高光譜成像技術(shù)在釀酒高粱品種分類中的應(yīng)用
發(fā)布時間:2024-06-21
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高粱作為釀酒工藝中的重要原材料,其品種及品質(zhì)的好壞,會直接影響酒的品質(zhì)。因此,對釀酒高粱的品種進行分類,是一項重要的工作。實際操作中,主要采用人工分類,這種方法費時、主觀影響嚴(yán)重,難以形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。為了提升分類的準(zhǔn)確性,就可以使用高光譜成像儀?。本文介紹了高光譜成像技術(shù)在釀酒高粱品種分類中的應(yīng)用。
高粱作為釀酒工藝中的重要原材料,其品種及品質(zhì)的好壞,會直接影響酒的品質(zhì)。因此,對釀酒高粱的品種進行分類,是一項重要的工作。實際操作中,主要采用人工分類,這種方法費時、主觀影響嚴(yán)重,難以形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。為了提升分類的準(zhǔn)確性,就可以使用高光譜成像儀。本文介紹了高光譜成像技術(shù)在釀酒高粱品種分類中的應(yīng)用。
釀酒高粱品種分類的必要性:
高粱是我國重要的糧食作物之一,因其籽粒中含有豐富的營養(yǎng)物質(zhì)在釀酒行業(yè)有著“好酒離不開紅糧”的精辟論斷,每年需求量高達2000萬頓。目前,釀酒高粱品種主要以高淀粉含量的瀘州紅、青殼洋、睿糯7號等糯高粱為主。由于釀酒高梁種類繁多,產(chǎn)地各不相同,籽粒中的淀粉、蛋白質(zhì)、脂肪和單寧等含量有較大差異,導(dǎo)致釀造出的白酒在香型、風(fēng)格、品質(zhì)和產(chǎn)酒率上也有很大的差別。由此可見,在高梁原材料分批入庫前準(zhǔn)確高效地對高粱品種進行鑒別,對釀造過程中泡糧時間、用水量、蒸糧時間等生產(chǎn)工藝控制,對產(chǎn)出優(yōu)質(zhì)白酒具有十分重要的指導(dǎo)意義。
傳統(tǒng)的鑒別方式主要有人工經(jīng)驗判別和生物抽樣檢測,前者易受主觀影響,效率低,難以形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),后者操作繁瑣、費時費力,兩者都無法滿足現(xiàn)代白酒企業(yè)對釀酒原料高粱的鑒別需求,因此急需尋找一種快速、準(zhǔn)確且簡便的高粱品種分類檢測方法,而高光譜成像技術(shù)無疑是最好的選擇。
高光譜成像技術(shù)在釀酒高粱品種分類中的應(yīng)用:
高光譜圖像技術(shù)是一種把傳統(tǒng)的光譜技術(shù)和二維成像技術(shù)于一體的新興的無接觸式檢測技術(shù),通過對獲取待測物的光譜信息和圖像信息進行分析提取,實現(xiàn)對樣本的快速無損檢測。高光譜圖像技術(shù)具有高分辨率的特性,其圖像數(shù)據(jù)相鄰波段間隔比較窄,波段存在重疊,高光譜圖像數(shù)據(jù)每個像元均可提取一條完整的高分辨率光譜曲線,所以高光譜圖像技術(shù)已經(jīng)發(fā)展成覆蓋了上百條光譜通道、像素點攜帶波譜信息量豐富的高分辨率檢測技術(shù)。
高光譜成像儀因其優(yōu)越性,不僅在遙感領(lǐng)域大量應(yīng)用,在釀酒高粱品種無損檢測領(lǐng)域也應(yīng)用廣泛。它集合了成像技術(shù)和光譜技術(shù)兩者的優(yōu)點,具有“圖譜合一”的特點,其中提取圖像信息檢測釀酒高粱品種外部品質(zhì),提取光譜信息則用于檢測釀酒高粱品種內(nèi)部品質(zhì),同時可將圖像信息和光譜信息進行特,征融合,以此更好地檢測釀酒高粱品種的內(nèi)外部品質(zhì)。使用高光譜儀檢測釀酒高粱品種的具體步驟如下:
1.樣品采集
采集不同品種的釀酒高粱,分別進行編號。
2.光譜圖像數(shù)據(jù)采集
選取合適的樣品,使用高光譜成像儀采集釀酒高粱品種的高光譜圖像數(shù)據(jù)。高光譜圖像采集之前要先對儀器進行校正,高光譜成像系統(tǒng)的校正主要通過調(diào)節(jié)光強、圖像清晰度、圖像的失真來實現(xiàn),影響圖像清晰度和是否失真的因素包括物鏡之間的高度,電控移位平臺移動速度和曝光時間。
3.特征波長提取
由于采集樣本的全波段光譜數(shù)據(jù)量大、信息混雜,且大量的光譜數(shù)據(jù)會造成模型復(fù)雜、計算量大等問題。因此,有必要對高光譜數(shù)據(jù)進行降維處理以尋找最能表征樣本品質(zhì)指標(biāo)的特征圖像,這樣即可以提高后期數(shù)據(jù)處理的速度,又可以去除數(shù)據(jù)中的冗余信息。
4.建立預(yù)測模型與評價
利用分析軟件采用不同的方法對原始光譜進行預(yù)處理,并使用該數(shù)據(jù)進行建模,分析不同的預(yù)處理方法對預(yù)測模型的作用。應(yīng)用偏最小二乘回歸(PLSR)建立釀酒高粱品種預(yù)測模型,并對模型的預(yù)測能力進行驗證和精度評價。
利用高光譜成像技術(shù)對釀酒高粱品種內(nèi)外品質(zhì)進行檢測,然后對全波段釀酒高粱圖像做主成分分析,并根據(jù)主成分圖像的特征向量優(yōu)選出具有特征的波段,針對特征波段選取相應(yīng)的圖像處理和識別,最后利用圖像差值算法,就可以對釀酒高粱的品質(zhì)進行評定,進而進行分類。
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