一种食品药品质量分级快速检测装置及方法
【专利摘要】本发明公开了一种食品药品质量分级快速检测装置，属于食品药品检验检疫应用领域；包括光源辐射单元、测量单元、信号处理单元、控制单元及显示单元；其特征在于：所述光源辐射单元用于向测量单元产生激光信号；所述测量单元用于接收激光信号，并将该信号转换成电压信号输送给信号处理单元；电压信号经信号处理单元处理后转换成数字信号，输送的控制单元；控制单元经处理后，将信号在显示单元上进行实时显示；本发明通过光致超声原理，对产生的超声进行采集、分析和处理，其测量精度和稳定性更高；可对液态、气态和固态的食品或药品进行分级分类检测，适用范围更广，数据分析分析更加准确。
【专利说明】一种食品药品质量分级快速检测装置及方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种快速检测装置，尤其涉及一种食品药品质量分级快速检测装置；属于食品药品检验检疫应用领域。
【背景技术】
[0002]食品药品质量的好坏直接关系着国民健康、社会稳定和经济发展，而市场上销售的食品药品，经常出现假冒伪劣、以次充好的现象和报道，虽然政府和各级检验检疫部分加大了对此类事件的整治力度，但是由于市场庞大、人员配备不足和检测设备受限，使得类似不法行为屡禁不止；而且，目前对食品药品质量检测大多是检测其有无含毒害物质、是否非法添加和是否伪劣等，而对于食品药品的质量分类分级，靠目前传统检测设备很难做到；
从消费者角度考虑，需要对所购买的食品的品质有清楚的了解，对于同一食品，不同等级、新鲜度和品质，其口感度、营养度和价格就有所不同，而目前市场上大多是不同品质的食品混杂在一起，而很少有对食品真正完全做到分级销售的，而这对于消费者做到明明白白消费是很关键的；
目前对食品质量进行分级检测，主要的技术有:人工检验法、色谱法、机器嗅觉技术、机器视觉技术、高光谱成像技术等；对于人工检验法，通常带有很大的主观因素，从某种意义上来说，由于受到经验、情绪等主观因素的影响，感官评定方法的评判结果随鉴别人员的不同而存在相当大的个体差异，即使是同一人员也会随其自身身体状态、情绪变化等的不同而产生不同的结果，因此，人工检验法存在主观性大、重复性差、耗时长和花费人力巨大等缺点；对于色谱法而言，需要对食品进行复杂的有破坏性的预处理操作，且对于食品中的某些成分，由于性能的不稳定、瞬息即变，难以做到有效的提取、浓缩和分离；对于机器嗅觉技术而言，现有的嗅觉传感器大都存在灵敏度低、恢复时间长、选择性差等缺点；对于机器视觉而言，操作系统和检测系统体积庞大，不稳定性因素多，对光源和图像采集设备性能好坏要求十分苛刻；而高光谱成像技术，虽然信息量十分丰富，但是对于光路系统、分光系统和推扫系统以及数据处理方法要求高，常应用于大型工业检测场合。
【发明内容】
[0003]本发明为了弥补现有技术的不足，提供一种结构简单的食品药品质量分级快速检测装置，该装置能够快速有效地实现食品药品的分类分级，实现快速的检测；本发明的另一目的，是提供利用上述食品药品质量分级快速检测装置进行检测的方法，该方法操作简单，能够快速地实现食品药品质量分级检测；
为实现上述发明目的，本发明采用如下的技术方案:
一种食品药品质量分级快速检测装置，包括光源辐射单元、测量单元、信号处理单元、控制单元及显示单元；其特征在于:所述光源辐射单元用于向测量单元产生激光信号；所述测量单元的输入端与光源辐射单元的输出端连接，输出端与信号处理单元的输入端连接，接收光源辐射单元的激光信号，经过处理后，将激光信号转换成与激光信号对应的电压信号，输出给信号处理单元；所述信号处理单元的输出端与控制单元的输入端连接，接收测量电源发出的电压信号后，并对电压信号进行处理，将该电压信号转换成相应的数字信号，输出给控制单元；所述控制单元的输出端与显示单元的输入端连接，接收控制单元的数字信号后，并对该信号进行处理，将数字信号处理成图形信号，输出给显示单元；显示单元在控制单元的控制下，将信号进行实时显示；
