[发明专利]一种基于激光诱导击穿光谱茶叶品种识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及光谱领域，尤其是涉及一种基于激光诱导击穿光谱技术结合光谱特征提取实现茶叶品种识别的方法。

背景技术

茶叶作为全球三大天然饮料之一，具有丰富营养价值和保健功能。茶叶中富含氨基酸、茶多酚、咖啡碱等化学成分及多种微量元素对人体是有益的。随着人们生活质量提升，人们对茶叶质量也越来越关注。茶叶种类繁多，分类的标准也多样。中国对茶叶分类主要依赖加工工艺不同，缺乏量化的分类指标，有的茶类中间无特别显著的差别，限制我国各类茶叶在国际上的流通和公平贸易。因此，茶叶种类快速准确识别是茶叶界亟需解决的问题。

激光诱导击穿光谱技术(LIBS)是一种光谱分析技术，在对样品组成及含量分析领域具有广泛的应用。LIBS技术是利用激光照射被测物体表面产生等离子体来获取物质成分(定性分析)、浓度(定量分析)和物质识别的分析技术。LIBS相比于传统的光谱分析方法，具有实时、快速、无损或微损检测等特点。

基于PLS投影分析的波段选择的方法是通过PLS回归得到权重因子向量及光谱矩阵，将各波长点数据的标准差与对应波长的权重因子相乘所得结果定义为PLS投影系数，通过PLS投影系数大小进行波段选择。LIBS光谱数据具有大量冗余信息和噪声，通过PLS投影可以有效提取茶叶光谱有效波段。

PLSDA是一种基于判别分析的PLS算法，建立类别信息矩阵与样本集特征矩阵之间的PLS回归模型；根据训练集建立的模型，计算测试集中的样本的类别信息矩阵，通过贝叶斯函数求取其阈值，根据阈值进行判断茶叶属于类别。

申请号为CN20151025821.0的《一种基于激光诱导击穿光谱技术的茶叶分类鉴别方法》使用LIBS检测装置对茶叶样品的元素组成进行初步分析，选取含量差异较大的元素的特征谱线作为分析指标。然后在相同的条件下，对每种标准茶叶样品采集多组光谱，并将每种标准茶叶样品的光谱数据分为两个部分，其中一部分作为训练样本来建立判别分析模型，另一部分光谱作为测试样本，用于评估判别模型的准确度。对待测茶叶样本进行判别分析，然后调用建立好的分类模型，与已建立的数据库内各元素的LIBS光谱数据模型进行对比，确定待鉴别茶叶的种类。该方法需要比较茶叶的LIBS光谱，然后选择区分不同种茶叶的特征谱线，人为通过比较选取耗时而且准确性不高，随着检测茶叶品种增加，有效选择特征谱线更为困难，谱线选择关系到模型判别的精度。

发明内容

针对目前茶叶分类检测准确度低，检测效率低等缺点，本申请提供了一种基于激光诱导击穿光谱茶叶品种识别方法。本方法具有简单、高效、准确识别茶叶品种的优点，可以对不同品种茶叶进行快速准确识别，提高茶叶品种识别效率，有效保证茶叶的质量与安全。

本发明的技术方案如下：

一种基于激光诱导击穿光谱识别茶叶品种的方法，包括以下步骤：

(1)茶叶样品制备及光谱信号获取：对茶叶样品进行预处理，分别对不同品类茶叶进行干灰化处理，将残留物质使用压片机压片状样品；采用基于激光诱导击穿光谱即LIBS检测方法获取已知种类的光谱，并对茶叶光谱数据进行归一化处理；

(2)茶叶光谱特征光谱矩阵获取：通过比较不同种茶叶相同谱峰获取茶叶特征光谱矩阵X，实现茶叶光谱数据信息提取，而对应样本种类组成类别向量Y；

(3)获取权重因子：对所得LIBS特征光谱矩阵X与类别向量Y进行沿列方向的去均值运算，得到去均值后的光谱阵ΔX和类别向量ΔY；依次对ΔX的每一列与ΔY进行PLS回归，得到权重因子f；

(4)求取标准差：求特征光谱矩阵ΔX的每一列的标准差；

(5)特征谱线确定：计算PLS投影系数，设定阈值选择特征谱线个数；

(6)判别模型建立及测试：在所测茶叶光谱数据N个中，选择K个茶叶光谱数据使用PLSDA判别模型进行建模，(N-K)数据进行模型评价，且K≥(N-K)。

步骤(2)比较不同品种茶叶LIBS光谱，选择不同种茶叶相同谱峰作为特征光谱，有效减少光谱数据冗余。

步骤(4)求特征光谱矩阵ΔX的每一列的标准差，因为步骤(3)中已将其取均值，故所求标标准差为：

其中m为样本数，n为光谱波长点数。

LIBS光谱矩阵各波长点数据的标准差与对应波长的权重因子相乘所得结果定义为茶叶光谱LIBA光谱的PLS投影系数：

r_j＝|q_j×f_j|j＝1,2,...,m(2)