[发明专利]一种基于阵列传感器芯片的便携式多光谱成像装置及其应用

权利要求书

1.一种使用基于阵列传感器芯片的便携式多光谱成像装置检测发酵醋醅各理化指标的方法，其特征在于：

基于阵列传感器芯片的便携式多光谱成像装置，包括多光谱相机(6)、暗箱(1)、暗箱通孔(2)、照明光源(4)、照明光源开关一(5)、照明光源开关二(7)、阵列传感器芯片(8)、样品台(9)和计算机(3)；所述样品台(9)位于暗箱(1)内的底部中心，所述阵列传感器芯片(8)置于样品台(9)上表面中心；所述暗箱通孔(2)设置于暗箱(1)的两侧；所述暗箱通孔(2)的中心与阵列传感器芯片(8)处于同一水平线上；所述多光谱相机(6)嵌入暗箱(1)的上表面，所述计算机(3)与多光谱相机(6)电性连接；

其中所述阵列传感器芯片(8)包括纳米多孔膜和指示发酵醋醅各理化指标的信号分子的芯片结构；所述阵列传感器芯片(8)通过暗箱通孔(2)采集醋醅发酵过程中的总酸、pH、水分、温度、氧气物质的动态变化信号；

所述阵列传感器芯片(8)，具体制备步骤如下：

步骤一，制备获得基底TiO₂纳米多孔膜：称取5g TiO₂ P-25粉末溶于10mL 90％-100％乙酸、2mL双蒸水和0.1mL乙酰丙酮混合溶液，研磨40min，再缓慢加入溶有0.5mL曲拉通X-100的酒精5mL，继续研磨30min，制成TiO₂胶；将大小为 2 cm×2 cm的玻璃片放入10％的丙酮溶液中浸泡 12h后烘干，并将TiO₂胶均匀涂抹在玻璃片上，形成0.01mm厚的薄膜，将附着TiO₂溶胶薄膜的玻璃片放入80℃的干燥箱干燥20min去除水分和酒精，最后放入500℃的马弗炉中烧结4h，冷却后制成TiO₂ 多孔膜；

步骤二，将指示发酵醋醅各理化指标的信号分子溶于氯仿，投入喷墨打印机的墨盒中，设置打印电压、喷嘴温度、点间距以及打印层数，以阵列排布的形式以相同大小的圆点图案打印于步骤一制备的TiO₂纳米多孔膜基底上，室温下干燥后，得到阵列传感器芯片(8)；所述打印电压为27V、喷嘴温度为20℃、点间距为120μm、打印层数为4层；所述指示发酵醋醅各理化指标的信号分子为指示总酸、pH、水分、温度、氧气的信号分子； pH 识别分子为结晶紫、百里香酚，温度识别分子为十八烷基氨基甲酸乙酯、丁氧羰基氨基甲酸乙酯，湿度识别分子为氯化铜、硫氰酸钴，氧气识别分子为邻菲罗啉-Fe（Ⅱ）、N-邻苯氨基苯甲酸；所述多光谱相机(6)包含8个并行光学通道，属于窄带滤光片型多光谱成像系统，具体包括8种不同波长的干涉窄带滤光片、光学镜头、全色CCD传感器、和8通道并行图像采集卡；8种不同波长的干涉窄带滤光片分别安装在8个通道的光学镜头前，以便瞬间获取被测目标的8个通道的原始窄带光谱图像数据；所述阵列传感器芯片(8)位于光学镜头正下方，光学镜头用于获取阵列传感器芯片(8)的信号变化；

检测方法按照如下步骤进行：

S1：将阵列传感器芯片(8)置于样品台(9)上，通过暗箱(1)两侧的暗箱通孔(2)识别醋醅发酵过程中的各理化指标，相隔24h采集对应的阵列传感器芯片(8)的几何图像以及光谱图像，通过分析处理判别醋醅发酵过程中的各理化指标；所述理化指标包括总酸、pH、水分、温度、氧气；

S2：打开照明光源(4)，将便携式多光谱相机(6)与计算机(3)连接，通过计算机(3)启动多光谱应用软件；

S3：多光谱应用软件正常启动后，便携式多光谱相机(6)进入初始化阶段，待初始化完成后，在界面根据检测环境和检测对象设置相对应的工作波段、曝光时间、光谱分辨率以及数字增益；所述的工作波段范围为400-1100nm，曝光时间为7个不同的曝光时间档位：0.01s、0.02s、0.03s、0.04s、0.05s、0.06s、0.07s，光谱分辨率为5nm，数字增益为0-24dB；

S4：首次拍照存储光谱图像前，需在拍摄条件确定后，将白板置于目标物位置，点击“校正”按键，从而校正系统参数；校正完成后，获取准确的定标参数，多光谱应用软件会自动设置各个通道拍摄时的曝光时间、光谱分辨率、数字增益参数，避免出现图像太暗或者过曝光情况；同时根据实际情况进行人工调整；

S5：数据采集可分为单次拍摄单通道图像和连续拍摄整个检测波长范围内图像两种方式；单次拍摄时通过手动设置界面上曝光时间、光谱分辨率、数字增益各参数，点击“开始”按钮，采集阵列传感器芯片(8)的几何图像与光谱图像；而连续拍摄功能则是软件按照白板校正时设置的不同波长通道拍摄参数自动完成采集，涵盖可见及近红外光区域，在采集过程中不能人为设置相关参数；点击“开始”按钮即可获取全波段的几何图像与光谱图像，波长间隔为10nm；所述的检测波长范围为400-1100nm；

S6：在采用便携式多光谱成像装置进行成像以及光谱测量时，采用光谱定标、色彩校正、平场校正、图像配准方法对S5采集的阵列传感器芯片几何图像与光谱图像的数据进行预处理；

S7：将预处理后的几何图像与光谱图像输入计算机(3)，对几何图像与光谱图像进行进一步处理，提取每一波长下的图像或每一像素点的光谱信息，通过预处理算法对图像进行特征图像提取及光谱特征提取，然后针对相应检测对象分别建立相应定量或定性模型；通过采集样品的几何图像与光谱图像，利用建立的相应定量或定性模型实现检测对象内部成分或含量信息的预测；所述相应检测对象包括总酸、pH、水分、温度和氧气；所述预处理算法包括主成分分析、独立成分分析和奇异值分解；该模型为BP-ANN模型。