融合多波长响应的反射光谱测量方法及系统与流程

1.本发明涉及反射光谱测量技术领域，特别涉及一种融合多波长响应的反射光谱测量方法及系统。


背景技术：

2.反射光谱描述光反射比与波长之间的关系，可用来分析物质的组成成分与结构差异。反射光谱的优势在于无损直接测量样品并对样品的形态要求不高，可以是固体、液体或者固液混合等。同时，反射光谱信号在光纤中传输良好，可实现远距离测量和在线分析。近些年，反射光谱发展迅速且应用广泛，涉及农业、食品、地质勘测、临床医学等领域。使用传统的方法获取反射光谱需要光谱光度计，其成本高昂且操作专业性要求高。因此，开发一种低成本且操作简单的反射光谱测量装置具有重要意义。


技术实现要素：

3.本发明的首要目的在于提供一种成本低且能可靠进行测量的融合多波长响应的反射光谱测量方法。
4.为实现以上目的，本发明采用的技术方案为：一种融合多波长响应的反射光谱测量方法，包括如下步骤：s100、将被测物体放在物体放置平台上并保证被测物体与多波长光源、响应检测单元位置相对固定；s200、依次打开多波长光源中不同波长的led灯，被测物体被照射后形成不同波长的反射光响应；s300、响应检测单元接收反射光响应并转换成模拟信号输出至微控制单元；s400、微控制单元对响应检测单元输出的模拟信号进行预处理；s500、预处理后的数据通过训练好的神经网络进行光谱反演后输出反射光谱数据。
5.本发明的另一个目的在于提供一种融合多波长响应的反射光谱测量装置，成本低且响应速度快。
6.为实现以上目的，本发明采用的技术方案为：一种融合多波长响应的反射光谱测量系统，包括多波长光源、响应检测单元、光谱反演单元、微控制单元以及物体放置平台，所述的物体放置平台用于托撑待检测物体，微控制单元控制多波长光源依次打开不同波长的led灯，被测物体被照射后形成不同波长的反射光响应，接收反射光响应并转换成模拟信号输出至微控制单元，微控制单元对响应检测单元输出的模拟信号进行预处理后输出至光谱反演单元中，光谱反演单元中存储有训练好的神经网络并进行光谱反演后输出反射光谱数据。
7.与现有技术相比，本发明存在以下技术效果：使用多个不同波长的led灯依次照射物体获得多个反射光响应，降低了检测成本且操作简单；通过训练好的神经网络建立反射光响应和参考反射光谱的反演模型并将反射光响应反演为高光谱分辨率的反射光谱，解决了物体反射光谱的准确高效获取。
附图说明
8.图1是本发明的流程示意图；
9.图2是本发明中cnn网络训练流程图；
10.图3是本发明中系统结构图。
具体实施方式
11.下面结合图1至图3，对本发明做进一步详细叙述。
12.参阅图1，本发明公开了一种融合多波长响应的反射光谱测量方法，包括如下步骤：s100、将被测物体放在物体放置平台50上并保证被测物体与多波长光源10、响应检测单元20位置相对固定；s200、依次打开多波长光源10中不同波长的led灯11，被测物体被照射后形成不同波长的反射光响应；s300、响应检测单元20接收反射光响应并转换成模拟信号输出至微控制单元40；s400、微控制单元40对响应检测单元20输出的模拟信号进行预处理；s500、预处理后的数据通过训练好的神经网络进行光谱反演后输出反射光谱数据。使用多个不同波长的led灯11依次照射物体获得多个反射光响应，降低了检测成本且操作简单；通过训练好的神经网络建立反射光响应和参考反射光谱的反演模型并将反射光响应反演为高光谱分辨率的反射光谱，解决了物体反射光谱的准确高效获取。具体的成本对比以及测量流程对比参见后文。
