一種基于Java平臺的近紅外光譜實時分析系統設計與開發

林晏清 胡澍芃 劉 晶 范 爽 徐琢頻 王 琦 趙莉萍, 吳躍進*

1(中國科學院技術生物與農業工程研究所 安徽 合肥 230031) 2(中國科學技術大學 安徽 合肥 230026) 3(曼徹斯特大學計算機科學學院 曼徹斯特)

一種基于Java平臺的近紅外光譜實時分析系統設計與開發

林晏清1,2胡澍芃3劉 晶1范 爽1,2徐琢頻1王 琦1趙莉萍1,3吳躍進1*

1(中國科學院技術生物與農業工程研究所 安徽 合肥 230031)2(中國科學技術大學 安徽 合肥 230026)3(曼徹斯特大學計算機科學學院 曼徹斯特)

針對某肥料生產企業產品質量評價方式耗時、低效等問題，構建基于Java平臺的近紅外光譜實時分析系統。結合實際生產需求與近紅外光譜技術的原理，對系統整體架構進行設計，并通過需求分析、系統設計、關鍵技術實現等過程，開發出近紅外光譜實時分析系統，進行產品成分預測。可實現光譜數據采集、計算分析和結果實時輸出功能，用戶界面簡潔直觀。通過硅膠的吸水性實驗，驗證了預測分析結果的準確可靠(產品成分預測值對真實值的決定系數為95.13)，滿足生產要求，具備較大應用前景和商業潛力。

產品成分 實時分析 Java平臺 近紅外光譜 系統設計

0 引 言

肥料的現代工業生產對產品品質的要求日益提高。傳統肥料生產中的質量評價方法主要使用土柱淋溶法、常溫靜水溶出率法等[1]分析方法，這些評價方法效率低下，分析速度緩慢，并且需要借助實驗室環境，無法實現對生產線上產品成分的快速實時分析。

相對于傳統質量評價方法，采用光譜技術對工農業產品成分的分析[2-4]更加簡單、快速、精確。其中近紅外光譜NURS(Near-infrared reflectance spectroscopy)技術作為一種過程分析技術，通過分析物質的近紅外光譜，可在短時間內完成對物質化學成分的多組分同步定量分析，不需要樣品制備過程，具有分析速度快、精確度高、不破壞樣品、不產生任何化學污染等優點。NIRS技術通過提供實時測量信息，可以實現對工農業生產過程的最優化控制，在顯著提高生產產品質量的同時，降低生產成本和資源消耗，對工業信息化與自動化的深度融合起著關鍵性的作用[5-6]。如何將近紅外光譜分析技術應用于實際工業生產中，為提高工業產品的品質而服務，是很多科研工作者努力的方向。

為實現對某尿素肥料生產企業產品成分的實時分析，本文在對生產過程需求進行分析的基礎上，結合NIRS分析原理，在Java平臺上基于外部接口技術和模塊化技術設計了一種NIRS實時分析系統。該系統可以對生產線上的尿素產品成分進行實時分析，并以數據化和圖形化的形式輸出分析結果，實現對產品質量的實時檢測。

1 業務介紹與總體結構

1.1 業務介紹

現有NIRS分析軟件大多基于離線數據源進行分析研究，如Unscrambler[7]、RIPP化學計量學光譜分析軟件[8]等。少有對在線光譜獲取和離線光譜分析的結合，進而難以實現實時分析，在一定程度上制約了工業生產的信息化發展。對一些集合了在線數據獲取和離線數據處理功能的軟件，如OPUS[9-10]，其界面過于專業、操作復雜、使用流程繁瑣，往往只適合在實驗室使用，無法讓沒有技術背景的用戶很快掌握。為更加符合實際應用需求，本文在現有NIRS技術的基礎上，增加硬件控制部分，實現了光譜獲取、計算分析、結果輸出的整個流程。將這一過程封裝起來，用戶只需在軟件界面上進行簡單的初始參數設置，即可得到數據化和圖像化的分析結果。系統的實時分析過程如圖1所示。

