开云优惠体育网页版入口

专利名称：基于光谱分析的奶粉微量元素检测方法及系统

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202411237618.X

专利申请（专利权）人：陕西圣唐乳业有限公司
权利人地址：陕西省渭南市富平县高新技术产业开发区泰安路中段东侧

专利发明（设计）人：杨维静,徐永杰,安文邦,吕杏杏,褚帆

专利摘要：本发明涉及光谱分析领域，具体涉及一种基于光谱分析的奶粉微量元素检测方法及系统。该方法首先获取待测批次奶粉在奶粉搅拌机中不同位置的奶粉样品的近红外吸收光谱，并获取铜元素的特征波段，特征波段包括非重叠波段和重叠波段，根据目标样品的近红外吸收光谱在非重叠波段的吸光度的分布，获得非重叠波段的铜含量评价值；对目标样品的近红外吸收光谱在重叠波段的吸光度进行调整，并根据目标样品的近红外吸收光谱在重叠波段中调整吸光度的分布，获得重叠波段的铜含量评价值；根据不同奶粉样品在各特征波段的铜含量评价值的差异，对待测批次奶粉进行搅拌处理。本发明能够提高对奶粉样品铜含量的分析精度，并提高对奶粉搅拌处理的效果。

主权利要求：
1.基于光谱分析的奶粉微量元素检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待测批次奶粉在奶粉搅拌机中不同位置的奶粉样品的近红外吸收光谱，同时获取铜元素的多个特征波段，所述近红外吸收光谱中包括不同波长的吸光度，所述特征波段包括非重叠波段和重叠波段；
将任意一个奶粉样品作为目标样品，根据目标样品的近红外吸收光谱在每个所述非重叠波段中各波长的吸光度的分布，获得目标样品在每个非重叠波段的铜含量评价值；
根据目标样品的增强光谱在每个所述重叠波段中各波长的吸光度的变化，获得铅元素在每个重叠波段的影响程度；基于所述影响程度，对目标样品的近红外吸收光谱在每个重叠波段中各波长的吸光度进行调整，获得每个重叠波段中每个波长的调整吸光度；根据目标样品的近红外吸收光谱在每个重叠波段中各波长的所述调整吸光度的分布，获得目标样品在每个重叠波段的铜含量评价值；
根据不同奶粉样品之间在各特征波段的铜含量评价值的差异，获得待测批次奶粉的不均匀程度；
所述获得铅元素在每个重叠波段的影响程度包括：
将任意一个重叠波段作为目标重叠波段，根据目标样品的所述增强光谱在所述目标重叠波段中的相邻波长的吸光度的差异，获得铅元素在目标重叠波段的第一影响因子；
根据目标样品的所述增强光谱在所述目标重叠波段中各波长的吸光度的分布，获得铅元素在目标重叠波段的第二影响因子；
根据所述第一影响因子和所述第二影响因子，获得铅元素在目标重叠波段的影响程度，所述第一影响因子和所述第二影响因子均与所述影响程度呈负相关，所述影响程度是经过归一化处理的数值；
所述获得铅元素在目标重叠波段的第一影响因子包括：
将目标重叠波段中任意相邻的两个波长作为一个波长组，根据目标样品的所述增强光谱在所述目标重叠波段中每个波长组中的两个波长的吸光度的差异，获得目标重叠波段中每个波长组的吸光度差异值；
对目标重叠波段中所有波长组的所述吸光度差异值的整体水平进行分析，获得铅元素在目标重叠波段的第一影响因子；
所述获得铅元素在目标重叠波段的第二影响因子包括：
对目标样品的所述增强光谱在所述目标重叠波段中所有波长的吸光度进行综合后并进行归一化处理，获得目标样品的增强光谱在目标重叠波段的第一系数；
对目标样品的所述增强光谱在每个所述重叠波段中所有波长的吸光度的最大值进行归一化处理，获得目标样品的增强光谱在目标重叠波段的第二系数；
对所述第一系数和所述第二系数进行综合，获得铅元素在目标重叠波段的第二影响因子；
所述获得每个重叠波段中每个波长的调整吸光度包括：
将目标重叠波段中的任意一个波长作为目标波长；
将铅元素在目标重叠波段的所述影响程度和目标样品的近红外吸收光谱在目标重叠波段的目标波长的吸光度的乘积值，作为目标波长的吸光度调整量；
将目标样品的近红外吸收光谱在目标重叠波段的目标波长的吸光度和所述吸光度调整量的差值，作为目标样品的近红外吸收光谱在目标重叠波段中目标波长的调整吸光度；
所述获得目标样品在每个重叠波段的铜含量评价值包括：
对目标样品的近红外吸收光谱在每个所述重叠波段中所有波长的所述调整吸光度进行综合后并进行归一化处理，获得目标样品在每个重叠波段的第三评价值；
对目标样品的近红外吸收光谱在每个所述重叠波段中所有波长的所述调整吸光度的最大值进行归一化处理，获得目标样品在每个重叠波段的第四评价值；
对目标样品在每个重叠波段的第三评价值和第四评价值进行综合，获得目标样品在每个重叠波段的铜含量评价值。
2.根据权利要求1所述的基于光谱分析的奶粉微量元素检测方法，其特征在于，所述获得目标样品在每个非重叠波段的铜含量评价值包括：对目标样品的近红外吸收光谱在每个所述非重叠波段中所有波长的吸光度进行综合后并进行归一化处理，获得目标样品在每个非重叠波段的第一评价值；
对目标样品的近红外吸收光谱在每个所述非重叠波段中所有波长的吸光度的最大值进行归一化处理，获得目标样品在每个非重叠波段的第二评价值；
对目标样品在每个非重叠波段的第一评价值和第二评价值进行综合，获得目标样品在每个非重叠波段的铜含量评价值。
3.根据权利要求1所述的基于光谱分析的奶粉微量元素检测方法，其特征在于，所述获得待测批次奶粉的不均匀程度包括：对目标样品在所有特征波段的铜含量评价值的整体水平进行分析，获得目标样品的整体评价值；
