本发明公开了一种基于微波水分仪的产品霉变检测系统，所述检测系统包括：微波信号特征获取单元，用于根据微波水分仪测试获得的微波信号获取微波信号特征；待识别产品与霉变样本之间的广义平方距离计算单元，与微波信号特征获取单元相连接，用于基于待识别产品和霉变样本的微波信号特征计算待识别产品与霉变样本之间的广义平方距离；待识别产品与非霉变样本之间的广义平方距离计算单元。采用本发明中检测系统及方法能够快速有效的识别产品是否霉变，不仅节省人力物力而且高效快速，适合大规模工业化生产中使用。
1.一种基于微波水分仪的产品霉变检测系统，其特征在于，所述检测系统包括：微波信号特征获取单元，用于根据微波水分仪测试获得的微波信号获取微波信号特征；
待识别产品与霉变样本之间的广义平方距离计算单元，与微波信号特征获取单元相连接，用于基于待识别产品和霉变样本的微波信号特征计算待识别产品与霉变样本之间的广义平方距离；
待识别产品与非霉变样本之间的广义平方距离计算单元，与微波信号特征获取单元相连接，用于基于待识别产品和非霉变样本的微波信号特征计算待识别产品与非霉变样本之间的广义平方距离；
霉变识别单元，与待识别产品与霉变样本之间的广义平方距离计算单元和待识别产品与非霉变样本之间的广义平方距离计算单元相连接，用于根据待识别产品的微波信号及两个广义平方距离确定待识别产品是否霉变；
其中，G1(E)是指待识别产品与霉变样本之间的广义平方距离；
E为待识别产品经微波水分仪测试获得的微波信号的特征值，E由微波信号的平均值EAVG、微波信号的标准偏差ESTD、微波信号的峰度EKURT构成的三维列向量；
为待测产品的霉变样本经微波水分仪测试获得的微波信号的特征值的平均值，即为由待测产品的霉变样本由微波信号的平均值 微波信号的标准偏差的平均值微波信号的峰度的平均值 构成的三维向量矩阵；
取k个霉变样本，每个霉变样本中有n个微波信号数据值，则 i＝1,
2,3，…，n；j＝1,2,3,…,k；Xi,j为第j个霉变样本的第i个微波信号数据值；
2.根据权利要求1所述的产品霉变检测系统，其特征在于，微波信号特征包括微波信号的平均值、微波信号的标准偏差和微波信号的峰度值。
3.根据权利要求1所述的产品霉变检测系统，其特征在于，所述微波信号特征获取单元包括待识别产品微波信号特征获取单元，霉变样本微波信号特征获取单元，非霉变样本微波信号特征获取单元。
4.根据权利要求1所述的产品霉变检测系统，其特征在于，待识别产品与非霉变样本之间的广义平方距离为：其中，G2(E)是指待识别产品与非霉变样本之间的广义平方距离； 为待测产品的非霉变样本经微波水分仪测试获得的微波信号的特征值的平均值，即为由待测产品的非霉变样本由微波信号的平均值 微波信号的标准偏差的平均值 微波信号的峰度的平均值 构成的三维向量矩阵；
取m个非霉变样本，每个非霉变样本中有n个微波信号数据值，则i＝1,2,3，…，n；j’＝1,2,3,…,m；Xi,j'为第j’个非霉变样本的第i个微波信号数据值；
S2为待测产品的霉变样本的信号特征值的协方差矩阵，|S2|为协方差矩阵的行列式值，
5.一种基于微波水分仪的产品霉变检测方法，包括如下步骤：获取微波水分仪测试获得的微波信号的微波信号特征；
比较两个广义平方距离，当待识别产品与霉变样本之间的广义平方距离小于待识别产品与非霉变样本之间的广义平方距离时，所述待识别产品为霉变产品，当待识别产品与非霉变样本之间的广义平方距离小于待识别产品与霉变样本之间的广义平方距离时，所述待识别产品为非霉变产品；
待识别产品与霉变样本之间的广义平方距离为G1(E)：E为待识别产品经微波水分仪测试获得的微波信号的
特征值，E由微波信号的平均值EAVG、微波信号的标准偏差ESTD、微波信号的峰度EKURT构成的三维列向量；如每个待识别产品中有n个微波信号数据值，则i＝1，2,3，…，n；Xi为
第i个微波信号数据值； 为待测产品的霉变样本经微波水分仪测试获得的微波信号的特征值的平均值，即为由待测产品的霉变样本由微波信号的平均值 微波信号的标准偏差的平均值 微波信号的峰度的平均值 构成的三维向量矩阵；取k个霉变样本，每个霉变样本中有n个微波信号数据值，则 i＝1,2,3，…，n；j＝1,2,
