一種基于電子鼻的茶樹(shù)機(jī)械損傷程度的預(yù)測(cè)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及一種快速檢測(cè)農(nóng)作物損傷檢測(cè)的方法，特別設(shè)及一種基于電子鼻的茶 樹(shù)機(jī)械損傷程度的預(yù)測(cè)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 據(jù)統(tǒng)計(jì)，如今我國(guó)的茶葉年消費(fèi)量已高達(dá)66萬(wàn)噸左右，人均飲茶0.45公斤/年。茶 對(duì)中國(guó)的社會(huì)歷史文化和現(xiàn)實(shí)生活都產(chǎn)生了重要影響。從世界范圍看，茶已成為全球性的 天然飲料。并W其天然和健康的聲譽(yù)風(fēng)靡全球，其消費(fèi)總量位居除水W外的所有軟飲料之 首。
[0003] 另外，茶中含有多種有益物質(zhì)，具有完備的醫(yī)療保健功效。如茶多酪，具有抗氧化、 清除自由基、抗癌、殺菌抗病毒、抗衰老、美容、調(diào)節(jié)血壓、抗福射、降血脂、降血糖、增強(qiáng)免疫 等功能;茶氨酸，具有增強(qiáng)記憶、消除疲勞、放松和鎮(zhèn)靜神經(jīng)、抗癌、提高免疫力、抗衰老、抗 福射、降血脂、調(diào)節(jié)血壓等功效。
[0004] 在茶葉的生產(chǎn)過(guò)程中，茶樹(shù)的質(zhì)量(健康狀態(tài))對(duì)茶葉的品質(zhì)和產(chǎn)量起著至關(guān)重要 的影響。在茶葉修剪W及采摘等過(guò)程中均會(huì)對(duì)茶葉造成機(jī)械損傷，每年因茶樹(shù)機(jī)械損傷，茶 葉的產(chǎn)量和品質(zhì)造成巨大損失。因此，對(duì)茶樹(shù)機(jī)械損傷的檢測(cè)具有較高的意義，而電子鼻作 為一種無(wú)損且快速的檢測(cè)方法，在植株品質(zhì)檢測(cè)中具有廣闊應(yīng)用前景。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的在于提供一種基于電子鼻的茶樹(shù)機(jī)械損傷程度的鑒別方法，該方法 能較準(zhǔn)確快速的鑒別出茶樹(shù)所受機(jī)械損傷的程度，并且對(duì)茶樹(shù)無(wú)損傷。
[0006] 本發(fā)明解決上述技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案是:一種基于電子鼻的茶樹(shù)機(jī)械損傷 程度的預(yù)測(cè)方法，該方法檢測(cè)過(guò)程在電子鼻樣品頂空收集裝置中實(shí)現(xiàn)，該裝置包括空氣累、 活性炭管、流量計(jì)、特氣隆管、密封板、支架臺(tái)、茶樹(shù)、玻璃罩;其中，所述空氣累、活性炭管、 流量計(jì)和玻璃罩通過(guò)特氣隆管依次連接;密封板設(shè)置在支架臺(tái)和玻璃罩之間；茶樹(shù)的根部 在密封板的下方，茶樹(shù)的枝葉在玻璃罩之內(nèi)；
[0007] 電子鼻樣品頂空收集裝置的工作條件為:通過(guò)流量計(jì)將空氣流量控制在1000ml/ min到1400ml/min之間，該裝置工作的時(shí)間控制在5min-8min之間，使玻璃罩內(nèi)的氣體均為 經(jīng)活性炭管凈化后的空氣；
[000引該方法具體包括W下步驟：
[0009] (1)、將茶樹(shù)葉片洗凈，去除灰塵，并挑選健康無(wú)損傷的茶樹(shù)作為檢測(cè)對(duì)象;選取9 組待測(cè)茶樹(shù)樣品，每組待測(cè)茶樹(shù)樣品中包含η株茶樹(shù)，其中，η為大于等于10的自然數(shù);對(duì)8組 待測(cè)茶樹(shù)樣品進(jìn)行不同程度的針刺處理，分別是15針、30針，45針、60針、75針、90針、105針、 120針，最后一組健康無(wú)損傷的茶樹(shù)作為對(duì)照組;將茶樹(shù)放入電子鼻樣品頂空收集裝置中， 并且保證電子鼻樣品頂空收集裝置內(nèi)茶樹(shù)的葉片為20-25片，然后在室溫下放置30min- 40min，使電子鼻樣品頂空收集裝置內(nèi)揮發(fā)物濃度達(dá)到穩(wěn)定；
