基于光谱分析的生产线物料成分在线检测系统

本发明涉及物料检测，尤其涉及基于光谱分析的生产线物料成分在线检测系统。

背景技术：

1、现有生产线物料成分检测技术多采用实验室离线检测方式，通过取样后进行化学分析或仪器分析获得成分结果。该方式检测周期较长，无法反映连续输送状态下物料成分的实时变化，生产过程中的配比波动与混合不均难以及时发现。部分工业场景采用近红外光谱或可见光光谱进行在线检测，通过建立光谱与成分之间的统计模型实现快速预测，该类方法在稳定工况下能够获得一定检测效果，但在连续输送环境中，物料铺料厚度变化、输送速度波动以及环境光干扰会引入明显光谱漂移，导致光谱特征与真实成分之间对应关系发生偏移。

2、现有光谱分析方法多基于单一光谱特征提取或传统回归模型，难以同时区分成分变化与非成分扰动，尤其在存在粉尘遮挡、表面不均匀铺展及批次差异的情况下，检测结果稳定性较差，容易产生误判。同时，现有方法通常未引入配方基准参照机制，无法基于预设配方状态对当前生产状态进行偏离分析，导致检测结果仅体现成分数值变化，缺乏对配方偏离程度、局部均匀性及质量风险的综合表征能力。

3、传统光谱模型在跨批次应用时存在明显漂移问题，不同生产批次之间的光谱分布差异难以统一建模，模型需要频繁重新标定，影响在线检测连续性。由于缺乏对生产扰动因素与光谱响应之间关系的结构化建模，现有技术在复杂工业现场环境下难以实现稳定、准确的物料成分在线检测与质量控制。

4、因此，如何提供基于光谱分析的生产线物料成分在线检测系统是本领域技术人员亟需解决的问题。

技术实现思路

1、本发明的一个目的在于提出基于光谱分析的生产线物料成分在线检测系统，本发明结合光谱分析、小波散射特征提取与配方基准建模方法，实现对连续输送物料成分的扰动剥离与残差分析，能够在复杂生产环境下提升成分检测精度与稳定性，提高跨批次检测一致性与质量控制能力。

2、根据本发明实施例的基于光谱分析的生产线物料成分在线检测系统，包括：

3、在线采集模块，用于采集生产线中目标物料的在线光谱数据，预处理生成标准化物料光谱数据；

4、配方基准构建模块，用于依据目标物料的预设配方信息、标定光谱样本和复检成分数据，构建目标物料在合格配方状态下对应的配方基准光谱状态；

5、小波散射模块，用于将标准化物料光谱数据、生产扰动状态数据和配方基准光谱状态输入改进型连续小波散射网络，建立实测散射分支、基准散射分支和扰动估计分支；

6、残差散射生成模块，用于将实测散射特征、配方基准散射特征和扰动估计散射特征映射至同一散射路径空间，生成成分偏差残差散射特征；

7、成分敏感重构模块，用于依据标定光谱样本和复检成分数据对成分偏差残差散射特征进行路径筛选和批次漂移校准，生成成分敏感残差散射特征；

8、成分状态输出模块，用于根据成分敏感残差散射特征生成生产线物料成分状态信息，生产线物料成分状态信息包含目标成分参数、配方偏离参数、局部均匀性参数和质量风险参数；

9、反馈控制模块，用于依据生产线物料成分状态信息和预设质量阈值生成成分偏差检测结果，根据成分偏差检测结果输出生产反馈控制指令。

10、可选的，所述目标物料为目标生产线按预设配方连续输送的混合物料；预设配方信息包括目标成分项目、目标成分参数基准值和成分偏差判定阈值；标定光谱样本由目标物料在不同成分状态下的样本光谱数据与对应复检成分数据绑定生成，供配方基准构建模块和成分敏感重构模块调用；复检成分数据包括与样本光谱数据对应的目标成分实测参数。

11、可选的，所述预处理包括去除背景干扰、校正光谱偏差、剔除异常数据以及归一化处理，得到标准化物料光谱数据。

12、可选的，所述配方基准构建模块中配方基准光谱状态的构建过程包括：

13、从复检成分数据中提取与目标成分项目对应的目标成分实测参数，将目标成分实测参数与目标成分参数基准值进行偏差比对，得到样本成分偏差值；

14、将样本成分偏差值与成分偏差判定阈值进行比较，筛选样本成分偏差值满足成分偏差判定阈值的标定光谱样本，生成合格配方样本集合；

15、提取合格配方样本集合中的样本光谱数据，对样本光谱数据执行光谱响应对齐和光谱强度统一处理，生成合格配方光谱集合；

16、按照目标成分项目对合格配方光谱集合进行成分项目归集，提取每一目标成分项目对应的基准光谱响应特征；

17、依据各目标成分项目对应的基准光谱响应特征，生成目标物料在合格配方状态下对应的配方基准光谱状态。

18、可选的，所述小波散射模块中改进型连续小波散射网络在传统连续小波散射结构基础上增设状态编码层、路径约束层和分支散射层，具体包括依次连接的状态编码层、路径约束层、分支散射层、特征融合层和散射输出层；

