【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及毒素检测，更具体的说是涉及一种用于水果制品的棒曲霉素无损检测方法及系统。
技术介绍
1、目前，棒曲霉素(patulin，pat)是扩展青霉产生的一种真菌毒素，常见于水果及其相关制品中。pat会引起恶心、呕吐和其他胃肠道症状，以及伴有肾脏损伤的肠道屏障功能改变，对肝脏、心脏和肾脏都具有严重影响，具有一定的细胞毒性、免疫毒性和免疫抑制特性，人体内摄入过多棒曲霉素可造成严重生命安全问题，威胁人类健康。随着消费者对食品安全和质量的关注不断增加，对水果及其加工产品的毒素检测需求日益增长，有关产品毒素的检测方法应用前景十分广阔。
2、常用的毒素检测方法有薄层色谱法、高效液相色谱法、色谱串联质谱法、免疫测定法和电化学检测法。薄层色谱法是最早应用于pat毒素的检测方法，具有操作简单、设备单一和检测便捷等优点；色谱法以及色谱-质谱联用法是最常用和最可靠的毒素检测方法，所得结果检测限低、灵敏度高、可重复性好；免疫测定法和电化学检测法具有灵敏性较高和特异性较好的优点。
3、但是，薄层色谱法灵敏度较低，多应用于定性检测；色谱法以及色谱-质谱联用法需要复杂的样品前处理与昂贵的大型仪器，且对检测人员要求较高；免疫测定法和电化学检测法目前多停留在实验室阶段，且检测成本较高，无法进行大规模应用。即现有的毒素检测方法均具有待测样品的前处理步骤较为繁琐、检测手段和仪器使用复杂，同时对样品有不可逆转的破坏性、检测速度慢等缺陷，难以实现多样本的快速检测。
4、因此，如何提供一种多样本快速、无损、便捷的棒曲霉素检测方法是
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种用于水果制品的棒曲霉素无损检测方法及系统，基于可见近红外高光谱技术对样品进行扫描分析，以pat浓度为检测指标，以水果原料及其制品为研究对象，建立pat浓度判别分析模型，能够避免对样品产生不可逆转的破坏，实现多样本快速检测，操作简单，检测效果好。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、一种用于水果制品的棒曲霉素无损检测方法，包括：
4、获取不同棒曲霉素浓度的水果制品样本；
5、基于所述水果制品样本得到光谱图像；
6、基于所述光谱图像得到原始反射光谱数据；
7、基于所述原始反射光谱数据得到特征波段；
8、基于所述特征波段和其对应的所述水果制品样本构建pat浓度检测模型；
9、获取待测水果制品样本，输入至所述pat浓度检测模型，得到对应的棒曲霉素浓度。
10、优选的，获取所述光谱图像具体包括：
11、基于光谱仪器获取所述水果制品样本的光谱图像。
12、优选的，基于所述光谱图像得到原始反射光谱数据，具体包括：
13、基于所述光谱图像进行黑白校正，得到校正光谱图像；
14、基于所述校正光谱图像选取得到感兴趣区域；
15、基于所述感兴趣区域得到所有像素点在各波长的平均反射率；
16、基于所述平均反射率得到所述原始反射光谱数据。
17、优选的，所述黑白校正，计算公式如下：
18、r＝(s-d)/(w-d)
19、其中，r表示校正光谱图像，s表示光谱图像，d表示黑帧，w表示白帧。
20、优选的，获取所述特征波段，具体包括：
21、基于预处理算法对所述原始反射光谱数据进行处理，得到预处理光谱数据；
22、基于所述预处理光谱数据得到所述特征波段。
23、优选的，获取所述预处理光谱数据，具体包括：
24、基于预处理算法对所述原始反射光谱数据进行处理，消除光谱扫描过程中无关因素的影响；
25、所述无关因素至少包括：样本自身状态、测量环境、光源强度不均匀和仪器性能。
26、优选的，所述预处理光谱数据基于特征波段算法进行数据降维处理，提取与棒曲霉素浓度相关性最大的波段作为所述特征波段。
27、优选的，还包括：
28、基于所述原始反射光谱数据按预设比例划分为校正集和预测集；
29、基于所述校正集对所述pat浓度检测模型进行训练，并基于所述预测集验证所述pat浓度检测模型的检测准确率；
30、选取所述检测准确率最高的模型作为最优pat浓度检测模型。
31、优选的，获取不同棒曲霉素浓度的水果制品样本，具体包括：
32、获取棒曲霉素溶液，并将所述棒曲霉素溶液进行梯度稀释，得到多个不同浓度的棒曲霉素溶液；
33、获取水果制品样本，并将所述不同浓度的棒曲霉素溶液加入至所述水果制品样本，得到不同棒曲霉素浓度的水果制品样本。
34、一种用于水果制品的棒曲霉素无损检测系统，包括：样品获取模块、图像获取模块、光谱数据获取模块、特征波段获取模块、模型构建模块和检测输出模块；