[0010] (2)、抽取電子鼻樣品頂空收集裝置內(nèi)的揮發(fā)物，注入電子鼻系統(tǒng)中，設(shè)置檢測(cè)時(shí) 間為60S-90S、清洗時(shí)間為60S-80S和氣流速度為200ml/min-400ml/min;電子鼻系統(tǒng)中的傳 感器與揮發(fā)物發(fā)生反應(yīng)，產(chǎn)生響應(yīng)信號(hào)；
[0011] (3)、選用各個(gè)傳感器響應(yīng)信號(hào)的穩(wěn)定值作為原始數(shù)據(jù)，使用逐步判別法對(duì)傳感器 組合進(jìn)行優(yōu)化;得到優(yōu)化后的傳感器組合后，使用穩(wěn)定值法、小波分析法和二次項(xiàng)擬合法對(duì) 傳感器響應(yīng)曲線進(jìn)行特征提?。?br>[0012] 所述穩(wěn)定值法提取特征是選擇每根傳感器響應(yīng)信號(hào)穩(wěn)定值作為特征值；
[0013] 所述小波分析法提取特征是選擇時(shí)頻窗口小、正交性和規(guī)則性好的Coiflet小波 coi巧作為小波基，根據(jù)對(duì)比重構(gòu)效果和原始信號(hào)數(shù)值誤差值變化，選取5層分解尺度，將分 解后得到的第5層低頻近似系數(shù)E5作為特征值；
[0014] 所述二次項(xiàng)擬合法提取特征是使用二次項(xiàng)y = At2+化+C，其中，y為傳感器響應(yīng)信 號(hào)值，t為檢測(cè)時(shí)間；通過(guò)最小二乘法對(duì)響應(yīng)曲線進(jìn)行擬合，將擬合后獲得的參數(shù)A，B，C作為 特征值；
[0015] (4)、根據(jù)上述巧巾特征提取算法取得的特征值作為原始數(shù)據(jù)，采用多層感知機(jī)神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)上述巧巾特征提取方法獲得的特征值進(jìn)行比較，選取區(qū)分正確率最高的特征提取 算法，并將該算法得到的特征值作為預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練值;采用偏最小二乘回歸模型建立區(qū) 分正確率最高的特征提取算法得到的特征值與茶樹(shù)受機(jī)械損傷之間的定量預(yù)測(cè)模型；
[0016] 表達(dá)式為:Y = alXXll+a2XX12+……+an XXi j+b;其中Y為機(jī)械損傷程度，η表示 提取出來(lái)的總特征值的個(gè)數(shù)，Xij為第i個(gè)傳感器的第j個(gè)特征值，其中i為篩選出來(lái)的傳感 器的序號(hào)，j為每個(gè)傳感器提取出來(lái)的特征值個(gè)數(shù)，系數(shù)31、32、311、6均為常數(shù)；
[0017] (5)、按照步驟1和2檢測(cè)未知機(jī)械損傷程度的茶樹(shù)，取得電子鼻的響應(yīng)曲線，使用 步驟3對(duì)電子鼻傳感器篩選，并對(duì)篩選出來(lái)的傳感器組合使用步驟4得到的區(qū)分正確率最高 的特征提取算法獲得特征值，最后代入步驟4的定量預(yù)測(cè)模型中，預(yù)測(cè)茶樹(shù)機(jī)械損傷程度。
[0018] 本發(fā)明具有的有益效果是:利用電子鼻對(duì)茶樹(shù)所受的不同程度的機(jī)械損傷進(jìn)行預(yù) 測(cè)，通過(guò)篩選優(yōu)化電子鼻傳感器陣列W及對(duì)比Ξ種特征提取算法，極大簡(jiǎn)化原始數(shù)據(jù)，并建 立簡(jiǎn)化后數(shù)據(jù)與茶樹(shù)機(jī)械損傷程度之間的偏最小二乘回歸模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)茶樹(shù)機(jī)械損傷程度 的快速、準(zhǔn)確的定量預(yù)測(cè)，為茶樹(shù)，甚至是植物機(jī)械損傷檢測(cè)及程度預(yù)測(cè)提供了一種新方 法。
【附圖說(shuō)明】
[0019] 圖1是電子鼻樣品頂空收集裝置；
[0020] 圖2是電子鼻檢測(cè)茶樹(shù)機(jī)械損傷時(shí)傳感器響應(yīng)信號(hào)。
[0021] 圖1中：空氣累1、活性炭管2、流量計(jì)3、特氣隆管4、密封板5、支架臺(tái)6、茶樹(shù)7、玻璃 罩8。
【具體實(shí)施方式】
[0022] 下面結(jié)合具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說(shuō)明。