进一步改进，所述光源辐射单元包括脉冲激光器、准直透镜、滤光片及聚焦透镜；所述脉冲激光器、准直透镜、滤光片及聚焦透镜沿光传播方向依次设置；
进一步改进，所述脉冲激光器为光学参量振荡器脉冲激光器，其波长输出范围为680?2500nm，甚至辐射整个近红外波段；
进一步改进，所述滤光片为长波通型近红外滤光片；
进一步改进，所述测量单元包括样品池及超声探测器；所述样品池的输入端与光源辐射单元相连，输出端与超声探测器的探头相连，接收激光辐射单元的激光信号后，产生机械超声信号，输送给超声探测器；所述超声探测器的输出端与信号处理单元相连；探头探测到超声信号后，将该信号进行处理，转换成能量对应的电压信号，输送给信号处理单元；进一步改进，所述样品池为玻璃比色皿或石英比色皿，其接收光程范围为1-1OOmm ；进一步改进，所述信号处理单元包括前置电压放大器、锁相增益可调放大器及数据采集卡；所述前置电压放大器的输入端与测量单元连接，输出端与锁相增益可调放大器连接，接收测量单元输出的电压信号，进行初次放大后输送给锁相增益可调放大器；所述锁相增益可调放大器的输出端与数据采集卡的输入端连接，将从前置电压放大器中接收的电压信号进行二次放大后输送给数据采集卡；所述数据采集卡的输出端与控制单元连接，将经锁相增益可调放大器二次放大的电压信号进行采集、量化及编码，使信号由模拟信号转换成数字信号，输送给控制单元；
进一步改进，所述控制单元由计算机、光源驱动电路、数据存储器、同步时序控制器及应用软件组成；所述计算机上设有PCI总线，所述计算机通过该该PCI总线与信号处理单元相连接，并实现数据的传输；所述计算机的输出端分别与光源驱动电路、数据存储器、同步时序控制器及应用软件相连接；所述同步时序控制器还与信号处理单元中的数据采集卡相连接；
进一步改进，所述应用软件包括激光器控制软件、虚拟仪器控制软件LabVIEW及数据分析软件MATLAB ；
进一步改进，所述显示单元为液晶显示器；所述显示单元分别与控制单元中的应用软件、计算机相连接；
本发明还涉及利用上述系统进行检测的方法，具体步骤如下:
第一步、启动控制单元中的计算机，打开应用软件中激光器控制软件，对脉冲激光器中的输出波长、脉冲占空比、重复频率等数据进行初始化；
第二步、开启光源驱动电路，在激光器控制软件上将脉冲激光器的输出能量设置为20?30%，并将该数据通过计算机输送给光源驱动电路；通过光源驱动电路激发使脉冲激光器进行预热，预热时间约为30分钟；
第三步、预热完毕后，将待测食品或药品取一定量的样品放入至测量单元的样品池中，此时，逐渐调高脉冲激光器的输出能量，使脉冲激光器激发并发出激光光束； 第四步、第三步中所产生的激光光束依次通过准直透镜准直、滤波片滤除背景可见的干扰光、聚焦透镜聚焦后，入射到样品池中的待测样品上；
此时，待测样品接收激光照射的部位，由于吸收激光能量，能量沉积导致局部体积发生膨胀，形成超声机械波；
第五步、测量单元中超声探测器接收第四步产生的超声机械波后，将该机械波信号转换成能量对应的电压信号；
第六步、信号处理单元中前置电压放大器接收第五步中产生的电压信号，进行初次放大后输送给锁相增益可调放大器进行二次放大，经锁相增益可调放大器二次放大后的电压信号输送至数据采集卡，数据采集卡在虚拟仪器控制软件LabVIEW的控制下，将该电压信号转换成对应的数字信号，并将该数字信号经PCI总线输送给计算机；
