(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210436601.1 (22)申请日 2022.04.25 (71)申请人 西南科技大 学 地址 621010 四川省绵阳市涪城区青龙 大 道中段59号 (72)发明人 武志翔　孔锤锐　邓琥　屈薇薇　 刘泉澄　熊亮　尚丽平　 (74)专利代理 机构 北京高沃 律师事务所 1 1569 专利代理师 赵兴华 (51)Int.Cl. G01N 21/47(2006.01) G01N 21/01(2006.01) (54)发明名称 基于背散射光谱技术在线检测牛奶脂肪浓 度的方法及系统 (57)摘要 本发明涉及一种基于背散射光谱技术在线 检测牛奶脂肪浓度的方法及系统， 属于光电检测 技术领域。 在检测时， 利用搭建的系统获取待检 测牛奶对应的背散射光谱， 并根据背散射光谱确 定背散射光强度， 以背散射光强度作为输入， 利 用浓度模型得到待检测牛奶的脂肪浓度， 从而能 够基于背散射光谱技术对牛奶中的脂肪浓度进 行直接、 在线、 实时、 非接 触和非破坏性检测。 权利要求书2页 说明书7页 附图3页 CN 114813644 A 2022.07.29 CN 114813644 A 1.一种基于背散射光谱技术在线检测牛奶脂肪浓度的系统， 其特征在于， 所述系统包 括： 光源、 滤光片、 光纤耦合装置、 光谱检测模块和样品池； 所述样品池内盛装有待检测牛 奶； 所述光源、 所述滤光片和所述光纤耦合装置依次光连接； 所述光纤耦合装置和所述光谱 检测模块 位于所述样品池的同一侧， 并均通过光纤与所述样品池光连接； 所述光源用于产生激发光； 所述滤光片用于对所述激发光进行滤光， 得到特定波长的 激发光； 所述光纤耦合装置用于将所述特定波长的激发光耦合到所述光纤中， 并通过所述 光纤传输至所述样品池； 所述光谱检测模块用于接收所述样品池中的待检测牛奶在所述特 定波长的激发光的激发下 所产生的背散射 光信号， 生成背散射 光谱； 在检测时， 根据 所述背散射光谱确定背散射光强度， 并以所述背散射光强度作为输入， 利用浓度模型 得到所述待检测牛奶的脂肪浓度。 2.根据权利要求1所述的系统， 其特征在于， 所述光纤耦合装置包括透镜套筒、 光纤转 接器和两块透镜； 所述透镜套筒的一端和所述光纤转接器的一端螺纹连接， 所述透镜套筒 的另一端与所述滤光片光连接， 所述光纤转接器的另一端与所述光纤相连接； 两块所述透 镜沿所述特定波长的激发光的传输方向依次安装于所述透镜套筒内； 两块所述透镜用于对 所述特定波长的激发光进行准 直和聚焦。 3.根据权利要求1所述的系统， 其特征在于， 所述光纤为Y型光纤； 所述Y型光纤包括第 一分支段、 第二分支段和合束段； 所述第一分支段和所述第二分支段 的一端均与所述合束 段的一端相连接， 所述第一分支段的另一端与所述光纤耦合装置相连接， 所述第二分支段 的另一端与所述 光谱检测模块相连接， 所述 合束段的另一端与所述样品池相连接 。 4.根据权利要求3所述的系统， 其特征在于， 所述第一分支段包括一根照明光纤； 所述 第二分支段包括多根收集光纤； 所述合束段包括所述一根照明光纤和围绕设置于所述一根 照明光纤外侧的所述多根收集 光纤。 5.根据权利要求3所述的系统， 其特征在于， 将所述合束段的另一端记为探头； 所述探 头为浸入式探头或者非浸 入式探头。 6.根据权利要求1所述的系统， 其特 征在于， 所述样品池 采用不透光材质。 7.一种基于背散射光谱技术在线检测牛奶脂肪浓度的方法， 利用权利要求1 ‑6任一项 所述的系统进行工作， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取在特定波长的激发光的激发下 所述待检测牛奶对应的背散射 光谱； 根据所述背散射 光谱确定背散射 光强度； 以所述背散射 光强度作为输入， 利用浓度模型 得到所述待检测牛奶的脂肪浓度。 8.根据权利要求7所述的方法， 其特征在于， 在以所述背散射光强度作为输入， 利用浓 度模型得到所述待检测牛奶的脂肪浓度之前， 所述方法还包括构建浓度模型 的步骤， 具体 包括： 制备不同脂肪浓度的牛奶样品； 获取在所述特定波长的激发光的激发下每一所述牛奶样品对应的背散射光谱， 并根据 所述背散射 光谱确定背散射 光强度； 根据所有所述牛奶样品的脂肪浓度和背散射 光强度构建浓度模型。 9.根据权利要求8所述的方法， 其特征在于， 所述制备不同脂肪浓度的牛奶样品具体包 括： 向纯牛奶中分别添加不等量的脱脂牛奶， 对所述纯牛奶进 行稀释， 得到不同脂肪浓度的权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114813644 A 2牛奶样品。 10.根据权利要求8所述的方法， 其特征在于， 所述根据所有所述牛奶样品的脂肪浓度 和背散射 光强度构建浓度模型 具体包括： 对所有所述牛奶样品的脂肪浓度和背散射 光强度进行线性回归， 构建浓度模型； 或者， 以所有所述牛奶样品的脂肪浓度和背散射光强度作为输入， 利用机器学习的方 法构建浓度模型。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114813644 A 3