将任意两个奶粉样品作为一个样品组，根据每个样品组中的两个奶粉样品的所述整体评价值的差异，获得每个样品组的铜含量差异程度；
根据所有样品组的所述铜含量差异程度，获得待测批次奶粉的不均匀程度。
4.根据权利要求3所述的基于光谱分析的奶粉微量元素检测方法，其特征在于，所述根据所有样品组的所述铜含量差异程度，获得待测批次奶粉的不均匀程度包括：对所有样品组的所述铜含量差异程度的整体水平进行分析后并进行归一化处理，获得待测批次奶粉的不均匀程度。
5.基于光谱分析的奶粉微量元素检测系统，所述系统包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1 4任意一项所述方法的步骤。
~ 说明书 : 基于光谱分析的奶粉微量元素检测方法及系统技术领域[0001] 本发明涉及光谱分析领域，具体涉及一种基于光谱分析的奶粉微量元素检测方法及系统。背景技术[0002] 铜元素是人体必需的微量元素之一，对于婴幼儿来说，适当摄入一定量的铜元素对身体发育非常重要，而奶粉中铜元素含量过高或过低都会对婴幼儿发育造成严重负面影响，在奶粉生产过程中，如果搅拌不均匀就会导致不同奶粉产品中铜元素含量的差异较大，严重影响婴幼儿的生长发育。[0003] 相关技术中，通常对奶粉搅拌机中不同位置的奶粉样品进行光谱分析，进而分析不同位置的奶粉样品铜含量的差异，以此评估是否搅拌均匀，但光谱分析中，由于铅元素与铜元素的特征波段存在重叠现象，使得奶粉中存在的铅元素会对铜元素的含量分析产生影响，导致现有方法对奶粉样品铜含量的分析精度较差，从而导致在奶粉生产过程中，对搅拌环节处理的效果较差。发明内容[0004] 为了解决现有方法对不同位置的奶粉铜含量的分析精度较差的技术问题，本发明的目的在于提供一种基于光谱分析的奶粉微量元素检测方法及系统，所采用的技术方案具体如下：[0005] 本发明提出了一种基于光谱分析的奶粉微量元素检测方法，所述方法包括：[0006] 获取待测批次奶粉在奶粉搅拌机中不同位置的奶粉样品的近红外吸收光谱，同时获取铜元素的多个特征波段，所述近红外吸收光谱中包括不同波长的吸光度，所述特征波段包括非重叠波段和重叠波段；[0007] 将任意一个奶粉样品作为目标样品，根据目标样品的近红外吸收光谱在每个所述非重叠波段中各波长的吸光度的分布，获得目标样品在每个非重叠波段的铜含量评价值；[0008] 根据目标样品的增强光谱在每个所述重叠波段中各波长的吸光度的变化，获得铅元素在每个重叠波段的影响程度；基于所述影响程度，对目标样品的近红外吸收光谱在每个重叠波段中各波长的吸光度进行调整，获得每个重叠波段中每个波长的调整吸光度；根据目标样品的近红外吸收光谱在每个重叠波段中各波长的所述调整吸光度的分布，获得目标样品在每个重叠波段的铜含量评价值；[0009] 根据不同奶粉样品之间在各特征波段的铜含量评价值的差异，获得待测批次奶粉的不均匀程度。[0010] 进一步地，所述获得目标样品在每个非重叠波段的铜含量评价值包括：[0011] 对目标样品的近红外吸收光谱在每个所述非重叠波段中所有波长的吸光度进行综合后并进行归一化处理，获得目标样品在每个非重叠波段的第一评价值；[0012] 对目标样品的近红外吸收光谱在每个所述非重叠波段中所有波长的吸光度的最大值进行归一化处理，获得目标样品在每个非重叠波段的第二评价值；[0013] 对目标样品在每个非重叠波段的第一评价值和第二评价值进行综合，获得目标样品在每个非重叠波段的铜含量评价值。[0014] 进一步地，所述获得铅元素在每个重叠波段的影响程度包括：[0015] 将任意一个重叠波段作为目标重叠波段，根据目标样品的所述增强光谱在所述目标重叠波段中的相邻波长的吸光度的差异，获得铅元素在目标重叠波段的第一影响因子；[0016] 根据目标样品的所述增强光谱在所述目标重叠波段中各波长的吸光度的分布，获得铅元素在目标重叠波段的第二影响因子；[0017] 根据所述第一影响因子和所述第二影响因子，获得铅元素在目标重叠波段的影响程度，所述第一影响因子和所述第二影响因子均与所述影响程度呈负相关，所述影响程度是经过归一化处理的数值。[0018] 进一步地，所述获得铅元素在目标重叠波段的第一影响因子包括：[0019] 将目标重叠波段中任意相邻的两个波长作为一个波长组，根据目标样品的所述增强光谱在所述目标重叠波段中每个波长组中的两个波长的吸光度的差异，获得目标重叠波段中每个波长组的吸光度差异值；[0020] 对目标重叠波段中所有波长组的所述吸光度差异值的整体水平进行分析，获得铅元素在目标重叠波段的第一影响因子。[0021] 进一步地，所述获得铅元素在目标重叠波段的第二影响因子包括：[0022] 对目标样品的所述增强光谱在所述目标重叠波段中所有波长的吸光度进行综合后并进行归一化处理，获得目标样品的增强光谱在目标重叠波段的第一系数；[0023] 对目标样品的所述增强光谱在每个所述重叠波段中所有波长的吸光度的最大值进行归一化处理，获得目标样品的增强光谱在目标重叠波段的第二系数；[0024] 对所述第一系数和所述第二系数进行综合，获得铅元素在目标重叠波段的第二影响因子。