[发明专利]多波长LED诱导荧光的茶叶品质无损检测方法及装置无效
申请号: | 201310070950.7 | 申请日: | 2013-03-06 |
公开(公告)号: | CN103175815A | 公开(公告)日: | 2013-06-26 |
发明(设计)人: | 刘旋;冯超;梅亮;董永江;阎春生;何赛灵 | 申请(专利权)人: | 浙江大学 |
主分类号: | G01N21/64 | 分类号: | G01N21/64 |
代理公司: | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人: | 杜军 |
地址: | 310027 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 波长 led 诱导 荧光 茶叶 品质 无损 检测 方法 装置 | ||
发明内容
本发明涉及一种基于多波长发光二极管(Light Emitting Diode,LED)诱导荧光检测系统,可对多种茶叶样本进行品质检测,属光学传感技术领域以及分析检验仪器技术领域。
茶叶作为一种健康、纯天然的饮用物质,已经成为当今消费最多的三大饮料之一,而在中国,饮用茶叶的历史可以追溯到几千年以前。自1996年以来,我国茶叶的产量一直名列世界前茅,已经成为世界最大的茶叶供应国,茶叶品质的检测在我国显得尤为重要。茶叶的品质有很多的决定因素,生长环境、加工处理技术以及储存方法都可以影响茶叶的质量,因此茶叶质量的评价是系统和复杂的,它是茶叶颜色、形状、气味、口感等因素的综合效果。
随着生活水平的提高,鉴于对健康的追求,人们对茶叶质量的要求越来越高,如何合理的选择茶叶已经受到了人们的普遍关注。同时,在加工处理以及储存的过程中,对茶叶的性能进行检测,也是相当必要的。然而,市场上并没有标准化的评价茶叶等级的方法,造成近年来茶叶市场上出现了以普通茶叶冒充优质茶叶的情况,严重影响了名牌茶叶的信誉。因此寻找一种快速、准确的无损检测方法和装置是茶叶市场的迫切要求。
当前,国内外对茶叶质量的评价主要依赖专家的感官审评,即通过专业人员的视觉、味觉、触觉、嗅觉,并结合专业知识和丰富的经验对茶叶的品质属性进行评定。因此,茶叶感官评价具有一定的主观性,很难客观、准确的标定茶叶的真实等级,同时,这种方法不满足快速、无损检测的要求。
近年来,人们已经提出来了一些茶叶品质检测的装置和方法。如专利号为CN101158657A,提出了一种基于X射线荧光技术的茶叶产地鉴别方法,采用不同地区茶叶重金属元素含量的不同引起X射线荧光光谱的差异,对不同地区的茶叶进行分类。又如专利号为CN101620180A,提出了一种近红外技术快速检测茶叶品质的方法,采用茶叶样本近红外区的漫反射的光谱信息,对茶叶样本质量进行检测。但是这些方法都有一定的弊端,X射线电子能量大,长时间照射对人体有害;近红外光谱法属于弱信号检测,灵敏度较低。
针对这些技术的不足,本发明提出来一种简单、有效的茶叶检测装置及方法。
多波长LED诱导荧光的茶叶品质无损检测装置,包括手持式的多波长LED荧光检测探头、长通滤光片、大芯径光纤、LED驱动控制电路、光谱仪、数据采集卡和计算机。多波长LED荧光检测探头内围绕探头中心均布有六个不同波长的LED,在探头中心设置有长通滤光片和大芯径光纤,大芯径光纤的一端正对长通滤光片,另一端与光谱仪连接,光谱仪与计算机信号连接,计算机通过数据采集卡控制LED驱动控制电路,LED驱动控制电路为探头内的LED提供可调的恒定电流。
所述的不同波长的LED的波长范围为:255nm-675nm。
多波长LED诱导荧光的茶叶品质无损检测方法,具体是:
步骤1.光谱采集:轮流点亮单个LED,采集茶叶样本300nm-1100nm的荧光光谱,以文件的形式存放。
步骤2.主成分分析:分别对每个波长照射下的所有茶叶样本的荧光光谱数据进行主成分分析,将主成分按方差贡献率由大到小排列,根据对累计贡献率的要求,取前T个主成分
步骤3.建立模型:采用留一法建立线性回归模型:
通过线性回归模型获得的被剔除的样本的茶叶品质因数表示为:
步骤4.评价:对不同波长下的检测结果进行比对,找到最好的评审结果,完成茶叶质量的检测。
本发明的有益效果:本发明采用寿命长、价格低的LED作为激发光源,使装置具有结构紧凑、体积小的特点,同时采用多波长激发茶叶荧光光谱的方法,可以得到更多茶叶样品物理和化学信息,更有利于茶叶品质的检测。
实例一:六种炒青茶叶样本的分类
六种茶叶样本,每种测量十次,共有N=60组光谱数据,茶叶种类标定位m=1,2,3,4,5,6,分别表示茶叶样本CQ、CY、CF、GⅡ、GⅠ、CX。
其中表示专家给定的茶叶品质的预处理矩阵,表示第j个主成分对第k个样本的贡献,表示通过线性回归方程(1)得到的线性系数矩阵,N表示总的光谱样本数;i表示被剔除的样本;M表示光谱中变量的数目;T表示前T个主成分;表示回归量和偏置,其第一列赋值为1,用于消除0值和负值对回归模型的影响,其余值为,表示第j个主成分对第k个样本的贡献。
实例二:六种大佛龙井的等级区分
表示第i个样品的品质因数,即第i个样品的分类结果;表示前T个主成分对第i个样品的贡献。
附图说明
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