圖1 分析過程時序圖

設置參數：用戶根據實際需要，在軟件用戶界面設置光譜儀的測量參數，如積分時間、積分次數、平滑度等。

控制運行：NIRS實時分析軟件根據用戶設置的參數，控制硬件運行。

提供光信號：光譜采集系統提供不同狀態的光信號，以獲取不同狀態下的光譜。

獲得光譜：光譜采集系統獲得產品光譜信息。

返回光譜數據：光譜采集系統將光譜信息解析成數據形式并返回給分析軟件。

輸出結果：NIRS實時分析軟件根據光譜數據計算分析產品成分信息，并將結果返回用戶。

1.2 總體結構

NIRS實時分析系統整體包括NIRS實時分析軟件和光譜采集系統，其中光譜采集系統包括光譜儀、步進電機和光纖等部件。如圖2所示。

圖2 NIRS實時分析系統總體設計

NIRS實時分析軟件使用RXTXcomm.jar進行串口通信，控制步進電機的位置；光譜儀與計算機通過USB接口連接，軟件使用OmniDriver開發包實現與光譜儀的通信。用戶在使用系統時，首先通過NIRS實時分析軟件對光譜采集系統下達控制指令，光譜采集系統收到指令，通過步進電機控制光纖探頭移動到不同位置，通過光譜儀讀取光譜信號，將光譜數據返回軟件。

軟件得到光譜數據后，從模型數據庫選擇當前適用的定量分析模型，通過與模型相對應的預處理計算和定量分析計算，得到產品成分信息。

2 軟件系統設計

2.1 系統功能

根據用戶需求，NIRS實時分析軟件主要包括界面設計、硬件控制接口、計算分析、結果顯示等主要功能，可以實現的功能如下：

(1) 實現中英文界面的相互切換。

(2) 根據用戶設置的參數控制硬件運行，進而進行光譜數據獲取和分析工作。

(3) 完成在線計算分析，得到產品成分預測含量。

(4) 在用戶界面上顯示光譜曲線，并且每獲得一個結果，都在相應的成分含量坐標系中描一個點。成分含量坐標系容量可調，達到容量上線后，樣本點實時更新。

(5) 分類存儲各階段獲得的數據。

2.2 系統技術架構

NIRS實時分析軟件體系總體架構包括界面層、功能層、接口層和支撐層，如圖3所示。

圖3 NIRS實時分析軟件系統架構圖

(1) 界面層：界面層為用戶界面，負責人機交互，具有參數設置、光譜顯示、結果顯示等功能。用戶界面示意圖如圖4所示。

圖4 NIRS實時分析系統用戶界面

(2) 功能層：功能層為整個系統的主體，包括硬件控制、計算分析和結果顯示模塊。根據界面層獲得的參數，完成一系列功能操作。

(3) 接口層：接口層是實現功能層的通道。NIRS實時分析系統選用海洋光學公司生產的USB型光譜儀。軟件通過海洋光學公司提供的在Java環境下開發的OmniDriver開發包，使用OmniDriver提供的API函數，實現光譜儀信息獲取、光譜儀參數設置并獲取光譜和波長等功能。軟件使用RXTXcomm.jar進行串口通信，連接和控制步進電機，移動光纖探頭，以獲取不同位置的光譜。系統通過MySQL進行主要數據存儲工作。

(4) 支撐層：支撐層為軟件的數據分析提供支撐，其中包括樣品信息數據庫、光譜數據庫、多種方式計算分析后的結果數據庫、定量分析模型和產品知識庫。

2.3 數據庫設計

本系統數據庫功能使用MySQL數據庫管理系統實現。作為開源關系數據庫管理系統，MySQL具有功能強大、使用管理方便、響應速度快、跨平臺、支持多種存儲引擎、安全可靠性相對較強等優點[11]。