[0025] 进一步地，所述获得每个重叠波段中每个波长的调整吸光度包括：[0026] 将目标重叠波段中的任意一个波长作为目标波长；[0027] 将铅元素在目标重叠波段的所述影响程度和目标样品的近红外吸收光谱在目标重叠波段的目标波长的吸光度的乘积值，作为目标波长的吸光度调整量；[0028] 将目标样品的近红外吸收光谱在目标重叠波段的目标波长的吸光度和所述吸光度调整量的差值，作为目标样品的近红外吸收光谱在目标重叠波段中目标波长的调整吸光度。[0029] 进一步地，所述获得目标样品在每个重叠波段的铜含量评价值包括：[0030] 对目标样品的近红外吸收光谱在每个所述重叠波段中所有波长的所述调整吸光度进行综合后并进行归一化处理，获得目标样品在每个重叠波段的第三评价值；[0031] 对目标样品的近红外吸收光谱在每个所述重叠波段中所有波长的所述调整吸光度的最大值进行归一化处理，获得目标样品在每个重叠波段的第四评价值；[0032] 对目标样品在每个重叠波段的第三评价值和第四评价值进行综合，获得目标样品在每个重叠波段的铜含量评价值。[0033] 进一步地，所述获得待测批次奶粉的不均匀程度包括：[0034] 对目标样品在所有特征波段的铜含量评价值的整体水平进行分析，获得目标样品的整体评价值；[0035] 将任意两个奶粉样品作为一个样品组，根据每个样品组中的两个奶粉样品的所述整体评价值的差异，获得每个样品组的铜含量差异程度；[0036] 根据所有样品组的所述铜含量差异程度，获得待测批次奶粉的不均匀程度。[0037] 进一步地，所述根据所有样品组的所述铜含量差异程度，获得待测批次奶粉的不均匀程度包括：[0038] 对所有样品组的所述铜含量差异程度的整体水平进行分析后并进行归一化处理，获得待测批次奶粉的不均匀程度。[0039] 本发明还提出了一种基于光谱分析的奶粉微量元素检测系统，所述系统包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现任意一项一种基于光谱分析的奶粉微量元素检测方法的步骤。[0040] 本发明具有如下有益效果：[0041] 本发明考虑到现有方法对不同位置的奶粉铜含量的分析精度较差，因此首先获取待测批次奶粉在奶粉搅拌机中不同位置的奶粉样品的近红外吸收光谱，同时获取铜元素的多个特征波段，考虑到目标样品的近红外吸收光谱中特征波段中的吸光度与其所反映的铜含量具有一定的正相关性，并且非重叠波段不受铅元素的影响，因此可首先通过每个非重叠波段的铜含量评价值反映目标样品在每个非重叠波段的铜元素含量，由于重叠波段表示铜元素与铅元素之间的特征波段出现了重叠现象，说明在对重叠波段中铜含量分析过程中会受到铅元素的影响，因此首先通过影响程度反映铅元素对重叠波段的铜含量分析时所造成影响的程度，进而对目标样品的近红外吸收光谱在每个重叠波段中各波长的吸光度进行调整，并通过每个重叠波段的铜含量评价值准确反映目标样品在每个重叠波段的铜含量，消除铅元素对铜含量分析的影响，并通过不均匀程度准确反映在奶粉生产搅拌过程中铜元素分布不均匀的程度，提高在奶粉生产时对其进行搅拌处理的效果。附图说明[0042] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。[0043] 图1为本发明一个实施例所提供的一种基于光谱分析的奶粉微量元素检测方法流程图；[0044] 图2为本发明一个实施例所提供的奶粉样品的近红外吸收光谱示意图；[0045] 图3为本发明一个实施例所提供的铅元素在每个重叠波段的影响程度的获取方法流程图；[0046] 图4为本发明一个实施例所提供的待测批次奶粉的不均匀程度的获取方法流程图。具体实施方式[0047] 为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种基于光谱分析的奶粉微量元素检测方法及系统，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。[0048] 除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。[0049] 下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种基于光谱分析的奶粉微量元素检测方法及系统的具体方案。[0050] 请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种基于光谱分析的奶粉微量元素检测方法流程图，该方法包括：[0051] 步骤S1：获取待测批次奶粉在奶粉搅拌机中不同位置的奶粉样品的近红外吸收光谱，同时获取铜元素的多个特征波段，近红外吸收光谱中包括不同波长的吸光度，特征波段包括非重叠波段和重叠波段。[0052] 铜元素是人体必需的微量元素之一，对于婴幼儿来说，适当摄入铜元素对身体发育非常重要，而奶粉中铜元素含量过高或过低都会对婴幼儿发育造成严重负面影响，在奶粉生产过程中，如果搅拌不均匀就会导致不同奶粉产品中铜元素含量的差异较大，例如一部分产品的铜含量较高，而另一部分产品的铜含量较低，从而严重影响婴幼儿的生长发育，相关技术中，通常对奶粉搅拌机中不同位置的奶粉进行光谱分析，进而分析不同位置的奶粉铜含量的差异，以此评估是否搅拌均匀，但光谱分析中，奶粉中存在的铅元素会对铜元素的含量分析产生影响，导致现有方法对不同位置的奶粉铜含量的分析精度较差，从而降低在奶粉生产过程中，对搅拌环节的处理效果，因此本发明实施例提出一种基于光谱分析的奶粉微量元素检测方法，以解决该问题。