一种乳制品质量分析方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种乳制品质量分析方法及装置

【技术实现步骤摘要】
一种乳制品质量分析方法及装置


[0001]本专利技术涉及人工智能
，具体涉及一种乳制品质量分析方法及装置
。
另外，还涉及一种电子设备及处理器可读存储介质
。

技术介绍

[0002]牛奶以其丰富的营养价值在日常饮食中占据越来越重要的地位
。
牛奶中含有蛋白质
、
脂肪
、
乳糖
、
多种维生素和矿物质等营养要素
。
随着牛奶及其衍生产品的消费量日益增长，消费者对其质量的要求日益提高，乳制品生产过程正向高速化
、
连续化和自动化方向发展，这就给乳制品质量的在线检测提出了新的要求
。
乳制品的脂肪和蛋白质含量是衡量其质量的核心指标，也是决定产品质量的关键因素
。
在牛奶收购
、
生产环节中，质量非法添加事件时有发生，一些非法添加剂，如三聚氰胺
、
蛋白精
、
革皮水解物等，严重危害消费者健康
。
原料奶及乳制品质量及安全性直接影响到消费者健康
。
在乳制品生产及消费各个环节，不仅需要检测蛋白
、
脂肪等关键质保，尤其对各种非法添加物的检测要求更为严格，从而保证奶制品质量及食品安全
。
[0003]在乳制品非法添加检测中，常根据需要检测的指标选择不同分析方法，如针对乳制品中的真蛋白测定，常用方法包括电位滴定法
、
三氯乙酸
‑
>双缩脲比色法
、
凝胶柱层析
—
考马斯亮蓝染色法
、
毛细管电泳法等
。
而对于非法添加剂的检测往往需要根据不同添加剂类型设计预处理及分析方法，如三聚氰胺测定方法中，常见的有高效液相色谱
—
二极管阵列法以及
GC
‑
MS
方法等
。
传统检测方法需要对样品进行预处理，周期长，时效性差
。
尤其在非法添加物质检测中，由于需要检测的非法添加物种类较多，传统分析方法往往每次只能检出一种非法添加物质，检测效率及精度受限
。
随着乳品需求及生产规模扩大，迫切需要能够实现乳品质量与多种非法添加物快速检测的方法
。
[0004]目前光谱分析方法可以同时获取待测成分中多种分子键及官能团信息，利用谱峰位置
、
强度等不仅可用于物质成分定性判别，还可与化学计量学方法结合分析物质含量
。
常用的光谱方法包括荧光光谱
、
紫外可见光谱法和红外光谱光谱
。
其中荧光分析法根据分子荧光强度与待测物浓度成正比来对待测物进行定性测定
。
研究结果表明，乳制品的荧光峰值波长为
349nm
左右，半高宽为
66nm
左右，最佳激发波长为
291nm
左右
。
乳制品中酪蛋白溶液的荧光峰值波长为
344nm
，半高宽为
66nm
，最佳激发波长为
295nm。
从成分分析角度，全脂乳制品荧光强度明显低于脱脂乳制品
。
紫外可见吸收光谱是电子能级的跃迁产生的光谱，是一种常用分析法，它利用某些化学基团在紫外区内对一定波长的光的吸收作用来测定某些成分的含量，主要用于乳制品中蛋白质含量的测定
。
然而，现有的光谱分析方法中光谱信号特征提取方式局限性较高，导致质量分析效率和稳定性较差
。
如何从复杂的光谱信号中提取有效的特征信息进一步提高乳制品质量分析效率和准确度成为本领域技术人员亟待解决的重要课题
。

