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一種農(nóng)藥殘留的檢測方法、裝置及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】一種農(nóng)藥殘留的檢測方法、裝置及系統(tǒng)，所述方法包括：獲取待檢測物體的高光譜圖像數(shù)據(jù)；對所述高光譜圖像數(shù)據(jù)進行降維處理，獲取光譜曲線，所述光譜曲線包括特征波長下的光譜曲線；基于對所述光譜曲線的分析確定所述待檢測物體的農(nóng)藥殘留。該方法可以快速檢測待檢測物體的農(nóng)藥殘留，且該方法無需損壞待檢測物體，是一種無損、安全的檢測方法。
【專利說明】一種農(nóng)藥殘留的檢測方法、裝置及系統(tǒng)
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及農(nóng)藥檢測【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其涉及一種農(nóng)藥殘留的檢測方法、裝置及系統(tǒng)?！颈尘凹夹g(shù)】
[0002]水果和蔬菜是人們?nèi)粘ｏ嬍持凶钪匾慕M成部分之一。農(nóng)藥在果蔬的種植過程中起到病蟲草害的防治作用，但是農(nóng)藥并不能全部被植物吸收，大部分仍殘留在果實表面。由于目前我國農(nóng)藥品種結(jié)構(gòu)不合理，加之有些使用者違反規(guī)定不合理使用農(nóng)藥，以及農(nóng)藥殘留監(jiān)管力度不夠等原因，致使我國農(nóng)藥殘留問題比較突出。近年來因過量使用農(nóng)藥而造成的農(nóng)藥中毒現(xiàn)象屢見不鮮，主要表現(xiàn)在:一是由于在蔬菜瓜果上使用高毒農(nóng)藥引起農(nóng)藥急性中毒事故；二是農(nóng)副產(chǎn)品中農(nóng)藥殘留量超過最高殘留限量。農(nóng)藥殘留是指農(nóng)藥使用后一個時期內(nèi)沒有被分解而殘留于生物體上的農(nóng)藥，它不僅可以通過環(huán)境和食物鏈的作用間接對人體健康造成潛在危害，而且農(nóng)藥最高殘留限量也成為各貿(mào)易國之間重要的技術(shù)壁壘。有些國家對我國出口的農(nóng)產(chǎn)品制定了嚴格的環(huán)保技術(shù)標準，使我國蔬菜水果進入國際市場面臨著綠色壁壘。
[0003]農(nóng)藥殘留已成為食品中的主要安全問題，隨著人們生活水平的提高，健康環(huán)保意識的增強，消費者越來越關(guān)注果蔬質(zhì)量安全問題，其中果蔬表面的農(nóng)藥殘留問題尤其備受關(guān)注。因此，加強蔬菜、水果中農(nóng)藥殘留的檢測勢在必行。
[0004]現(xiàn)有技術(shù)中，已有薄層色譜法、氣象色譜法、高效液相色譜法、超臨界流體色譜法等等。但現(xiàn)有技術(shù)中的農(nóng)藥殘留的檢測方法通常都是有損檢測方法，以目前用于農(nóng)藥殘留檢測最普遍、最成熟的氣相色譜法為例，目前多達70%的農(nóng)藥殘留可用氣相色譜法來檢測，但所述氣相色譜法也是有損檢測的方法。
[0005]用有損檢測的方法來檢測農(nóng)藥殘留，存在著檢測周期長、實驗過程復雜、化學試劑消耗兩大、污染環(huán)境、操作需要專業(yè)人員、不易推廣以及對樣品有破壞性等缺點。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]本發(fā)明解決的問題是有損檢測方法中存在的檢測方法復雜、對待檢測物體有損傷以及檢測周期長的問題。
[0007]為解決上述問題，本發(fā)明技術(shù)方案提供一種農(nóng)藥殘留的檢測方法，包括:
獲取待檢測物體的高光譜圖像數(shù)據(jù)；
對所述高光譜圖像數(shù)據(jù)進行降維處理，獲取光譜曲線，所述光譜曲線包括特征波長下的光譜曲線；