[0053] 奶粉的搅拌环节是奶粉生产过程中较为重要的一个环节，奶粉是否充分搅拌是保证奶粉中铜元素分布均匀的关键，因此本发明实施例首先在生产待测批次奶粉过程中，从奶粉搅拌机中的不同位置，选取出多个奶粉样品，奶粉样品的数量的取值范围为50 100的~整数，在本发明的一个实施例将奶粉样品的数量设置为50，奶粉样品的数量也可根据具体实施场景由实施者自行设置，在此不作限定。[0054] 得到多个奶粉样本后，便可使用近红外光谱分析仪对每个奶粉样品的光谱数据进行采集，从而得到每个奶粉样品的近红外吸收光谱，请参阅图2，其示出了本发明一个实施例所提供的奶粉样品的近红外吸收光谱示意图，近红外吸收光谱中的光谱数据表示奶粉样品对不同波长的光的吸收强度，也即近红外吸收光谱的横轴表示波长，纵轴表示吸光度，在本发明的一个实施例中近红外吸收光谱的采样间隔设置为1nm，即每隔1nm的波长采集一次光谱数据，采样间隔也可根据具体实施场景由实施者自行设置，在此不作限定。[0055] 由于在光谱分析过程中，特征波段的选取对于提高分析准确性和效率具有关键意义，因此本发明实施例还需要获取铜元素的多个特征波段，特征波段的选取具有多种方法，例如可对铜元素的原始光谱进行变换，得到变换光谱，并对原始光谱和变换光谱进行相关性分析和逐步回归分析，从而确定出铜元素的特征波段，一般来说，铜元素在近红外吸收光谱中的特征波段为350?550nm、800?1200nm和1300?1500nm等波段，由于在光谱分析过程中，铜元素的部分特征波段与铅元素的特征波段之间存在重叠现象，影响后续对奶粉样品铜含量分析的精度，因此本发明实施例还需要获取铅元素的特征波段，并在铜元素的所有特征波段中，将与铅元素的特征波段出现重叠现象的特征波段，作为铜元素的重叠波段，将未出现重叠现象的特征波段，作为铜元素的非重叠波段，其中，铜元素和铅元素的特征波段的选取是本领域技术人员熟知的技术手段，在此不做赘述。[0056] 举例说明：假设1?10nm是铜元素的一个特征波段，而铅元素存在一个5?15nm的特征波段，此时1?10nm的波段和5?15nm的波段存在重叠部分，因此将1?10nm这一特征波段作为重叠波段。[0057] 步骤S2：将任意一个奶粉样品作为目标样品，根据目标样品的近红外吸收光谱在每个非重叠波段中各波长的吸光度的分布，获得目标样品在每个非重叠波段的铜含量评价值。[0058] 本发明实施例的目的是基于奶粉搅拌机中不同位置的奶粉样品的铜含量，评估搅拌是否均匀，后续步骤中可针对任意一个奶粉样品进行分析，因此首先将任意一个奶粉样品作为目标样品，考虑到目标样品的近红外吸收光谱中某个特征波段中的吸光度与该特征波段所反映的铜含量具有一定的正相关性，并且非重叠波段表示铜元素与铅元素之间的特征波段未出现重叠现象，说明在非重叠波段中对目标样品中铜含量进行分析时，基本不受铅元素的影响，因此可对目标样品的近红外吸收光谱在每个非重叠波段中各波长的吸光度的分布进行分析，通过获取的每个非重叠波段的铜含量评价值反映目标样品在每个非重叠波段所表现出的铜元素含量。[0059] 优选地，在本发明的一个实施例中目标样品在每个非重叠波段的铜含量评价值的获取方法具体包括：[0060] 首先，由于非重叠波段中各波长的吸光度越大，则该非重叠波段所能反映的铜元素含量就越大，因此可对目标样品的近红外吸收光谱在每个非重叠波段中所有波长的吸光度进行综合后并进行归一化处理，获得目标样品在每个非重叠波段的第一评价值，第一评价值越大，说明目标样品的近红外吸收光谱在每个非重叠波段中所有波长的吸光度的水平越大，进而说明每个非重叠波段所反映的铜元素含量就越大，为后续计算目标样品在每个非重叠波段的铜含量评价值提供数据基础。[0061] 在本发明实施例中可将目标样品的近红外吸收光谱在每个非重叠波段中所有波长的吸光度的和值，作为近红外吸收光谱在每个非重叠波段的总吸光度，实现对目标样品的近红外吸收光谱在每个非重叠波段中所有波长的吸光度的综合，并将每个非重叠波段的总吸光度作分子，将近红外吸收光谱在所有非重叠波段的总吸光度的最大值作分母，将比值作为目标样品在每个非重叠波段的第一评价值，实现归一化处理，在本发明的其他实施例中也可使用最大最小值归一化处理方法，在此不作限定。[0062] 然后，目标样品的近红外吸收光谱在每个非重叠波段中所有波长的吸光度的最大值越大，说明非重叠波段中各波长的吸光度普遍较大，进而说明每个非重叠波段所反映的铜元素含量就越大，因此对目标样品的近红外吸收光谱在每个非重叠波段中所有波长的吸光度的最大值进行归一化处理，获得目标样品在每个非重叠波段的第二评价值，第二评价值越大，说明每个非重叠波段所反映的铜元素含量就越大，为后续计算目标样品在每个非重叠波段的铜含量评价值提供数据基础。[0063] 在本发明的一个实施例中，将目标样品的近红外吸收光谱在每个非重叠波段中所有波长的吸光度的最大值作分子，将近红外吸收光谱在所有非重叠波段的吸光度的最大值作分母，将比值作为目标样品在每个非重叠波段的第二评价值，实现归一化处理，在本发明的其他实施例中也可使用最大最小值归一化处理方法，在此不作限定。[0064] 最后，通过上述分析可知，目标样品在每个非重叠波段的第一评价值和第二评价值越大，说明每个非重叠波段所反映的铜元素含量就越大，因此对目标样品在每个非重叠波段的第一评价值和第二评价值进行综合，获得目标样品在每个非重叠波段的铜含量评价值，每个非重叠波段的铜含量评价值越大，说明目标样品在每个非重叠波段所表现出的铜元素含量就越大。