一种光学检测系统和方法

摘要

本发明提供一种光学检测系统和方法，所述系统包括：检测探头、收集单元和处理单元，其中：检测探头包括多个光谱光电二极管，每个光谱光电二极管均用于发射单色光，并令单色光照射至样品上，其中，至少一个光谱光电二极管所发射的单色光的波长与其它不同；收集单元用于收集多个光谱光电二极管发射的单色光经样品表面反射后得到的多路信号光；处理单元包括光电转换模块、加法模块和检测模块：光电转换模块用于将收集单元所收集到的多路信号光分别转换为多路电信号；加法模块用于对多路电信号进行加法运算，得到运算结果；检测模块用于根据运算结果对样品的品质参数进行检测，输出检测结果。本发明可以实现生鲜肉品质的快速、廉价、无损检测。

权利要求

1.一种光学检测系统，其特征在于，包括：检测探头、收集单元和处理单元，其中：所述检测探头包括多个光谱光电二极管，每个所述光谱光电二极管均用于发射单色光，并令所述单色光照射至样品上，其中，至少一个光谱光电二极管所发射的单色光的波长与其它光谱光电二极管不同；

所述收集单元用于收集所述多个光谱光电二极管发射的单色光经所述样品表面反射后得到的多路信号光；

所述处理单元包括光电转换模块、加法模块和检测模块：所述光电转换模块用于将所述收集单元所收集到的多路信号光分别转换为多路电信号；所述加法模块用于对所述多路电信号进行加法运算，得到运算结果；所述检测模块用于根据所述运算结果对所述样品的品质参数进行检测，输出检测结果；

其中，每个光谱光电二极管均包括反射光出射孔，所述反射光出射孔连接光纤，所述光纤用于收集经所述样品表面反射后的信号光并传输至所述收集单元。

2.根据权利要求1所述的光学检测系统，其特征在于，所述检测探头还用于：根据需检测的样品的品质参数类型选择所述特征波段的光谱光电二极管。

3.根据权利要求1所述的光学检测系统，其特征在于：所述反射光出射孔位于所述光谱光电二极管的中心位置。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的光学检测系统，其特征在于：所述加法模块包括：运算放大器；

所述加法模块还用于：对所述多路电信号进行放大运算。

5.一种光学检测方法，其特征在于，利用权利要求1至4中任一项所述的光学检测系统进行光学检测，包括：将多路单色光入射至样品表面；

接收所述多路单色光经所述样品表面反射得到的多路信号光；

将所述多路信号光分别转换为多路电信号；

对所述多路电信号进行加法运算，得到运算结果；

根据所述运算结果对所述样品的品质参数进行检测，输出检测结果。

6.根据权利要求5所述的光学检测方法，其特征在于：所述将所述多路信号光分别转换为多路电信号包括：将n路信号光S1,S2,……,Sn经过光电转换后转换为n路电压信号V1,V2,……,Vn；

所述对所述多路电信号进行加法运算，得到运算结果包括：对所述n路电压信号V1,V2,……,Vn进行加法运算，得到运算结果y：y＝c+k1V1+k2V2+……+knVn，其中c为常数，取决于检测条件和检测环境，{k1,k2,……,kn}为所述n路电压信号对应的系数矩阵；

所述根据所述运算结果对所述样品的品质参数进行检测，输出检测结果包括：将所述运算结果y与对应于所述样品需检测的品质参数的预设阈值进行比较：当所述运算结果y在所述预设阈值之内时，认为所述样品的相应品质良好；否则，认为所述样品的相应品质不好。

说明书

一种光学检测系统和方法

技术领域

[0001] 本发明涉及检测技术领域，尤其涉及一种光学检测系统和方法。

背景技术

[0002] 随着生活水平的不断提高，消费需求的日益增长，膳食结构的相对变化以及对健康的日益关注，人们对生鲜肉的需求日趋多元化，对生鲜肉品质安全的要求也不断提高。由于生鲜肉本身富含营养物质和水分，极易腐败，再加上屠宰加工及销售过程中缺乏良好的卫生条件，因此生鲜肉的品质无法保证，因此对于生鲜肉品质的检测与监管是非常重要而迫切的。

[0003] 传统的生鲜肉品质检测方法检测效率低、所需时间长、产品破坏大。无损检测技术是近年发展以来的一种新技术，是指在不破坏样品的情况下对其进行品质评价的方法。而光谱技术是现在生鲜肉无损检测应用较多的技术，但是其对样品检测主要依赖于光谱仪，光谱仪是检测的主要部件，不可缺少，而目前市场上绝大部分光谱仪价格昂贵，体积较大，维护成本高，无法广泛应用到生鲜肉品质检测的实际操作中去。