基于對所述光譜曲線的分析確定所述待檢測物體的農(nóng)藥殘留。
[0008]可選的，所述高光譜圖像數(shù)據(jù)通過光譜成像儀獲取。
[0009]可選的，所述對所述高光譜圖像數(shù)據(jù)的進行降維處理包括:
通過主成分分析法和線性鑒別分析法中的任意一種方法對所述高光譜圖像數(shù)據(jù)進行降維處理。[0010]可選的，所述基于對所述光譜曲線的分析確定所述待檢測物體的農(nóng)藥殘留包括: 對所述光譜曲線進行光譜分析；
基于所述光譜分析結(jié)果中農(nóng)藥殘留區(qū)域的光譜曲線和無農(nóng)藥殘留區(qū)域的光譜曲線的差異確定所述待檢測物體的農(nóng)藥殘留結(jié)果。
[0011]為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明技術(shù)方案還提供一種農(nóng)藥殘留的檢測裝置，包括:
獲取單元，適于獲取待檢測物體的高光譜圖像數(shù)據(jù)；
降維單元，適于對所述高光譜圖像數(shù)據(jù)進行降維處理，獲取光譜曲線，所述光譜曲線包括特征波長下的光譜曲線；
確定單元，適于基于對所述光譜曲線的分析確定所述待檢測物體的農(nóng)藥殘留。
[0012]可選的，所述確定單元包括:
光譜分析單元，適于對所述光譜曲線進行光譜分析；
差異比較單元，適于基于所述光譜分析結(jié)果中農(nóng)藥殘留區(qū)域的光譜曲線和無農(nóng)藥殘留區(qū)域的光譜曲線的差異確定所述待檢測物體的農(nóng)藥殘留結(jié)果。
[0013]本發(fā)明技術(shù)方案還提供一種農(nóng)藥殘留的檢測系統(tǒng)，包括光譜成像儀，還包括: 如上所述的農(nóng)藥殘留的檢測裝置。
[0014]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的技術(shù)方案具有以下優(yōu)點:
獲取待檢測物體的高光譜圖像數(shù)據(jù)，并對所述高光譜圖像數(shù)據(jù)進行降維處理，獲取包含有特征波長的光譜曲線，基于對所述光譜曲線的分析確定所述待檢測物體的農(nóng)藥殘留。該方法可以快速檢測待檢測物體的農(nóng)藥殘留，且該方法無需損壞待檢測物體，是一種無損、安全的檢測方法。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0015]圖1是本發(fā)明實施例提供的硬件環(huán)境示意圖；
圖2是本發(fā)明實施例提供的農(nóng)藥殘留的檢測方法的流程示意圖。
【具體實施方式】
[0016]如【背景技術(shù)】所述，現(xiàn)有技術(shù)中的農(nóng)藥殘留的檢測方法通常都是有損檢測方法，用有損檢測的方法來檢測農(nóng)藥殘留，存在著檢測周期長、實驗過程復雜、化學試劑消耗兩大、污染環(huán)境、操作需要專業(yè)人員、不易推廣以及對樣品有破壞性等缺點。
[0017]為解決有損檢測方法中存在的問題，本發(fā)明技術(shù)方案提供一種無損檢測的技術(shù)方法。
[0018]無損檢測技術(shù)是有別于傳統(tǒng)檢測手段的一種新興技術(shù)，無損檢測技術(shù)是在不破壞被檢對象的前提下，運用各種物理學的方法如聲、光、電等對物體進行檢測分析的一種技術(shù)。
[0019]本發(fā)明技術(shù)方案所采用的光譜成像技術(shù)是一種無損的檢測技術(shù)。
[0020]光譜成像技術(shù)是集探測器技術(shù)、精密光學機械、微弱信號檢測、計算機技術(shù)、信息處理技術(shù)于一體的綜合性技術(shù)，其最大特點是將成像技術(shù)與光譜探測技術(shù)結(jié)合，在對目標的空間特征成像的同時，對每個空間像元經(jīng)過色散形成幾十個乃至幾百個窄波段以進行連續(xù)的光譜覆蓋。其中，高光譜圖像技術(shù)通過搭載在不同空間平臺上的高光譜傳感器，即成像光譜儀，在電磁波譜的紫外、可見光、近紅外和中紅外區(qū)域，以數(shù)十至數(shù)百個連續(xù)且細分的光譜波段對目標區(qū)域同時成像，在獲得地表圖像信息的同時，也獲得其光譜信息，真正做到了光譜與圖像的結(jié)合。