3,…,k；Xi,j为第j个霉变样本的第i个微波信号数据值；
S1为待测产品的霉变样本的信号特征值的协方差矩阵，|S1|为协方差矩阵的行列式值， 表示 的转秩，S1-1表示S1的逆。
6.根据权利要求5所述的产品霉变检测方法，其特征在于，微波信号特征包括微波信号的平均值、微波信号的标准偏差和微波信号的峰度值。
7.根据权利要求5所述的产品霉变检测方法，其特征在于，获取微波信号特征包括待识别产品的微波信号特征、霉变样本的微波信号特征和非霉变样本的微波信号特征。
8.根据权利要求5所述的产品霉变检测方法，其特征在于，待识别产品与非霉变样本之间的广义平方距离为G2(E)， 为待测产品的霉变样本经微波水分仪测试获得的微波信号的特征值的平均值，即为由待测产品的非霉变样本由微波信号的平均值 微波信号的标准偏差的平均值 微波信号的峰度的平均值构成的三维向量矩阵；取m个非霉变样本，每个非霉变样本中有n个微波信号数据值，则 i＝1,2,3，…，n；j’＝1,2,3,…,m；Xi为第i个微波信号数据值；
样本的信号特征值的协方差矩阵，|S2|为协方差矩阵的行列式值， 表示 的转秩，S2-1表示S2的逆。
一种基于微波水分仪的产品霉变检测系统和检测方法
技术领域
[0001] 本发明属于分析检测领域，具体涉及一种基于微波水分仪的产品霉变检测系统和检测方法。
背景技术
[0002] 经过复烤厂加工后的成品片烟，控制在11％～13％的水分含量，打包装箱成200Kg，在进入卷烟生产车间之前，成品片烟烟包需要在仓库存放2至3年的时间，让烟叶经过自然醇化过程，释放出特有的香气，达到的优良的外观和品吸感官度，但是，由于仓储环境的影响，在环境湿度高、温度变化大的情况下，由于烟叶的亲水性，导致烟叶吸湿水分升高，达到霉菌生长的条件时，烟包会产生霉变，导致烟叶品质下降和浪费，因此烟包霉变检测在片烟仓储中尤其重要。
[0003] 目前成品片烟烟包的霉变检测手段是靠人工开箱检测，预判度低，很难做到快速实时检测，在片烟仓储环节中，通常的做法是投入人力物力做好仓库的通风、降温、降湿，尽量降低烟叶霉变所需要的条件，以防为主，大部分霉变烟包是在进入制丝生产线前开箱才会靠人的视觉和嗅觉来判定的，一旦发现霉变烟包，造成烟叶浪费，干扰制丝过程的烟叶配方。
[0004] 同时不只是在烟包领域，对于其他领域的大批量易吸湿产品的霉变检测中都存在以上问题，导致检测产品霉变变得复杂，人工劳动强度大，而且开包或者开箱检测会造成产品的浪费。
发明内容
[0005] 针对现有技术存在的不足，本发明提供一种基于微波水分仪的产品霉变检测系统和检测方法，用于克服现有技术中检测产品霉变变得复杂，人工劳动强度大，而且开包或者开箱检测会造成产品的浪费的问题。
[0006] 为了解决上述技术问题，本发明是通过如下技术方案实现的：
[0007] 本发明提供一种基于微波水分仪的产品霉变检测系统，所述检测系统包括：
[0008] 微波信号特征获取单元，用于根据微波水分仪测试获得的微波信号获取微波信号特征；
[0009] 待识别产品与霉变样本之间的广义平方距离计算单元，与微波信号特征获取单元相连接，用于基于待识别产品和霉变样本的微波信号特征计算待识别产品与霉变样本之间的广义平方距离；
[0010] 待识别产品与非霉变样本之间的广义平方距离计算单元，与微波信号特征获取单元相连接，用于基于待识别产品和非霉变样本的微波信号特征计算待识别产品与非霉变产本之间的广义平方距离；
[0011] 霉变识别单元，与待识别产品与霉变样本之间的广义平方距离计算单元和待识别产品与非霉变样本之间的广义平方距离计算单元相连接，用于根据待识别产品的微波信号及两个广义平方距离确定待识别产品是否霉变。
[0012] 优选地，微波信号特征包括微波信号的平均值、微波信号的标准偏差和微波信号的峰度值。
[0013] 优选地，所述微波信号特征获取单元包括待识别产品微波信号特征获取单元，霉变样本微波信号特征获取单元，非霉变样本微波信号特征获取单元。
