析的流程圖；
[0040] 圖5A是本發(fā)明的裝置的一個實施例的示意圖，其中與NIR光譜儀進行無線通信的 便攜裝置被用于分析由該NIR光譜儀所獲取的NIR光譜；
[0041] 圖5B是本發(fā)明的裝置的另一實施例的示意圖，其中該便攜裝置被用于將已測量 的NIR光譜轉(zhuǎn)送到遠程服務(wù)器，以執(zhí)行多變量分析；
[0042] 圖6 - 8是在本發(fā)明的實驗驗證中使用的配對以進行彼此區(qū)別的海產(chǎn)品的彩色照 片，其包括：羊魚（red mullet) /鯔魚（mullet)對（圖6);冬鱈魚/鱈魚（皮和肉，圖7); 以及鮭魚/鮭鱒魚（皮和肉，圖8);
[0043] 圖9是該裝置的模型的彩色照片，圖中正在測量鮭鱒魚樣本的NIR光譜；
[0044] 圖IOA和IOB分別是在實驗驗證中使用的較高質(zhì)量的海產(chǎn)品和較低質(zhì)量的海產(chǎn)品 的數(shù)據(jù)采集與分析的流程圖；
[0045] 圖11，14和17分別是羊魚/觸魚對，冬鱈魚/鱈魚對以及鮭魚/鮭鱒魚對的所測 量的漫反射光譜；
[0046] 圖12,15和18分別是羊魚/鯔魚對，冬鱈魚/鱈魚對以及鮭魚/鮭鱒魚對的主成 分分析（PCA)模型的三維評分圖；以及
[0047] 圖13A，B ;16A，B ;及19A，B分別是羊魚/鯔魚對，冬鱈魚/鱈魚對以及鮭魚/鮭 鱒魚對的軟獨立建模分類法（S頂CA)分析的Coomans圖。
【具體實施方式】
[0048] 雖然結(jié)合各種實施例和示例對本文進行了描述，但并不意味著本發(fā)明受限于上述 實施例。相反，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解，本教導包括各種替代和等同方案。
[0049] 如圖1所示，用于海產(chǎn)品樣本11的現(xiàn)場鑒定的裝置10包括便攜式NIR光譜儀12， 其用于獲取海產(chǎn)品樣本11的NIR漫反射光譜13 (信號功率P與波長λ的關(guān)系）。分析器 14被可操作地耦合到（例如通過線纜15)光譜儀12。分析器14被配置為執(zhí)行海產(chǎn)品樣本 11的反射光譜13的多變量分析，以確定至少一個與反射光譜13對應(yīng)的特征參數(shù)。分析器 14被配置為將至少一個參數(shù)與海產(chǎn)品樣本11的品類相對應(yīng)的閾值進行比對，用于確定海 產(chǎn)品樣本11的品類。該品類可在分析器14的顯示器16上顯示。上述至少一個參數(shù)可包 括兩個或多個參數(shù)。該兩個參數(shù)可以在被稱為Coomans圖的XY坐標圖上以點狀圖形表示。 在Coomans圖上的點的位置指示所獲取的反射光譜13對應(yīng)的海產(chǎn)品品類。多變量回歸/ 模式識別分析和Coomans圖將在下文中詳述。首先考慮NIR光譜儀12的構(gòu)造。
[0050] 參考圖2, NIR光譜儀12包括主體23,用以照明海產(chǎn)品樣本11的白熾燈24,用以 引導漫反射光36的錐形光管（TLP) 25,用以將反射光36分離成單獨的波長的橫向可變?yōu)V光 器（LVF)31，以及用以檢測單獨波長的光功率級別的光電探測器陣列37。該光電探測器陣 列37在CMOS處理芯片37A中形成，并且通過透光粘合劑38被耦合到LVF31。提供電子板 37B，以支持并控制CMOS處理芯片37A。提供可選的按鈕21，以啟動光譜采集。光電探測器 陣列37與TLP25的縱軸LA垂直。
[0051] 在操作中，白熾燈24照射海產(chǎn)品樣本11。TLP 25收集漫反射光36,并將其導向 LVF31。LVF 31將漫反射光36分離成單獨波長，該單獨波長由光電探測器陣列31檢測到。 可以通過按壓按鈕21開始測量周期，或者通過來自分析器14的外部命令來開始。