[0021]在高光譜圖像的圖像信息和光譜信息中，圖像信息可以反映樣本的大小、形狀、缺陷等外部品質(zhì)特征，而光譜信息能充分反映樣品內(nèi)部的物理結(jié)構(gòu)、化學成分的差異，這些特點決定了高光譜圖像技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)外部品質(zhì)的檢測方面的獨特優(yōu)勢。
[0022]本發(fā)明技術(shù)方案基于光譜技術(shù)實現(xiàn)對待檢測物體的農(nóng)藥殘留的檢測。在本發(fā)明技術(shù)方案提供的農(nóng)藥殘留的檢測方法中，首先獲取待檢測物體的高光譜圖像數(shù)據(jù)，通過對所述高光譜圖像數(shù)據(jù)進行降維處理，獲取含有特征波長下的光譜曲線，進而基于對所述光譜曲線的分析確定所述待檢測物體的農(nóng)藥殘留。
[0023]本發(fā)明技術(shù)方案通過高光譜圖像技術(shù)對待檢測物體的農(nóng)藥殘留進行檢測，是一種無損壞性的檢測，可以保留農(nóng)產(chǎn)品等待檢測物體的完整外表，且其檢測速度較快，不需花費大量時間進行樣本預處理和常規(guī)分析，該方法具有實時、高效、快速以及無損檢測的優(yōu)點。
[0024]為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點能夠更為明顯易懂，下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的具體實施例做詳細的說明。
[0025]在本實施例中，可以通過如圖1所示的硬件環(huán)境實現(xiàn)對待檢測物體的農(nóng)藥殘留的檢測。
[0026]通過光譜成像儀獲取待檢測物體的高光譜圖像數(shù)據(jù)，將所述高光譜圖像數(shù)據(jù)通過無線或者有線的方式傳遞到電腦、手機等處理設備上，所述處理設備可以實現(xiàn)對通過光譜成像儀所獲取的高光譜圖像數(shù)據(jù)的降維和去噪處理，并得到包含有特征波長的光譜曲線，所述處理設備還可以基于對所述光譜曲線的分析而確定所述待檢測物體的農(nóng)藥殘留。所述無線或者有線的方式包括USB傳輸方式、串口傳輸方式、藍牙傳輸方式以及紅外傳輸方式
坐·寸ο
[0027]在其它實施例中，也可以包括如圖1所示的服務器，在處理設備得到含有特征波長的光譜曲線后，將所述光譜曲線通過網(wǎng)絡傳遞到網(wǎng)絡端的預先設定好的服務器上，在服務器上可以預先存儲有與農(nóng)藥殘留情況相對應的光譜曲線，則可以在服務器接收到來自處理設備的光譜曲線后，通過對比分析將檢測結(jié)果反饋給處理設備，也可以在服務器上直接基于處理設備所傳送的光譜曲線的分析而得到所述待檢測物體的農(nóng)藥殘留結(jié)果，服務器在得到檢測結(jié)果后也可以通過網(wǎng)絡將結(jié)果傳回到手機或者PC等，用戶可以基于檢測結(jié)果實時對物體進行檢測。
[0028]實現(xiàn)對待檢測物體的農(nóng)藥殘留的檢測方法的流程，請參考圖2，圖2是本發(fā)明實施例提供的農(nóng)藥殘留的檢測方法的流程示意圖。
[0029]如圖2所示，首先執(zhí)行步驟S201，通過光譜成像儀采集高光譜圖像數(shù)據(jù)。
[0030]在400-1000納米的可見光和近紅外的光譜范圍內(nèi)，通過光譜成像儀采集蔬果等待檢測物體的高光譜圖像數(shù)據(jù)，在采集的過程中，可以同時考慮到成像時的曝光時間、光譜成像儀的掃描速度等，以獲取較好的待檢測物體的三維成像效果。