光譜數據庫和計算分析結果數據庫設計如圖5所示。

圖5 數據庫設計

NIRS實時分析系統數據庫主要包括樣品信息數據表、光譜數據表、計算分析結果數據表。其中樣品信息數據表存儲的是所有樣品的編號、掃描日期、種類等，是數據管理和查詢的主要參考；光譜數據表用來存儲樣品的參考光譜、背景光譜和樣品光譜；計算分析結果數據表對計算分析過程中每一步得到的數據進行存儲。其中光譜數據表和計算分析結果數據表采用特殊的列向存儲，避免無關列的讀取，從而減少I/O和內存帶寬的占用，提高查詢效率[12]。

3 系統關鍵技術

NIRS實時分析系統以近紅外光譜技術為理論指導，使用外部接口技術、模塊化技術進行功能實現。

3.1 近紅外光譜技術

在NIRS實時分析軟件的設計與開發過程中，以NIRS技術為依托，依次通過光譜獲取、預處理和定量分析等進行計算分析。

(1) 光譜獲取

吸光度光譜是近紅外光譜技術分析的基礎。根據光纖探頭在不同位置獲取的背景光譜、參考光譜和樣品光譜，由反射率和吸光度的計算公式[13]，計算基線校正后的吸光度光譜。

反射率和吸光度的計算公式定義為：

(1)

Al=-log10R

(2)

其中：R為反射率，Is為樣品光譜，Ib為背景光譜，Ir為參考光譜；Al為吸光度。

(2) 預處理

由于物質物理性質的影響，適當的光譜預處理十分必要[14]。常用的預處理算法有平滑、導數、標準正態變量變換SNV(Standard Normal Variate)、多元散射校正MSC(Multiplicative Scatter Correction)等。本軟件使用SNV和Savitzky-Golay卷積求導算法對光譜進行預處理[15]。

算法1SNV算法。

SNV算法主要用來消除固體顆粒物大小、表面散射以及光程變化對近紅外漫反射光譜的影響。對需進行SNV變換的光譜按照下式進行計算[15]：

(3)

算法2Savitzky-Golay卷積求導算法。

Savitzky-Golay卷積求導算法可以有效消除光譜背景干擾，分辨重疊峰，提高光譜的分辨率和靈敏度。先對光譜進行Savitzky-Golay卷積平滑處理，再求取導數光譜。Savitzky-Golay卷積平滑又稱為多項式平滑，波長k處經平滑后的平均值為[15]：

(4)

(3) 定量分析

定量分析的本質是建立光譜與化學成分濃度的數學映射關系。本軟件使用偏最小二乘回歸PLS(Partial Least Squares Regression)算法[16]實現定量分析。

算法3PLS算法。

PLS算法同時考慮光譜矩陣X和濃度矩陣Y，首先對二者進行線性分解[17]。

X=TP+E

(5)

Y=UQ+F

(6)

其中：T和P是X的得分矩陣和載荷矩陣；U和Q分別為Y的得分矩陣和載荷矩陣，E和F分別為X和Y的殘差矩陣。

然后，對T和U進行線性回歸:

U=TB

(7)

B=(TTT)-1TTY

(8)

預測時，求得未知樣品的光譜矩陣X未知的得分矩陣T未知，未知濃度根據下式進行計算：

Y未知=T未知BQ

(9)

3.2 外部接口

(1) 光譜儀接口

OmniDriver開發包是海洋光學公司提供的在Java環境下開發的驅動程序，通過使用OmniDriver提供的API函數，可以實現對海洋光學公司生產的USB型光譜儀的連接和控制，實現光譜儀信息獲取、光譜儀參數設置并獲取光譜和波長等功能。

光譜儀信息獲取代碼為：

this.spectrometer_name=wrapper.getName(this.spectrometer_index);

//獲取指定光譜儀的名稱

this.spectrometer_id=wrapper.getSerialNumber(this.spectrometer_index);

//獲取指定光譜儀的序列號

this.spectrometer_version=wrapper.getFirmwareVersion(this.spectrometer_index);

//獲取指定光譜儀的固件版本

光譜儀參數設置代碼為：

this.wrapper.setIntegrationTime(spectrometer_index, usec);

