一种多传感近红外光谱在线分选检测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种多传感近红外光谱在线分选检测方法及系统，方法包括：在传送带上设置多台依次排列的近红外光谱检测设备；采集多条传送带背景光谱数据；多台设备在线且逐台对传送带匀速采集；当某条光谱数据与传送带背景光谱数据的差异超过阈值时，则判定检测区域出现待检物；每台近红外光谱检测设备均对同一待检物提取的N条光谱，对N条光谱数据进行均值处理后，通过模型输出预测结果；多个预测结果基于投票机制做出最终的判定结果，并依据判定结果向传送带发送过检或支路推出信号指令，从而实现待检物的分拣。本发明专利技术提出了多传感空分复用方法提升采样效率，结合多光谱平均、多设备结果投票判定方法来提高光谱检测的稳定性及识别准确率。识别准确率。识别准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种多传感近红外光谱在线分选检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及近红外光谱在线检测
，尤其涉及一种多传感近红外光谱在线分选检测方法及系统。

技术介绍

[0002]近红外光谱检测技术具有操作便捷、无污染、不破坏样本结构等特点，近几年在食品、化工、医药等各个领域均得到了广泛应用。随着微机电系统(MEMS)与5G技术的发展，基于MEMS法珀腔的近红外光谱芯片成功应用于光谱检测设备，促使设备进一步微型化、低成本化，同时由于其无活动部件，抗震性好，推动了近红外光谱检测技术往便携式、在线式方向快速发展。
[0003]目前市面上近红外光谱检测设备主要有实验室近红外光谱仪、便携式近红外光谱仪和配备在生产线上的在线式近红外光谱仪，其中在线式光谱仪可对批量物料进行实时监测，应用市场巨大但要求也很高。这类仪器在产线应用中极易受复杂环境因素的影响，导致检测光谱不稳定，识别准确率低，且检测速度很难跟上产线的产量节拍，因此目前尚未大规模应用，如何通过对硬件设备的升级、算法优化提升仪器的稳定性、检测速度及识别准确率，成为了解决近红外光谱仪在线应用规模化的核心问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种多传感近红外光谱在线分选检测方法及系统，以解决现有技术中在线光谱仪存在的检测光谱不稳定、检测速度慢、识别准确率低等问题。
[0005]本专利技术采用的技术方案是：提供一种多传感近红外光谱在线分选检测方法，包括：
[0006]在传送带正上方设置多台依次排列的近红外光谱检测设备；
[0007]令传送带空转特定时间，每台近红外光谱检测设备检测指定数量的传送带背景光谱数据上传至云平台保存并下达开始检测指令；
[0008]将待检物平铺在传送带的中心线上，通过多台近红外光谱检测设备在线且逐台对传送带匀速采集光谱数据；
[0009]当匀速采集的某条光谱数据与传送带背景光谱数据的差异超过阈值时，则判定检测区域出现待检物，从而将该条光谱作为起始光谱信号；
[0010]起始光谱信号后每台近红外光谱检测设备均对同一待检物提取的N条光谱作为有效光谱数据，对N条有效光谱数据进行均值处理后，输入模型中进行类别预测，将预测结果上传至云平台存储；
[0011]多台近红外光谱检测设备产生的多个预测结果基于投票机制做出最终的判定结果，并依据判定结果向传送带发送过检或支路推出信号指令，从而实现待检物的分拣。
[0012]进一步的，每台所述近红外光谱检测设备均集成了多个相同波段的MEMS传感器；通过空分复用方法，平均分摊特定波段下的采样任务；采样完成后，通过光谱拼接算法实现完整波段光谱信息的拼接输出。
[0013]进一步的，所述光谱拼接的方法包括：
[0014]将不同波段的光强信息进行归一化处理后，在拼接处进行插值运算，以此实现波段的完整拼接。
[0015]进一步的，所述光强信息进行归一化处理的方法包括：最大值归一化、均值归一化或峰值归一化。
[0016]进一步的，所述差异超过阈值的判定方法包括：马氏距离、欧氏距离或曼哈顿距离。
[0017]进一步的，所述有效光谱数据提取的方法包括：
[0018]通过传送带、近红外光谱设备以及待检物状态，确定待检物在过检时，在线近红外光谱设备可以提取的有效光谱数据的数量，公式为：
[0019][0020]式中：N为有效光谱条数，L为待检物在传送带方向上的长度，V为传送带的速度，Δt为采样间隔。
[0021]进一步的，所述多个预测结果基于投票机制做出最终的判定结果的方法包括：
[0022]当预测结果类别不等时，选取高得票率的结果为最终输出结果；
[0023]当预测结果类别相等时，选取置信度高的结果为最终输出结果。
[0024]本专利技术还提供一种多传感近红外光谱在线分选检测系统，包括：
[0025]传送带，包括至少一个支路传送带，用于待检物的传输；
[0026]多台近红外光谱检测设备，依次排列设置在所述传送带的正上方，用于采集传送带上待检物的光谱数据以及类别预测；
