[发明专利]基于特征波段的血斑蛋在线检测方法

摘要

本发明公开了一种基于特征波段的血斑蛋在线检测方法，涉及鸡蛋内部缺陷动态检测技术领域。本方法是①搭建血斑蛋在线检测平台；②设置在线试验参数；③采集光谱数据；④光谱数据预处理；⑤特征波段筛选；⑥建立血斑蛋在线判别模型；⑦检验模型。本方法经过自适应重加权采样算法后，又经过逐步筛选最后确定模型的最终变量，此过程相当于二次筛选变量，将原有波段大幅度简化；筛选出的最终进入判别函数的变量只有5个，大幅度减小模型运算复杂度，提高了血斑蛋在线检测的速度；利用光学技术，实现了对血斑蛋快速无损鉴别，解决了实际生产中血斑蛋难鉴别、难检测的弊端，提高了蛋品企业检测效率和质量。

主权项

1.一种基于特征波段的血斑蛋在线检测方法，其特征在于包括以下步骤：①搭建血斑蛋在线检测平台；所述的血斑蛋在线检测平台包括被检测对象鸡蛋(0)，设置有可调光源(1)、光纤(2)、聚焦透镜(3)、准直透镜(4)、暗箱(5)、光纤光谱仪(6)、光电传感器(7)、计算机(8)、传送带(9)和可编程控制器(10)；在暗箱(5)内设置传送带(9)，在传送带(9)中间的上面放置有鸡蛋(0)；在暗箱(5)的底面中间设置有聚焦透镜(3)，可调光源(1)、光纤(2)和聚焦透镜(3)依次连接；在暗箱(5)的顶面中间设置有准直透镜(4)，准直透镜(4)、光纤光谱仪(6)和计算机(8)依次连接；在传送带(9)中间的侧面设置有光电传感器(7)，光电传感器(7)、可编程控制器(10)和计算机(8)依次连接；②设置在线试验参数在线试验参数包括光强大小、积分时间、暗电流、参考电流以及传送带的运行速度；③采集光谱数据鸡蛋随着传送带的运行陆续进入暗箱，光电传感器被鸡蛋触发后将信号传至可编程控制器并进一步传至计算机；透过鸡蛋的光通过准直透镜接收后，再由光纤光谱仪采集每个鸡蛋的光谱数据；④光谱数据预处理将所有采集到的光谱数据进行标准正态变换预处理，标准正态变换预处理公式为：其中：X_i,k为需要变换的光谱矩阵，为第i个光谱的平均值，m为波长的点数，将通过标准正态变换预处理后的数据按照2:1的原则随机分成训练集和预测集；⑤特征波段筛选采用竞争性自适应重加权采样算法，筛选出偏最小二乘回归模型中回归系数绝对值大的波长点，去掉权重小的波长点，利用交叉验证选出均方根误差值最低的子集为筛选出的最优变量；⑥建立血斑蛋在线判别模型将筛选出的特征波段建立逐步贝叶斯判别模型，将竞争性自适应重加权采样算法(CARS)得到的特征波段通过逐步贝叶斯判别分析中“有进有出”的方式，逐步将最重要的判别变量进入判别函数，通过特定的W检验标准，最终确定进入模型的变量，得到最终的判别模型；⑦检验模型将预测集的数据选出对应的特征波段代入判别模型中得到预测值，通过与真实值的比较来检验模型的适用性。