[0065] 在本发明实施例中，可将目标样品在每个非重叠波段的第一评价值和第二评价值的乘积值或和值，作为目标样品在每个非重叠波段的铜含量评价值，实现对二者的综合，在此不作限定。[0066] 目标样品在每个非重叠波段的铜含量评价值的表达式可以具体例如为：[0067] ；[0068] 其中， 表示目标样品在第 个非重叠波段的铜含量评价值； 表示目标样品的近红外吸收光谱在第 个非重叠波段的总吸光度； 表示目标样品的近红外吸收光谱在第 个非重叠波段的总吸光度； 表示非重叠波段的数量； 表示取最大值函数； 表示集合符号； 表示目标样品的近红外吸收光谱在第 个非重叠波段中所有波长的吸光度的最大值； 表示目标样品的近红外吸收光谱在第 个非重叠波段中所有波长的吸光度的最大值； 表示目标样品在第 个非重叠波段的第一评价值；表示目标样品在第 个非重叠波段的第二评价值。[0069] 通过上述相同的方法便可得到每个奶粉样品在每个非重叠波段的铜含量评价值。[0070] 步骤S3：根据目标样品的增强光谱在每个重叠波段中各波长的吸光度的变化，获得铅元素在每个重叠波段的影响程度；基于影响程度，对目标样品的近红外吸收光谱在每个重叠波段中各波长的吸光度进行调整，获得每个重叠波段中每个波长的调整吸光度；根据目标样品的近红外吸收光谱在每个重叠波段中各波长的调整吸光度的分布，获得目标样品在每个重叠波段的铜含量评价值。[0071] 由于重叠波段表示铜元素与铅元素之间的特征波段出现了重叠现象，说明在对重叠波段中铜含量的分析过程中会受到铅元素的影响，具体表现为铅元素的存在会导致目标样品的近红外吸收光谱在重叠波段中的吸光度偏高，如果直接利用上述方法计算出目标样品在每个重叠波段的铜含量评价值，会导致计算结果偏高，进而降低后续分析的准确性，因此本发明实施例首先对目标样品的近红外吸收光谱进行增强处理，获得目标样品的增强光谱，使得目标样品的近红外吸收光谱中的部分微弱的光谱变化得到放大，提高后续对铅元素的影响程度分析的准确度。[0072] 优选地，在本发明的一个实施例中可对目标样品的近红外吸收光谱进行二阶差分处理，得到目标样品的增强光谱，二阶差分处理是本领域技术人员熟知的技术手段，在此不做赘述，在本发明其他实施例中也可使用现有的例如Savitzky?Golay平滑滤波或多元散射校正等增强方法，在此不作限定。[0073] 相对于铜元素的近红外吸收光谱，铅元素的近红外吸收光谱中各波长的吸光度以及吸光度变化的程度较。虼说敝氐波段中铅元素对铜含量检测存在影响时，说明重叠波段所反映的铅元素含量相对于铜元素含量更大，则会导致目标样品的增强光谱在重叠波段中各波长的吸光度以及吸光度变化的程度相对较。虼丝啥阅勘暄返脑銮抗馄自诿扛鲋氐波段中各波长的吸光度的变化进行分析，通过获取的影响程度反映铅元素在对重叠波段中铜含量的分析时造成影响的程度，便于后续基于影响程度消除铅元素对目标样品的铜含量检测的影响，提高后续对待测批次奶粉的不均匀程度计算分析的准确性。[0074] 优选地，在本发明的一个实施例中铅元素在每个重叠波段的影响程度的获取方法具体包括：[0075] 请参阅图3，其示出了本发明一个实施例提供的铅元素在每个重叠波段的影响程度的获取方法流程图。[0076] 步骤S301：将任意一个重叠波段作为目标重叠波段，根据目标样品的增强光谱在目标重叠波段中的相邻波长的吸光度的差异，获得铅元素在目标重叠波段的第一影响因子。[0077] 首先，将任意一个重叠波段作为目标重叠波段，由上述分析可知，当重叠波段中铅元素对铜含量检测存在影响时，则会导致目标样品的增强光谱在目标重叠波段中各波长的吸光度变化的程度相对偏。虼丝啥阅勘暄返脑銮抗馄自谀勘曛氐波段中吸光度的变化程度进行分析，根据目标样品的增强光谱在目标重叠波段中的相邻波长的吸光度的差异，获得铅元素在目标重叠波段的第一影响因子，第一影响因子越。得髂勘暄返脑銮抗馄自谀勘曛氐波段中吸光度变化的程度越。得髂勘曛氐波段中铅元素对铜含量检测的影响越大，为后续准确计算铅元素在目标重叠波段的影响程度提供数据基础。[0078] 优选地，在本发明的一个实施例中铅元素在目标重叠波段的第一影响因子的获取方法具体包括：[0079] 将目标重叠波段中任意相邻的两个波长作为一个波长组，波长组中两个波长的吸光度的差异越。得鞲貌ǔぷ橹械牧礁霾ǔさ奈舛鹊谋浠叫。虼丝筛菽勘暄返脑銮抗馄自谀勘曛氐波段中每个波长组中的两个波长的吸光度的差异，获得目标重叠波段中每个波长组的吸光度差异值，吸光度差异值越。得髟谀勘暄返脑銮抗馄字，波长组中的两个波长的吸光度的变化越。笮治瞿勘暄返脑銮抗馄自谀勘曛氐波段中的吸光度的变化情况提供数据基础。[0080] 在本发明的一个实施例中，可将目标样品的增强光谱在目标重叠波段中每个波长组中的两个波长的吸光度的差值的绝对值，作为目标重叠波段中每个波长组的吸光度差异值，实现对二者差异的分析。[0081] 然后，便可对目标重叠波段中所有波长组的吸光度差异值的整体水平进行分析，获得铅元素在目标重叠波段的第一影响因子，第一影响因子越。得髂勘暄返脑銮抗馄自谀勘曛氐波段中各波长的吸光度变化的程度越。得髂勘曛氐波段中铅元素对铜含量检测的影响越大。[0082] 在本发明实施例中，可将目标重叠波段中所有波长组的吸光度差异值的平均值或中位值，作为铅元素在目标重叠波段的第一影响因子，实现对目标重叠波段中所有波长组的吸光度差异值的整体水平的分析，在此不作限定。