技术实现思路

[0005]为此，本专利技术提供一种乳制品质量分析方法，以解决现有技术中存在的乳制品质量分析方案局限性较高，质量检测效率和准确度较差，导致乳业质量管理动作滞后的问题
。
[0006]第一方面，本专利技术提供一种乳制品质量分析方法，包括：
[0007]获取乳制品的反射光谱信号和透射光谱信号，对所述反射光谱信号进行相关性分析及信号分解处理得到相应的散射特征变量，并基于所述透射光谱信号得到相应的吸收光谱特征变量；
[0008]基于所述散射特征变量和所述吸收光谱特征变量，得到相应的特征融合矩阵；将所述特征融合矩阵输入到基于散射特征和吸收光谱特征融合的质量分析判别模型，得到所述质量分析判别模型输出的乳制品质量预测结果；所述质量分析判别模型是基于样本特征融合矩阵及所述样本特征融合矩阵对应的实际乳制品质量预测结果训练得到的
。
[0009]进一步的，所述获取乳制品的反射光谱信号和透射光谱信号，具体包括：
[0010]基于预设的透射反射一体光谱测量装置获取乳制品的反射光谱信号和透射光谱信号；所述透射反射一体光谱测量装置包括：宽谱光源
、
光谱仪
、
样品池
、
第一角度反射光谱测量探头
、
透射光谱测量探头以及第二角度反射光谱测量探头；
[0011]其中，所述宽谱光源的出射光经过入射光纤入射到所述样品池内，将乳制品通过所述样品池的进样管输入到所述样品池，并从所述样品池的出样管流出；同时基于所述第一角度反射光谱测量探头与所述第二角度反射光谱测量探头分别收集所述样品池中乳制品不同角度的散射光谱信号，并基于所述透射光谱测量探头获取相应的透射光谱信号；所述光谱仪用于记录所述第一角度反射光谱测量探头
、
所述第二角度反射光谱测量探头以及所述透射光谱测量探头采集的光谱信号
。
[0012]进一步的，对所述反射光谱信号进行相关性分析及信号分解处理得到相应的散射特征变量，具体包括：
[0013]获取所述反射光谱信号包含的第一角度反射光谱信号和第二角度反射光谱信号，根据不同角度下散射光分布与粒径的关系，将两个角度的漫反射光进行相关性分析及信号分解处理，得到散射特征变量
。
[0014]进一步的，基于所述透射光谱信号得到相应的吸收光谱特征变量，具体包括：
[0015]基于所述透射光谱信号对吸收光谱进行二阶导数预算，得到二阶导数谱；将所述二阶导数谱中每个波长下的吸光度输入到预设的回归分析模型，选择所述回归分析模型对应交互验证均方根误差最小的子集中的波长作为特征波长，得到相应的吸收光谱特征变量
。
[0016]进一步的，所述质量分析判别模型是基于遗传算法优化反向传播神经网络的训练过程所构建的乳制品质量分析判别模型，所述训练过程用于建立融合特征矩阵与乳制品质量判别结果之间的映射关系
。
[0017]进一步的，基于所述散射特征变量和所述吸收光谱特征变量，得到相应的特征融合矩阵，具体包括：将所述散射特征变量和所述吸收光谱特征变量分别进行归一化处理，并基于归一化处理结果本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种乳制品质量分析方法，其特征在于，包括：获取乳制品的反射光谱信号和透射光谱信号，对所述反射光谱信号进行相关性分析及信号分解处理得到相应的散射特征变量，并基于所述透射光谱信号得到相应的吸收光谱特征变量；基于所述散射特征变量和所述吸收光谱特征变量，得到相应的特征融合矩阵；将所述特征融合矩阵输入到基于散射特征和吸收光谱特征融合的质量分析判别模型，得到所述质量分析判别模型输出的乳制品质量预测结果；所述质量分析判别模型是基于样本特征融合矩阵及所述样本特征融合矩阵对应的实际乳制品质量预测结果训练得到的
。2.
根据权利要求1所述的乳制品质量分析方法，其特征在于，所述获取乳制品的反射光谱信号和透射光谱信号，具体包括：基于预设的透射反射一体光谱测量装置获取乳制品的反射光谱信号和透射光谱信号；所述透射反射一体光谱测量装置包括：宽谱光源
、
光谱仪
、
样品池
、
第一角度反射光谱测量探头
、
透射光谱测量探头以及第二角度反射光谱测量探头；其中，所述宽谱光源的出射光经过入射光纤入射到所述样品池内，将乳制品通过所述样品池的进样管输入到所述样品池，并从所述样品池的出样管流出；同时基于所述第一角度反射光谱测量探头与所述第二角度反射光谱测量探头分别收集所述样品池中乳制品不同角度的散射光谱信号，并基于所述透射光谱测量探头获取相应的透射光谱信号；所述光谱仪用于记录所述第一角度反射光谱测量探头
、
所述第二角度反射光谱测量探头以及所述透射光谱测量探头采集的光谱信号
。3.
根据权利要求1所述的乳制品质量分析方法，其特征在于，对所述反射光谱信号进行相关性分析及信号分解处理得到相应的散射特征变量，具体包括：获取所述反射光谱信号包含的第一角度反射光谱信号和第二角度反射光谱信号，根据不同角度下散射光分布与粒径的关系，将两个角度的漫反射光进行相关性分析及信号分解处理，得到散射特征变量
。4.
根据权利要求1所述的乳制品质量分析方法，其特征在于，基于所述透射光谱信号得到相应的吸收光谱特征变量，具体包括：基于所述透射光谱信号对吸收光谱进行二阶导数预算，得到二阶导数谱；将所述二阶导数谱中每个波长...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘伯扬，杨戬，高永亮，白鹏，特日格乐，马利军，张慧萍，李雪晶，康俊巍，李慧，王慧，
申请(专利权)人：内蒙古智慧质量中心有限公司，
类型：发明
国别省市：