一種將光譜數據和化學檢測數據進行映射的方法技術

本發明專利技術涉及一種將光譜數據和化學檢測數據進行映射的方法，該方法包括將物體的光譜數據輸入光譜數據庫，將相同物體的化學檢測數據輸入化學數據庫，然后將光譜數據庫中的光譜數據和化學數據庫中的化學檢測數據進行映射，形成該物體的映射數據庫，其特征在于：光譜數據按照納米級光譜波長及吸光度分別作為單一光譜數據條，化學檢測數據按照成分名稱和成分含量分別作為單一成分數據條，通過單一光譜數據條與所有成分數據條對應形成映射數據組，將所有光譜數據條分別與所有成分數據條對應形成映射數據集，n次檢測形成光譜數據和化學檢測數據形成的n個映射數據集，將該映射數據集統一輸入數據庫中形成該物體的映射數據庫。上述方法建立的映射數據庫能夠滿足建模過程中對數據充分分析的要求，實現建模過程公式建立的高效。

A method for mapping spectral data and chemical detection data

The invention relates to a method for spectral data and chemical data mapping, the method includes spectral data input spectral database object, the same object of chemical data input chemical database, and then the spectral data and chemical spectrum database in the database of chemical data mapping, mapping the object database form, which is characterized in that the spectral data in accordance with the nanometer wavelength and absorbance as a single spectral data and chemical data in accordance with the composition and content are name as a single component data, through a single spectral data with all components of data corresponding to form mapping data set, all the spectral data respectively and all components the data corresponding to the formation of the mapping data set, n detection of spectral data and chemical detection data form Into n mapping data sets, the mapping data set is unified into the database to form the mapping database of the object. The mapping database established by the above method can meet the requirement of full analysis of the data in the modeling process, and realize the high efficiency of the modeling process formulation.