[0014] 优选地，所述待识别产品与霉变样本之间的广义平方距离为：
[0015]
[0016] 其中，G1(E)是指待识别产品与霉变样本之间的广义平方距离；
[0017] E为待识别产品经微波水分仪测试获得的微波信号的特征值，E由微波信号的平均值EAVG、微波信号的标准偏差ESTD、微波信号的峰度EKURT构成的三维列向量；如每个待识别产品中有n个微波信号数据值，则Xi为第i个微波信号数据值；
[0018] 为待测产品的霉变样本经微波水分仪测试获得的微波信号的特征值的平均值，即为由待测产品的霉变样本由微波信号的平均值 微波信号的标准偏差的平均值微波信号的峰度的平均值 构成的三维向量矩阵；取k个霉变样本，每个霉变样本中有n个微波信号数据值，则 Xi,j为第j个霉变样本的第i个微波信号数据值；
S1为待测产品的霉变样
本的信号特征值的协方差矩阵，|S1|为协方差矩阵的行列式值， 表示 的转秩，S1-1表示S1的逆。
[0019] n可以根据实践中需要进行取值，其一般为微波水分仪测试获得的为谱图按照横坐标均分后获得的，这些点和分布一般应该能够反应出波谱图的走势或基本形貌。例如n的取值可以为50以上的整数，如n为50，100,150,200等。
[0020] 优选地，所述待识别产品与非霉变样本之间的广义平方距离为：
[0021]
[0022] 其中，G2(E)是指待识别产品与非霉变样本之间的广义平方距离
[0023] 为待测产品的非霉变样本经微波水分仪测试获得的微波信号的特征值的平均值，即为由待测产品的非霉变样本由微波信号的平均值 微波信号的标准偏差的平均值 微波信号的峰度的平均值 构成的三维向量矩阵；取m个非霉变样本，每个非霉变样本中有n个微波信号数据值，则Xi,j'为第j’个非霉变样本的第i个微
波信号数据值； S2为待
测产品的非霉变样本的信号特征值的协方差矩阵，|S2|为协方差矩阵的行列式值，表示 的转秩，S2-1表示S2的逆。
[0024] 优选地，经霉变模型和非霉变模型计算后获得两个广义平方距离，如果通过霉变模型获得的广义平方距离较小则待识别产品为霉变产品；如果通过非霉变模型获得的广义平方距离较小则待识别产品为非霉变产品。
[0025] 一种基于微波水分仪的产品霉变检测方法，包括如下步骤：
[0026] 获取微波水分仪测试获得的微波信号的微波信号特征；
[0027] 计算待识别产品与霉变样本之间的广义平方距离；
[0028] 计算待识别产品与非霉变样本之间的广义平方距离；
[0029] 比较两个广义平方距离中较小者对应的样本霉变类型即为待识别产品的霉变类型。
[0030] 本发明中待识别产品、霉变样本、非霉变样本为同一类别产品。其中霉变样本为由多个霉变的待识别产品构成的样本。非霉变样本是由多个非霉变的待识别产品构成的样本。
[0031] 优选地，微波信号特征包括微波信号的平均值、微波信号的标准偏差和微波信号的峰度值。
[0032] 优选地，获取微波信号特征包括待识别产品的微波信号特征、霉变样本的微波信号特征和非霉变样本的微波信号特征。
[0033] 优选地，待识别产品与霉变样本之间的广义平方距离为G1(E)：E为待识别产品经微波水分仪测试获得的微波信号的
特征值，E由微波信号的平均值EAVG、微波信号的标准偏差ESTD、微波信号的峰度EKURT构成的三维列向量；如每个待识别产品中有n个微波信号数据值，则
Xi为第i个微波信号
数据值； 为待测产品的霉变样本经微波水分仪测试获得的微波信号的特征值的平均值，即为由待测产品的霉变样本由微波信号的平均值 微波信号的标准偏差的平均值微波信号的峰度的平均值 构成的三维向量矩阵；取k个霉变样本，每个霉变样本中有n个微波信号数据值，则 Xi为第i
个微波信号数据值； S1为
待测产品的霉变样本的信号特征值的协方差矩阵，|S1|为协方差矩阵的行列式值，表示 的转秩，S1-1表示S1的逆。
[0034] 优选地，待识别产品与非霉变样本之间的广义平方距离为G2(E)，为待测产品的非霉变样本经微波水分仪测试获得