第七步，输送到计算机内的数据，在虚拟仪器控制软件LabVIEW的控制下按照默认的存储路径和存储类型将数据存储在存储器中，并在虚拟仪器控制软件LabVIEW控制下，将所采集到的数据输送给显示单元进行实时数据显示；同时，通过数据分析软件MATLAB对所采集的数据进行后续的分析与处理；
进一步改进，在步骤七中，通过数据分析软件MATLAB对所采集的数据进行后续的分析与处理，具体步骤包括:
A、首先，利用数据分析软件MATLAB上的去噪音控制单元和滤波控制单元对所采集到的数据进行去噪音和滤波处理；
B、其次，利用数据分析软件MATLAB上的数据平滑单元、求导单元、基线校正单元和多元散射校正单元对所采集到的数据进行偏移和归一化预处理；
C、再次，利用数据分析软件MATLAB上的区间偏最小二乘法单元、模拟退火法单元、遗传算法单元或净分析物法单元对所采集到的数据进行变量筛选；
D、最后，利用数据分析软件MATLAB上的“聚类分析”非监督学习分类单元或“欧式距离”单元、“马氏距离”单元、“K最近邻法”单元、“人工神经网络”单元、“偏最小二乘分类”单元和“支持向量机”单元等非监督和监督学习分类法对对所采集到的数据进行分类和分级处理。
[0004]与现有技术相比，采用上述方案，本发明的有益效果是:本发明采用光声技术，可以极大克服被测样品内部组织的光散射对测量带来的干扰，通过光致超声原理，对产生的超声进行采集、分析和处理，其测量精度和稳定性更高；功能更强大、适用性更强；本发明可以对包括液态、气态和固态的被测食品和药品进行检测，且本发明利用对数据进行预处理、变量筛选和定性分析，可以利用多种分类算法对被测食品和药品质量进行分类和分级检测。
【专利附图】
【附图说明】
[0005]图1为本发明的结构示意图。
[0006]其中，1.光源辐射单元；2.测量单元；3.信号处理单元；4.控制单元；5.显示单元；1-1.脉冲激光器；1-2.准直透镜；1-3.滤光片；1_4聚焦透镜；2-1.样品池；2_2.超声探测器；3-1.前置电压放大器；3-2.锁相增益可调放大器；3-3.数据采集卡；4-1.计算机；4-2.光源驱动电路；4-3.数据存储器；4-4.同步时序控制器；4-5.应用软件；5_1液晶 显示器。
【具体实施方式】
[0007]下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
[0008]如图1所示，一种食品药品质量分级快速检测装置，包括光源辐射单元1、测量单元2、信号处理单元3、控制单元4及显示单元5 ;其特征在于:所述光源辐射单元I用于向测量单元2产生激光信号；所述测量单元2的输入端与光源辐射单元I的输出端连接，输出端与信号处理单元3的输入端连接，接收光源辐射单元I的激光信号，经过处理后，将激光信号转换成与激光信号对应的电压信号，输出给信号处理单元3 ;所述信号处理单元3的输出端与控制单元4的输入端连接，接收测量电源发出的电压信号后，并对电压信号进行处理，将该电压信号转换成相应的数字信号，输出给控制单元4 ;所述控制单元4的输出端与显示单元5的输入端连接，接收控制单元4的数字信号后，并对该信号进行处理，将数字信号处理成图形信号，输出给显示单元5 ;显示单元5在控制单元4的控制下，将信号进行实时显示；
进一步的，所述光源辐射单元I包括脉冲激光器1-1、准直透镜1-2、滤光片1-3及聚焦透镜；所述脉冲激光器1-1、准直透镜1-2、滤光片1-3及聚焦透镜沿光传播方向依次设置；优选的，所述脉冲激光器1-1为光学参量振荡器脉冲激光器1-1，其波长输出范围为680?2500nm，甚至辐射整个近红外波段；