13.进一步地，所述的步骤s100中，多波长光源10中包括n个不同波长的led灯11，n≥5。波长数等于神经网络的输入层数量，波长数越多，反演得到的结果准确率越高，但也会带来更复杂的网络模型和更长的检测速度。基于此，本发明中优选地，所述的n等于8，8个led灯11的波长分别为[380nm，450nm)、[450nm，475nm)、[475nm，495nm)、[495nm，570nm)、[570nm，590nm]、[600nm，620nm)、[620nm，750nm]、[780nm，1100nm]。这8个波长分别对应紫色、蓝色、青色、绿色、黄色、橙色、红色以及近红外光，通过采用这些常见的色彩，可以更好的反演出待测物体的反射光谱。
[0014]
参阅图2，进一步地，所述的步骤s500中，神经网络为cnn网络，cnn网络的输入层接收反射光响应、隐藏层提取数据特征并建立映射关系、输出层输出反演反射光谱，cnn网络通过如下步骤训练得到：s510、准备多种被测物体，重复步骤s100～s400得到多个被测物体的预处理数据，并将其按比例划分成训练集和测试集；s520、使用分光光度计测量每种被测物体得到被测物体的参考反射光谱，需要注意的是，每种物体的参考反射光谱只需要使用分光光度计测量一次即可；s530、根据先验知识初始化cnn网络；s540、将被测物体的预处理数据作为cnn网络的输入、参考反射光谱作为cnn网络输出的真值对cnn网络进行训练和测试；s550、保存训练完成后的cnn网络权重即得到训练好的神经网络。
[0015]
cnn网络的卷积层和池化层提取到反射光响应的特征，全连接层整合特征并通过输出层输出反演反射光谱。训练时，计算反演反射光谱和参考反射光谱的误差，本发明中是通过计算结构相似度ssim来判断两个样本相似性的，如果该误差大于设定阈值，需要根据误差的类型选择将误差作为参数输入到优化器对cnn网络权重进行优化并继续反演光谱还是调整网络超参数，当误差小于阈值后就可输出该物体的反演反射光谱，最后使用确定系数r2、均方根误差rmsep评价系统的性能。
[0016]
cnn网络的输入层接收8个反射光响应后通过隐藏层提取反射光响应特征并建立
1000nm的入射光，带宽为50mhz，用于接收反射光。stm32主芯片选用意法半导体公司的高性能芯片stm32f103zet6。
[0023]
物体放置平台50通过可调节大小的压片夹固定待测物体，并通过可伸缩的升降架调节物体放置平台50的高度，以满足被测物体多形态的要求和达到最佳的检测效果。
[0024]
进行cnn网络训练时，需要使用分光光度计测量每种被测物体得到被测物体的参考反射光谱，以xrite i1 publish pro2型号的分光光度计为例，约需要2万元/台，并且在使用分光光度计测量被测物体的参考反射光谱前，需要对仪器进行校准，其流程如下：波长校准，探测器归零，基线校准，总共需要时间15-20分钟，测量反射光谱需要约20-30秒。采用本发明中的方法和装置进行测量时，8个不同波长的led灯11价格约为45-50元，光电探测器价格为8000-10000元/台，stm32开发板包含主芯片价格为100-200元/台，成本约之前的一半，得到了大幅降低。更重要的是，采用本发明中的装置和方法，无需校准流程，可以节约很多的时间，可以做到开机即测，使用起来非常的方便。