[0027]分拣模块，用于在多台近红外光谱检测设备检测到待检物为设定类别时对该待检物进行支路推出；
[0028]光谱云平台，用于光谱数据的存储及结果运算，根据每台近红外光谱检测设备产生的预测结果基于投票机制做出最终的判定结果，并将判定结果发送分拣指令给系统控制模块；
[0029]系统控制模块，用于控制检测系统供电、传送带的传送速度以及控制分拣模块进行支路推出。
[0030]进一步的，每台所述近红外光谱检测设备均集成了多个相同波段的MEMS传感器；通过空分复用方法，平均分摊特定波段下的采样任务；采样完成后，通过光谱拼接算法实现完整波段光谱信息的拼接输出。
[0031]进一步的，所述近红外光谱检测设备内集成有光谱拼接算法及预先建好的光谱模型。
[0032]本专利技术的有益效果是：本专利技术针对目前在线近红外光谱检测存在的光谱信息不稳定、检测时间长、识别准确率低的现状，提出了多传感空分复用方法提升采样效率，引入光谱起始信号识别方案，结合多光谱平均、多设备结果投票判定方法来提高光谱检测的稳定性及识别准确率，在近红外光谱检测技术推广方面起到了积极作用，有利于推动近红外光谱检测技术在在线检测领域产生更大的产业价值。
附图说明
[0033]图1为本专利技术公开的多传感近红外光谱在线分选检测方法的流程示意图。
具体实施方式
[0034]为了使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术作进一步详细描述，但本专利技术的实施方式不限于此。
[0035]实施例1：
[0036]在本实施例中，以纺织物近红外光谱在线分拣为例，波长范围为1750nm～2150nm，采样点数为51，传送带上架设的近红外光谱检测设备数为3台，每台设备的传感器数量为3颗，对纺织物进行纯棉/非纯棉判定。
[0037]参见图1，本实施例公开一种多传感近红外光谱在线分选检测方法，包括如下步骤：
[0038]S1：首先在传送带正上方架设3台依次排列的近红外光谱检测设备。
[0039]具体的，每台所述近红外光谱检测设备均集成了3个相同波段的MEMS传感器；通过空分复用方法，平均分摊特定波段下的采样任务；采样完成后，通过光谱拼接算法实现完整波段光谱信息的拼接输出。将光谱波段平均分摊在每个传感器上，多个传感器同时采集对应波段的光谱信息，之后进行光谱拼接输出，以空间换时间，以此来达到降低光谱采样时间的目的，从而满足产线对采样时间的高需求。
[0040]具体的，所述光谱拼接的方法包括：将不同波段的光强信息进行归一化处理后，在拼接处进行插值运算，以此实现波段的完整拼接。所述光强信息进行归一化处理的方法包括：最大值归一化、均值归一化或峰值归一化。
[0041]S2：令传送带空转特定时间，待近红外检测设备热机充分后，每台近红外光谱检测设备检测10条传送带背景光谱数据上传至云本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多传感近红外光谱在线分选检测方法，其特征在于，包括：在传送带正上方设置多台依次排列的近红外光谱检测设备；令传送带空转特定时间，每台近红外光谱检测设备检测指定数量的传送带背景光谱数据上传至云平台保存并下达开始检测指令；将待检物平铺在传送带的中心线上，通过多台近红外光谱检测设备在线且逐台对传送带匀速采集光谱数据；当匀速采集的某条光谱数据与传送带背景光谱数据的差异超过阈值时，则判定检测区域出现待检物，从而将该条光谱作为起始光谱信号；起始光谱信号后每台近红外光谱检测设备均对同一待检物提取的N条光谱作为有效光谱数据，对N条有效光谱数据进行均值处理后，输入模型中进行类别预测，将预测结果上传至云平台存储；多台近红外光谱检测设备产生的多个预测结果基于投票机制做出最终的判定结果，并依据判定结果向传送带发送过检或支路推出信号指令，从而实现待检物的分拣。2.根据权利要求1所述的多传感近红外光谱在线分选检测方法，其特征在于，每台所述近红外光谱检测设备均集成了多个相同波段的MEMS传感器；通过空分复用方法，平均分摊特定波段下的采样任务；采样完成后，通过光谱拼接算法实现完整波段光谱信息的拼接输出。3.根据权利要求2所述的多传感近红外光谱在线分选检测方法，其特征在于，所述光谱拼接的方法包括：将不同波段的光强信息进行归一化处理后，在拼接处进行插值运算，以此实现波段的完整拼接。4.根据权利要求3所述的多传感近红外光谱在线分选检测方法，其特征在于，所述光强信息进行归一化处理的方法包括：最大值归一化、均值归一化或峰值归一化。5.根据权利要求1所述的多传感近红外光谱在线分选检测方法，其特征在于，所述差异超过阈值的判定方法包括：马氏距离、欧氏距离或曼哈顿距离。6.根据权利要求1所...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾利红，张国宏，闫晓剑，
申请(专利权)人：四川长虹电子控股集团有限公司，
类型：发明
国别省市：