基于高光谱成像技术与机器学习的掺劣小麦粉快速无损检测方法技术

本发明专利技术涉及小麦粉无损检测技术领域，具体地说，涉及基于高光谱成像技术与机器学习的掺劣(发霉、发芽)小麦粉快速无损检测方法，包括以下步骤：采用高光谱成像系统获取小麦样本原始光谱图像，并采用SpecView软件对原始光谱图像处理；多种预处理方式，预处理原始光谱图像；采用偏最小二乘回归筛选最适合的预处理方法，构建回归模型；采用特征选择算法：非信息变量剔除算法、序列投影算法以及竞争自适应重加权采样算法提取原始光谱图像中的特征波长，作为后续定量分析实验的输入；感知预处理后的原始光谱图像，采用偏最小二乘回归、随机森林回归、多层感知器回归、支持向量回归以及XGBoost回归梯度五种回归算法和特征选择算法组合，构建高光谱检测模型。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及小麦粉无损检测，具体地说，涉及基于高光谱成像技术与机器学习的掺劣小麦粉快速无损检测方法。

技术介绍

1、小麦作为全球粮食供应的重要组成部分，年产量约达7亿吨，为全球40亿人口提供每日所需的20％蛋白质和至少40％的能量。小麦粉的品质受多种因素影响，当小麦收获季节遭遇高温多雨天气或储存不当时，容易导致小麦发芽甚至霉变；使用发芽小麦制成的面粉会显著降低其品质，而食用发霉小麦制成的面粉可能引发腹泻、血液系统疾病和免疫抑制，对人体健康造成严重危害，因此，监测和控制小麦粉的质量对于确保小麦产品的安全性和质量至关重要。

2、发霉小麦粉中含有大量霉菌毒素，研究表明，霉菌毒素主要存在于小麦粒的外层；由全麦制成的小麦粉保留了小麦麸皮部分，可能在面粉中残留霉菌毒素；小麦粉中的发霉物质主要是镰刀菌霉菌毒素，其中脱氧雪腐镰刀菌烯醇(don)是镰刀菌霉毒素家族中最主要的成分之一；

3、根据中国食品安全国家标准《食品安全国家标准食品中真菌毒素限量》(gb2761-2017)，小麦粉中脱氧雪腐镰刀菌烯醇的最大允许含量为1000微克/公斤；中国食品安本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于高光谱成像技术与机器学习的掺劣小麦粉快速无损检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于高光谱成像技术与机器学习的掺劣小麦粉快速无损检测方法，其特征在于：所述高光谱成像系统由近红外高光谱相机、室内试验箱、4盏50W标准卤素灯、升降台、计算机及SpecView软件组成。

3.根据权利要求2所述的基于高光谱成像技术与机器学习的掺劣小麦粉快速无损检测方法，其特征在于：所述SpecView软件对原始光谱图像进行反射率校正，所述SpecView软件对原始光谱图像中每个像素点的光强值进行处理：

4.根据权利要求1所述的基于高光谱成像技...

【技术特征摘要】

1.基于高光谱成像技术与机器学习的掺劣小麦粉快速无损检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于高光谱成像技术与机器学习的掺劣小麦粉快速无损检测方法，其特征在于：所述高光谱成像系统由近红外高光谱相机、室内试验箱、4盏50w标准卤素灯、升降台、计算机及specview软件组成。

3.根据权利要求2所述的基于高光谱成像技术与机器学习的掺劣小麦粉快速无损检测方法，其特征在于：所述specview软件对原始光谱图像进行反射率校正，所述specview软件对原始光谱图像中每个像素点的光强值进行处理：

4.根据权利要求1所述的基于高光谱成像技术与机器学习的掺劣小麦粉快速无损检测方法，其特征在于：所述s2中预处理原始光谱图像包括：光谱数据简单去噪和光谱数据变换预处理原始光谱图像。

5.根据权利要求4述的基于高光谱成像技术与机器学习的掺劣小麦粉快速无损检测方法，其特征在于：所述简单去噪：对掺入发霉小麦粉和发芽小麦粉的光谱数据进行标准化和滑动窗口平滑处理；

6.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：周路，白广冉，孙通，刘子源，徐一清，
申请(专利权)人：浙江农林大学，
类型：发明
国别省市：