35、所述样品获取模块，用于获取不同棒曲霉素浓度的水果制品样本；
36、所述图像获取模块，用于基于所述水果制品样本得到光谱图像；
37、所述光谱数据获取模块，用于基于所述光谱图像得到原始反射光谱数据；
38、所述特征波段获取模块，用于基于所述原始反射光谱数据得到特征波段；
39、所述模型构建模块，用于基于所述特征波段和其对应的所述水果制品样本构建pat浓度检测模型；
40、所述检测输出模块，用于获取待测水果制品样本，输入至所述pat浓度检测模型，得到对应的棒曲霉素浓度。
41、经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本专利技术公开提供了一种用于水果制品的棒曲霉素无损检测方法及系统，基于可见近红外高光谱技术对样品进行扫描分析，以pat浓度为检测指标，以水果原料及其制品为研究对象，建立pat浓度判别分析模型，最终建立一种快速、无损的检测方法，具有以下有益效果：
42、1、通过高光谱设备采集的样品图像，同一张图像中含有多个样本，可以提取多个样本的感兴趣区域，得到多个样本的光谱数据并进行后续的数据处理和建模，实现多样本的检测。
43、2、通过光谱图像反映出样本的内部信息，直接通过图像来判断样本的毒素含量，能够避免对样品产生不可逆转的破坏，实现全方位、多角度的对水果制品中的棒曲霉素浓度进行检测，能够准确判别样本中毒素含量所处的范围。
44、3、本专利技术利用光谱扫描图像建立pat浓度判别模型，能够与相关数据处理方法相结合，提高模型的精度，将模型应用在分级设备中，能够实现多样本的快速检测，减少时间和人工成本的投入，操作简单，检测精度高。
45、4、有助于完善对食品中pat的监测和预警，在水果制品出厂前了解各产品的毒素含量，减少残有毒素的样本流入市场，为防止人体摄入过量含有pat的水果及相关产品，进而保障消费者身体健康和水果产业的持续发展具有重要意义。
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1.一种用于水果制品的棒曲霉素无损检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种用于水果制品的棒曲霉素无损检测方法，其特征在于，获取所述光谱图像具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种用于水果制品的棒曲霉素无损检测方法，其特征在于，基于所述光谱图像得到原始反射光谱数据，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种用于水果制品的棒曲霉素无损检测方法，其特征在于，所述黑白校正，计算公式如下：
5.根据权利要求1所述的一种用于水果制品的棒曲霉素无损检测方法，其特征在于，获取所述特征波段，具体包括：
6.根据权利要求5所述的一种用于水果制品的棒曲霉素无损检测方法，其特征在于，获取所述预处理光谱数据，具体包括：
7.根据权利要求5所述的一种用于水果制品的棒曲霉素无损检测方法，其特征在于，所述预处理光谱数据基于特征波段算法进行数据降维处理，提取与棒曲霉素浓度相关性最大的波段作为所述特征波段。
8.根据权利要求1所述的一种用于水果制品的棒曲霉素无损检测方法，其特征在于，还包括：
9.根据权利
10.一种用于水果制品的棒曲霉素无损检测系统，其特征在于，包括：样品获取模块、图像获取模块、光谱数据获取模块、特征波段获取模块、模型构建模块和检测输出模块；
...【技术特征摘要】
1.一种用于水果制品的棒曲霉素无损检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种用于水果制品的棒曲霉素无损检测方法，其特征在于，获取所述光谱图像具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种用于水果制品的棒曲霉素无损检测方法，其特征在于，基于所述光谱图像得到原始反射光谱数据，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种用于水果制品的棒曲霉素无损检测方法，其特征在于，所述黑白校正，计算公式如下：
5.根据权利要求1所述的一种用于水果制品的棒曲霉素无损检测方法，其特征在于，获取所述特征波段，具体包括：
6.根据权利要求5所述的一种用于水果制品的棒曲霉素无损检测方法，其特征在...
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