[0052] NIR光譜儀的小巧尺寸通過其光檢測子組件29的結(jié)構(gòu)而實現(xiàn)。參考圖3A，光檢測 子組件29在XZ平面示出。在圖3A中，光檢測子組件29被翻轉(zhuǎn)180度，如圖2和3A右側(cè) 的Z軸方向所示。在圖3A所示的優(yōu)選實施例中，透光粘合劑38直接將光電探測器陣列37 耦合到LVF 31上。該透光粘合劑38需要是：非導電的或本質(zhì)上是電介質(zhì)；機械中性的，達 到良好的粘合強度同時對探測器陣列37存在誘導應(yīng)力或破壞力；光學可兼容地傳送所需 的光譜內(nèi)容；去除在空氣與玻璃界面產(chǎn)生的反射；并且具有合理的熱膨脹系數(shù)，以在固化 和熱循環(huán)期間，將對探測器像素52的應(yīng)力降至最小。不透明環(huán)氧樹脂22將LVF 31封裝， 這有助于除去雜散光并且防止LVF 31受潮?？蛇x擇在LVF 31的頂部放置玻璃窗，作為附 加的環(huán)保之用。
[0053] 參考圖3B和3C，示出了 LVF 31的操作狀態(tài)。LVF 31在YZ平面示出，其中波長被 分散。該LVF 31包括楔形墊片32,其夾在楔形的二向色鏡33中間，以形成法布里一珀羅 干涉儀，其中二向色鏡33之間的橫向間隔是可變的。光透射濾光片31的楔形使得其透射 波長是橫向可變的，如分別指向透射光譜35 (圖3C，在光透射濾光片31的下面被顯示）的 單獨的透射峰值35A、35B和35C的箭頭34A、34B和34C所示。在操作中，從海產(chǎn)品樣本11 上反射的多色光36照射到變光濾光片31，該濾光片將多色光36分離成單獨的光譜成分，以 箭頭43A - 34C示出。NIR光譜儀12的波長范圍優(yōu)選在700nm和2500nm之間，更優(yōu)選在 950nm 和 1950nm 之間。
[0054] 使用LVF 31和TLP 25使得NIR光譜儀12的尺寸明顯縮小。NIR光譜儀12無需 任何用于進行波長掃描的移動的部件。NIR光譜儀12的小重量（通常小于100g)允許將其 直接放置于海產(chǎn)品樣本11之上。體積小重量輕也使得NIR光譜儀12便于攜帶，比如放在 食品檢查人員的口袋里。NIR光譜儀12的尺寸在圖3D中示出，其可以很容易地用手拿住， 而按鈕21的定位也方便拇指操作。
[0055] NIR光譜儀12當然也可以有很多變體。例如，白熾燈24可以用寬帶發(fā)光二極管或 LED燈來替換。TLP 25可以用其他光學元件代替，諸如光纖板或全息光束整形器。LVF31可 以用其他適合的波長選擇元件代替，諸如微型衍射光柵、二向色鏡陣列、MEMS(微電子機械 系統(tǒng)）裝置等。
[0056] 參照圖4A，再進一步參照圖1，用于海產(chǎn)品樣本11的現(xiàn)場鑒定的方法40包括步驟 41，即如上文所述提供便攜式NIR光譜儀12。在步驟42中，使用NIR光譜儀12獲取海產(chǎn)品 樣本11的反射光譜13。在步驟43中，執(zhí)行海產(chǎn)品樣本11的反射光譜13的多變量模式識 別分析，通過將該反射光譜與不同的海產(chǎn)品品類對應(yīng)的已知品類光譜庫比對，以確定具有 最相似光譜模式的匹配光譜。最后，在步驟44中，基于上述步驟43中確定的具有最相似光 譜模式的匹配光譜來識別海產(chǎn)品樣本11。
[0057] 本文中，術(shù)語"匹配光譜"并非代表精確匹配，而是指，與已測的反射光譜13比較 時，光譜庫中具有與其最相似光譜模式的品類光譜。因此，"匹配"不必精準，最接近的匹配 即可。上述匹配的接近度可以基于所采用的特定匹配評估方法進行計算。