【技術實現步驟摘要】
一種將光譜數據和化學檢測數據進行映射的方法
本專利技術屬于物質檢測領域，特別是涉及利用光譜檢測化學成分的方法，具體是涉及一種將光譜數據和化學檢測數據進行映射的方法。
技術介紹
光譜檢測過程中，對于光譜數據和化學檢測數據的處理一直影響著后端模型建立的準確性和效果，甚至是該數據是否能夠形成通用的數據模型，都取決于數據映射的方法，對于數據的校正效果也與數據映射的方法有關，例如中國專利申請201010208851.7中公開了一種基于高光譜成像技術的茶樹營養信息快速探測方法，其包括兩個步驟，首先是建立預測模型：選取茶樹葉片樣本，先測量樣本葉片中N、P、K三種主要營養元素的含量，作為參考測量結果組成一個數據庫；通過基于濾波片式高光譜成像系統獲取茶樹葉片樣本在不同可見光和近紅外波段的高光譜圖像數據，數據經圖像采集卡傳入計算機；計算機對數據進行預處理，完成相應的特征提取，然后將這些特征變量與前述建立的數據庫中測定的N、P、K含量相關聯，建立葉片中N、P、K含量的預測模型；然后是進行樣本測試：對于待測鮮葉樣本，按照第一步中相同的方式獲取待測樣本高光譜圖像數據、數據預處理、特征提取，然后將提取的特征變量代入上述建立的N、P、K含量預測模型，得出N、P、K含量預測結果，完成對待測鮮葉樣本的實時檢測。上述方法雖然描述了要將光譜特征變量與測定的N、P、K含量相關聯，建立模型，但是如何關聯并沒有明確，而且是否需要進行數據映射、數據映射方法等都沒有明確說明，因此其效果是否能夠實現，其預測模型中的數據映射方法是非常關鍵的技術。中國專利申請號201110460138.6公開了一種檢測谷物營養成分的光譜分析系統及方法，該系統包括近紅外光學系統、CCD圖像系統、樣品臺及數據處理系統，該樣品臺設置在該近紅外光學系統和該CCD圖像系統之間，該CCD圖像系統分別與該近紅外光學系統及該數據處理系統連接，該近紅外光學系統照射該樣品臺上的樣品以產生該樣品的近紅外吸收光譜，該CCD圖像系統采集該近紅外吸收光譜并傳輸至該數據處理系統，該數據處理系統分析該近紅外吸收光譜以得到該樣品的待測成分及其含量。該方法包括生成近紅外吸收光譜、采集并傳輸所述近紅外吸收光譜及分析得到檢測樣品的待測成分和/或含量。該方法中并沒有明確數據映射的方法。目前已有的方法有基于局部數據進行映射，有基于圖像解析數據進行映射，針對完整的光譜范圍內數據進行納米級光譜數據和營養成分和含量進行映射的方法還沒有更好的映射方法。
技術實現思路
為解決上述技術問題，本專利技術提供了一種將光譜數據和化學檢測數據映射的方法，該方法包括將物體的光譜數據輸入光譜數據庫，將相同物體的化學檢測數據輸入化學數據庫，然后將光譜數據庫中的光譜數據和化學數據庫中的化學檢測數據進行映射，形成該物體的映射數據庫，其特征在于：光譜數據按照納米級光譜波長分別作為單一光譜數據條，化學檢測數據按照成分分別作為單一成分數據條，通過單一光譜數據條與所有成分數據條對應形成映射數據組，將所有光譜數據條分別與所有成分數據條對應形成映射數據集，n次檢測形成的光譜數據和化學檢測數據映射形成的n個映射數據集，將該映射數據集統一輸入數據庫中形成該物體的映射數據庫。具體的，本專利技術提供了一種將光譜數據和化學檢測數據映射的方法，該方法包括將物體的光譜數據輸入光譜數據庫，將相同物體的化學檢測數據輸入化學數據庫，然后將光譜數據庫中的光譜數據和化學數據庫中的化學檢測數據進行映射，形成該物體的映射數據庫，具體步驟如下：光譜數據輸入光譜數據庫中，按照納米級建立數據條，每個納米級波長定義為一個數據條，將每個納米級波長數據和波長吸光度數據錄入數據庫中，形成光譜數據庫中的光譜數據條，光譜范圍中的納米波長數量k對應形成相應數量的光譜數據條k；例如波長范圍為1000-1500納米，則有501條光譜數據條，k為501，每個光譜數據條包括波長和吸光度；化學檢測數據輸入化學數據庫中，將化學檢測數據按所檢測成分的數量建立數據條，照成分建立數據條，每個成分定義為一條數據條，將每個成分名稱及成分含量錄入數據庫中，形成化學數據庫中的成分數據條，成分的數量r對應形成相應數量的成分數據條r；例如某物體的化學檢測數據中有5種成分，則有5條數據條，r為5，分別為Y1、Y2……Y5，每個數據條包括成分名稱和成分含量；將光譜表中的一條光譜數據條對應化學數據表中的所有成分數據條，形成映射數據組，對應原則是一條光譜數據條分別對應各成分數據條，形成單光譜和多成分對應的映射數據組；例如光譜數據條為X1000，成分數據條為Y1、Y2、Y3、Y4、Y5，則針對1000納米的單光譜和多成分對應的映射數據組為{X1000Y1,X1000Y2,X1000Y3,X1000Y4,X1000Y5}；按照上述建立映射數據組的方法，將光譜表中的所有光譜數據條與化學數據表中所有成分數據條進行分別對應，形成所有映射數據組的集合，即為映射數據集合；例如光譜數據條為501條，成分數據條為5條，則一次檢測所形成的光譜數據和化學檢測數據的映射數據集合中包含501×5＝2505條數據，該2505條數據即為物體該次檢測的映射數據集合，即映射數據集合中的映射數據條為K*R條。對該物體的不同樣品進行n次檢測，則形成n個映射數據集合，將n個映射數據集合統一輸入一個單獨的數據庫中，則形成該物體映射數據庫。映射數據庫中的數據條數為n*k*r。上述方法中，n大于30，優選大于50，尤其優選大于100。上述方法中，物體為食物、農產品、土壤、植物的植株或其部分等，農產品包括但不限于糧食、蔬菜、水果等，糧食包括但不限于小麥、水稻、馬鈴薯、紅薯、玉米等，水果包括但不限于蘋果、柑橘、梨、火龍果、木瓜、西瓜等。上述方法中，數據庫的載體為存儲設備等。數據庫的格式不受限制，只要能夠形成數據條、映射數據組、映射數據集合、映射數據庫即可。上述方法中，光譜的波長范圍為700-2500nm。優選的，光譜的波長范圍為800-1800nm，或光譜的波長范圍為1500-2500，或者是700-2500nm內任意范圍的波長范圍。上述方法中，成分包括但不限于所有的有機成分，包括營養成分，例如蛋白、淀粉、維生素、纖維素、糖類等，包括藥品類，例如有機農藥化學物質、有機醫藥化學物質等，包括危害人類健康的有害的有機物質。本專利技術的方法中，化學測量數據，也稱為化學計量數據，是指通過某些物質的國家標準進行測量獲得的化學數據。例如馬鈴薯中的淀粉含量，需要按照國家標準或者是行業標準進行測量，也可以采用滿足國標測量精度的儀器進行測量。本專利技術的方法中，光譜數據為通過光譜收集裝置收集的不同波長的光能量，通過光轉化信號裝置轉化為光譜數據，光譜數據一般要求具有光譜吸光度，即使某波長光波吸光度為零，則在光譜數據也需要記載。有益效果本專利技術方法的有益效果體現在如下三個方面：1、本專利技術的光譜數據和化學檢測數據的映射方法充分考慮檢測數據的單物質特性和組合物質的特性。在檢測中由于單物質檢測的光譜數據和多個物質檢測的光譜數據是相同的，只是在建立公式時，選擇的光波的波長個數和數量不同，因此為了實現單物質和多物質的大數據分析需要，需要建立既能夠滿足分析的基礎，又能夠實現后期分析時的組合需要，由不能太過于復雜的數據映本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種將光譜數據和化學檢測數據進行映射的方法，該方法包括將物體的光譜數據輸入光譜數據庫，將相同物體的化學檢測數據輸入化學數據庫，然后將光譜數據庫中的光譜數據和化學數據庫中的化學檢測數據進行映射，形成該物體的映射數據庫，其特征在于：光譜數據按照納米級光譜波長分別作為單一光譜數據條，化學檢測數據按照成分分別作為單一成分數據條，通過單一光譜數據條與所有成分數據條對應形成映射數據組，將所有光譜數據條分別與所有成分數據條對應形成映射數據集，n次檢測形成的光譜數據和化學檢測數據映射形成的n個映射數據集，將該映射數據集統一輸入數據庫中形成該物體的映射數據庫，n≥30。