[0083] 铅元素在目标重叠波段的第一影响因子的表达式可以具体例如为：[0084] ；[0085] 其中， 表示铅元素在目标重叠波段的第一影响因子； 和 分别表示目标样品的增强光谱在目标重叠波段中第 个波长组中的两个波长的吸光度； 表示目标重叠波段中波长组的数量。[0086] 步骤S302：根据目标样品的增强光谱在目标重叠波段中各波长的吸光度的分布，获得铅元素在目标重叠波段的第二影响因子。[0087] 由上述分析可知，当重叠波段中铅元素对铜含量检测存在影响时，说明重叠波段所反映的铅元素含量相对于铜元素含量更大，此时会导致目标样品的增强光谱在目标重叠波段中各波长的吸光度相对偏。虼丝筛菽勘暄返脑銮抗馄自谀勘曛氐波段中各波长的吸光度的分布，获得铅元素在目标重叠波段的第二影响因子，第二影响因子越。得髂勘暄返脑銮抗馄自谀勘曛氐波段中各波长的吸光度越。得髂勘曛氐波段中铅元素对铜含量检测的影响越大，为后续准确计算铅元素在目标重叠波段的影响程度提供数据基础。[0088] 优选地，在本发明的一个实施例中铅元素在目标重叠波段的第二影响因子的获取方法具体包括：[0089] 与上述分析目标样品在每个非重叠波段的铜含量评价值的过程类似，首先，对目标样品的增强光谱在目标重叠波段中所有波长的吸光度进行综合后并进行归一化处理，获得目标样品的增强光谱在目标重叠波段的第一系数，第一系数越。得髂勘暄返脑銮抗馄自谀勘曛氐波段所反映的铜含量越少，则其所反映的铅含量就会越大，进而说明目标重叠波段中铅元素对铜含量检测的影响越大，为后续计算铅元素在目标重叠波段的第二影响因子提供数据基础。[0090] 在本发明实施例中可将目标样品的增强光谱在目标重叠波段中所有波长的吸光度的和值，作为增强光谱在目标重叠波段的总吸光度，实现对目标样品的增强光谱在目标重叠波段中所有波长的吸光度的综合，并将目标重叠波段的总吸光度作分子，将增强光谱在所有重叠波段的总吸光度的最大值作分母，将比值作为目标样品的增强光谱在目标重叠波段的第一系数，实现归一化处理，在本发明的其他实施例中也可使用最大最小值归一化处理方法，在此不作限定。[0091] 然后，对目标样品的增强光谱在每个重叠波段中所有波长的吸光度的最大值进行归一化处理，获得目标样品的增强光谱在目标重叠波段的第二系数，同样，第二系数越。得髂勘暄返脑銮抗馄自谀勘曛氐波段所反映的铜含量越少，则其所反映的铅含量就会越大，说明目标重叠波段中铅元素对铜含量检测的影响越大，为后续计算铅元素在目标重叠波段的第二影响因子提供数据基础。[0092] 在本发明的一个实施例中，将目标样品的增强光谱在目标重叠波段中所有波长的吸光度的最大值作分子，将目标样品的增强光谱在所有重叠波段的吸光度的最大值作分母，将比值作为目标样品的增强光谱在目标重叠波段的第二系数，实现归一化处理，在本发明的其他实施例中也可使用最大最小值归一化处理方法，在此不作限定。[0093] 最后，对第一系数和第二系数进行综合，获得铅元素在目标重叠波段的第二影响因子。[0094] 在本发明实施例中，可将目标样品的增强光谱在目标重叠波段的第一系数和第二系数的乘积值或和值，作为铅元素在目标重叠波段的第二影响因子，实现对二者的综合，在此不作限定。[0095] 铅元素在目标重叠波段的第二影响因子的表达式可以具体例如为：[0096] ；[0097] 其中， 表示铅元素在目标重叠波段的第二影响因子；表示目标样品的增强光谱在目标重叠波段的总吸光度； 表示目标样品的增强光谱在第 个重叠波段的总吸光度； 表示重叠波段的数量； 表示取最大值函数； 表示集合符号； 表示目标样品的增强光谱在目标重叠波段中所有波长的吸光度的最大值； 表示目标样品的增强光谱在第 个重叠波段中所有波长的吸光度的最大值； 表示目标样品的增强光谱在目标重叠波段的第一系数； 表示目标样品的增强光谱在目标重叠波段的第二系数。[0098] 步骤S303：根据第一影响因子和第二影响因子，获得铅元素在目标重叠波段的影响程度，第一影响因子和第二影响因子均与影响程度呈负相关，影响程度是经过归一化处理的数值。[0099] 由上述分析可知，铅元素在目标重叠波段的第一影响因子和第二影响因子越。得髂勘曛氐波段中铅元素对铜含量检测的影响越大，因此可结合铅元素在目标重叠波段的第一影响因子和第二影响因子，得到铅元素在目标重叠波段的影响程度，其中，第一影响因子和第二影响因子均与影响程度呈负相关，影响程度是经过归一化处理的数值。[0100] 需要说明的是，其中，负相关关系表示因变量会随着自变量的增大而减。虮淞炕崴孀抛员淞康募跣《龃。[0101] 在本发明的一个实施例中，归一化处理可以具体例如为最大最小值归一化处理，并且，后续步骤中的归一化均可以采用最大最小值归一化处理，在本发明的其他实施例中可以根据数值具体范围选择其他归一化方法，对此不再赘述。[0102] 铅元素在目标重叠波段的影响程度的表达式可以具体例如为：[0103] ；[0104] 其中， 表示铅元素在目标重叠波段的影响程度； 表示铅元素在目标重叠波段的第一影响因子； 表示铅元素在目标重叠波段的第二影响因子； 表示归一化函数；表示预设调节参数，防止分母为0，的取值范围通常为 ，在本发明的一个实施例中，设置为0.01，的具体数值也可根据具体实施场景由实施者自行设置，在此不作限定。