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申请/专利权人：南京大学
摘要：本发明实施例公开了一种近红外光谱仪及近红外在线检测方法。包括光源模块、光谱收集模块和光谱分析模块；光源模块用于出射近红外光线，近红外光线照射至流水线上的待测样品；光谱收集模块包括光束传输单元和红外探测单元，光束传输单元用于将待测样品反射的近红外光线传输至红外探测单元；光谱分析模块与红外探测单元连接，光谱分析模块用于分析和处理红外探测单元得到的近红外光谱，完成对待测样品的类别或成分的检测。本发明实施例的技术方案，通过近红外光谱仪对待测样品进行照射和光谱收集，经过分析和处理后得到待测样品的类别和成分，解决了近红外光谱仪检测效率低的问题。
主权项：1.一种近红外光谱分析仪，其特征在于，包括光源模块、光谱收集模块和光谱分析模块；所述光源模块用于出射近红外光线，所述近红外光线照射至流水线上的待测样品；所述光谱收集模块包括光束传输单元和红外探测单元，所述光束传输单元用于将所述待测样品反射的近红外光线传输至所述红外探测单元；所述光谱分析模块与所述红外探测单元连接，所述光谱分析模块用于分析和处理所述红外探测单元得到的近红外光谱，完成对所述待测样品的类别或成分的检测；所述光谱分析模块对所述近红外光谱的分析和处理包括：对所述近红外光谱的光谱数据进行平滑处理，提取出每个波长的幅值，相邻波长间的差值以及光谱的一阶导数，形成所述光谱数据的多个属性；综合采用以信息熵作为判据的决策树和多分类支持向量机建立的模型进行分析，对每一个所述属性得出的结果进行加权汇总，完成对所述待测样品的类别或成分的检测；对所述多个属性通过建立机器学习模型来实现，机器学习包括决策树、信息熵和支持向量机。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京大学 一种近红外光谱仪及近红外在线检测方法
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