[0058] 本發(fā)明執(zhí)行多變量模式識別分析43,以從反射光譜13中提取海產(chǎn)品品類信息。由 于特征分子鍵的振動頻率的大量泛頻的存在，反射光譜13可以非常復雜，因而單獨光譜峰 值無法被視覺識別。根據(jù)本發(fā)明，多變量模式識別分析43,也叫做"化學計量學分析"，被用 來進行海產(chǎn)品樣本11的品類識別或鑒定。
[0059] 優(yōu)選地，測量步驟42包括在海產(chǎn)品樣本11上的不同位置進行重復性光譜測量，并 且計算重復測量的平均值，以便減少所獲取的反射光譜對于海產(chǎn)品樣本11的質(zhì)地的相關(guān) 性。反射光譜13的廣義多元散射校正（EMSC)可以用于減少所獲取的反射光譜13對于海 產(chǎn)品樣本11的散射特性的相關(guān)性。
[0060] 反射光譜13也可以使用其他已知的統(tǒng)計方法進行預處理，例如在進行多變量模 式識別分析步驟43之前，可以計算反射光譜13的標準正態(tài)變量（SNV)。反射光譜13中的 光譜特征的斜率和/或拐點可以通過對反射光譜13執(zhí)行Savitzky-Golay (卷積平滑）濾 波，并且在多變量模式識別分析步驟43中計算反射光譜13的第一和/或第二導數(shù)來解釋。 其他統(tǒng)計方法，諸如反射光譜13的抽樣方面正態(tài)化和/或通道方面自動調(diào)節(jié)比例，可以用 于更方便地執(zhí)行多變量模式識別分析步驟43,以及提供更為穩(wěn)定的結(jié)果。
[0061] 多變量模式識別分析43通常分為兩個階段進行。舉例說明，參考圖4B，并進一步 參考圖1，首先執(zhí)行PCA步驟45,為需要鑒別的每個海產(chǎn)品品種限定校準模型。在測量海產(chǎn) 品樣本11之前，可以在裝置10的校準階段先進行PCA步驟45。在第二步驟46中，對已采 集的反射光譜13與不同的海產(chǎn)品品類的校準模型之間的類似性進行分析。在所示實施例 中，采用了軟獨立建模分類法（SHCA)。作為該SHCA步驟46的結(jié)果，兩個參數(shù)被確定。該 兩個參數(shù)在XY坐標圖（Coomans圖）上標出，其不同區(qū)域?qū)?yīng)不同的海產(chǎn)品品類。在某些 情況下，僅需要一個參數(shù)，該參數(shù)可以與PCA步驟45中確定的閾值相比較，用以鑒定海產(chǎn)品 樣本11。也可以采用其他多變量模式識別分析方法。這些方法的示例在下文"實驗驗證" 部分論述。
[0062] 由于添加了計算機化移動通信設(shè)備諸如智能手機，因而有利的是可以使用移動通 信設(shè)備來執(zhí)行多變量模式識別分析步驟43 (圖4A和4B)。參考圖5A，并進一步參考圖1和 4A，用于海產(chǎn)品樣本11的現(xiàn)場鑒定的裝置50A與圖1中的裝置10類似。區(qū)別在于，圖5A 的裝置50A中配置有移動通信設(shè)備54,以執(zhí)行圖4A中的方法40的多變量分析步驟43及 識別步驟44。為達此目的，該移動通信設(shè)備54可包括非暫時性存儲介質(zhì)58,其中具有編碼 的、與不同海產(chǎn)品品類相對應(yīng)的已知品類光譜庫，和/或計算機指令，所述計算機指令用于 執(zhí)行多變量模式識別/數(shù)據(jù)整理分析步驟43。移動通信設(shè)備54可以經(jīng)由無線鏈接59,諸 如藍牙，或者有線的、諸如USB接口耦合到NIR光譜儀12,用于將已獲取的反射光譜13傳送 到移動通信設(shè)備54。
[0063] 參考圖5B，并進一步參考圖4A和5A，用于海產(chǎn)品樣本現(xiàn)場鑒定的裝置50B與圖5A 中的裝置50A類似。圖5B的裝置50B包括遠程服務(wù)器57,其經(jīng)由RF通信鏈接56到達與互 聯(lián)網(wǎng)52連接的基站55,實現(xiàn)與移動通信設(shè)備54之間的通信。在操作中，反射光譜13從移