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摘要：本申请涉及光谱分析技术领域，具体涉及基于光谱技术的食品杂质智能检测方法，该方法包括：分析红外光谱数据中红外光强度变化构建每个红外光强度的光强差异变化度，根据光强差异变化度分析杂质吸光异变特征和杂质吸光突出特征，分别构建各波段的第一、第二光强差异变化序列的杂质成分特征值，分析各波段的第一光强差异变化序列的杂质成分特征值与第二光强差异变化序列的杂质成分特征值的相似度，基于此相似度进行试样奶粉杂质检测。从而实现基于光谱技术的食品杂质智能检测，避免了现有技术利用试样奶粉的光谱信息与标准样品奶粉的基础光谱信息进行奶粉食品中杂质检测时准确性较差的问题，提高了对奶粉食品中杂质检测的准确性。

主权项：1.基于光谱技术的食品杂质智能检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：（1）分别采集试样奶粉和标准样品奶粉的红外光谱数据，将试样奶粉的红外光谱数据中所有波长的红外光强度组成的序列记为第一光谱数据序列；将标准样品奶粉的红外光谱数据中所有波长的红外光强度组成的序列记为第二光谱数据序列；（2）分别对第一、第二光谱数据序列进行划分得到各波段的第一光谱子序列和第二光谱子序列；分别根据第一、第二光谱子序列中红外光强度变化得到各波段的第一、第二光谱子序列中每个红外光强度的光强差异变化度；（3）根据光强差异变化度分别获取各波段的第一、第二光强差异变化序列；根据第一、第二光强差异变化序列分析杂质吸光异变特征和杂质吸光突出特征，分别构建各波段的第一、第二光强差异变化序列的杂质成分特征值；（4）根据所有波段的第一光强差异变化序列的杂质成分特征值与第二光强差异变化序列的杂质成分特征值之间的差异，结合相似度匹配算法进行试样奶粉中杂质检测；所述各波段的第一、第二光强差异变化序列的杂质成分特征值的获取方式为：根据第一光强差异变化序列中数据异常情况得到每个波段的第一光强差异变化序列的杂质吸光异变度；对各第一光强差异变化序列进行突变点检测得到各异常数据点，结合各第一光强差异变化序列中最值构建各波段的第一光强差异变化序列的光强波动异常特征序列；根据第一光强差异变化序列与对应光强波动异常特征序列之间的区别特征得到各波段的第一光强差异变化序列的杂质吸光突出程度值；每个波段的第一光强差异变化序列的杂质成分特征值分别与每个波段的第一光强差异变化序列的杂质吸光异变度及杂质吸光突出程度值成正相关关系；基于第二光强差异变化序列，采用第一光强差异变化序列的杂质成分特征值的计算方式，得到各波段的第二光强差异变化序列的杂质成分特征值；所述每个波段的第一光强差异变化序列的杂质吸光异变度的获取方式为：对于每个波段，获取波段的第一光强差异变化序列中所有元素的均值，记为第一均值；将波段的第一光强差异变化序列中每个光强差异变化度与所述第一均值之差的绝对值记为吸光异变距离，波段的第一光强差异变化序列的杂质吸光异变度分别与所述吸光异变距离及波段的第一光强差异变化序列的变异系数成正相关关系；所述各波段的第一光强差异变化序列的光强波动异常特征序列的获取方式为：将每个波段的第一光强差异变化序列作为突变点检测算法的输入，输出为每个波段的第一光强差异变化序列中所有异常数据点，将每个波段的第一光强差异变化序列中所有异常数据点和每个波段的第一光强差异变化序列内的最大值、最小值组成的序列作为每个波段的第一光强差异变化序列的光强波动异常特征序列；所述各波段的第一光强差异变化序列的杂质吸光突出程度值的获取方式为：对于每个波段的第一光强差异变化序列，将任一光强差异变化度与第一光强差异变化序列的光强波动异常特征序列中每个数据之差的绝对值作为所述任一光强差异变化度的各异常特征因子，将所述任一光强差异变化度的所有所述异常特征因子的均值作为所述任一光强差异变化度的光强波动异常程度；计算第一光强差异变化序列中所有光强差异变化度的光强波动异常程度均值，记为第二均值；获取所述任一光强差异变化度的光强波动异常程度与所述第二均值之间的差异，第一光强差异变化序列的杂质吸光突出程度值与所述差异成正相关关系。

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