基于三维荧光光谱的峰蜜掺假智能检测技术研究

论文摘要

蜂蜜是一种珍贵的天然甜味剂,极具保健作用和营养价值。然而,大量存在的蜂蜜掺假现象严重损害了蜂蜜行业的品质信誉,制约了蜂产业体系的健康、快速、可持续发展。虽然目前已发展了多种检测蜂蜜掺假的分析技术,如稳定同位素比值法、色谱法、质谱法等。但是这些方法往往检测费用昂贵、检测周期长、操作复杂,难以满足蜂蜜市场现场检测的需求。针对现有蜂蜜掺假检测手段的局限性和不足,本文利用三维荧光光谱技术的信息量大、灵敏度高、易于检测等优势,结合深度学习算法分层提取特征的能力,研究了基于三维荧光光谱的蜂蜜掺假智能检测算法,为实现蜂蜜掺假的快速、现场检测提供了有力的手段。本文的主要研究内容及研究结果如下:1.研究了蜂蜜的三维荧光光谱特性,确定了适用于蜂蜜三维荧光光谱测量的激发波长范围和发射波长范围,分析了蜂蜜浓度对其荧光强度及光谱分布的影响。研究结果显示,高浓度蜂蜜存在明显的荧光猝灭现象,当蜂蜜浓度大于4%,其荧光强度和光谱分布随浓度上升均出现了非线性变化。根据朗伯-比尔定律,确定了 1%的蜂蜜浓度为满足荧光加和性的检测浓度,该浓度条件下,蜂蜜及糖浆参比混合液的三维荧光光谱等同于蜂蜜与糖浆各自三维荧光光谱的线性加和。2.根据光谱的加和性原理,构建了用于深度学习算法训练和测试的蜂蜜三维荧光光谱数据集。基于卷积神经网络,提出了一种适用于蜂蜜三维荧光光谱分析的网络模型,利用卷积层从多个不同的尺度“观察”数据,获得更为丰富的输入特征,引入Adam优化器和ReLU激活函数,缩减了网络的训练时间,有效缓解了梯度消失的问题。系统研究了网络深度、卷积核大小、dropout的位置及取值等超参数对蜂蜜三维荧光光谱识别效果的影响并进行了模型优化。测试结果表明,本模型对掺有玉米糖浆的蜂蜜样品鉴别的准确率为97.09%,并具有良好的泛化能力。3.基于Struts-Spring-hibernate框架,构建了蜂蜜掺假智能检测网络平台,利用DL4J深度学习框架将上述用于蜂蜜掺假检测的卷积神经网络模型移植到网络平台中,使平台不仅具备了在线检测蜂蜜掺假的功能,并且具有算法优化能力。该平台可充分利用服务器的庞大计算资源,将蜂蜜掺假检测从三维荧光采集终端移到互联网云端,提供了一个远程、快速、准确的蜂蜜掺假检测平台。

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文章来源

类型: 硕士论文

作者: 丛琳

导师: 白华,杨威克

关键词: 三维荧光光谱,蜂蜜,掺假,卷积神经网络,网络平台

来源: 天津工业大学

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑

专业: 物理学,轻工业手工业

单位: 天津工业大学

分类号: O433.1;TS207.3

总页数: 79

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