一种基于光谱数据的智能检测设备及方法

本申请提供了一种基于光谱数据的智能检测设备及方法，通过将待测样本的光谱信号转换为校正光谱数据，并提取多个光谱特征波段，根据各个光谱特征波段的特征贡献度筛选出具有显著区分度的光谱特征子集；根据光谱特征子集生成对待测样本进行检测时的光谱特征空间，确定光谱特征空间中样本间的特征相似度矩阵，进而由谱聚类模型在光谱特征空间中进行样本分群，生成待测样本的初步检测结果；若检测置信度未超过置信度阈值，则对谱聚类模型进行谱聚类参数调整，直至检测结果满足设定要求后，输出待测样本的最终检测结果。本申请提供的技术方案，可解决传统光谱检测中因光谱特征空间变化导致的谱聚类模型泛化能力不足问题。