。
[0085] 手機通過USB OTG線以有線的方式與便攜式光譜儀進行連接，或者使用HC-06藍 牙模塊搭建藍牙電路連接便攜式光譜儀，手機通過藍牙以無線的方式與便攜式光譜儀進行 連接。
[0086] 在紅米Is手機中安裝一款自編的近紅外光譜信息采集分析軟件，該軟件功能為： 連接光譜儀、配置參數(shù)、控制光源、采集光譜數(shù)據(jù)并對光譜數(shù)據(jù)進行定量的建模分析。當(dāng)手 機通過USB OTG線（0TG線為可外接電源的連接線）與光譜儀連接時，手機會提示用該軟件 連接光譜儀；若需要以藍牙的方式與光譜儀進行連接，則需要先打開該軟件，選擇藍牙方式 進行連接，查詢遠程藍牙設(shè)備，配對成功后與光譜儀連接。
[0087] 紅米手機與便攜式微型光譜儀連接后，可以進入?yún)?shù)設(shè)置界面，對光譜儀的參數(shù) 進行設(shè)置，可設(shè)置的參數(shù)有采集積分時間，掃描次數(shù)，以及增益選擇。
[0088] 參數(shù)設(shè)置后，則可以進行光譜數(shù)據(jù)采集。如圖3所示，光譜數(shù)據(jù)采集需要三步：
[0089] 第一步，關(guān)閉光譜儀光源，對校正白板進行暗背景數(shù)據(jù)信息采集，并在屏幕上繪制 出暗背景的光譜能量曲線；
[0090] 第二步，打開光譜儀光源，對校正白板進行白板數(shù)據(jù)信息采集，并在屏幕上繪制出 白板的光譜能量曲線；
[0091] 第三步，在光源打開情況下，將校正白板換為樣品，進行樣品光譜數(shù)據(jù)采集，并計 算當(dāng)前樣本的吸光度和透光率。
[0092] 光譜數(shù)據(jù)顯示：紅米手機與光譜儀連接之后，軟件自動獲取設(shè)備信息并使用默認 參數(shù)開始進行數(shù)據(jù)采集，并實時地繪制光譜能量曲線；采集暗背景和白板數(shù)據(jù)信息的時候， 繪圖區(qū)域會繪制出相應(yīng)的光譜能量曲線；當(dāng)采集樣本光譜信息時，繪圖區(qū)域可由用戶自行 選擇繪制出該樣本的光譜能量曲線、吸光度曲線或者透光率曲線；歷史光譜回顯：在光譜 檢測界面進行滑動操作，可在數(shù)據(jù)庫中選擇一條或者多條光譜數(shù)據(jù)進行光譜能量曲線、吸 光度曲線或者透光率曲線顯示。
[0093] 光譜數(shù)據(jù)信息存儲，采集樣品光譜之后，軟件會根據(jù)暗背景數(shù)據(jù)、白板數(shù)據(jù)以及樣 本數(shù)據(jù)自動計算該樣本的吸光度和透光率，用戶可將數(shù)據(jù)信息保存至本地數(shù)據(jù)庫，記錄文 件名可以使用默認文件名也可以自行輸入。對于本地數(shù)據(jù)庫中的光譜數(shù)據(jù)，可以在數(shù)據(jù)管 理界面中選擇單條或多條導(dǎo)出以文件的形式保存。
[0094] 計算迀移評估，根據(jù)現(xiàn)場需要設(shè)置TO為2s，服務(wù)狀態(tài)線程數(shù)目的數(shù)值為20,通過 對資源的監(jiān)測、執(zhí)行時間的預(yù)估以及四個判斷條件的決策，最終決定是否對運算任務(wù)進行 計算迀移（如圖4所示為計算迀移決策算法流程）。
[0095] 若是光譜數(shù)據(jù)在本地建模，首先逐個或者批量輸入對應(yīng)樣品光譜X的品質(zhì)數(shù)據(jù)Y， 用于將本地多條樣本光譜數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)建模；可以選擇對智能手機本地數(shù)據(jù)庫所有樣品光 譜進行建模，或者輸入樣品個數(shù)隨機選取樣品數(shù)據(jù)建模，或者自行選擇數(shù)據(jù)進行建模，用偏 最小二乘回歸算法進行數(shù)據(jù)建模處理。
[0096] 如判斷為計算迀移到服務(wù)器，則光譜數(shù)據(jù)上傳，可以光譜數(shù)據(jù)以及對應(yīng)的品質(zhì)數(shù) 據(jù)上傳至服務(wù)器。同時可以從服務(wù)器下載光譜模型。
[0097] 樣本品質(zhì)預(yù)測，采集樣本數(shù)據(jù)之后，可以用現(xiàn)有的光譜預(yù)測模型對樣本的品質(zhì)進 行預(yù)測，模型既可以從服務(wù)器下載，也可以用新數(shù)據(jù)進行建模。
[0098] 智能手機通過軟件可以與服務(wù)器進行遠程交互，服務(wù)器端可以向手機提供數(shù)據(jù)信 息上傳存儲、光譜數(shù)據(jù)建模、光譜模型下載更新服務(wù)。手機端通過計算迀移決策評估后，若 需要進行運算迀移，則會通過相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)將建模數(shù)據(jù)信息上傳至遠程服務(wù)器，在服務(wù)器端 進行品質(zhì)預(yù)測模型的計算，并將預(yù)測模型返回至智能手機端。