的微波信号的特征值的平均值，即为由待测产品的非霉变样本由微波信号的平均值微波信号的标准偏差的平均值 微波信号的峰度的平均值 构成的三维
向量矩阵；取m个非霉变样本，每个非霉变样本中有n个微波信号数据值，则Xi,j'为第j’个非霉变样本的第i个
微波信号数据值； S2
为待测产品的非霉变样本的信号特征值的协方差矩阵，|S2|为协方差矩阵的行列式值，表示 的转秩，S2-1表示S2的逆。
[0035] 微波是一种电磁波，频谱范围介于300MHZ～3000GHZ之间，具有较强的穿透性，可以检测出物料内部的水分含量，当易吸湿产品如烟叶吸湿，水分升高时，易吸湿产品容易产生霉变现象，利用微波信号与片烟烟包内部的水分分布的相关关系，得到烟包的微波扫描谱，建立非霉变烟包和霉变烟包微波信号特征区，并进行有监督模式下的判别分析。
[0036] 采用本发明中检测系统及方法能够快速有效的识别产品是否霉变，不仅节省人力物力而且高效快速，适合大规模工业化生产中使用。
附图说明
[0037] 图1为本发明中基于微波水分仪的产品霉变检测系统的一个实施方式的示意图。
[0038] 图2为本发明中基于微波水分仪的产品霉变检测系统执行的确定待识别产品是否为霉变产品的方法的流程图。
具体实施方式
[0039] 下面借助具体实施例来描述本发明。在下面的描述中，阐述了许多具体细节以便使所属技术领域的技术人员能够更好地了解本发明。但是，对于所属技术领域内的技术人员来说明显的是，本发明的实现可不具有这些具体细节中的一些。此外，应当理解的是，本发明并不限于所介绍的特定实施例。相反，可以考虑用下面的特征的任意组合来实施本发明，而无论它们是否涉及不同的实施例。因此，下面的实施例和优点仅作说明之用，而不应被看作是对权利要求的限定，除非在权利要求中明确提出。
[0040] 如图1所示，本发明实施例中提供一种基于微波水分仪的产品霉变检测系统100，所述检测系统包括：
[0041] 微波信号特征获取单元110，用于根据微波水分仪测试获得的微波信号获取微波信号特征；
[0042] 待识别产品与霉变样本之间的广义平方距离计算单元120，用于基于待识别产品和霉变样本通过微波水分仪测试获得的微波信号构建霉变模型并计算待识别产品与霉变样本之间的广义平方距离；
[0043] 待识别产品与非霉变样本之间的广义平方距离计算单元130，用于基于待识别产品和非霉变样本通过微波水分仪测试获得的微波信号构建非霉变模型并计算待识别产品与非霉变产本之间的广义平方距离；
[0044] 霉变识别单元140，与待识别产品与霉变样本之间的广义平方距离计算单元和待识别产品与非霉变样本之间的广义平方距离计算单元相连接，用于根据待识别产品的微波信号及两个广义平方距离确定待识别产品是否霉变。
[0045] 具体地，本发明实施例中的待识别产品为成品片烟烟包。霉变样本为由多个霉变的成品片烟烟包构成的样本。非霉变样本为由多个非霉变的成品片烟烟包构成的样本。
[0046] 具体地，微波信号特征包括微波信号的平均值、微波信号的标准偏差和微波信号的峰度值。
[0047] 具体地，获取微波信号特征包括待识别产品的微波信号特征、霉变样本的微波信号特征和非霉变样本的微波信号特征。
[0048] 具体地，所述待识别产品与霉变样本之间的广义平方距离为：
[0049]
[0050] 其中，G1(E)是指待识别产品与霉变样本之间的广义平方距离；
[0051] E为待识别产品经微波水分仪测试获得的微波信号的特征值，E由微波信号的平均值EAVG、微波信号的标准偏差ESTD、微波信号的峰度EKURT构成的三维列向量；如每个待识别产品中有n个微波信号数据值，则Xi为第i个微波信号数据值；
[0052] 为待测产品的霉变样本经微波水分仪测试获得的微波信号的特征值的平均值，即为由待测产品的霉变样本由微波信号的平均值 微波信号的标准偏差的平均值微波信号的峰度的平均值 构成的三维向量矩阵；取k个霉变样本，每个霉变样本中有n个微波信号数据值，则 Xi,j为第j个霉变样本的第i个微波信号数据值；
S1为待测产品的霉变样
