[发明专利]基于太赫兹光谱和图像信息融合的麦芽糖混合物定量分析方法

说明书

本发明公开了一种基于太赫兹光谱和图像信息融合的麦芽糖混合物定量分析方法，步骤包括：1)对麦芽糖混合物的光谱和图像样本数据进行特征提取，并将所提取的数据融合；2)利用光谱和图像的融合数据建模，对麦芽糖混合物定量分析。本发明的有益效果为：1、本发明的预测精度显著优于采用单一光谱或单一图像的预测精度；2、本发明采用PCA算法对光谱数据和图像数据进行单独特征提取，能够有效地去除噪声，能够较好地提取出于建模相关的特征向量，进而有效地改善多源信息融合模型的预测精度；3、根据结构风险最小化理论提出了一种Boosting迭代终止判断指标，实现了对最小二乘支持向量机基础模型参数的自动优化。

技术领域

本发明涉及一种基于太赫兹光谱和图像信息融合的麦芽糖混合物定量分析方法。

背景技术

粮食如果储藏不当，容易发生霉变、芽变、板结、虫蚀、陈化等想象，使得其气味、色泽、组成分含量等都发生变化，近年来涌现了电子鼻、机器视觉、近红外、X射线等众多粮食品质检测方法，但均无法满足精确快速的粮食芽变早期检测需求。粮食在发芽过程中，最主要的化学成分变化是将淀粉转化为用于生长的糖类，而麦芽糖分子在THz波段下存在明显的特征吸收峰，因此可通过对粮食颗粒中麦芽糖分子的定量分析来判别样品的芽变程度，进而实现对粮食的早期检测。

THz波作为一种新的可靠的潜力巨大的无损探测技术，其光谱包含有丰富的物理和化学信息，能够获得其他光谱分析和成像技术所不能得到的信息。由于其独特的特性，THz 波及成像技术已经在医学成像、安检、品质检测和质量控制等领域得到了广泛的应用。现有的麦芽糖混合物定量分析方法均采用单一的方法，由于单一的方法信息量不足，造成预测精度值低。

发明内容

本发明的目的提供一种基于太赫兹光谱和图像信息融合的麦芽糖混合物定量分析方法，解决单一的方法信息量不足，预测精度值低的技术问题。

针对所提到的问题，本发明提供了一种基于太赫兹光谱和图像信息融合的麦芽糖混合物定量分析方法，步骤包括：

1)对麦芽糖混合物的光谱和图像样本数据进行特征提取，并将所提取的数据融合；

2)利用光谱和图像的融合数据建模，对麦芽糖混合物定量分析。

优选方案是：步骤1之前还包括获取麦芽糖混合物的光谱和图像的样本数据。

优选方案是：获取麦芽糖混合物的光谱样本数据，步骤包括：

1)采用THz-TDS系统对各个浓度麦芽糖混合物进行了测量，得出光谱；

2)采用傅里叶变换获得样品的频域光谱；

3)计算不同浓度麦芽糖混合物的吸收光谱和折射率。

优选方案是：将不同浓度的麦芽糖混合物薄片放置在THz-TDS系统中的移动平台上，并进行反射成像测量，获得不同浓度麦芽糖混合物的部分THz图像。

优选方案是：采用PCA算法对光谱数据和图像数据进行单独特征提取。

优选方案是：利用Boosting-LS-SVM多源信息融合模型对麦芽糖混合物的光谱和图像特征数据进行预测的具体方法包括为：

1)根据风险最小化理论确定Boosting迭代终止判断条件；

2)按照迭代终止判断条件对Boosting-LS-SVM多源信息融合模型迭代；

3)采用相关系数和均方根误差来评价Boosting-LS-SVM多源信息融合模型的预测误差。

优选方案是：假设有n个样本用于建立融合模型，对于第k个麦芽糖混合物，采用PCA算法样本光谱和图像数据进行特征提取，若一个麦芽糖混合物样品的THz透射光谱样本数据和反射图像样本数据分别为：