[0004] 而随着光学技术的快速发展，农产品的智能化检测系统，正沿着便携式、手持式方向发展，越来越小型化、微型化、智能化发展。发展简单、快速、轻便的检测设备及其重要，同时以实验室的演技结果为依托，脱离昂贵或是大型检测设备是发展的必然趋势。

发明内容

[0005] 本发明提供一种光学检测系统和方法，以实现生鲜肉品质的快速、廉价、无损检测。

[0006] 本发明首先提供一种光学检测系统，包括：检测探头、收集单元 和处理单元，其中：

[0007] 所述检测探头包括多个光谱光电二极管，每个所述光谱光电二极管均用于发射单色光，并令所述单色光照射至样品上，其中，至少一个光谱光电二极管所发射的单色光的波长与其它光谱光电二极管不同；

[0008] 所述收集单元用于收集所述多个光谱光电二极管发射的单色光经所述样品表面反射后得到的多路信号光；

[0009] 所述处理单元包括光电转换模块、加法模块和检测模块：所述光电转换模块用于将所述收集单元所收集到的多路信号光分别转换为多路电信号；所述加法模块用于对所述多路电信号进行加法运算，得到运算结果；所述检测模块用于根据所述运算结果对所述样品的品质参数进行检测，输出检测结果。

[0010] 进一步地，所述检测探头还用于：

[0011] 根据需检测的样品的品质参数类型选择所述光谱光电二极管的特征波长。

[0012] 进一步地，

[0013] 每个光谱光电二极管均包括反射光出射孔，所述反射光出射孔连接光纤，所述光纤用于收集经所述样品表面反射后的信号光并传输至所述收集单元。

[0014] 进一步地，

[0015] 所述反射光出射孔位于所述光谱光电二极管的中心位置。

[0016] 进一步地，

[0017] 所述加法模块包括：运算放大器；

[0018] 所述加法模块还用于：对所述多路电信号进行放大运算。

[0019] 另一方面，本发明还提供一种光学检测方法，利用如上任一项所述的光学检测系统进行光学检测，包括：

[0020] 将多路单色光入射至样品表面；

[0021] 接收所述多路单色光经所述样品表面反射得到的多路信号光；

[0022] 将所述多路信号光分别转换为多路电信号；

[0023] 对所述多路电信号进行加法运算，得到运算结果；

[0024] 根据所述运算结果对所述样品的品质参数进行检测，输出检测结果。

[0025] 进一步地，

[0026] 所述将所述多路信号光分别转换为多路电信号包括：

[0027] 将n路信号光S1,S2,。。。。。,Sn经过光电转换后转换为n路电压信号V1,V2,。。。。。,Vn；

[0028] 所述对所述多路电信号进行加法运算，得到运算结果包括：

[0029] 对所述n路电压信号V1,V2,。。。。。,Vn进行加法运算，得到运算结果y：

[0030] y＝c+k1V1+k2V2+……+knVn，

[0031] 其中c为常数，取决于检测条件和检测环境，{k1,k2,……,kn}为所述n路电压信号对应的系数矩阵；

[0032] 所述根据所述运算结果对所述样品的品质参数进行检测，输出检测结果包括：

[0033] 将所述运算结果y与对应于所述样品需检测的品质参数的预设阈值进行比较：当所述运算结果y在所述预设阈值之内时，认为所述样品的相应品质良好；否则，认为所述样品的相应品质不好。

[0034] 可见，在本发明提供的光学检测系统和方法中，能够选择样品中需检测品质参数对应的特征波长对应的光谱光电二极管，利用光谱光电二极管出射的单色光获取多个特征波长的反射信号光，并将多路信号光进行处理后检测样品的品质参数，解决了现有技术中光谱技术检测成本高，无法广泛应用的技术问题。

附图说明

[0035] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显 而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

[0036] 图1是本发明的一个实施例中光学检测系统的侧视图；

[0037] 图2是本发明的一个实施例中光学检测系统的检测探头结构示意图；

[0038] 图3是本发明的一个实施例中光学检测系统的光谱光电二极管的纵向剖面图；

[0039] 图4是本发明的一个实施例中光学检测方法的步骤示意图；

[0040] 图5是本发明的一个实施例中光学检测方法中对信号光的处理流程示意图；

[0041] 图6是本发明的一个实施例中光学检测方法的样品的检测系统示意图;

