[发明专利]一种基于特征峰判定的异常酒醅光谱筛选方法

说明书

本发明涉及酿酒生产技术领域，为了保证酒醅样品光谱数据准确性的同时降低数据处理量，提供了一种基于特征峰判定的异常酒醅光谱筛选方法，包括：1、采集酒醅样品光谱数据，并对其进行二阶求导得到其特征峰；2、根据近红外光谱波长点权重特性选取M个特征峰光强点替代原始光谱数据；3、计算便携式近红外光谱光照照度与传感器接收照度之间的关系；4、根据光谱传感器照度值与特征峰光强数值转换关系，计算酒醅样品标准特征峰光强值；5、根据便携式近红外光谱误差特性设定特征峰合理偏差阈值，结合特征峰合理偏差阈值对酒醅样品特征峰光谱数据进行异常判断与筛选。采用上述方式在保证准确度的同时降低了数据处理量。

技术领域

本发明涉及酿酒生产技术领域，具体是一种基于特征峰判定的异常酒醅光谱筛选方法。

背景技术

酒醅是酿酒环节的必要产物，酒醅类物质主要是由谷物发酵而成，成分含有大量含氢基团，包含C-H、S-H、O-H和N-H等，在酒醅的发酵过程中，酒醅中水分、淀粉、酸度和糖等物质成分的含量将直接影响酒品质量，是衡量酒醅是否适宜及酒醅发酵过程是否正常的主要依据。然而酒醅是一种固液混合物，颗粒大小不一，组分分布不均，挥发十分严重，给成分分析造成了极大的困扰。

近年来，酒厂开始使用大型近红外光谱仪检测酒醅主要成分，该方法虽然定量准确灵敏度高，但该类设备体积庞大，对环境条件要求很高，仍需要专门的检测室和专业分析人员，酿酒工人无法现场检测，实时性较差。同时，由于大型近红外光谱仪价格昂贵，酒厂无法大量配置，难以对每口窖池、每批样品都进行检测，与酒厂的实际需要仍有很大差距。

便携式近红外光谱仪体积小巧，价格低廉，可以大量购置以实现各批次酒醅的检测。但是便携式近红外光谱仪受光源、检测器、使用方法、环境条件等影响，其采集获取的光谱数据容易失真，准确性较差，进而影响其光谱预测分析能力。在实际应用过程中，由于酒醅样品的复杂性，便携式近红外光谱设备采集获取的光谱数据较容易出现异常，而便携式近红外光谱分析技术容易受到异常光谱数据的影响进而极大程度降低其预测分析能力。同时，便携式近红外光谱设备采集获取的光谱数据也较为冗余，包含了过多与酒醅样品相关性较小的数据信息，对建模分析工作带来了较大的工作量与难度，由此获取一种既能缩减光谱自身数据量，又可以最大程度保证酒醅样品光谱数据准确性的方法成为了必须解决的问题。

发明内容

为了保证酒醅样品光谱数据准确性的同时降低数据处理量，本发明提供了一种基于特征峰判定的异常酒醅光谱筛选方法。

本发明解决上述问题所采用的技术方案是：

一种基于特征峰判定的异常酒醅光谱筛选方法，包括：

步骤1、采集酒醅样品光谱数据，并对酒醅样品光谱数据进行二阶求导，得到其特征峰；

步骤2、根据近红外光谱波长点权重特性选取M个特征峰光强点替代原始光谱数据；

步骤3、计算便携式近红外光谱光照照度与传感器接收照度之间的关系；

步骤4、根据光谱传感器照度值与特征峰光强数值转换关系，计算酒醅样品标准特征峰光强值；

步骤5、根据便携式近红外光谱误差特性设定特征峰合理偏差阈值，结合特征峰合理偏差阈值对酒醅样品特征峰光谱数据进行异常判断与筛选。

进一步地，所述步骤2中M的计算方式为：M＝K+(λ₂-λ₁)/n+(λ₄-λ₃)/n+...+(λ_i-λ_i-1)/n，式中，K表示权重系数满足要求的波段个数，(λ_i-1，λ_i)表示权重系数满足要求的波段范围，n为便携式近红外光谱仪的分辨率。