[0031]執(zhí)行步驟S202，對所述高光譜圖像數(shù)據(jù)進行降維處理，獲取光譜曲線。
[0032]由于高光譜圖像數(shù)據(jù)是從可見光到近紅外的幾百個連續(xù)的窄波段內(nèi)獲取的圖像數(shù)據(jù)，因此，它具有很高的光譜分辨率，對蔬果等待檢測物體的檢測可以更加準確，但較大的數(shù)據(jù)量也給數(shù)據(jù)處理過程帶來一定的困難。
[0033]由于高光譜圖像數(shù)據(jù)不同波段像素之間存在極強的互相關(guān)性，圖像間存在著大量的冗余信息，不是所有的波段都有同等的重要性，我們可以通過選擇最佳波段組成新的高光譜圖像數(shù)據(jù)空間，可以在不損失重要信息的條件下反映其他波段的信息，同時也可以有效降低計算量。
[0034]高光譜圖像數(shù)據(jù)中有用的圖像信息通常集中在較低維的空間中，因此，減小高光譜圖像數(shù)據(jù)的維數(shù)是不會對有用的圖像信息造成損失的。現(xiàn)有技術(shù)中，有多種高光譜圖像數(shù)據(jù)降維方法，例如通過主成分分析法(PCA)、線性鑒別分析法(LDA)等實現(xiàn)對所述高光譜圖像數(shù)據(jù)的降維處理。
[0035]主成分分析法是一種簡化數(shù)據(jù)集的技術(shù)，它是把數(shù)據(jù)變換到一個新的坐標系統(tǒng)中的線性變換，可減少數(shù)據(jù)集的維數(shù)，同時保持數(shù)據(jù)集中貢獻最大的特征。線性鑒別分析法可以在減少數(shù)據(jù)集維數(shù)的同時盡可能的保留數(shù)據(jù)集中的差別信息。
[0036]通常，可以采用主成分分析法對高光譜圖像數(shù)據(jù)進行降維處理，也可以通過線性鑒別分析對高光譜圖像數(shù)據(jù)進行降維處理并得到差別信息，在本實施例中，可以結(jié)合主成分分析法和線性鑒別分析法以實現(xiàn)在高光譜圖像數(shù)據(jù)進行降維的處理過程中，可以同時保留數(shù)據(jù)中的差別信息。在此步驟中，也可以對所述高光譜圖像數(shù)據(jù)進行去噪處理，提高圖像處理結(jié)果的準確性。
[0037]通過對高光譜圖像數(shù)據(jù)進行降維和去噪處理，可以實現(xiàn)對原圖像數(shù)據(jù)中波段之間的多余信息、冗余信息等的處理，將多波段的圖像信息壓縮到原波段更有效的少數(shù)幾個轉(zhuǎn)換波段，然后找出特征波長下的光譜曲線圖像。
[0038]執(zhí)行步驟S203，基于對所述光譜曲線的分析確定所述待檢測物體的農(nóng)藥殘留。
[0039]根據(jù)高光譜圖像數(shù)據(jù)具有多光譜通道、高光譜分辨率和連續(xù)光譜等特點，在本步驟中，對含有特征波長下的光譜曲線圖像進行光譜分析，得到包含有農(nóng)藥殘留區(qū)域和無農(nóng)藥殘留區(qū)域的連續(xù)光譜曲線。由于光譜信息能充分反映物體內(nèi)部的物理結(jié)構(gòu)、化學成分的差異，也可以理解為對于農(nóng)藥中的不同的化學成分，會有不同的光譜曲線與其對應，而且對于同一種化學成分，其含量不同，得到的光譜曲線也會有所不同，則在得到光譜曲線后也就可以相應的得到當前待檢測物體所含有的農(nóng)藥中的化學成分、化學成分含量等信息，進而可以實現(xiàn)對于待檢測物體的農(nóng)藥殘留的檢測。
[0040]可以預先通過一定量的含有不同農(nóng)藥成分、以及不同成分含量的物體樣本，基于高光譜圖像數(shù)據(jù)，得到其分別對應的不同的光譜曲線，則在對待檢測物體進行檢測的時候，可以基于待檢測物體的高光譜圖像數(shù)據(jù)所得到個光譜曲線與樣本的光譜曲線的對比分析等操作，得到待檢測物體的農(nóng)藥殘留成分、含量等信息，基于農(nóng)藥殘留區(qū)域的光譜曲線和無農(nóng)藥殘留區(qū)域的光譜曲線的差異，判斷所述待檢測物體是否有農(nóng)藥殘留。
