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申请/专利权人：四川轻化工大学

摘要：本发明提供了一种鉴别藕粉掺假的方法、系统和存储介质，属于藕粉检测技术领域。该方法采用高光谱成像技术对纯藕粉中掺入的其他淀粉进行快速检测，将纯藕粉样本和掺入的其他淀粉样本的光谱数据输入到分类模型中进行训练，获得最佳分类模型，然后将掺假样本的光谱数据输入到最佳分类模型中进行识别，得到掺假样本的每个像素点所属淀粉类别，对不同类别的像素点赋予不同的颜色，根据每个像素点的坐标信息在伪彩色图像中呈现出来，从而实现对掺假样本的可视化检测。本发明采用通道注意力模块进行特征波长的选择，在保证模型效果的同时最大限度的降低了模型的复杂度，缩短了模型的运行时间，节省了计算资源；采用卷积神经网络模型提高了识别精确度。

主权项：1.一种鉴别藕粉掺假的方法，其特征在于，包括以下具体步骤：S1、利用高光谱成像系统通过推扫帚线性扫描采集纯藕粉样本、掺入的其他淀粉样本和掺假样本的短波近红外区域的高光谱图像，采集用的光谱波段范围为900~1700nm，并进行黑白校正处理；所述掺假样本为向纯藕粉样本中掺入其他淀粉的样本；S2、对分割校正后的所述掺假样本高光谱图像中的样品和背景采用大津算法，并提取分割背景后的样品光谱数据；对所述纯藕粉样本和掺入的其他淀粉样本采用以像素点为单位，随机划分圆形感兴趣区域，获得感兴趣区域中样本每个像素的光谱数据；S3、利用孤立森林算法剔除异常样品光谱数据得到正常光谱数据；S4、利用深度学习框架中的通道注意力模块提取出光谱数据中具有代表性的特征波长部分，得到特征光谱数据；将所述通道注意力模块表示为一个函数，它的输入是个样本的个光谱波段组成的全波段光谱向量集，看作一个大小的数值矩阵，行代表样本数，列代表光谱波段数；通道注意力模块会充分学习波段之间的非线性关系，并输出产生一个非负波段权重张量，看作是一个大小的数值矩阵，列的每个数值代表每个光谱波段的波段权重，是实数集的符号，表示全波段光谱向量集中的每个数值都是实数，其表达式为： 式中，表示通道注意力模块中涉及的可训练参数；S5、将特征光谱数据和不同种类的样本标签进一步输入到深度学习框架中的卷积神经网络模块进行分类识别，实现纯藕粉样本与掺入的其他淀粉样本的准确分类；S6、将掺假样本的高光谱图像数据输入到训练好的深度学习网络模型中，实现对掺假样本的可视化鉴别。

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百度查询： 四川轻化工大学 一种鉴别藕粉掺假的方法、系统和存储介质