基于拉曼光谱的大曲质量快速鉴定方法技术

本发明专利技术基于拉曼光谱的大曲质量快速鉴定方法，涉及质量管控技术领域，通过提取大曲的物质样本和微生物群落样本，并进行拉曼光谱检测，并利用机器学习支持向量机对输入带质量类别的大曲物质样本光谱数据进行训练，获得大曲物质拉曼模型，利用深度学习2D

【技术实现步骤摘要】
基于拉曼光谱的大曲质量快速鉴定方法


[0001]本专利技术涉及质量管控
，特别涉及基于拉曼光谱的大曲质量快速鉴定方法。

技术介绍

[0002]大曲作为一种多酶多菌复合型活性制剂在酿酒中起到糖化、发酵、投粮和生香的作用，通常是由原料小麦、大麦和豌豆经过接种发酵、自然升降温后风干而成，制成的大曲需要进行存储。储存后的大曲在白酒发酵过程中直接参与酿酒发酵，其微生物数量、种类及酶活情况通过在窖池中的“二次制曲”对酿酒生产的产酒率和优级率起到决定性作用。
[0003]大曲质量控制通常需要经评价后将其分为优级曲、一级曲、二级曲、不合格曲。现有的对大曲质量的评价依靠一线技术人结合数十年工作经验，通过结合大曲的香味、断面、皮厚、外表、发酵是否透彻和培菌是否良好来进行判断，存在人为误差，导致大曲质量的鉴别速度慢，准确度低。

