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申请/专利权人：四川轻化工大学

摘要：本发明提供了一种鉴别藕粉掺假的方法、系统和存储介质，属于藕粉检测技术领域。该方法采用高光谱成像技术对纯藕粉中掺入的其他淀粉进行快速检测，将纯藕粉样本和掺入的其他淀粉样本的光谱数据输入到分类模型中进行训练，获得最佳分类模型，然后将掺假样本的光谱数据输入到最佳分类模型中进行识别，得到掺假样本的每个像素点所属淀粉类别，对不同类别的像素点赋予不同的颜色，根据每个像素点的坐标信息在伪彩色图像中呈现出来，从而实现对掺假样本的可视化检测。本发明采用通道注意力模块进行特征波长的选择，在保证模型效果的同时最大限度的降低了模型的复杂度，缩短了模型的运行时间，节省了计算资源；采用卷积神经网络模型提高了识别精确度。

主权项：1.一种鉴别藕粉掺假的方法，其特征在于，包括以下具体步骤：S1、利用高光谱成像系统通过推扫帚线性扫描采集纯藕粉样本、掺入的其他淀粉样本和掺假样本的短波近红外区域的高光谱图像，采集用的光谱波段范围为900~1700nm，并进行黑白校正处理；所述掺假样本为向纯藕粉样本中掺入其他淀粉的样本；所述掺假样本中掺入的其他淀粉包括玉米淀粉、马铃薯淀粉、红薯淀粉或木薯淀粉中的至少一种；对采集到的光谱数据进行黑白校正，黑白校正的公式如下式所示： ，其中，校正后的光谱图像；原始高光谱图像；盖上镜头采集的暗参考图像；采集的标准白板图像；S2、对分割校正后的所述掺假样本高光谱图像中的样品和背景采用大津算法，并提取分割背景后的样品光谱数据；对所述纯藕粉样本和掺入的其他淀粉样本采用以像素点为单位，随机划分圆形感兴趣区域，获得感兴趣区域中样本每个像素的光谱数据；纯藕粉样本和掺入的其他淀粉样本中的每份样品以像素点为单位，随机划分40个圆形ROI，每个ROI的半径为10个像素点，通过计算ROI内所有像素的平均光谱值得到光谱曲线，由此得到每类纯淀粉的光谱曲线；S3、利用孤立森林算法剔除异常样品光谱数据得到正常光谱数据，具体为：去除了全波段中最前端33个波段和最后端36个波段，从而保留了940nm~1675nm之间的443个波段，随后，利用IF算法剔除光谱数据中的异常数据；S4、利用深度学习框架中的通道注意力模块提取出光谱数据中具有代表性的特征波长部分，得到特征光谱数据；将所述通道注意力模块表示为一个函数，它的输入是个样本的个光谱波段组成的全波段光谱向量集，看作一个大小的数值矩阵，行代表样本数，列代表光谱波段数；通道注意力模块会充分学习波段之间的非线性关系，并输出产生一个非负波段权重张量，看作是一个大小的数值矩阵，列的每个数值代表每个光谱波段的波段权重，是实数集的符号，表示全波段光谱向量集中的每个数值都是实数，其表达式为： ，式中，表示通道注意力模块中涉及的可训练参数；通道注意力模块中使用Sigmoid函数作为输出层的激活，其表达式为： ，式中，表示Sigmoid函数的输出；表示波段权重；根据学习到的波段权重，通过对所有输入样本的波段权重求平均值来确定特征波段，第j个波段的平均权重计算为： ，式中，表示第个波段的平均权重大小，为训练样本的个数；为第个样本的第个波段的波段权重；最后根据平均权重大小对波段排序，选择前C个平均权重最高的波段作为特征波段构成特征光谱向量子集；S5、将步骤S4得到的特征光谱数据和不同种类的样本标签进一步输入到深度学习框架中的卷积神经网络模块进行分类识别，实现纯藕粉样本与掺入的其他淀粉样本的准确分类，所述卷积神经网络模块主要包含两个一维卷积层Conv1和Conv2，一个展平层Flaten和三个全连接层FC1、FC2和FC3，将S个波段数为C的一维光谱输入网络，每个大小为C×1的一维光谱向量，首先经过第一个一维卷积层Conv1提取一维光谱的局部特征，得到16张大小为C2×1的特征图，再将这些特征图通过第二个一维卷积层Conv2进一步提取特征，得到32张C4×1的特征图，接着将32张特征图展平变成一个长度为32×C4的特征向量，展平后的一维特征向量依次通过三个全连接层FC1，FC2，FC3将所有局部特征连接起来，输出经过Softmax激活函数转换为红薯淀粉、木薯淀粉、藕粉、马铃薯淀粉和玉米淀粉共五个输出类别的概率分布，Softmax激活函数可表示为： ，式中，表示Softmax激活函数的输出，表示输入的特征值，表示第个类，表示共个类；此外，每个卷积层和全连接层都使用了ReLU激活函数，其函数公式为： fx=max0,x，式中，fx表示ReLU激活函数的输出；x表示输入的特征值；max0,x表示取输入值和零之间的最大值；S6、将掺假样本的高光谱图像数据输入到训练好的深度学习网络模型中，通过对掺假样本的高光谱图像中不同类别的像素点赋予不同的颜色，并根据每个像素点的坐标信息在伪彩色图像中呈现出来，从而实现对掺假样本的可视化分析，所述掺假样本最低在藕粉中掺入了0.2%的其他淀粉，最多掺入了四种其他淀粉。

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百度查询： 四川轻化工大学 一种鉴别藕粉掺假的方法、系统和存储介质