作为优选的，在本实施例中，所述脉冲激光器1-1为光学参量振荡器脉冲激光器；其规格为53211111泵浦源调0制=YAG ;激光输出波长为680?2500nm，并在波长范围内可调；整个波段内能量小于或等于10 MJ，秒冲持续时间为1ns ;重复频率为l-20Hz，并在该频率范围内可调；输出能量为0-100%，并在该能量范围内可调；在有效波长范围内，激光以l_20nm可调波长间隔扫描输出；
作为优选的，在本实施例中，所述脉冲激光器1-1还可为激光二极管，其型号为D3S3J09X ;中心波长为905nm，脉冲重复频率为2KHz，持续时间100ns，输出频率为200W，最大输出脉冲能量约为5.2MJ ；
优选的，所述滤光片1-3为长波通型近红外滤光片，其型号为IPGC-720 ;其功能是将可见光反射，将近红外光投射；
进一步的，所述测量单元2包括样品池2-1及超声探测器2-2 ;所述样品池2-1的输入端与光源辐射单元I相连，输出端与超声探测器2-2的探头相连，接收激光辐射单元的激光信号后，产生机械超声信号，输送给超声探测器2-2 ;所述超声探测器2-2的输出端与信号处理单元3相连；探头探测到超声信号后，将该信号进行处理，转换成能量对应的电压信号，输送给信号处理单兀3 ；
优选的，本实施例中，所述样品池2-1为玻璃比色皿或石英比色皿，其接收光程范围为
1-1OOmm ；
优选的，本实施例中，所述超声探测器2-2为聚焦型超声探测器，其探测中心频率大于或等于IMHz ;具体地，该超声探测器2-2为广州多普勒电子科技有限公司生产的I1P05NF40型超声探测器，该超声探测器的中心响应频率为5.0MHz，相对回波灵敏度为-30db，焦距范围在30?45mm之间，阻尼为50 Ω ； 进一步的，所述信号处理单元3包括前置电压放大器3-1、锁相增益可调放大器3-2及数据采集卡3-3 ;所述前置电压放大器3-1的输入端与测量单元2连接，输出端与锁相增益可调放大器3-2连接，接收测量单元2输出的电压信号，进行初次放大后输送给锁相增益可调放大器3-2 ;所述锁相增益可调放大器3-2的输出端与数据采集卡3-3的输入端连接，将从前置电压放大器3-1中接收的电压信号进行二次放大后输送给数据采集卡3-3 ;所述数据采集卡3-3的输出端与控制单元4连接，将经锁相增益可调放大器3-2 二次放大的电压信号进行采集、量化及编码，使信号由模拟信号转换成数字信号，输送给控制单元4 ；
优选地，本实施例中，所述前置电压放大器3-1为低噪声电压前置放大器，具体地，采用美国阿美特克集团公司生产的低噪声电压前置放大器，其型号为Model 5113 ;该低噪声电压前置放大器的最大频率响应范围为DC?1MHz，单端或差分高阻抗输入；单端输出时，带有BNC端口 ；
优选地，本实施例中，所述锁相增益可调放大器3-2为双相DSP锁相放大器，具体地，采用美国阿美特克集团公司生产的双相DSP锁相放大器，其型号为Model 7265 ；该双相DSP锁相放大器的频率范围为0.0OlHz?250KHz，最大动态存储大于10db ；
优选地，本实施例中，所述数据采集卡3-3采用美国国家仪器公司生产的数据采集卡，其型号为PXI/PC1-5105 ;该数据采集卡3-3用于将放大的信号进行采集、量化及编码，并将编码后的模拟信号转换成数字信号，输送给控制单元4 ；