技术实现思路

[0004]本专利技术所解决的技术问题：提供三种基于拉曼光谱的大曲质量快速鉴定方法，解决现有技术对大曲质量的鉴别速度慢，准确度低的问题。
[0005]本专利技术解决上述技术问题采用的技术方案：第一种，基于拉曼光谱的大曲质量快速鉴定方法，包括以下步骤：
[0006]S01、对待测大曲进行采样，并研磨成粉末状；
[0007]S02、加入无菌水，并使得粉末状大曲与所述无菌水均匀混合，得到混合液；
[0008]S03、对混合液进行第一次离心，第一次离心后的沉淀物为大曲的待测物质样本，并对上清液进行第二次离心，第二次离心后的沉淀物为大曲的待测微生物群落样本；
[0009]S04、分别对待测物质样本和待测微生物群落样本进行拉曼光谱检测；
[0010]S05、对检测到的拉曼光谱进行去噪处理；
[0011]S06、利用大曲物质拉曼模型对待测物质样本进行分类，获得待测物质样本属于每种质量类别的概率，利用大曲微生物群落模型对待测微生物群落样本进行分类，获得待测微生物样本属于每种质量类别的概率；
[0012]S07、针对待测物质样本属于每种质量类别的概率和待测微生物样本属于每种质量类别的概率，利用软投票法获得待测大曲的质量类别。
[0013]第二种，基于拉曼光谱的大曲质量快速鉴定方法，包括以下步骤：
[0014]S101、对待测大曲进行采样，并研磨成粉末状；
[0015]S102、加入无菌水，并使得粉末状大曲与所述无菌水均匀混合，得到混合液；
[0016]S103、对混合液进行第一次离心，第一次离心后的沉淀物为大曲的待测物质样本；
[0017]S104、对待测物质样本进行拉曼光谱检测；
[0018]S105、对检测到的拉曼光谱进行去噪处理；
[0019]S106、利用大曲物质拉曼模型对待测物质样本进行分类，获得待测大曲的质量类别。
[0020]第三种，基于拉曼光谱的大曲质量快速鉴定方法，包括以下步骤：
[0021]S201、对待测大曲进行采样，并研磨成粉末状；
[0022]S202、加入无菌水，并使得粉末状大曲与所述无菌水均匀混合，得到混合液；
[0023]S203、对混合液进行第一次离心，并对上清液进行第二次离心，第二次离心后的沉淀物为大曲的待测微生物群落样本；
[0024]S204、对待测微生物群落样本进行拉曼光谱检测；
[0025]S205、对检测到的拉曼光谱进行去噪处理；
[0026]S206、利用大曲微生物群落模型对待测微生物群落样本进行分类，获得待测大曲的质量类别。
[0027]进一步的，通过五点取样法对待测大曲进行采样。
[0028]进一步的，均匀混合通过均质机或旋涡仪实现。
[0029]进一步的，第一次离心的转速为300
‑
500rpm。
[0030]进一步的，第二次离心的转速不低于7000rpm。
[0031]进一步的，所述去噪处理包括去除宇宙射线、基线校正、Savitzky
‑
Golay平滑和归一化处理中的一种或多种。
[0032]进一步的，所述大曲物质拉曼模型利用机器学习支持向量机对输入带质量类别的大曲物质样本光谱数据进行训练获得。
[0033]进一步的，所述大曲微生物群落模型利用深度学习2D
‑
CNN对带有质量类别的大曲待测微生物群落样本光谱数据进行训练获得。
[0034]本专利技术的有益效果：本专利技术基于拉曼光谱的大曲质量快速鉴定方法，通过提取大曲的物质样本和微生物群落样本，并进行拉曼光谱检测，并利用机器学习支持向量机对输入带质量类别的大曲物质样本光谱数据进行训练，获得大曲物质拉曼模型，利用深度学习2D
‑
CNN对带有质量类别的大曲待测微生物群落样本进行训练获得大曲微生物群落模型，通过大曲物质拉曼模型对待测大曲的待测物质样本进行分类，获得待测物质样本属于每种质量类别的概率，通过大曲微生物群落模型对待测大曲的微生物群落样本进行分类，获得待测微生物样本属于每种质量类别的概率，利用软投票法获得待测大曲的质量类别，解决了现有技术对大曲质量的鉴别速度慢，准确度低的问题。本专利技术相比于现有技术，综合了大曲的物质本和微生物，使得准确度更高，利用模型运算速度更快。
附图说明
[0035]附图1是本专利技术基于拉曼光谱的大曲质量快速鉴定方法的流程示意图。
具体实施方式
[0036]本专利技术第一种基于拉曼光谱的大曲质量快速鉴定方法，如附图1所示，包括以下步骤：
[0037]S01、对待测大曲进行采样，并研磨成粉末状；
[0038]具体的，通过五点取样法对待测大曲进行采样，并研磨成粉末状，这样方便提取物
质样本和微生物群落样本。
[0039]S02、加入无菌水，并使得粉末状大曲与所述无菌水均匀混合，得到混合液；
[0040]具体的，使用均质机旋转不低于10min,速度3～12次/秒，或使用涡旋仪涡旋震荡不低于15min，使粉末状大曲和无菌水均匀混合，从而使得微生物充分悬于无菌水中。
[0041]S03、对混合液进行第一次离心，第一次离心后的沉淀物为大曲的待测物质样本，并对上清液进行第二次离心，第二次离心后的沉淀物为大曲的待测微生物群落样本；
[0042]具体的，利用离心机对混合液进行离心，对混合液进行第一次离心的目的是将微生物和大曲的原料进行分离，因此，第一次离心的转速不能过高，通常采用的转速为300
‑
500rpm，也可以采用其他转速，只需要将微生物和大曲的原理进行分离即可，由此，第一次离心后的沉淀物即为大曲的待测物质样本，上清液为悬有微生物群落的菌悬液，将上清液进行第二次离心，目的是将微生物群落进行沉淀，因此，第二次离心转速要高，通常转速不低于7000rpm，但是可以根据实际情况选择转速，转速也可以低于7000rpm，只要能将微生物群落沉淀即可，第二次离心后的沉淀物即为大曲的待测微生物群落样本，特别的，对于待测微生物群落样本，可以反本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于拉曼光谱的大曲质量快速鉴定方法，其特征在于，包括以下步骤：S01、对待测大曲进行采样，并研磨成粉末状；S02、加入无菌水，并使得粉末状大曲与所述无菌水均匀混合，得到混合液；S03、对混合液进行第一次离心，第一次离心后的沉淀物为大曲的待测物质样本，并对上清液进行第二次离心，第二次离心后的沉淀物为大曲的待测微生物群落样本；S04、分别对待测物质样本和待测微生物群落样本进行拉曼光谱检测；S05、对检测到的拉曼光谱进行去噪处理；S06、利用大曲物质拉曼模型对待测物质样本进行分类，获得待测物质样本属于每种质量类别的概率，利用大曲微生物群落模型对待测微生物群落样本进行分类，获得待测微生物样本属于每种质量类别的概率；S07、针对待测物质样本属于每种质量类别的概率和待测微生物样本属于每种质量类别的概率，利用软投票法获得待测大曲的质量类别。2.基于拉曼光谱的大曲质量快速鉴定方法，其特征在于，包括以下步骤：S101、对待测大曲进行采样，并研磨成粉末状；S102、加入无菌水，并使得粉末状大曲与所述无菌水均匀混合，得到混合液；S103、对混合液进行第一次离心，第一次离心后的沉淀物为大曲的待测物质样本；S104、对待测物质样本进行拉曼光谱检测；S105、对检测到的拉曼光谱进行去噪处理；S106、利用大曲物质拉曼模型对待测物质样本进行分类，获得待测大曲的质量类别。3.基于拉曼光谱的大曲质量快速鉴定方法，其特征在于，包括以下步骤：S201、对待测大曲进行采样，并研磨成粉末状；S202、加入无菌水，并使得粉末状大曲与所述无菌水均匀混合，得到混合液；S203、对混合液进行第一次离心，并对上清液进行第二次离心，第二次离心后的沉淀物为...

【专利技术属性】
技术研发人员：许正宏，陆震鸣，沈才洪，王松涛，徐蕾，时伟，刘文虎，张晓娟，柴丽娟，史劲松，
申请(专利权)人：泸州品创科技有限公司，
类型：发明
国别省市：