶样品的多波长光强特征数据到所述测量模型中，输出的蛋白质和脂肪含量，得到测量结果。2.根据权利要求1所述的基于红外多光谱传感器的牛奶主要成分测量方法，其特征在于，所述牛奶主要成分测量模型的建立步骤包括：获取特征数据，使用多波长光谱传感器采集宽带近红外光源透过牛奶样品后的多波长光强数据作为测量模型的特征数据；获取标签数据，用标准方法测量牛奶样品中的蛋白质和脂肪含量作为测量模型的标签数据；划分数据集，对所述多波长光强数据进行预处理，将预处理后的所述多波长光强数据划分为训练集和测试集；训练模型，将训练集中的特征数据作为所述测量模型的输入，将训练集中的标签数据作为输出，使用留出法对所述测量模型进行训练，使用重复验证和五折交叉验证检测所述测量模型的稳定性；建立测量模型，通过所述的测量模型对测试集中的所述样品的蛋白质和脂肪含量进行测量；对所述测量模型进行评估，并进行网格搜索，确定最终参数，得到所述牛奶主要成分测量模型。3.根据权利要求2所述的基于红外多光谱传感器的牛奶主要成分测量方法，其特征在于，基于决定系数、平均绝对误差、均方误差和对称平均绝...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘升，盛涛，许海杰，任滨滨，陈得宝，
申请(专利权)人：淮北市麒麟信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：