[0042] 图7是本发明的一个实施例中光学检测方法的Lorentzian函数示意图；

[0043] 图8是本发明的一个实施例中光学检测方法的洛伦兹函数单波长拟合效果示意图；

[0044] 图9是本发明的一个实施例中光学检测方法的Gompertz四参数分布函数示意图；

具体实施方式

[0045] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0046] 图1示出了本实施例中光学检测系统的侧视图，图2示出了本发 明实施例中光学检测系统的检测探头结构示意图，如图1、2所示，本实施例具体包括：

[0047] 检测探头1，其中包括多个光谱光电二极管2，每个光谱光电二极管2均用于发射单色光，并令单色光照射到样品3上，其中，至少一个光谱光电二极管所发射的单色光的波长与其它光谱光电二极管不同；

[0048] 收集单元4，用于收集多个光谱光电二极管2发射的单色光经样品3表面反射后得到的多路信号光；

[0049] 处理单元5，包括光电转换模块6、加法模块7和检测模块8：光电转换模块6用于将收集单元4所收集到的多路信号光分别转换为多路电信号；加法模块7用于对多路电信号进行加法运算，得到运算结果；检测模块8用于根据运算结果对样品3的品质参数进行检测，输出检测结果。

[0050] 其中，检测探头1可以根据需检测的样品的品质参数的类型来选择不同特征波长的光谱光电二极管2，n个波段的光谱二极管组成检测阵列，以得到更加有针对性、更加精确的检测结果。

[0051] 另外，每个光谱光电二极管2均可以包括反射光出射孔9。图3为光谱光电二极管的纵向剖面图，反射光出射孔9均可以连接一根光纤(图中未示出)，光纤用于收集经样品3表面反射后的信号光并传输至收集单元4。举例来说，反射光出射孔9可以位于光谱光电二极管2的中心位置。

[0052] 在本实施例的一个具体结构中，加法模块7可以包括：运算放大器；加法模块7还可以用于：对多路电信号进行放大运算。

[0053] 图4示出了一种光学检测方法，利用上述实施例中的任一种光学检测系统进行光学检测，参见图4，本实施例的方法具体包括：

[0054] 步骤401：将多路单色光入射至样品表面。

[0055] 步骤402：接收所述多路单色光经所述样品表面反射得到的多路信号光。

[0056] 例如，可将n个光谱光电二极管所发出的n路单色光经样品表面反射得到n路信号光S1,S2,。。。。。,Sn。

[0057] 步骤403：将所述多路信号光分别转换为多路电信号。

[0058] 在本实施例的前述应用场景中，可将将n路信号光S1,S2,。。。。。,Sn经过光电转换后转换为n路电压信号V1,V2,。。。。。,Vn。

[0059] 步骤404：对所述多路电信号进行加法运算，得到运算结果。

[0060] 在本实施例的前述场景中，可以对n路电压信号V1,V2,。。。。。,Vn进行加法运算，得到运算结果y：

[0061] y＝c+k1V1+k2V2+……+knVn，

[0062] 其中c为常数，取决于检测条件和检测环境，{k1,k2,……,kn}为所述n路电压信号对应的系数矩阵，具体的运算过程见图5。

[0063] 其中，以测定生鲜肉安全品质主要参数菌落总数(TVC)为例：实验样品为从超市采购的生鲜猪肉的背最长肌，分割为8cm长×5cm宽×2.5cm厚的肉块。实验样品共89块，按3:1分为校正集66块，验证集23块建立猪肉细菌总数预测模型。

[0064] 利用如图6所示的检测系统进行样品反射信息的获取。其中如图6所示，利用与图2相同结构和相同波段下的检测头1，利用收集单元4中的光纤连接到VIS/NIR光谱仪10获取每一个光谱光电二极管采集到样品3的反射信息，并将该信息可视化保存在计算机11中。每个特征波段的光谱光电二极管都具有一定半波带宽，因此采集的反射信息也只是在该特征波段下左右一定波带宽范围内的信息。

[0065] 生鲜猪肉细菌总数选定的特征波长有466、508、547、586、615、717、850、955(nm)。每块样品每个点测8个不同波段下的光谱进行平均，实验中测量样品8个不同点进行平均作为该样品的光谱信息。

[0066] 通过对每条波段下采集的曲线进行拟合可以获得特征光谱，利用特征光谱来代替原始光谱信息，数据量较小，而且能够反映样品的综合信息。扩散拟合方法可以为洛伦兹函数(Lorentzian distribution)拟 合，参见图7，洛伦兹函数的表达式如下：

[0067]

[0068] 其中：I—散射曲线上任意一点的光反射强度；x—该点距离光入射点(曲线中心点)的距离；a—洛伦兹分布曲线的渐进值；b—洛伦兹曲线在x＝0处的峰值；c—散射曲线的全波带宽，即反射值为峰值的b/2处，散射曲线的带宽，洛伦兹函数单波长拟合效果见图8。

