[发明专利]农产品淀粉含量检测方法、系统、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种农产品淀粉含量检测方法，其特征在于，包括：

获取共聚焦显微拉曼光谱仪采集的待检测农产品薄片样品的拉曼光谱数据；

对所述待检测农产品薄片样品的拉曼光谱数据进行处理，得到处理后的待检测农产品薄片样品的拉曼光谱数据；

将所述处理后的待检测农产品薄片样品的拉曼光谱数据输入至农产品淀粉含量检测模型中，得到农产品中的淀粉含量；

所述农产品淀粉含量检测模型是根据样本数据和灰狼优化算法对支持向量回归算法进行训练后得到的；所述样本数据包括多个作为模型训练时所需的处理后的农产品薄片样品的拉曼光谱数据以及每个处理后的农产品薄片样品的拉曼光谱数据对应的标签淀粉含量。

2.根据权利要求1所述的一种农产品淀粉含量检测方法，其特征在于，在执行获取共聚焦显微拉曼光谱仪采集的待检测农产品薄片样品的拉曼光谱数据步骤之前，还包括：

使用球磨仪将待检测的农产品粉碎，并通过筛子过滤得到待检测的农产品粉末；

将适量的待检测农产品粉末倒入空间定位铝制模具盒并加压，得到待检测农产品薄片样品。

3.根据权利要求1所述的一种农产品淀粉含量检测方法，其特征在于，所述共聚焦显微拉曼光谱仪的系统参数为10秒曝光时间、785nm激发波长、381-1533cm^-1扫描范围、30mW激光功率和1次累积。

4.根据权利要求1所述的一种农产品淀粉含量检测方法，其特征在于，所述获取共聚焦显微拉曼光谱仪采集的待检测农产品薄片样品的拉曼光谱数据，具体包括：

采用数据采集软件WIRE 5.3控制共聚焦显微拉曼光谱仪采集待检测农产品薄片样品的拉曼光谱数据。

5.根据权利要求1所述的一种农产品淀粉含量检测方法，其特征在于，所述对所述待检测农产品薄片样品的拉曼光谱数据进行处理，得到处理后的待检测农产品薄片样品的拉曼光谱数据，具体包括：

采用区间偏最小二乘法对所述待检测农产品薄片样品的拉曼光谱数据进行光谱谱区筛选，并将筛选出的光谱谱区进行自动缩放处理；

其中，自动缩放处理后的光谱谱区为处理后的待检测农产品薄片样品的拉曼光谱数据。

6.根据权利要求5所述的一种农产品淀粉含量检测方法，其特征在于，所述采用区间偏最小二乘法对所述待检测农产品薄片样品的拉曼光谱数据进行光谱谱区筛选，具体包括：

将所述待检测农产品薄片样品的拉曼光谱数据以固定宽度划分成若干等宽子区间；

采用偏最小二乘回归建模算法，对每个子区间上进行处理，得到子区间对应的局部校正模型，并采用交叉验证均方根误差作为各局部校正模型的评价指标；

选取交叉验证均方根误差最小的局部校正模型所在的子区间为第一个入选的频率区间；

以第一个入选的频率区间为中心，对交叉验证均方根误差小于设定值的局部校正模型所在的子区间进行单向或双向扩展，得到一个最佳光谱谱区范围；

其中，所述最佳光谱谱区范围为筛选出的光谱谱区。