//設置指定光譜儀的積分時間,微秒

this.wrapper.setBoxcarWidth(spectrometer_index, smoothingDegrees);

//對指定光譜儀獲得的光譜進行平滑

this.wrapper.setScansToAverage(spectrometer_index, numberOfScansToAverage);//對指定光譜儀進行numberOfScansToAverage次連續掃描后求均值

光譜和波長獲取代碼為：

this.lightIntensities=wrapper.getSpectrum(this.spectrometer_index);

//獲取指定光譜儀的光譜

this.waveLengths=wrapper.getWavelengths(this.spectrometer_index);

//獲取指定光譜儀的波長

(2) 步進電機驅動接口

軟件使用RXTXcomm.jar進行串口通信，連接和控制步進電機。主要作用是移動光纖探頭，以獲取不同狀態下的光譜，為吸光度的計算做準備。

(3) 數據庫接口

系統使用JDBC(Java Database Connection)進行數據庫訪問。使用Connection接口、PreapredStatement接口、ResultSet接口、CallableStatement接口、DriverManager類等實現數據庫的連接和存取操作。

(4) 可視化技術

為方便觀測，本軟件在用戶界面上添加了光譜譜線顯示區域和預測分析結果的圖像化顯示，實現對顯示區域大小和顯示內容的設計。其中使用了TeeChart控件來實現軟件界面上圖表的顯示。

以光譜顯示的部分代碼為例，設置光譜圖顯示區域的參數以及譜圖繪制:

tchart.setGraphics3D(null);

tchart.setBounds(new Rectangle(0,108,1280,917));

//設置光譜顯示區域邊界

Series realS=new Line();

tchart.removeAllSeries();

tchart.addSeries(realS);

//譜圖繪制

tchart.getAspect().setView3D(false);

tchart.getChart().getTitle().setText(″光譜圖″);

tchart.getChart().getTitle().getFont().setSize(20);

tchart.getChart().getTitle().getFont().setColor(Color.blue);

//設置顯示區域標題

(5) Excel開發接口

為方便用戶進行數據分析，軟件各階段的數據也可以使用Excel文件按照當前日期進行導出。Excel文件的處理通過POI包實現。

Excel文件存儲：

SimpleDateFormat today = new SimpleDateFormat (″yyyy-MM-dd″);

//獲取當前日期

String todayDate = today.format(new Date());

String excelFileName = todayDate + ″.xlsx″;

dataStoredExcel(this.absorbance, excelFileName, ″./Absorbance(excel)/″, false);

3.3 模塊化技術

NIRS實時分析系統在功能上分為硬件控制模塊、計算分析模塊和結果顯示模塊。

(1) 硬件控制模塊

由于光譜儀存在長時間連續工作后光譜基線發生漂移的情況，會使光譜在線分析結果產生較大偏差[13]。本系統通過硬件方式對光譜儀進行基線漂移校正，使用RXTXcomm.jar進行串口通信，連接和控制步進電機，移動光纖探頭，使其相對于靜止的光源，運動到不同位置。通過調用OmniDriver開發包，連接光譜儀，如圖6所示。

圖6 硬件控制部分

(2) 計算分析模塊

計算分析模塊為本系統的核心功能模塊，它包括吸光度計算、預處理計算和PLS計算。計算分析模塊分為三步：第一步，根據在不同位置上收集到的背景光譜、參考光譜和傳送帶當前位置上待測樣品的樣品光譜，計算吸光度光譜。第二步，根據所選預處理算法對得到的吸光度光譜進行處理。第三步，根據所選定量分析模型的參數，進行偏最小二乘回歸，預測產品的成分信息。該模塊的數據流程如圖7所示。

圖7 計算分析數據流程

(3) 結果顯示模塊

結果顯示模塊包括三個部分：吸光度光譜顯示、定量分析結果的數據化顯示和圖形化顯示。吸光度光譜顯示部分和定量分析結果的圖形化顯示均利用TeeChart包對計算得到的結果進行繪圖并顯示。定量分析結果的數據化顯示利用Java語言自帶的Swing包對界面進行設計，并對成分信息分類顯示。

