技术摘要：
本发明公开了一种微型近红外光谱仪的校准方法，通过获取物体原始光谱数据，作为待校准的光谱数据；并利用原始光谱数据，对光源位置引起的多通道阵列各通道光谱数据偏差进行补偿，完成第一阶段校准；根据采集的漫反射标准板的光谱数据及漫反射标准板的反射率，完成漫反  全部
背景技术：
近红外光谱分析技术是分析物质组成及含量的重要分析技术。在生物医药、工农 业生产、科学实验等众多领域有广泛的应用。随着微电子、微机电技术的发展，近红外光谱 分析模块已经真正微型化和集成化。近红外光谱分析技术逐渐进入智能家电、消费电子等 领域。基于Fabry-Perot阵列的微型多通道光谱传感器，其体积只有几个毫米量级。目前有 CN201710047604.5、CN201710047604.5、CN201710772256.8、CN201710772094.8等专利或报 道在洗衣机、扫地机器人、冰箱等家电引入近红外光谱检测技术，用于洗衣机检测衣物材质 并推荐洗衣模式、用于扫地机器人识别地面材质或是否有积水、用于识别冰箱中水果蔬菜 的新鲜度等。这些智能产品的出现，必将能优化消费者的用户体验，提升消费者的生活品 质。由于光学器件对制造工艺、环境非常敏感、而且有复杂的校准算法，含有大量的参数，一 般需要强大的处理器及存储或者联网平台运算。而目前智能家电整个运算能力还是比较 弱，空间也比较小，同时消费者并不期望操作家电的时候都要联网，希望家电能在离线状态 下完成光谱物质分析检测功能。这就要求在微控制器平台在离线情况下完成光谱数据校准 及预测。 因此，需要设计一种计算要求低，存储空间占用小、能够在离线情况的弱性能微控 制器上完成的光谱校准方法。
技术实现要素：
为解决现有技术中存在的问题，本发明的目的是提供一种微型近红外光谱仪的校 准方法。 为实现上述目的，本发明采用的技术方案是： 一种微型近红外光谱仪的校准方法，其特征在于，所述校准方法具体步骤包括： 步骤一、通过微型近红外光谱仪获取物体原始光谱数据，作为待校准的光谱数据； 步骤二、利用原始光谱数据，对光源位置引起的多通道阵列各通道光谱数据偏差 进行补偿，完成第一阶段校准； 步骤三、根据采集的漫反射标准板的光谱数据及漫反射标准板的反射率，完成漫 反射标准板校准，完成第二阶段校准； 步骤四、在不同温度情况下，统计温度变化引起光谱数据偏差,并进行温度偏差补 偿，完成第三阶段校准； 步骤五、经过三个阶段补偿校准后的光谱数据，再经过插值、平滑、求导的预处理 后，进行光谱数据的建模分析预测。 进一步地，所述微型近红外光谱仪为基于Fabry-Perot腔的阵列式近红外光谱仪。 3 CN 111579528 A 说　明　书 2/4 页 进一步地，所述步骤三所采集的漫反射标准板的光谱数据，包括白板、黑板和灰板 的数据采集及补偿校准，并将该校准后的数据作为每台设备的常量进行存储调用。 进一步地，所述步骤四还包括，统计出不同温度下的峰偏状况及光谱数据的衰减 率，并将衰减率作为每台设备的常量进行存储调用。 进一步地，所述步骤四还包括设定正常工作温度范围，当检测到的光谱数据不在 该范围内，判断是否随温度变化发生峰偏，若发生峰偏，先对峰偏进行纠正，再进行衰减率 校准；若未发生峰偏，则直接根据所述衰减率进行光谱数据的温度偏差补偿。 本发明的有益效果是： 本发明的微型近红外光谱仪的校准方法，通过三个阶段的校准，提高校准的准确 率，而且其运算方式简单，存储运算的空间需求较小，计算方法可复用，同时还满足在低性 能、小内存等微控制器环境下，完成离线光谱数据的采集、分析和预测。 附图说明 图1是本发明的微型近红外光谱仪的校准方法流程图。 图2是本发明实施例中矩阵B的示意图。 图3(a)是本发明实施例的同类物质原始光谱数据曲线图。 图3(b)是本发明实施例的不同类物质原始光谱数据曲线图。 图4(a)是本发明实施例的同类物质经过校准后的光谱数据曲线图。 图4(b)是本发明实施例的不同类物质经过校准后的光谱数据曲线图。