一种基于高光谱成像技术的花椒产地识别方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于高光谱成像技术的花椒产地识别方法及系统，所述方法包括：获取未知区域的待测花椒；利用近红外高光谱成像光谱仪对所述待测花椒进行光谱检测，得到待测高光谱数据；基于小波变换方法对所述待测高光谱数据进行降噪处理，得到降噪后的待测数据；采用训练好的偏最小二乘PLSDA模型对所述降噪后的待测数据进行识别，得到所述待测花椒的产地信息。本申请利用小波变换方法和偏最小二乘PLSDA模型对花椒产地进行了识别，有效地提高了花椒产地判别精度。了花椒产地判别精度。了花椒产地判别精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于高光谱成像技术的花椒产地识别方法及系统


[0001]本专利技术涉及食品安全检测
，特别是涉及一种基于高光谱成像技术的花椒产地识别方法及系统。

技术介绍

[0002]红花椒和藤椒是芸香科植物花椒的果实，多年来被广泛用于食品香料。在中国饮食文化中，花椒常以固体颗粒或粉末的形式应用在食品领域，包括“麻辣火锅”、烤肉、麻婆豆腐等。红花椒通常用于增加香味，而绿花椒主要用于增强麻味。在中国，花椒主要分布在四川、贵州、甘肃、山西等省份，2221年全国总产量超过45万吨，价值高达180亿美元。花椒的产地较多，而不同的地域环境对于花椒的品质有一定的影响，其中四川省是川菜的发源地，川菜独特的味道依赖于四川当地优质的花椒。在四川，花椒种植历史悠久、种植环境适宜，红花椒和藤椒质量都是最好，市场价格都是最高。因此市场经常出现非四川产的花椒冒充四川货源，从而扰乱正常的销售市场，因此对花椒的不同产地的正确识别尤为重要。
[0003]目前，花椒产地鉴别主要基于气相色谱
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质谱(GC
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MS)、高效液相色谱(HPLC)的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于高光谱成像技术的花椒产地识别方法，其特征在于，包括：获取未知区域的待测花椒；利用近红外高光谱成像光谱仪对所述待测花椒进行光谱检测，得到待测高光谱数据；基于小波变换方法对所述待测高光谱数据进行降噪处理，得到降噪后的待测数据；采用训练好的偏最小二乘PLSDA模型对所述降噪后的待测数据进行识别，得到所述待测花椒的产地信息。2.根据权利要求1所述的基于高光谱成像技术的花椒产地识别方法，其特征在于，所述偏最小二乘PLSDA模型的确定方法为：采集多个地区的样品花椒；利用近红外高光谱成像光谱仪对所述样品花椒进行光谱检测，得到各份样品花椒的样品高光谱图像；基于小波变换方法对所述样品高光谱图像进行降噪处理，得到降噪后的样品数据；根据所述降噪后的样品数据对偏最小二乘法判别分析模型进行训练，以得到所述训练好的偏最小二乘PLSDA模型。3.根据权利要求1所述的基于高光谱成像技术的花椒产地识别方法，其特征在于，在所述利用近红外高光谱成像光谱仪对所述待测花椒进行光谱检测，得到待测高光谱数据之后，还包括：利用RAD校正软件对所述进行待测高光谱数据进行修正；所述修正的公式为：Rc＝(Ro
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Rb)/(Rw
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Rb)，其中Rc为校正后的高光谱图像，Ro为所述待测高光谱数据，Rw为预设的白色参考图像，Rb为预设的遮挡相机镜头盖的黑色参考图像。4.根据权利要求1所述的基于高光谱成像技术的花椒产地识别方法，其特征在于，所述近红外高光谱成像光谱仪的波长范围为410nm至2500nm；所述近红外高光谱成像光谱仪的总波长数量为396。5.根据权利要求4所述的基于高光谱成像技术的花椒产地识别方法，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄璐琦，王游游，张悦，蔚栓，杨健，张小波，李翔，李梦，
申请(专利权)人：中国中医科学院中药研究所，
类型：发明
国别省市：