本的信号特征值的协方差矩阵，|S1|为协方差矩阵的行列式值， 表示 的转秩，S1-1表示S1的逆。
[0053] 更为具体地，本发明实施例中选用的n为100，即采用微波信号中100个数据点作为微波信号谱；本发明实施例中选用的k值为184个。
[0054] 具体地，所述待识别产品与非霉变样本之间的广义平方距离：
[0055]
[0056] 其中，G2(E)是指待识别产品与非霉变样本之间的广义平方距离
[0057] 为待测产品的非霉变样本经微波水分仪测试获得的微波信号的特征值的平均值，即为由待测产品的非霉变样本由微波信号的平均值 微波信号的标准偏差的平均值 微波信号的峰度的平均值 构成的三维向量矩阵；取m个非霉变样本，每个非霉变样本中有n个微波信号数据值，则Xi,j'为第j’个非霉变样本的第i个微
波信号数据值； S2为待
测产品的非霉变样本的信号特征值的协方差矩阵，|S2|为协方差矩阵的行列式值，表示 的转秩，S2-1表示S2的逆。优选地，本发明实施例中选用的m值为85个。
[0058] 具体地，经霉变模型和非霉变模型计算后获得两个广义平方距离，如果通过霉变模型获得的广义平方距离较小则待识别产品为霉变产品；如果通过非霉变模型获得的广义平方距离较小则待识别产品为非霉变产品。
[0059] 如图2所示，本发明实施例中还提供了一种基于微波水分仪的产品霉变检测方法，包括如下步骤：
[0060] 获取微波水分仪测试获得的微波信号的微波信号特征S110；
[0061] 计算待识别产品与霉变样本之间的广义平方距离S120；
[0062] 计算待识别产品与非霉变样本之间的广义平方距离S130；
[0063] 比较两个广义平方距离中较小者对应的样本霉变类型即为待识别产品的霉变类型S140。
[0064] 更为具体地，微波信号特征包括微波信号的平均值、微波信号的标准偏差和微波信号的峰度值。
[0065] 更为具体地，获取微波信号特征包括获取待识别产品的微波信号特征、获取霉变样本的微波信号特征和获取非霉变样本的微波信号特征。
[0066] 更为具体地，待识别产品与霉变样本之间的广义平方距离为G1(E)：E为待识别产品经微波水分仪测试获得的微波信号的
特征值，E由微波信号的平均值EAVG、微波信号的标准偏差ESTD、微波信号的峰度EKURT构成的三维列向量；如每个待识别产品中有n个微波信号数据值，则
Xi为第i个微波信号
数据值；
[0067] 为待测产品的霉变样本经微波水分仪测试获得的微波信号的特征值的平均值，即为由待测产品的霉变样本由微波信号的平均值 微波信号的标准偏差的平均值微波信号的峰度的平均值 构成的三维向量矩阵；取k个霉变样本，每个霉变样本中有n个微波信号数据值，则 Xi,j为第j个霉变样本的第i个微波信号数据值；
S1为待测产品的霉变样本
的信号特征值的协方差矩阵，|S1|为协方差矩阵的行列式值， 表示 的转秩，S1-1表示S1的逆。
[0068] 更为具体地，待识别产品与非霉变样本之间的广义平方距离为G2(E)，为待测产品的非霉变样本经微波水分仪测试获得的微波信号的特征值的平均值，即为由待测产品的非霉变样本由微波信号的平均值微波信号的标准偏差的平均值 微波信号的峰度的平均值 构成的三维
向量矩阵；取m个非霉变样本，每个非霉变样本中有n个微波信号数据值，则Xi,j'为第j’个非霉变样本的第i个
微波信号数据值； S2
为待测产品的非霉变样本的信号特征值的协方差矩阵，|S2|为协方差矩阵的行列式值，表示 的转秩，S2-1表示S2的逆。
[0069] 按照本发明实施例中上述方法使用样品回代法，即将184个非霉变烟包样本和85个霉变烟包样本作为待识别样品通过上述方法进行识别，识别正确率为92.2％；当采用其他待识别样品采用上述方法经留一交叉验证，识别正确率为91.4％，由此说明，即使采用了交叉验证，采用微波信号特征值的广义距离识别方法正确率也大于90％，本发明中系统及方法其判别合理。
[0070] 上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。