[0099] 如圖5所示，本實施例公開一種可迀移計算的肉類品質(zhì)近紅外檢測方法，包括：
[0100] S1、由與微型光譜儀連接的移動終端采集肉類樣品的光譜數(shù)據(jù)；
[0101] S2、由所述移動終端根據(jù)計算迀移決策策略判斷品質(zhì)預(yù)測模型的建立位置，由確 定出的品質(zhì)預(yù)測模型的建立位置根據(jù)所述移動終端預(yù)先存儲的肉類樣品的光譜數(shù)據(jù)及相 應(yīng)的品質(zhì)數(shù)據(jù)建立品質(zhì)預(yù)測模型，由所述移動終端將采集到的所述肉類樣品的光譜數(shù)據(jù)作 為所述品質(zhì)預(yù)測模型的輸入，并確定所述品質(zhì)預(yù)測模型的輸出為采集到的所述肉類樣品的 光譜數(shù)據(jù)對應(yīng)的品質(zhì)數(shù)據(jù)，所述建立位置包括所述移動終端或者所述服務(wù)器。
[0102] 本發(fā)明實施例所述的可迀移計算的肉類品質(zhì)近紅外檢測方法，通過移動設(shè)備控制 微型光譜儀，完成肉類近紅外光譜的快速掃描，通過移動終端判斷品質(zhì)預(yù)測模型的建立位 置，在移動設(shè)備或服務(wù)器上進行品質(zhì)預(yù)測模型的建立，并做出品質(zhì)實時預(yù)測，能夠達到減少 數(shù)據(jù)計算時間、降低移動終端功耗的目的，從而能夠作為一種造價低、便攜式、檢測準確和 功耗小的肉類品質(zhì)近紅外檢測方法，對肉類品質(zhì)進行無損、快速檢測。
[0103] 可選地，在本發(fā)明可迀移計算的肉類品質(zhì)近紅外檢測方法的另一實施例中，所述 判斷品質(zhì)預(yù)測模型的建立位置，包括：
[0104] 預(yù)測所述移動終端建立品質(zhì)預(yù)測模型所需的時長Tlocal，判斷所述時長Tlocal 是否大于預(yù)設(shè)的用戶容忍時長T0,若所述時長Tlocal不大于所述用戶容忍時長T0,則確定 出品質(zhì)預(yù)測模型的建立位置為所述移動終端；或者
[0105] 若所述時長Tlocal大于所述用戶容忍時長T0,則獲取網(wǎng)絡(luò)類型netType，并判斷 所述網(wǎng)絡(luò)類型netType是否是WiFi或者4G，若所述網(wǎng)絡(luò)類型netType不是WiFi和4G，貝丨J 確定出品質(zhì)預(yù)測模型的建立位置為所述移動終端；或者
[0106] 若所述網(wǎng)絡(luò)類型netType是WiFi或者4G，則確定所述服務(wù)器的線程數(shù)目，判斷所 述線程數(shù)目是否達到預(yù)設(shè)的數(shù)值，若所述線程數(shù)目未達到所述預(yù)設(shè)的數(shù)值，則確定出品質(zhì) 預(yù)測模型的建立位置為所述服務(wù)器；或者
[0107] 若所述服務(wù)器的線程數(shù)目達到所述預(yù)設(shè)的數(shù)值，則判斷在所述移動終端建立品 質(zhì)預(yù)測模型的能耗Elocal是否大于所述移動終端將預(yù)先存儲的肉類樣品的光譜數(shù)據(jù)及 相應(yīng)的品質(zhì)數(shù)據(jù)上傳給所述服務(wù)器的能耗Eoffload，若所述能耗Elocal大于所述能耗 Eoffload，則確定出品質(zhì)預(yù)測模型的建立位置為所述服務(wù)器，否則，則確定出品質(zhì)預(yù)測模型 的建立位置為所述移動終端。
[0108] 本發(fā)明對肉類品質(zhì)進行預(yù)測，在建立預(yù)測模型過程中采用計算迀移決策架構(gòu)，在 適合的迀移環(huán)境下進行任務(wù)的迀移并得到計算任務(wù)結(jié)果。如對200條光譜數(shù)據(jù)進行建模， 若品質(zhì)預(yù)測模型的預(yù)測執(zhí)行時長為31441. 98ms，網(wǎng)絡(luò)使用Wi-Fi，服務(wù)負載情況良好，則可 以確定出適合進行計算迀移，迀移后任務(wù)的執(zhí)行時間為2427. 5ms，大大縮短了計算時間。若 連續(xù)執(zhí)行高計算量的任務(wù)，則能夠達到減少電量消耗的目的。通過實驗驗證本發(fā)明提出的 計算迀移策略能夠減少移動終端的資源占用，縮短任務(wù)的執(zhí)行時間，并延長終端電量使用。
[0109] 雖然結(jié)合附圖描述了本發(fā)明的實施方式，但是本領(lǐng)域技術(shù)人員可以在不脫離本發(fā) 明的精神和范圍的情況下做出各種修改和變型，這樣的修改和變型均落入由所附權(quán)利要求 所限定的范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項】