技术特征：
1.一种融合多波长响应的反射光谱测量方法，其特征在于：包括如下步骤：s100、将被测物体放在物体放置平台(50)上并保证被测物体与多波长光源(10)、响应检测单元(20)位置相对固定；s200、依次打开多波长光源(10)中不同波长的led灯(11)，被测物体被照射后形成不同波长的反射光响应；s300、响应检测单元(20)接收反射光响应并转换成模拟信号输出至微控制单元(40)；s400、微控制单元(40)对响应检测单元(20)输出的模拟信号进行预处理；s500、预处理后的数据通过训练好的神经网络进行光谱反演后输出反射光谱数据。2.如权利要求1所述的融合多波长响应的反射光谱测量方法，其特征在于：所述的步骤s100中，多波长光源(10)中包括n个不同波长的led灯(11)，n≥5。3.如权利要求2所述的融合多波长响应的反射光谱测量方法，其特征在于：所述的n等于8，8个led灯(11)的波长分别为[380nm，450nm)、[450nm，475nm)、[475nm，495nm)、[495nm，570nm)、[570nm，590nm]、[600nm，620nm)、[620nm，750nm]、[780nm，1100nm]。4.如权利要求1、2或3所述的融合多波长响应的反射光谱测量方法，其特征在于：所述的步骤s500中，神经网络为cnn网络，cnn网络通过如下步骤训练得到：s510、准备多种被测物体，重复步骤s100～s400得到多个被测物体的预处理数据，并将其按比例划分成训练集和测试集；s520、使用分光光度计测量每种被测物体得到被测物体的参考反射光谱；s530、根据先验知识初始化cnn网络；s540、将被测物体的预处理数据作为cnn网络的输入、参考反射光谱作为cnn网络输出的真值对cnn网络进行训练和测试；s550、保存训练完成后的cnn网络权重即得到训练好的神经网络。5.如权利要求4所述的融合多波长响应的反射光谱测量方法，其特征在于：所述的步骤s510中，使用常用光谱数据增强方法中的添加随机噪声、光谱平移和线性组合对预处理数据进行数据增广操作，并将增广后的数据集按比例划分成训练集和测试集；步骤s530中，初始化包括设置卷积层、池化层、全连接层的层数以及卷积核大小、池化层大小以及激活函数设定以及其他超参数的设置。6.一种融合多波长响应的反射光谱测量系统，其特征在于：包括多波长光源(10)、响应检测单元(20)、光谱反演单元(30)、微控制单元(40)以及物体放置平台(50)，所述的物体放置平台(50)用于托撑待检测物体，微控制单元(40)控制多波长光源(10)依次打开不同波长的led灯(11)，被测物体被照射后形成不同波长的反射光响应，接收反射光响应并转换成模拟信号输出至微控制单元(40)，微控制单元(40)对响应检测单元(20)输出的模拟信号进行预处理后输出至光谱反演单元(30)中，光谱反演单元(30)中存储有训练好的神经网络并进行光谱反演后输出反射光谱数据。7.如权利要求6所述的融合多波长响应的反射光谱测量系统，其特征在于：所述的多波长光源(10)包括led灯(11)、单模光纤(12)、光纤分路器(13)以及光源多模光纤(14)，led灯(11)和单模光纤(12)均设置有多个且两者数量相同，各led灯(11)射出的光线经过单模光纤(12)入射至光纤分路器(13)中，光纤分路器(13)的输入口数量与led灯(11)数量相等，光纤分路器(13)的输出端通过光源多模光纤(14)传输并照射到待检测物体上。
8.如权利要求6所述的融合多波长响应的反射光谱测量系统，其特征在于：所述的响应检测单元(20)包括接收多模光纤(21)和光电检测器(22)，接收多模光纤(21)设置有一根且其一端位于待检测物体上方用于接收待检测物体的反射光响应，接收多模光纤(21)的另一端与光电检测器(22)相连，光电检测器(22)将光信号转换为对应的模拟电流信号后输出至微控制单元(40)。9.如权利要求6所述的融合多波长响应的反射光谱测量系统，其特征在于：所述的微控制单元(40)是以stm32为主控核心的控制系统，微控制单元(40)包括led控制模块(41)和电学信号预处理模块(42)；led控制模块(41)使用多个io口以及共阳极电路完成控制各不同波长的led灯(11)间隔打开和关闭；电学信号预处理模块(42)将光电检测器(22)输出的模拟电流信号依次进行i-v变换、电压放大、杂波滤除、ad采样处理后得到代表反射光响应的数字电压信号。

技术总结
本发明特别涉及一种融合多波长响应的反射光谱测量方法，包括如下步骤：S100、将被测物体放在物体放置平台上；S200、依次打开多波长光源中不同波长的LED灯，被测物体被照射后形成不同波长的反射光响应；S300、响应检测单元接收反射光响应并转换成模拟信号输出至微控制单元；S400、微控制单元对响应检测单元输出的模拟信号进行预处理；S500、预处理后的数据通过训练好的神经网络进行光谱反演后输出反射光谱数据。使用多个不同波长的LED灯依次照射物体获得多个反射光响应，降低了检测成本且操作简单；通过训练好的神经网络建立反射光响应和参考反射光谱的反演模型并将反射光响应反演为高光谱分辨率的反射光谱，解决了物体反射光谱的准确高效获取。射光谱的准确高效获取。射光谱的准确高效获取。


技术研发人员：翁士状 朱睿 王景红 汤乐 潘美静 谭羽健
受保护的技术使用者：安徽工业技术创新研究院六安院
技术研发日：2022.05.17
技术公布日：2022/8/9