[发明专利]基于太赫兹成像技术的香椿中农残的定性检测方法

说明书

本发明公开了基于太赫兹成像技术的香椿中农残的定性检测方法，包括以下步骤：（1）对8类含有BZM农药的香椿叶片样本进行太赫兹成像；（2）从太赫兹成像中提取8类吸收光谱和背景光谱;（3）将得到的9类太赫兹光谱数据划分为训练数据集和测试数据集；利用训练数据集构建，对深度卷积神经网络进行训练生成香椿叶片图像的训练模型；将测试数据集中的测试样本输入香椿叶片图像的训练模型，判断该香椿叶片上农药残留的类型，以生成测试结果；根据测试结果迭代更新香椿叶片图像的训练模型以获得香椿叶片图像的识别模型；（4）利用建立的识别模型对待测香椿叶片上的农药残留进行图像可视化，显示叶片上的农药残留类型及分布情况。

技术领域

本发明涉及植物检测领域，更具体的说，它涉及基于太赫兹成像技术的香椿中农残的定性检测方法。

背景技术

下面的背景技术用于帮助读者理解本发明，而不能被认为是现有技术。

香椿是一种富含蛋白质、钙和维生素C的高营养价值的蔬菜。BZM农药如苯菌灵（Benomyl, BNL）、多菌灵（Carbendazim, BCM）和噻菌灵（Thiabendazole, TBZ）等广泛用于农业杀虫剂和杀菌剂，以控制寄生虫感染和作物疾病，可用于防治植物的白粉病、叶锈病和枯萎病等。在农业生产活动中，过度使用、滥用与混合使用多种农药的现象屡禁不止，不仅对人类健康有潜在危害，并且对环境和生态系统也有潜在危害。尤其是对多种农药残留的检测提出了实际挑战。

传统的HPLC、GC-MS和LC-MS等常规实验室分析方法已被广泛用于农产品基质中农药多残留的检测。这些技术同时提供不同类型农药残留的高通量分析，并且检测结果非常精准。但是这些方法对样本的预处理过程复杂且耗时耗力；传统的光谱测定法，包括可见-近红外、紫外、荧光和高光谱成像等，也被用于检测农产品基质中的农药残留。虽然该类方法具有快速的和对样本非破坏性的优势，但是对于多组分农药残留检测的准确度和灵敏度相对较低。

太赫兹光谱和成像技术可以作为一种新的检测方法的一部分，具有宽带性、穿透性和指纹吸收等优点。各种农药的太赫兹吸收峰可以作为独特的特征来区分混合物中的每种分析物，从而使识别多种农药成为可能。太赫兹辐射的低能量水平不会对生物构成任何已知的危险，这使得太赫兹成像成为在生物应用中的一种强大而安全的技术。此外，所采集的太赫兹光谱或成像数据非常丰富，不仅包括时域、频域和振幅信息，而且还包括使用其他光学技术无法获得的相位信息。农药分子的太赫兹指纹图谱为目标农药的分类和鉴定提供特征信息。基于太赫兹技术的农产品中农药残留检测需要综合太赫兹指纹图谱和机器学习的数据分析结果。与传统方法相比，深度学习算法是一种强大的工具，能够在高度抽象的层次上更好地洞察复杂的数据特征。

但目前还没有使用太赫兹成像技术进行香椿中农残尤其是多组份混合农残检测的研究。

发明内容

本发明的目的在于提供香椿中农药残留的快速检测方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

基于太赫兹成像技术的香椿中农残的定性检测方法，包括以下步骤：

（1）对8类香椿叶片样本进行太赫兹成像；所述的8类香椿叶片样本分别为：作为空白对照的香椿叶片，含有BNL残留的香椿叶片，含有BCM残留的香椿叶片，含有TBZ残留的香椿叶片，含有BNL和BCM残留的香椿叶片，含有BNL和TBZ残留的香椿叶片，含有BCM和TBZ的香椿叶片，含有BNL、BCM和TBZ的香椿叶片；

（2）太赫兹成像中叶片光谱数据提取