随着生活水平的提高, 人们越来越重视食品安全问题, 假酒是食品安全中无法绕开的一个话题, 不同品牌白酒的快速准确辨识, 对假酒识别和食品安全都具有较大的现实意义。基于此, 提出一种将XGBoost算法结合激光诱导荧光技术(Laser-induced fluorescence, LIF)的不同品牌白酒快速识别方法, 把激光诱导荧光技术用于采集白酒的荧光光谱, 然后将获取的白酒原始光谱数据用XGBoost算法识别。实验以40°和45°白酒为研究对象, 选取6种酒样, 每种酒样采集40组光谱, 随机选取30组用于XGBoost模型的训练, 剩余10组用于训练好的模型测试, 实验中, XGBoost算法的训练用时为0.172 s, 训练好的模型测试识别率为98.33%。实验结果表明, XGBoost算法结合激光诱导荧光技术可快速准确识别不同品牌白酒。

假酒的快速识别在食品安全领域具有重要意义,但现有的白酒检测技术无法既快速又准确地识别市售假酒。提出一种快速辨识白酒真假的方法,即利用激光诱导荧光技术获取待测白酒的荧光光谱,调整其大小后输入深度学习算法,进而辨识其真假。实验酒样选取4个样本,包括3个品牌的2种度数的白酒,每种酒样采集100个荧光光谱,然后从每种酒样的100个光谱中随机选取80个用于深度学习算法模型的训练,剩余20个用于测试训练好的模型。结果表明:品牌不同、度数不同的白酒,其荧光光谱都存在明显差异。在模型测试中,4种酒样荧光光谱的识别率为98.44%。激光诱导荧光技术结合深度学习能准确识别出白酒的品牌与度数。