进一步的，所述控制单元4由计算机4-1、光源驱动电路4-2、数据存储器4-3、同步时序控制器4-4及应用软件4-5组成；所述计算机4-1上设有PCI总线，所述计算机4_1通过该PCI总线与信号处理单元3相连接，并实现数据的传输；所述计算机4-1的输出端分别与光源驱动电路4-2、数据存储器4-3、同步时序控制器4-4及应用软件4-5相连接；所述同步时序控制器4-4还与信号处理单元3中的数据采集卡3-3相连接；
优选的，本实施例中，所述计算机4-1为工控机，具体的，采用台湾研华科技有限公司生产的工控机，其型号为IPC-610MB，1.8G四核处理器，内存1G，硬盘160G，操作系统为Windows XP SP3 ；
进一步的，所述应用软件4-5包括激光器控制软件、虚拟仪器控制软件LabVIEW及数据分析软件MATLAB ；
优选的，本实施例中，所述激光器控制软件为OPPTEK V1.2.18型激光器驱动软件；负责开启脉冲激光器1-1，并对脉冲激光器1-ι的基本参数进行设置；在测试过程中，对波长的变换进行调节操作；
优选的，本实施例中，所述虚拟仪器控制软件LabVIEW通过图形化编程控制数据采集卡3-4的采集、显示及数据存储等操作；
优选的，本实施例中，所述数据分析软件MATLAB负责对采集到的数据进行去噪、预处理、变量筛选和定性分析等数据进行分析操作；
进一步的，所述显示单元5为液晶显示器5-1 ;所述显示单元5分别与控制单元4中的应用软件4-5、计算机4-1相连接；
利用上述系统进行检测的方法，具体步骤如下:
第一步、启动控制单元4中的计算机4-1，打开应用软件4-5中激光器控制软件，对脉冲激光器1-ι中的输出波长、脉冲占空比、重复频率等数据进行初始化； 第二步、开启光源驱动电路4-2，在激光器控制软件上将脉冲激光器1-1的输出能量设置为20?30%，并将该数据通过计算机4-1输送给光源驱动电路4-2 ;通过光源驱动电路4-2激发使脉冲激光器1-1进行预热，预热时间约为30分钟；
第三步、预热完毕后，将待测食品或药品取一定量的样品放入至测量单元2的样品池
2-1中，此时，逐渐调高脉冲激光器1-1的输出能量，使脉冲激光器1-1激发并发出激光光束；
第四步、第三步中所产生的激光光束依次通过准直透镜1-2准直、滤波片滤除背景可见的干扰光、聚焦透镜聚焦后，入射到样品池2-1中的待测样品上；
此时，待测样品接收激光照射的部位，由于吸收激光能量，能量沉积导致局部体积发生膨胀，形成超声机械波；
第五步、测量单元2中超声探测器2-2接收第四步产生的超声机械波后，将该机械波信号转换成能量对应的电压信号；
第六步、信号处理单元3中前置电压放大器3-1接收第五步中产生的电压信号，进行初次放大后输送给锁相增益可调放大器3-2进行二次放大，经锁相增益可调放大器3-2 二次放大后的电压信号输送至数据采集卡3-3，数据采集卡3-3在虚拟仪器控制软件LabVIEW的控制下，将该电压信号转换成对应的数字信号，并将该数字信号经PCI总线输送给计算机4-1 ；
第七步，输送到计算机4-1内的数据，在虚拟仪器控制软件LabVIEW的控制下按照默认的存储路径和存储类型将数据存储在存储器中，并在虚拟仪器控制软件LabVIEW控制下，将所采集到的数据输送给显示单元5进行实时数据显示；同时，通过数据分析软件MATLAB对所采集的数据进行后续的分析与处理；
进一步的，在步骤七中，通过数据分析软件MATLAB对所采集的数据进行后续的分析与处理，具体步骤包括:
A、首先，利用数据分析软件MATLAB上的去噪音控制单元4和滤波控制单元4对所采集到的数据进行去噪音和滤波处理；
B、其次，利用数据分析软件MATLAB上的数据平滑单元、求导单元、基线校正单元和多元散射校正单元对所采集到的数据进行偏移和归一化预处理；
