一种近红外光谱分析仪质量监测分析系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种近红外光谱分析仪质量监测分析系统及方法，涉及数据处理技术领域，该方法包括：获取用于质量检测的检测物质，利用目标分析仪对检测物质进行M次近红外光谱扫描检测，获得M个检测结果；计算检测含量与实际含量之间的误差，获得M个误差参数集合；加权计算获得M个总误差参数并计算获得M个总误差参数的重复性误差标准差；利用质量监测模型中的检测准确性分析单元和图谱重复性分析单元分别进行准确性和重复性分析，将图谱重复性分析结果和综合检测准确性分析结果作为目标分析仪的质量检测结果。本发明专利技术解决了现有技术中存在分析仪质量监测分析智能化程度低，分析准确度不高的技术问题，达到了提高质量监测准确性的技术效果。的技术效果。的技术效果。

【技术实现步骤摘要】
一种近红外光谱分析仪质量监测分析系统及方法


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及一种近红外光谱分析仪质量监测分析系统及方法。

技术介绍

[0002]近红外光谱是通过综合运用光谱、计算机和化学计量学的技术，进行三位一体的快速分析。目前，近红外光谱分析仪的生产厂家众多，质量参差不齐，研究分析近红外光谱分析仪的质量，对于提升分析仪的应用价值有着十分重要的意义。
[0003]目前，面对众多不同的近外红光谱分析仪，主要通过建立分析指标的方式，如波长范围、分辨率和吸光准确性等指标对分析仪进行评价，从而得到质量分析结果。但是，仅仅通过指标评判方式，基于不同生产厂家的不同生产标准，得到的指标数值不一，分析结果无法准确反映出分析仪的实际质量。并且，指标分析过程往往使用人工记录的方式，分析周期长，分析效率低。现有技术中存在分析仪质量监测分析智能化程度低，分析准确度不高的技术问题。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种近红外光谱分析仪质量监测分析系统及方法，用于针对解决现有技术中存在分析仪质量监测分析智能化程度低，分析准确度不高的技术问题。
[0005]鉴于上述问题，本申请提供了一种近红外光谱分析仪质量监测分析系统及方法。
[0006]本申请的第一个方面，提供了一种近红外光谱分析仪质量监测分析方法，所述方法包括：获取用于对目标分析仪进行质量检测的检测物质，其中，目标分析仪为近红外光谱分析仪，所述检测物质由具有P个实际含量信息的P种成分组成，P为大于1的整数；采用所述目标分析仪对所述检测物质进行M次近红外光谱扫描检测，获得M个扫描光谱信息，M为大于1的证书；将所述M个扫描光谱信息输入所述目标分析仪的分析模型内，获取所述检测物质内P种成分的含量，获得M个检测结果，每个检测结果内包括所述P种成分的P个检测含量信息；分别计算所述M个检测结果内P个检测含量信息与所述P个实际含量信息的误差参数，获得M个误差参数集合；根据所述P个实际含量信息的大小，分别对所述M个误差参数集合内的误差参数进行加权计算，获得M个总误差参数，并计算获得所述M个总误差参数的重复性误差标准差；将所述M个总误差参数输入质量监测模型内的检测准确性分析单元内，获得M个检测准确性分析结果，并计算获得综合检测准确性分析结果；将所述重复性误差标准差输入所述质量监测模型内的图谱重复性分析单元内，获得图谱重复性分析结果，结合所述综合检测准确性分析结果，作为所述目标分析仪的质量
监测结果。
[0007]本申请的第二个方面，提供了一种近红外光谱分析仪质量监测分析系统，所述系统包括：检测物质获得模块，所述检测物质获得模块用于获取用于对目标分析仪进行质量检测的检测物质，其中，目标分析仪为近红外光谱分析仪，所述检测物质由具有P个实际含量信息的P种成分组成，P为大于1的整数；光谱信息获得模块，所述光谱信息获得模块用于采用所述目标分析仪对所述检测物质进行M次近红外光谱扫描检测，获得M个扫描光谱信息，M为大于1的证书；检测结果获得模块，所述检测结果获得模块用于将所述M个扫描光谱信息输入所述目标分析仪的分析模型内，获取所述检测物质内P种成分的含量，获得M个检测结果，每个检测结果内包括所述P种成分的P个检测含量信息；误差参数获取模块，所述误差参数获取模块用于分别计算所述M个检测结果内P个检测含量信息与所述P个实际含量信息的误差参数，获得M个误差参数集合；标准差计算模块，所述标准差计算模块用于根据所述P个实际含量信息的大小，分别对所述M个误差参数集合内的误差参数进行加权计算，获得M个总误差参数，并计算获得所述M个总误差参数的重复性误差标准差；分析结果计算模块，所述分析结果计算模块用于将所述M个总误差参数输入质量监测模型内的检测准确性分析单元内，获得M个检测准确性分析结果，并计算获得综合检测准确性分析结果；监测结果设定模块，所述监测结果设定模块用于将所述重复性误差标准差输入所述质量监测模型内的图谱重复性分析单元内，获得图谱重复性分析结果，结合所述综合检测准确性分析结果，作为所述目标分析仪的质量监测结果。
[0008]本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：本申请通过获取用于对目标分析仪进行质量检测的检测物质，其中，目标分析仪为近红外光谱分析仪，所述检测物质由具有P个实际含量信息的P种成分组成，P为大于1的整数，然后采用所述目标分析仪对所述检测物质进行M次近红外光谱扫描检测，获得M个扫描光谱信息，M为大于1的证书，进而通过将所述M个扫描光谱信息输入所述目标分析仪的分析模型内，获取所述检测物质内P种成分的含量，获得M个检测结果，每个检测结果内包括所述P种成分的P个检测含量信息，然后分别计算所述M个检测结果内P个检测含量信息与所述P个实际含量信息的误差参数，获得M个误差参数集合，进而根据所述P个实际含量信息的大小，分别对所述M个误差参数集合内的误差参数进行加权计算，获得M个总误差参数，并计算获得所述M个总误差参数的重复性误差标准差，然后将所述M个总误差参数输入质量监测模型内的检测准确性分析单元内，获得M个检测准确性分析结果，并计算获得综合检测准确性分析结果，通过将所述重复性误差标准差输入所述质量监测模型内的图谱重复性分析单元内，获得图谱重复性分析结果，结合所述综合检测准确性分析结果，作为所述目标分析仪的质量监测结果。达到了全面综合对目标分析仪的质量进行监测，保证分析结果的准确性，提高分析的智能化程度的技术效果。
