[发明专利]检测样品表面污染物的方法、装置和计算机可读取介质

说明书

本公开提供一种检测样品表面污染物的方法、装置和计算机可读取介质。其中，检测样品表面污染物的方法包括：获取样品光谱；对样品光谱进行主成分分析，取前三个主成分所对应的波段数据生成假彩色图像；从假彩色图像中识别受污染区和未污染区；分别获取受污染区与未污染区的光谱；比较受污染区与未污染区的光谱差异，以及根据所述差异定位一个或多个特征波长；根据所述特征波长确定污染物的一个或多个性质。

技术领域

本发明涉及光谱检测领域，具体涉及一种检测样品表面污染物的方法、装置和计算机可读取介质。

背景技术

卷烟在生产加工过程由于烟丝干燥水分不均、加料加香不匀、加工设备漏油等原因，卷制后烟支表面容易污染，出现色斑烟支，影响产品形象和消费者健康。因此在实际生产过程中，对于污染烟支应及时发现并剔除，同时查找原因并排除隐患。目前主要发现色斑烟支主要靠操作工进行巡查或消费者反馈，时效性差，发现率低，产生色斑的原因主要靠人工经验判别，并挨个排查，效率低。

中国专利201610234421.X发明了一种卷烟烟支色斑污染的检测方法及系统，该专利发明了一种利用近红外判定污染源的方法。该专利是仅对污染后的烟支的污染源进行追溯，无法进行实时在线监控，并且需操作繁琐，主要表现在：一是需要将每种污染源及卷烟材料进行污染，获得第一光谱曲线并建模，利用模型识别待测污染烟支的污染源；二是结果准确度受建模方法、模型的稳健性以及卷烟纸批次的稳定性影响较大，为保证结果准确性，需要对不同批次卷烟材料进行重新建模，针对每一污染源每次建模测试数量需要200个样品，测试量巨大，不便于具体实施。

《基于ATR-FTIR技术的黄斑烟污染源鉴别》(食品与机械，2019(11))通过比对自制黄斑烟及实际黄斑烟上污染斑点的光谱实现污染物鉴别，检测是将待测样品置于晶体材料(通常采用Zn、Se、Ge、Si晶体和金刚石)上，通过采集样品表面的反射信号来获得样品表层化学成分的结构信息。该方法与专利201610234421.X类似，需利用所有污染物和所有烟用纸张自制黄斑烟样品建立光谱数据库，由于烟用纸张种类繁多，且不同批次烟用卷烟纸存在差异，判决结果准确性和稳定性难以保证，且检测时需将污染位置裁剪出来，无法实现在线监测。

《烟支黄斑污染物的追溯与鉴别》(贵州农业科学，2019,47(5))采用傅立叶变换红外光谱(FT-IR)法与气相色谱质谱法(Gc/MS)对卷烟生产过程中产生的黄斑烟支表面污染物进行分析和鉴别。该方法解决了污染物与被污染纸基光谱信息混元问题，但需对样品进行前处理，操作较为复杂，检测时间较长，且无法实现在线监测。

基于以上方法均是针对人为发现烟支污染后针对污染源追溯的所提出的技术方案，操作繁琐，且均无法实现在线的检测。

发明内容

针对上述方法操作繁琐、准确度受被污染物的批次差异及模型稳定性的影响、无法在线检测和识别的问题，本发明提出了一种检测样品表面污染物的方法，该方法能够自动识别样品(如烟支)是否被污染，还能够判断污染物的来源。

在一些方面，本公开一种检测样品表面污染物的方法，包括：

-获取样品光谱；

-对样品光谱进行主成分分析，取前三个主成分所对应的波段数据生成假彩色图像；

-从假彩色图像中识别受污染区和未污染区；

-分别获取受污染区与未污染区的光谱；

-比较受污染区与未污染区的光谱差异，以及根据差异定位一个或多个特征波长；

-根据特征波长确定污染物的一个或多个性质。

上述方案通过主成分分析获得的假彩色图像识别受污染区与未污染区，有效提高了识别精度。

上述方案通过比较受污染区与未污染区的光谱，有效扣除了烟支背景对于污染区成分的影响，突出了污染区的光谱特征。