19、状态编码层用于接收标准化物料光谱数据、生产扰动状态数据以及配方基准光谱状态，对不同来源的数据进行统一状态表征，生成实测光谱状态向量、基准光谱状态向量和扰动状态向量；

20、路径约束层用于根据配方基准光谱状态建立散射路径约束规则，对连续小波散射网络中的尺度选择、频带传播和散射层级进行约束，分别生成实测路径约束、基准路径约束和扰动路径约束；

21、分支散射层用于依据对应路径约束建立实测散射分支、基准散射分支和扰动估计分支，标准化物料光谱数据、配方基准光谱状态和生产扰动状态数据分别沿独立散射路径进行连续小波散射变换；

22、特征融合层用于对实测散射分支输出的实测散射特征、基准散射分支输出的基准散射特征以及扰动估计分支输出的扰动散射特征进行关联融合，构建包含配方差异信息和扰动补偿信息的联合散射特征；

23、散射输出层用于对联合散射特征进行稳定化映射和特征输出，生成多尺度散射特征结果。

24、可选的，所述分支散射层中建立实测散射分支、基准散射分支和扰动估计分支的过程包括：

25、分别依据实测路径约束和基准路径约束，从实测光谱状态向量和基准光谱状态向量中提取对应的路径状态片段，生成实测路径状态片段和基准路径状态片段；

26、按照实测路径约束和基准路径约束中的尺度编号、频带编号和层级编号，分别对实测路径状态片段和基准路径状态片段执行连续小波散射变换，生成实测路径散射响应和基准路径散射响应；

27、按照实测路径约束和基准路径约束中的路径编号，分别对实测路径散射响应和基准路径散射响应进行归集，生成实测散射特征和配方基准散射特征；

28、依据扰动路径约束，从扰动状态向量中提取扰动路径状态片段，将扰动路径状态片段映射至扰动路径约束对应的散射路径空间，生成扰动路径散射响应；

29、按照扰动路径约束中的路径编号对扰动路径散射响应进行归集，生成扰动估计散射特征。

30、可选的，所述扰动估计分支还用于执行修正操作，具体包括：

31、提取扰动强度状态和扰动变化状态，确定对应的散射路径编号，生成扰动路径权重；

32、利用扰动路径权重对对应散射路径编号下的扰动路径散射响应进行加权修正，生成加权扰动路径散射响应；

33、将加权扰动路径散射响应按照散射路径编号写入扰动估计散射特征，得到修正后的扰动估计散射特征。

34、可选的，所述残差散射生成模块中生成成分偏差残差散射特征的过程包括：

35、将实测散射特征、配方基准散射特征和修正后的扰动估计散射特征进行路径对应匹配；

36、基于修正后的扰动估计散射特征对实测散射特征进行扰动扣除，与配方基准散射特征进行偏差映射，得到残差散射特征；

37、对各路径对应的残差散射特征进行组合，生成成分偏差残差散射特征。

38、可选的，所述成分敏感重构模块具体包括：

39、读取成分偏差残差散射特征、标定光谱样本和复检成分数据，将标定光谱样本转换为标定残差散射特征；

40、将标定残差散射特征与复检成分数据中的目标成分实测参数进行对应绑定，生成残差散射标定数据；

41、依据残差散射标定数据，计算各散射路径对应的残差散射变化与目标成分实测参数变化之间的关联强度；

42、保留关联强度满足预设条件的散射路径，生成成分敏感路径集合，依据成分敏感路径集合从成分偏差残差散射特征中提取对应路径特征；

43、依据标定残差散射特征中不同采集批次对应的路径特征差异，对对应路径特征进行批次漂移校准，生成成分敏感残差散射特征。

44、可选的，所述反馈控制模块中生成成分偏差检测结果的操作包括：

45、获取目标成分参数、配方偏离参数、局部均匀性参数及质量风险参数，将目标成分参数与对应基准值比较，得到目标成分偏差值；

46、将目标成分偏差值、配方偏离参数及局部均匀性参数与预设质量阈值比较，生成对应异常标记；

47、根据各异常标记、质量风险参数及各参数相对质量阈值的偏离程度，确定成分偏差类型和成分偏差等级，生成成分偏差检测结果。

48、本发明的有益效果是：

49、（1）本发明通过构建配方基准光谱状态，并引入实测散射特征与基准散射特征的对照机制，实现目标物料当前成分状态与合格配方状态之间的直接映射关系，从结构上提升成分识别的基准一致性，降低传统光谱模型因缺乏参照体系导致的识别偏差问题；

50、（2）本发明通过引入生产扰动状态数据并建立扰动估计散射分支，对输送速度波动、铺料不均、环境干扰等因素引起的非成分光谱变化进行分离与扣除，使残差散射特征仅保留与成分变化相关的信息，提高复杂工业现场条件下成分检测的抗干扰能力与稳定性；

51、（3）本发明通过基于成分敏感残差散射特征构建成分敏感路径重构机制，并结合批次漂移校准与局部均匀性分析，实现跨批次数据分布差异的统一处理，使检测结果同时具备成分含量表达、配方偏离表征及质量风险判定能力，提升在线检测结果的综合可用性与质量控制能力。