附图说明
[0009]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0010]图1为本申请实施例提供的一种近红外光谱分析仪质量监测分析方法流程示意图；图2为本申请实施例提供的一种近红外光谱分析仪质量监测分析方法中获得M个检测结果的流程示意图；图3为本申请实施例提供的一种近红外光谱分析仪质量监测分析方法中获得M个检测准确性分析结果的流程示意图；图4为本申请实施例提供的一种近红外光谱分析仪质量监测分析系统结构示意图。
[0011]附图标记说明：检测物质获得模块11，光谱信息获得模块12，检测结果获得模块13，误差参数获取模块14，标准差计算模块15，分析结果计算模块16，监测结果设定模块17。
具体实施方式
[0012]本申请通过提供了一种近红外光谱分析仪质量监测分析系统及方法，用于针对解决现有技术中存在分析仪质量监测分析智能化程度低，分析准确度不高的技术问题。
[0013]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0014]需要说明的是，术语“包括”和“具有”以及他们的任何本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种近红外光谱分析仪质量监测分析系统，其特征在于，所述系统包括：检测物质获得模块，所述检测物质获得模块用于获取用于对目标分析仪进行质量检测的检测物质，其中，目标分析仪为近红外光谱分析仪，所述检测物质由具有P个实际含量信息的P种成分组成，P为大于1的整数；光谱信息获得模块，所述光谱信息获得模块用于采用所述目标分析仪对所述检测物质进行M次近红外光谱扫描检测，获得M个扫描光谱信息，M为大于1的证书；检测结果获得模块，所述检测结果获得模块用于将所述M个扫描光谱信息输入所述目标分析仪的分析模型内，获取所述检测物质内P种成分的含量，获得M个检测结果，每个检测结果内包括所述P种成分的P个检测含量信息；误差参数获取模块，所述误差参数获取模块用于分别计算所述M个检测结果内P个检测含量信息与所述P个实际含量信息的误差参数，获得M个误差参数集合；标准差计算模块，所述标准差计算模块用于根据所述P个实际含量信息的大小，分别对所述M个误差参数集合内的误差参数进行加权计算，获得M个总误差参数，并计算获得所述M个总误差参数的重复性误差标准差；分析结果计算模块，所述分析结果计算模块用于将所述M个总误差参数输入质量监测模型内的检测准确性分析单元内，获得M个检测准确性分析结果，并计算获得综合检测准确性分析结果；监测结果设定模块，所述监测结果设定模块用于将所述重复性误差标准差输入所述质量监测模型内的图谱重复性分析单元内，获得图谱重复性分析结果，结合所述综合检测准确性分析结果，作为所述目标分析仪的质量监测结果。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，将所述M个扫描光谱信息输入所述目标分析仪的分析模型内，获取所述检测物质内多种成分的含量，获得M个检测结果，包括：含量信息获取模块，所述含量信息获取模块用于根据所述检测物质，获取具有P种成分的多个同类检测物质，并获得多个含量信息集合；扫描光谱信息获取模块，所述扫描光谱信息获取模块用于采用所述目标分析仪，对所述多个同类检测物质进行近红外光谱扫描检测，获得多个扫描光谱信息；分析模型构建模块，所述分析模型构建模块用于采用所述多个扫描光谱信息和所述多个含量信息集合作为构建数据，基于监督学习，构建所述分析模型；检测结果获取模块，所述检测结果获取模块用于检测结果获取模块将所述M个扫描光谱信息输入所述分析模型内，获得M个检测结果，所述M个检测结果内包括所述M个检测结果的标识信息。3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，分别计算所述M个检测结果内P个检测含量信息与所述P个实际含量信息的误差参数，获得M个误差参数集合，包括：含量差值信息获得模块，所述含量差值信息获得模块用于分别计算所述M个检测结果内P个检测含量信息与所述P个实际含量信息的差值，获得M个含量差值信息集合；误差参数集合获得模块，所述误差参数集合获得模块用于分别计算所述M个含量差值信息集合内P个含量差值信息与所述P个实际含量信息的比值，获得所述M个误差参数集合。4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，根据所述P个实际含量信息的大小，分别对所述M个误差参数集合内的误差参数进行加权计算，包括：
权值获得模块，所述权值获得模块用于根据所述P个实际含量信息的大小，进行权重分配，获得P个权值；总误差参数获得模块，所述总误差参数获得模块用于采用所述P个权值，分别对所述M个误差参数集合内的P个误差参数进行加权计算，获得所述M个总误差参数。5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，将...

【专利技术属性】
技术研发人员：王小天，韩春，
申请(专利权)人：苏州斌智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：