[0069] 以上实施例拟合方法，不仅仅只限于采用洛伦兹函数进行拟合，采用Gompertz函数的四参数同样可以进行数据分析，见图9，对于检测样品的不同参数(新鲜度、水分、细菌总数)，亦可以选取更适合的拟合方法。

[0070] R＝α+β(1-exp(-exp(ε-δx)))

[0071] 其中：R—校正反射强度；α—Gompertz分布曲线的渐近值；β—Gompertz分布曲线在x＝0处的估计光强的上限值；ε—Gompertz曲线拐点处的全散射宽度；δ—Gompertz曲线在拐点处的斜率；x—该点距离光入射点(曲线中心点)距离。本发明实施例中以检测生鲜肉细菌总数为例，以洛伦兹函数拟合为例，介绍拟合后的取得系数矩阵的数据方法。使用非线性回归方法，对每个波段处的做洛伦兹函数拟合，因此每个波段下光谱曲线可以用洛伦兹函数的三参数a,b,c描述。拟合完所有波长处的光谱曲线后，拟合函数的三个参数a,b,c分别组成“特征光谱”，并可以进一步将特征参数进行a&b；a&c；b&c；a&b&c组合构成特征光谱矩阵。

[0072] 以单参数a分析建模来说明具体的使用方法。在特征波长有466、508、547、586、615、717、850、955(nm)下获得洛伦兹a参数特征矩阵[a]。

[0073] 利用多元线性回归法：

[0074] yi＝β0+β1Xil+……βpXip+εi(i＝1，2，……，n)

[0075] 其中εi为测量随机误差。通常假定E(εi)＝0，D(εi)＝σ2，且ε1，ε2，……，εn相互独立。

[0076] 上式写为矩阵形式即为：Y＝Xβ+ε

[0077] X＝(1 a1 a2......ap)

[0078] 其中：

[0079] β＝(X′X)-1X′Y

[0080]

[0081] 式中X为参数矩阵，其中ap第p个特征波长处的拟合参数a值,β为系数矩阵，c为常数项，kn为第n个预测系数，Y为利用GB/T4789.2-2010测得所检测样本表面的细菌总数真实值。对校正集66块样品的66×i条光谱曲线进行洛伦兹函数拟合，利用i个特征波段进行多元线性回归建模。β为多元线性回归建模后得到的预测系数矩阵。

[0082] 得到建模的预测系数矩阵后，就可以对每一个待检测样本进行细菌总数预测。

[0083] 步骤405：根据所述运算结果对所述样品的品质参数进行检测，输出检测结果。

[0084] 在前述场景中，可以将运算结果y与对应于样品需检测的品质参数的预设阈值进行比较：当运算结果y在预设阈值之内时，认为样品的相应品质良好；否则，认为样品的相应品质不好。其中，对应于品质参数的预设阈值可以根据国家或相应组织所设定的标准来确定。

[0085] 在步骤404中的检测生鲜肉安全品质细菌总数为例，样品为8cm长×5cm宽×2.5cm厚的肉块，一次性检测并接收该肉块8个特征波段处的光散射信号S1,S2,。。。。。,S8。8个光信号经处理单元的光电模块转 换后，输出8路电压信号V1,V2,。。。。。,V8。

[0086] 得到已知预测模型的系数矩阵后，在系统的处理单元中，根据不同特征波段对应的不同加权比例系数βp值在运放电路设计部分选择不同的电阻值。

[0087]

[0088]

[0089] V0＝V01+V02+.......+V0n

[0090]

[0091] 其中Rf反馈电阻，Rp补偿电阻，Ri,输入电阻,V0输出电压。Rp＝R1//R2//……//Rn，n个输入电阻并联。

[0092] 实际得到的细菌总数的预测值y＝c-V0；因为c为常数项，因此用细菌总数的国标6
规定的鲜(冷)猪肉细菌总数最大不得超过1×10 CFU/g作为检测的阈值。因此对于本发明中实际的检测阈值为(6-c)log CFU/g.如果预测出检测肉样的细菌总数大于该设定阈值，则判定为不合格，相反，则判定为合格。

[0093] 可见，在本发明中实施例提供的光学检测系统和方法中，能够选择样品中需检测品质参数对应的特征波长对应的光谱光电二极管，利用光谱光电二极管出射的单色光获取多个特征波长的反射信号光，并将多路信号光进行处理后检测样品的品质参数，解决了现有技术中光谱技术检测成本高，无法广泛应用的技术问题。

[0094] 最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修 改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。