4 實驗驗證

為驗證NIRS實時分析系統實時分析結果的準確性，使用吸水性硅膠制備含水量按梯度變化的不同樣品。按硅膠吸水時間長短分為0～30 min，每分鐘一個梯度，共31個樣品。將吸水后的硅膠樣品放在傳送帶上，掃描其近紅外光譜并分析水分含量。同時在每組硅膠吸水前和光譜測量后分別使用賽多利斯BSA124s電子天平稱量硅膠質量，通過計算質量差獲得水分含量。

將NIRS實時分析系統分析得到的水分預測含量和稱量、計算后得到的真實含量在MATLAB中繪制出來。31個硅膠樣品的水分含量如圖8所示。

圖8 31個硅膠樣品水分含量的真實值與預測值

圖8中硅膠樣品水分真實含量和預測含量變化趨勢基本一致。將二者在MATLAB中使用Curve Fitting Tool進行擬合，擬合結果如圖9所示。

圖9 硅膠吸水性實驗中分析值和測量值的相關圖

實驗結果表明，NIRS實時分析系統預測分析的結果對水分的決定系數為95.13，均方根誤差(RMSE)為0.006 829。結果表明，NIRS實時分析系統對樣品成分含量的預測分析較為準確。

5 結 語

現代工業生產對產品的品質的要求非常嚴格，需要在現有生產技術上實現對產品品質的在線質量評價。本文介紹的NIRS實時分析系統可以對工業產品進行光譜獲取、預處理、定量分析等操作，其運算能力強、運算精確度高，適用于實時的在線成分分析。

目前，該系統已經在河南心連心化肥有限公司進行了在線功能測試且運行狀況良好。系統的后續發展趨勢是增加軟件預處理和定量分析算法，并實現在線建模，使之運用到更多行業領域。

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DESIGNANDIMPLEMENTATIONOFANIRSREAL-TIMEANALYSISSYSTEMBASEDONJAVAPLATFORM

Lin Yanqing1,2Hu Shupeng3Liu Jing1Fan Shuang1,2Xu Zhuopin1Wang Qi1Zhao Liping1,3Wu Yuejin1*

1(InstituteofTechnicalBiologyandAgricultureEngineering,ChineseAcademyofSciences,Hefei230031,Anhui,China)2(UniversityofScienceandTechnologyofChina,Hefei230026,Anhui,China)3(SchoolofComputerScience,UniversityofManchester,Manchester,Britain)

In order to solve the problem of time consuming and low efficiency of product quality evaluation method in a fertilizer production enterprise, a real-time analysis system of NIRS (near-infrared reflectance spectroscopy) based on Java platform is proposed. The functions of the system were designed based on production demand and the theory of NIRS. And we designed the overall architecture of the system, and through requirements analysis, system design, implementation of key technologies, etc. We developed a real-time analysis system of NIRS, and then carried out product composition prediction. Designed to implement concentration prediction, this system was able to achieve spectrum acquisition, analysis and results output real-timely. The user interface is low-complexity and intuitive. The experimental results of water absorption of silica gel show that the analysis result is accurate and reliable (the coefficient of determination of the predicted value of the product composition to the real value is 95.13), which can meet the requirement of production and has great application prospect and commercial potential.

Product concentration Real-time analysis Java platform Near-infrared reflectance spectroscopy System design

2017-01-06。國家自然科學青年基金項目(31500300)；中國科學院戰略性科技先導專項(A類)(XDA0804107)；合肥研究院院長基金青年“火花”項目(YZJJ201520)；院企重大攻關項目(Y19HX14702)。林晏清，碩士生，主研領域：軟件系統分析與設計。胡澍芃，博士生。劉晶，助理研究員。范爽，博士生。徐琢頻，博士生。王琦，副研究員。趙莉萍，教授。吳躍進，研究員。

TP3

A

10.3969/j.issn.1000-386x.2017.12.002