[0023] 本發(fā)明采用一種基于電子鼻的茶樹(shù)機(jī)械損傷程度的預(yù)測(cè)方法，該方法在如圖1所 示的電子鼻樣品頂空收集裝置中實(shí)現(xiàn)，該裝置包括空氣累1、活性炭管2、流量計(jì)3、特氣隆管 4、密封板5、支架臺(tái)6、茶樹(shù)7、玻璃罩8;其中，所述空氣累1、活性炭管2、流量計(jì)3和玻璃罩8通 過(guò)特氣隆管4依次連接;密封板5設(shè)置在支架臺(tái)6和玻璃罩8之間；茶樹(shù)7的根部在密封板5的 下方，茶樹(shù)7的枝葉在玻璃罩8之內(nèi)，茶樹(shù)7揮發(fā)出來(lái)的氣味填充在玻璃罩8之內(nèi)，玻璃罩8容 積為化，空氣累1向玻璃罩8內(nèi)累空氣，使玻璃罩8內(nèi)填充經(jīng)活性炭管2凈化后的空氣。
[0024] 電子鼻樣品頂空收集裝置的工作條件為:通過(guò)流量計(jì)3將空氣流量控制在1000ml/ min到1400ml/min之間，該裝置工作的時(shí)間控制在5min-8min之間，使玻璃罩8內(nèi)的氣體均為 經(jīng)活性炭管2凈化后的空氣。該方法具體步驟包括：
[0025] 1、將茶樹(shù)葉片洗凈，去除灰塵，并挑選健康無(wú)損傷的茶樹(shù)作為檢測(cè)對(duì)象。選取9組 待測(cè)茶樹(shù)樣品，每組待測(cè)茶樹(shù)樣品中包含η株茶樹(shù)，其中，η大于等于10的自然數(shù);對(duì)8組待測(cè) 茶樹(shù)樣品進(jìn)行不同程度的針刺處理，分別是15針、30針，45針、60針、75針、90針、105針、120 針，另外選取一組健康無(wú)損傷的茶樹(shù)作為對(duì)照組;將茶樹(shù)放入電子鼻樣品頂空收集裝置中， 并且保證電子鼻樣品頂空收集裝置內(nèi)茶樹(shù)的葉片為20-25片，然后在室溫下放置30min- 40min，使電子鼻樣品頂空收集裝置內(nèi)揮發(fā)物濃度達(dá)到穩(wěn)定；
[0026] 2、對(duì)電子鼻樣品頂空收集裝置內(nèi)的揮發(fā)物使用電子鼻進(jìn)行檢測(cè)，抽取電子鼻樣品 頂空收集裝置內(nèi)的揮發(fā)物，注入電子鼻系統(tǒng)中，設(shè)置檢測(cè)時(shí)間為60S-90S、清洗時(shí)間為60s- 80s和氣流速度為200ml/min-400ml/min;電子鼻系統(tǒng)中的傳感器與揮發(fā)物發(fā)生反應(yīng)，產(chǎn)生 響應(yīng)信號(hào)，將不同檢測(cè)時(shí)間點(diǎn)獲得的響應(yīng)信號(hào)連接起來(lái)可得到樣本的響應(yīng)曲線，即電子鼻 輸出結(jié)果；
[0027] 3、一個(gè)電子鼻系統(tǒng)由多根傳感器組成，其輸出結(jié)果便由其響應(yīng)值組成，選用各個(gè) 傳感器響應(yīng)信號(hào)的穩(wěn)定值作為原始數(shù)據(jù)，使用逐步判別法對(duì)傳感器組合進(jìn)行優(yōu)化;得到優(yōu) 化后的傳感器組合后，使用穩(wěn)定值法、小波分析法和二次項(xiàng)擬合法對(duì)傳感器響應(yīng)曲線進(jìn)行 特征提?。?br>[0028] 所述穩(wěn)定值法提取特征是選擇每根傳感器響應(yīng)信號(hào)穩(wěn)定值作為特征值；
[0029] 所述小波分析法提取特征是選擇時(shí)頻窗口小、正交性和規(guī)則性好的Coiflet小波 coi巧作為小波基，根據(jù)對(duì)比重構(gòu)效果和原始信號(hào)數(shù)值誤差值變化，選取5層分解尺度，將分 解后得到的第5層低頻近似系數(shù)E5作為特征值；
[0030] 所述二次項(xiàng)擬合法提取特征是使用二次項(xiàng)y = At2+化+C，其中，y為傳感器響應(yīng)信 號(hào)值，t為檢測(cè)時(shí)間；通過(guò)最小二乘法對(duì)響應(yīng)曲線進(jìn)行擬合，將擬合后獲得的參數(shù)A，B，C作為 特征值；
[0031] 4、根據(jù)上述巧巾特征提取算法取得的特征值作為原始數(shù)據(jù)，采用多層感知機(jī)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)對(duì)上述巧巾特征提取方