C、再次，利用数据分析软件MATLAB上的区间偏最小二乘法单元、模拟退火法单元、遗传算法单元或净分析物法单元对所采集到的数据进行变量筛选；
D、最后，利用数据分析软件MATLAB上的“聚类分析”非监督学习分类单元或“欧式距离”单元、“马氏距离”单元、“K最近邻法”单元、“人工神经网络”单元、“偏最小二乘分类”单元和“支持向量机”单元等非监督和监督学习分类法对对所采集到的数据进行分类和分级处理；
与现有技术相比，本发明采用光声技术，可以极大克服被测样品内部组织的光散射对测量带来的干扰，通过光致超声原理，对产生的超声进行采集、分析和处理，其测量精度和稳定性更高；功能更强大、适用性更强；本发明可以对包括液态、气态和固态的被测食品和药品进行检测，且本发明利用对数据进行预处理、变量筛选和定性分析，可以利用多种分类算法对被测食品和药品质量进行分类和分级检测；
本发明不局限于上述具体的实施方式，本领域的普通技术人员从上述构思出发，不经过创造性的劳动，所作出的种种变换，均落在本发明的保护范围之内。
【权利要求】
1.一种食品药品质量分级快速检测装置，包括光源辐射单元、测量单元、信号处理单元、控制单元及显示单元；其特征在于:所述光源辐射单元用于向测量单元产生激光信号；所述测量单元的输入端与光源辐射单元的输出端连接，输出端与信号处理单元的输入端连接，接收光源辐射单元的激光信号，经过处理后，将激光信号转换成与激光信号对应的电压信号，输出给信号处理单元；所述信号处理单元的输出端与控制单元的输入端连接，接收测量电源发出的电压信号后，并对电压信号进行处理，将该电压信号转换成相应的数字信号，输出给控制单元；所述控制单元的输出端与显示单元的输入端连接，接收控制单元的数字信号后，并对该信号进行处理，将数字信号处理成图形信号，输出给显示单元；显示单元在控制单元的控制下，将信号进行实时显示。
2.根据权利要求1所述的一种食品药品质量分级快速检测装置，其特征在于:所述光源辐射单元包括脉冲激光器、准直透镜、滤光片及聚焦透镜；所述脉冲激光器、准直透镜、滤光片及聚焦透镜沿光传播方向依次设置；所述脉冲激光器为光学参量振荡器脉冲激光器，其波长输出范围为680~2500nm，甚至辐射整个近红外波段；所述滤光片为长波通型近红外滤光片。
3.根据权利要求1所述的一种食品药品质量分级快速检测装置，其特征在于:所述测量单元包括样品池及超声探测器；所述样品池的输入端与光源辐射单元相连，输出端与超声探测器的探头相连，接收激光辐射单元的激光信号后，产生机械超声信号，输送给超声探测器；所述超声探测器的输出端与信号处理单元相连；探头探测到超声信号后，将该信号进行处理，转换成能量对应的电压信号，输送给信号处理单元。
4.根据权利要求3所述的一种食品药品质量分级快速检测装置，其特征在于:所述样品池为玻璃比色皿或石英比色皿，其接收光程范围为l-100mm。
5.根据权利要求1所述的一种食品药品质量分级快速检测装置，其特征在于:所述信号处理单元包括前置电压放大器、锁相增益可调放大器及数据采集卡；所述前置电压放大器的输入端与测量单元连接，输出端与锁相增益可调放大器连接，接收测量单元输出的电压信号，进行初次放大后输送给锁相增益可调放大器；所述锁相增益可调放大器的输出端与数据采集卡的输入端连接，将从前置电压放大器中接收的电压信号进行二次放大后输送给数据采集卡；所述数据采集卡的输出端与控制单元连接，将经锁相增益可调放大器二次放大的电压信号进行采集、量化及编码，使信号由模拟信号转换成数字信号，输送给控制单元。