[0041]該方法可以快速檢測待檢測物體的農(nóng)藥殘留，且該方法無需損壞待檢測物體，是一種無損、安全的檢測方法。
[0042]本發(fā)明實施例還提供一種農(nóng)藥殘留的檢測裝置，包括:獲取單元，適于獲取待檢測物體的高光譜圖像數(shù)據(jù)；降維單元，適于對所述高光譜圖像數(shù)據(jù)進行降維處理，獲取光譜曲線，所述光譜曲線包括特征波長下的光譜曲線；確定單元，適于基于對所述光譜曲線的分析確定所述待檢測物體的農(nóng)藥殘留。[0043]所述確定單元包括:光譜分析單元，適于對所述光譜曲線進行光譜分析；差異比較單元，適于基于所述光譜分析結(jié)果中，基于農(nóng)藥殘留區(qū)域的光譜曲線和無農(nóng)藥殘留區(qū)域的光譜曲線的差異確定所述待檢測物體的農(nóng)藥殘留結(jié)果。
[0044]本實施例還提供一種農(nóng)藥殘留的檢測系統(tǒng)，包括光譜成像儀和如上所述的農(nóng)藥殘留的檢測裝置。
[0045]本發(fā)明不局限于上述最佳實施方式，任何人在本發(fā)明的啟示下作出的結(jié)構(gòu)變化和方法改進，凡是與本發(fā)明具有相同或相近哦技術(shù)方案，均落入本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1.一種農(nóng)藥殘留的檢測方法，其特征在于，包括: 獲取待檢測物體的高光譜圖像數(shù)據(jù)； 對所述高光譜圖像數(shù)據(jù)進行降維處理，獲取光譜曲線，所述光譜曲線包括特征波長下的光譜曲線； 基于對所述光譜曲線的分析確定所述待檢測物體的農(nóng)藥殘留。
2.如權(quán)利要求1所述的農(nóng)藥殘留的檢測方法，其特征在于，所述高光譜圖像數(shù)據(jù)通過光譜成像儀獲取。
3.如權(quán)利要求1所述的農(nóng)藥殘留的檢測方法，其特征在于，所述對所述高光譜圖像數(shù)據(jù)的進行降維處理包括: 通過主成分分析法和線性鑒別分析法中的任意一種方法對所述高光譜圖像數(shù)據(jù)進行降維處理。
4.如權(quán)利要求1所述的農(nóng)藥殘留的檢測方法，其特征在于，所述基于對所述光譜曲線的分析確定所述待檢測物體的農(nóng)藥殘留包括: 對所述光譜曲線進行光譜分析； 基于所述光譜分析結(jié)果中農(nóng)藥殘留區(qū)域的光譜曲線和無農(nóng)藥殘留區(qū)域的光譜曲線的差異確定所述待檢測物體的農(nóng)藥殘留結(jié)果。
5.一種農(nóng)藥殘留的檢測裝置，其特征在于，包括: 獲取單元，適于獲取待檢測物體的高光譜圖像數(shù)據(jù)； 降維單元，適于對所述高光譜圖像數(shù)據(jù)進行降維處理，獲取光譜曲線，所述光譜曲線包括特征波長下的光譜曲線； 確定單元，適于基于對所述光譜曲線的分析確定所述待檢測物體的農(nóng)藥殘留。
6.如權(quán)利要求1所述的農(nóng)藥殘留的檢測方法，其特征在于，所述確定單元包括: 光譜分析單元，適于對所述光譜曲線進行光譜分析； 差異比較單元，適于基于所述光譜分析結(jié)果中農(nóng)藥殘留區(qū)域的光譜曲線和無農(nóng)藥殘留區(qū)域的光譜曲線的差異確定所述待檢測物體的農(nóng)藥殘留結(jié)果。
7.—種農(nóng)藥殘留的檢測系統(tǒng)，包括光譜成像儀，其特征在于，還包括: 如權(quán)利要求5或6所述的農(nóng)藥殘留的檢測裝置。
【文檔編號】G01N21/25GK103868857SQ201410054219
【公開日】2014年6月18日 申請日期:2014年2月18日 優(yōu)先權(quán)日:2014年2月18日
【發(fā)明者】梁元, 郭科, 周仲禮, 魏友華, 柳炳利 申請人:成都理工大學