[0105] 由上述分析可知，铅元素在重叠波段对铜含量分析的影响，具体表现为铅元素的存在会导致目标样品的近红外吸收光谱在重叠波段中的吸光度偏高，因此可基于铅元素在每个重叠波段的影响程度，对目标样品的近红外吸收光谱在每个重叠波段中各波长的吸光度进行调整，获得近红外吸收光谱在每个重叠波段中每个波长的调整吸光度，后续可基于重叠波段中每个波长的调整吸光度，对重叠波段所反映的铜含量进行准确分析，消除铅元素对铜含量分析的干扰。[0106] 优选地，在本发明的一个实施例中目标样品的近红外吸收光谱在每个重叠波段中每个波长的调整吸光度的获取方法具体包括：[0107] 首先，将目标重叠波段中的任意一个波长作为目标波长，由于铅元素的存在会导致目标样品的近红外吸收光谱在重叠波段中的吸光度偏高，并且铅元素的影响程度越大，这种偏差程度就会越大，因此可将铅元素在目标重叠波段的影响程度和目标样品的近红外吸收光谱在目标重叠波段的目标波长的吸光度的乘积值，作为目标波长的吸光度调整量，进而将目标样品的近红外吸收光谱在目标重叠波段的目标波长的吸光度和吸光度调整量的差值，作为目标样品的近红外吸收光谱在目标重叠波段中目标波长的调整吸光度。[0108] 目标样品的近红外吸收光谱在目标重叠波段中目标波长的调整吸光度的表达式可以具体例如为：[0109] ；[0110] 其中， 表示目标样品的近红外吸收光谱在目标重叠波段中目标波长的调整吸光度；表示目标样品的近红外吸收光谱在目标重叠波段的目标波长的吸光度；表示铅元素在目标重叠波段的影响程度。[0111] 通过上述相同的方法便可得到目标样品的近红外吸收光谱在每个重叠波段中每个波长的调整吸光度，以此消除铅元素对铜含量检测的影响，进而可类比上述目标样品在每个非重叠波段的铜含量评价值的计算过程，对目标样品的近红外吸收光谱在每个重叠波段中各波长的调整吸光度的分布进行分析，准确计算出目标样品在每个重叠波段的铜含量评价值，通过每个重叠波段的铜含量评价值反映目标样品在每个重叠波段所表现出的铜元素含量。[0112] 优选地，在本发明的一个实施例中目标样品在每个重叠波段的铜含量评价值的获取方法具体包括：[0113] 与上述分析目标样品在每个非重叠波段的铜含量评价值的过程类似，首先对目标样品的近红外吸收光谱在每个重叠波段中所有波长的调整吸光度进行综合后并进行归一化处理，获得目标样品在每个重叠波段的第三评价值，第三评价值越大，说明每个重叠波段所反映的铜元素含量就越大，为后续计算目标样品在每个重叠波段的铜含量评价值提供数据基础。[0114] 在本发明实施例中可将目标样品的近红外吸收光谱在每个非重叠波段中所有波长的调整吸光度的和值，作为近红外吸收光谱在每个重叠波段的总调整吸光度，实现对目标样品的近红外吸收光谱在每个重叠波段中所有波长的调整吸光度的综合，并将每个重叠波段的总调整吸光度作分子，将近红外吸收光谱在所有重叠波段的总调整吸光度的最大值作分母，将比值作为目标样品在每个重叠波段的第三评价值，实现归一化处理，在本发明的其他实施例中也可使用最大最小值归一化处理方法，在此不作限定。[0115] 然后，对目标样品的近红外吸收光谱在每个重叠波段中所有波长的调整吸光度的最大值进行归一化处理，获得目标样品在每个重叠波段的第四评价值，同样，第四评价值越大，说明每个重叠波段所反映的铜元素含量就越大，为后续计算目标样品在每个重叠波段的铜含量评价值提供数据基础。[0116] 在本发明的一个实施例中，将目标样品的近红外吸收光谱在每个重叠波段中所有波长的吸光度的最大值作分子，将近红外吸收光谱在所有重叠波段的吸光度的最大值作分母，将比值作为目标样品在每个重叠波段的第四评价值，实现归一化处理，在本发明的其他实施例中也可使用最大最小值归一化处理方法，在此不作限定。[0117] 进而对目标样品在每个重叠波段的第三评价值和第四评价值进行综合，获得目标样品在每个重叠波段的铜含量评价值。[0118] 在本发明实施例中，可将目标样品在每个重叠波段的第三评价值和第四评价值的乘积值或和值，作为目标样品在每个重叠波段的铜含量评价值，实现对二者的综合，在此不作限定。[0119] 目标样品在每个重叠波段的铜含量评价值的表达式可以具体例如为：[0120] ；[0121] 其中， 表示目标样品在第 个重叠波段的铜含量评价值； 表示目标样品的近红外吸收光谱在第 个重叠波段的总调整吸光度； 表示目标样品的近红外吸收光谱在第个重叠波段的总调整吸光度； 表示重叠波段的数量； 表示取最大值函数； 表示集合符号； 表示目标样品的近红外吸收光谱在第 个重叠波段中所有波长的调整吸光度的最大值； 表示目标样品的近红外吸收光谱在第 个重叠波段中所有波长的调整吸光度的最大值； 表示目标样品在第 个重叠波段的第三评价值； 表示目标样品在第 个重叠波段的第四评价值。[0122] 通过上述相同的方法便可得到每个奶粉样品在每个重叠波段的铜含量评价值，结合上述获取的每个奶粉样品在每个非重叠波段的铜含量评价值，至此，得到了每个奶粉样品在每个特征波段的铜含量评价值。[0123] 步骤S4：根据不同奶粉样品之间在各特征波段的铜含量评价值的差异，获得待测批次奶粉的不均匀程度。[0124] 通过上述分析过程，消除了铅元素对奶粉样品铜含量检测的影响，得到了每个奶粉样品在每个特征波段的铜含量评价值，铜含量评价值越大，说明奶粉样品的特征波段所反映出的铜含量越大，并且各奶粉样品的铜含量的差异越大，说明奶粉搅拌机中的待测批次奶粉的铜元素分布越不均匀，进而说明搅拌效果较差，因此可不同奶粉样品之间在各特征波段的铜含量评价值的差异进行分析，通过获取的不均匀程度反映待测批次奶粉中铜元素分布不均匀的程度，不均匀程度越大，说明待测批次奶粉中铜元素分布越不均匀。