6.根据权利要求1所述的一种食品药品质量分级快速检测装置，其特征在于:所述控制单元由计算机、光源驱动电路、数据存储器、同步时序控制器及应用软件组成；所述计算机上设有PCI总线，所述计算机通过该PCI总线与信号处理单元相连接，并实现数据的传输；所述计算机的输出端分别与光源驱动电路、数据存储器、同步时序控制器及应用软件相连接；所述同步时序控制器还与信号处理单元中的数据采集卡相连接。
7.根据权利要求6所述的一种食品药品质量分级快速检测装置，其特征在于:所述应用软件包括激光器控制软件、虚拟仪器控制软件LabVIEW及数据分析软件MATLAB。
8.根据权利要求1所述的一种食品药品质量分级快速检测装置，其特征在于:所述显示单元为液晶显示器；所述显示单元分别与控制单元中的应用软件、计算机相连接。
9.利用如权利要求1所述的一种食品药品质量分级快速检测装置进行检测的方法，具体步骤如下: 第一步、启动控制单元中的计算机，打开应用软件中激光器控制软件，对脉冲激光器中的输出波长、脉冲占空比、重复频率等数据进行初始化； 第二步、开启光源驱动电路，在激光器控制软件上将脉冲激光器的输出能量设置为20~30%，并将该数据通过计算机输送给光源驱动电路；通过光源驱动电路激发使脉冲激光器进行预热，预热时间约为30分钟； 第三步、预热完毕后，将待测食品或药品取一定量的样品放入至测量单元的样品池中，此时，逐渐调高脉冲激光器的输出能量，使脉冲激光器激发并发出激光光束； 第四步、第三步中所产生的激光光束依次通过准直透镜准直、滤波片滤除背景可见的干扰光、聚焦透镜聚焦后，入射到样品池中的待测样品上； 此时，待测样品接收激光照射的部位，由于吸收激光能量，能量沉积导致局部体积发生膨胀，形成超声机械波； 第五步、测量单元中超声探测器接收第四步产生的超声机械波后，将该机械波信号转换成能量对应的电压信号； 第六步、信号处理单元中前置电压放大器接收第五步中产生的电压信号，进行初次放大后输送给锁相增益可调放大器进行二次放大，经锁相增益可调放大器二次放大后的电压信号输送至数据采集卡，数据采集卡在虚拟仪器控制软件LabVIEW的控制下，将该电压信号转换成对应的数字信号，并将该数字信号经PCI总线输送给计算机； 第七步，输送到计算机内的数据，在虚拟仪器控制软件LabVIEW的控制下按照默认的存储路径和存储类型将数据存储在存储器中，并在虚拟仪器控制软件LabVIEW控制下，将所采集到的数据输送给显示单元进行实时数据显示；同时，通过数据分析软件MATLAB对所采集的数据进行后续的分析与处理。
10.根据权利要求9所述的检测方法，其特征在于:在步骤七中，通过数据分析软件MATLAB对所采集的数据进行后续的分析与处理，具体步骤包括: A、首先，利用数据分析软件MATLAB上的去噪音控制单元和滤波控制单元对所采集到的数据进行去噪音和滤波处理； B、其次，利用数据分析软件MATLAB上的数据平滑单元、求导单元、基线校正单元和多元散射校正单元对所采集到的数据进行偏移和归一化预处理； C、再次，利用数据分析软件MATLAB上的区间偏最小二乘法单元、模拟退火法单元、遗传算法单元或净分析物法单元对所采集到的数据进行变量筛选； D、最后，利用数据分析软件MATLAB上的“聚类分析”非监督学习分类单元或“欧式距离”单元、“马氏距离”单元、“K最近邻法”单元、“人工神经网络”单元、“偏最小二乘分类”单元和“支持向量机”单元等非监督和监督学习分类法对对所采集到的数据进行分类和分级处理。
【文档编号】G01N21/17GK104034666SQ201410263770
【公开日】2014年9月10日 申请日期:2014年6月13日 优先权日:2014年6月13日
【发明者】任重, 刘国栋 申请人:江西科技师范大学