【技術特征摘要】
1.一種將光譜數據和化學檢測數據進行映射的方法，該方法包括將物體的光譜數據輸入光譜數據庫，將相同物體的化學檢測數據輸入化學數據庫，然后將光譜數據庫中的光譜數據和化學數據庫中的化學檢測數據進行映射，形成該物體的映射數據庫，其特征在于：光譜數據按照納米級光譜波長分別作為單一光譜數據條，化學檢測數據按照成分分別作為單一成分數據條，通過單一光譜數據條與所有成分數據條對應形成映射數據組，將所有光譜數據條分別與所有成分數據條對應形成映射數據集，n次檢測形成的光譜數據和化學檢測數據映射形成的n個映射數據集，將該映射數據集統一輸入數據庫中形成該物體的映射數據庫，n≥30。2.一種將光譜數據和化學檢測數據映射的方法，該方法包括將物體的光譜數據輸入光譜數據庫，將相同物體的化學檢測數據輸入化學數據庫，然后將光譜數據庫中的光譜數據和化學數據庫中的化學檢測數據進行映射，形成該物體的映射數據庫，具體步驟如下：光譜數據輸入光譜數據庫中，按照納米級建立數據條，每個納米級波長定義為一個數據條，將每個納米級波長數據和波長吸光度數據錄入數據庫中，形成光譜數據庫中的光譜數據條，光譜范圍中的納米波長數量k對應形成相應數量的光譜數據條k；化學檢測數據輸入化學數據庫中，將化學檢測數據按所檢測成分的數量建立數據條，照成分建立數據條，每個成分定義為一條數據條，...

【專利技術屬性】
技術研發人員：劉法安，劉毅，譚占鰲，陳劍，朱朝霞，
申請(專利權)人：深圳市芭田生態工程股份有限公司，
類型：發明
國別省市：廣東,44