1. 一種可迀移計算的肉類品質(zhì)近紅外檢測裝置，其特征在于，包括： 微型光譜儀、移動終端和服務(wù)器；其中， 所述移動終端連接所述微型光譜儀和服務(wù)器，用于采集肉類樣品的光譜數(shù)據(jù)，判斷品 質(zhì)預(yù)測模型的建立位置，由確定出的品質(zhì)預(yù)測模型的建立位置根據(jù)所述移動終端預(yù)先存儲 的肉類樣品的光譜數(shù)據(jù)及相應(yīng)的品質(zhì)數(shù)據(jù)建立品質(zhì)預(yù)測模型，由所述移動終端將采集到的 所述肉類樣品的光譜數(shù)據(jù)作為所述品質(zhì)預(yù)測模型的輸入，并確定所述品質(zhì)預(yù)測模型的輸出 為采集到的所述肉類樣品的光譜數(shù)據(jù)對應(yīng)的品質(zhì)數(shù)據(jù)，所述建立位置包括所述移動終端或 者所述服務(wù)器。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的可迀移計算的肉類品質(zhì)近紅外檢測裝置，其特征在于，所述 移動終端，包括： 第一數(shù)據(jù)采集單元、第一模型迀移判斷單元、第一模型建立單元和第一計算單元； 所述第一數(shù)據(jù)采集單元，用于采集肉類樣品的光譜數(shù)據(jù)； 所述第一模型迀移判斷單元，用于判斷品質(zhì)預(yù)測模型的建立位置； 所述第一模型建立單元，用于在所述第一模型迀移判斷單元確定出品質(zhì)預(yù)測模型的建 立位置為所述移動終端時，根據(jù)預(yù)先存儲的肉類樣品的光譜數(shù)據(jù)及相應(yīng)的品質(zhì)數(shù)據(jù)建立品 質(zhì)預(yù)測模型； 所述第一計算單元，用于將采集到的所述肉類樣品的光譜數(shù)據(jù)作為所述品質(zhì)預(yù)測模型 的輸入，得到所述品質(zhì)預(yù)測模型的輸出，并確定所述品質(zhì)預(yù)測模型的輸出為采集到的所述 肉類樣品的光譜數(shù)據(jù)對應(yīng)的品質(zhì)數(shù)據(jù)。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的可迀移計算的肉類品質(zhì)近紅外檢測裝置，其特征在于，所述 移動終端，包括： 第二數(shù)據(jù)采集單元、第二模型迀移判斷單元、數(shù)據(jù)上傳單元、模型下載單元和第二計算 單元； 所述第二數(shù)據(jù)采集單元，用于采集肉類樣品的光譜數(shù)據(jù)； 所述第二模型迀移判斷單元，用于判斷品質(zhì)預(yù)測模型的建立位置； 所述數(shù)據(jù)上傳單元，用于在所述第二模型迀移判斷單元確定出品質(zhì)預(yù)測模型的建立位 置為所述服務(wù)器時，將預(yù)先存儲的肉類樣品的光譜數(shù)據(jù)及相應(yīng)的品質(zhì)數(shù)據(jù)上傳給所述服務(wù) 器，以使所述服務(wù)器根據(jù)接收到的肉類樣品的光譜數(shù)據(jù)及相應(yīng)的品質(zhì)數(shù)據(jù)建立品質(zhì)預(yù)測模 型； 所述模型下載單元，用于從所述服務(wù)器下載所述服務(wù)器建立的品質(zhì)預(yù)測模型； 所述第二計算單元，用于將采集到的所述肉類樣品的光譜數(shù)據(jù)作為所述品質(zhì)預(yù)測模型 的輸入，得到所述品質(zhì)預(yù)測模型的輸出，并確定所述品質(zhì)預(yù)測模型的輸出為采集到的所述 肉類樣品的光譜數(shù)據(jù)對應(yīng)的品質(zhì)數(shù)據(jù)；其中， 所述服務(wù)器，包括： 第二模型建立單元，用于接收所述移動終端上傳的肉類樣品的光譜數(shù)據(jù)及相應(yīng)的品質(zhì) 數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述肉類樣品的光譜數(shù)據(jù)及相應(yīng)的品質(zhì)數(shù)據(jù)建立品質(zhì)預(yù)測模型。4. 根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的可迀移計算的肉類品質(zhì)近紅外檢測裝置，其特征在于，所 述第一模型迀移判斷單元或第二模型迀移判斷單元，包括： 第一預(yù)測模塊和第一判斷模塊；其中，所述第一預(yù)測模塊，用于預(yù)測所述移動終端建立 品質(zhì)預(yù)測模型所需的時長!local;所述第一判斷模塊，用于判