线扫描式拉曼高光谱成像技术无损检测奶粉三聚氰胺

发布时间：2018-03-06 02:13

  本文选题：无损检测　切入点：图像处理　出处：《农业工程学报》2017年24期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为了实现颗粒状样本的大面积无损快速检测,该研究结合拉曼光谱和高光谱技术搭建了一套线扫描式拉曼高光谱检测系统,对奶粉和三聚氰胺颗粒混合样本进行了检测研究。研究通过高斯窗平滑法和air PLS基线校正方法分别消除了拉曼光谱中的噪声信号和荧光背景,选取三聚氰胺主要特征峰(671.71 cm-1)处的单波段图像作为是否含有三聚氰胺颗粒的判断依据。研究首先对三聚氰胺产生的拉曼信号在奶粉颗粒中的穿透深度进行了检测,随后完成了10种不同浓度的三聚氰胺奶粉混合样本的拉曼高光谱采集,对特征单波段图像中各像素点的拉曼强度平均值进行一元线性分析,并对单波段图像进行二值化处理。结果显示,在三聚氰胺特征单波段图像中,感兴趣区域内所有像素点的拉曼强度平均值与三聚氰胺浓度之间线性度较高,其决定系数R2达到了0.995 4。在二值图像中,三聚氰胺颗粒的位置信息能够直观的展现。研究结果表明,拉曼高光谱成像技术具有快速、无损和大面积检测的特点,在实际应用中具有巨大潜力。
[Abstract]:In order to realize the rapid nondestructive detection of granular samples in large area, a linear scanning Raman hyperspectral detection system was built by combining Raman spectroscopy and hyperspectral technology. The mixed samples of milk powder and melamine particles were tested and studied. The noise signal and fluorescence background in Raman spectrum were eliminated by Gao Si window smoothing method and air PLS baseline correction method, respectively. The single band images at the main characteristic peak of melamine 671.71 cm-1 were selected as the basis for judging whether melamine particles were contained. The penetration depth of Raman signals produced by melamine in milk powder particles was first detected. Then 10 kinds of mixed samples of melamine milk powder with different concentrations were collected by Raman hyperspectral analysis, and the average Raman intensity of each pixel in the characteristic single-band image was analyzed by a linear method. The results show that the linearity between the average Raman intensity of all pixel points in the region of interest and the concentration of melamine is high. The determination coefficient R2 is 0.995 4. In binary images, the location information of melamine particles can be displayed intuitively. The results show that Raman hyperspectral imaging technology has the characteristics of fast, nondestructive and large area detection. It has great potential in practical application.
【作者单位】： 西北农林科技大学机械与电子工程学院;国家农业智能装备工程技术研究中心;农业部农业信息技术重点实验室;农业智能装备技术北京市重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(61605009)
【分类号】：O657.37;TS252.51

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本文编号：1572883