[0125] 优选地，在本发明的一个实施例中待测批次奶粉的不均匀程度的获取方法具体包括：[0126] 请参阅图4，其示出了本发明一个实施例提供的待测批次奶粉的不均匀程度的获取方法流程图。[0127] 步骤S401：对目标样品在所有特征波段的铜含量评价值的整体水平进行分析，获得目标样品的整体评价值。[0128] 由于奶粉样品在每个特征波段的铜含量评价值越大，说明每个特征波段所反映的奶粉样品的铜含量越多，因此可对目标样品在所有特征波段的铜含量评价值的整体水平进行分析，获得目标样品的整体评价值，整体评价值越大，说明目标样品中的铜含量越多。[0129] 在本发明实施例中，可将目标样品在所有特征波段的铜含量评价值的平均值或中位数，作为目标样品的整体评价值，实现对目标样品在所有特征波段的铜含量评价值的整体水平的分析，在此不作限定，通过上述相同的方法，便可得到每个奶粉样品的整体评价值。[0130] 步骤S402：将任意两个奶粉样品作为一个样品组，根据每个样品组中的两个奶粉样品的整体评价值的差异，获得每个样品组的铜含量差异程度。[0131] 由于各奶粉样品是从待测批次奶粉不同的位置取出的样品，因此各奶粉样品的铜含量的差异越大，说明待测批次奶粉中铜元素的分布越不均匀，因此可将任意两个奶粉样品作为一个样品组，并根据每个样品组中的两个奶粉样品的整体评价值的差异，获得每个样品组的铜含量差异程度，铜含量差异程度越大，说明样品组中的两个奶粉样品的铜含量差异越大。为后续计算待测批次奶粉的不均匀程度提供数据基础。[0132] 在本发明的一个实施例中，可将每个样品组中的两个奶粉样品的整体评价值的差值的绝对值，作为每个样品组的铜含量差异程度，实现对二者差异的分析。[0133] 步骤S403：根据所有样品组的铜含量差异程度，获得待测批次奶粉的不均匀程度。[0134] 每个样品组铜含量差异程度越大，说明样品组中的两个奶粉样品的铜含量差异越大，因此可根据所有样品组的铜含量差异程度，获得待测批次奶粉的不均匀程度，不均匀程度越大，说明所有样品组的铜含量差异程度的整体水平越大，进而说明待测批次奶粉的铜含量分布越不均匀。[0135] 优选地，在本发明的一个实施例中待测批次奶粉的不均匀程度的获取方法进一步包括：[0136] 对所有样品组的铜含量差异程度的整体水平进行分析后并进行归一化处理，获得待测批次奶粉的不均匀程度。[0137] 在本发明实施例中，可将所有样品组的铜含量差异程度的平均值或中位数，作为待测批次奶粉的不均匀程度，实现对所有样品组的铜含量差异程度的整体水平的分析，在此不作限定。[0138] 待测批次奶粉的不均匀程度的表达式可以具体例如为：[0139] ；[0140] 其中， 表示待测批次奶粉的不均匀程度； 和 分别表示第 个样品组中两个奶粉样品的整体评价值； 表示第 个样品组的铜含量差异程度；表示样品组的数量； 表示归一化函数。[0141] 得到待测批次奶粉的不均匀程度后，便可基于不均匀程度评估待测批次奶粉的搅拌效果。[0142] 在本发明的一个实施例中，可通过设置阈值，若不均匀程度大于预设阈值，说明待测批次奶粉中的铜元素分布的均匀程度相对较差，进而说明对待测批次奶粉的搅拌效果较差，则需要继续对奶粉搅拌机中的待测批次奶粉进行搅拌，同时，在每次搅拌结束后都可利用上述计算分析过程，判断是否需要继续搅拌，直至达到预期的搅拌效果，在本发明的一个实施例中将预设阈值设置为0.5，预设阈值的具体数值也可根据具体实施场景由实施者自行设置，在此不作限定。[0143] 本发明一个实施例提供了一种基于光谱分析的奶粉微量元素检测系统，该系统包括存储器、处理器和计算机程序，其中存储器用于存储相应的计算机程序，处理器用于运行相应的计算机程序，计算机程序在处理器中运行时能够实现步骤S1 S4所描述的方法。~[0144] 综上所述，本发明实施例首先获取待测批次奶粉在奶粉搅拌机中不同位置的奶粉样品的近红外吸收光谱，同时获取铜元素的多个特征波段，近红外吸收光谱中包括不同波长的吸光度，特征波段包括非重叠波段和重叠波段；将任意一个奶粉样品作为目标样品，根据目标样品的近红外吸收光谱在每个非重叠波段中各波长的吸光度的分布，获得目标样品在每个非重叠波段的铜含量评价值；对目标样品的近红外吸收光谱进行增强处理，获得目标样品的增强光谱；根据目标样品的增强光谱在每个重叠波段中各波长的吸光度的变化，获得铅元素在每个重叠波段的影响程度；基于影响程度，对目标样品的近红外吸收光谱在每个重叠波段中各波长的吸光度进行调整，获得每个重叠波段中每个波长的调整吸光度；根据目标样品的近红外吸收光谱在每个重叠波段中各波长的调整吸光度的分布，获得目标样品在每个重叠波段的铜含量评价值；根据不同奶粉样品之间在各特征波段的铜含量评价值的差异，获得待测批次奶粉的不均匀程度；基于不均匀程度对待测批次奶粉进行搅拌处理。[0145] 需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。[0146] 本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。

专利地区：陕西

专利申请日期：2024-09-05

专利公开日期：2024-11-05

专利公告号：CN118758893B