为推动浓香型白酒固态酿造领域制曲工艺技术从传统人工生产向着自动化生产发展,大曲发酵品质快速检测尤为重要。目前大部分白酒企业采用人工检验大曲发酵品质,潜在的人力、时间和经济成本很高,无客观的量化评价指标,无法满足曲房自动生产的大曲发酵状态监测要求。本文以浓香型白酒固态酿造中的大曲为研究对象,数据采集地点为某酒业有限公司制曲车间,基于高光谱技术对大曲感官指标和理化指标进行特征提取算法研究。主要研究内容如下:(1)在935nm-1720nm波段范围研究高光谱成像原理。根据大曲的外观特征、内部成分和发酵机理对高光谱数据采集系统进行硬件选型,包括高光谱相机、电控移动平台、光源等。同时选择合理的照明方式,设置最佳的软件采集参数,完成大曲高光谱数据采集系统搭建,采集高质量、不失真的大曲高光谱数据。(2)研究大曲光谱特征提取算法。针对光谱特征,首先对所采集的大曲高光谱数据做黑白校正,随后应用3种常见的光谱预处理方法。通过回归算法将预处理后的大曲光谱参数与理化方法测得的大曲水分含量关联,建立大曲水分含量检测模型。(3)针对大曲图像特征,探索大曲纹理特征参数与水分含量的关联性。发现灰度共生矩阵的对比度(CON)参数与水分含量有一定关联性,寻找最佳波段并与水分含量关联建模,验证其它波段和ROI区域建模效果。(4)研究大曲高光谱数据感官指标检测方法。通过协方差矩阵行列式法和光谱相关系数法计算大曲高光谱数据各波段间的组合排名,选择评分最高波段组合,通过目视解译给波段组合匹配RGB三通道,合成彩色图。对大曲伪彩色图进行预处理后,再通过动态阈值分割法、RGB转换Lab颜色空间、CNN卷积神经网络等方法检测大曲的尺寸、颜色、裂缝等感官指标,并结合大曲水分含量建立大曲质量评价表。