支持向量机结台主成分分析辅助激光诱导击穿光谱技术识别鲜肉品种

为提高激光诱导击穿光谱技术(Laser-induced breakdown spectroscopy,LIBS)对鲜肉品种的识别率,采用支持向量机结合主成分分析算法辅助LIBS技术对鲜肉品种进行识别.对鲜肉切片用载玻片压平,采用LIBS技术对鲜肉组织(猪肉、牛肉和鸡肉)表面进行光谱数据的采集,每种鲜肉采集150幅光谱并进行随机排列,取前75幅光谱作为训练集建立模型,后75幅作为测试集测试建模结果.研究选取K、Ca、Na、Mg、Al、H、O等元素的49条归一化谱线数据进行主成分分析,并用所得数据建立支持向量机分类模型.结果表明,通过主成分分析降维,输入变量从49个优化减少到18个,模型建模速度从88.91 s降至55.52 s,提高了支持向量机的建模效率;并使预测集的平均识别率提高到89.11%.本研究为激光诱导击穿光谱技术在鲜肉品种快速分类领域提供了方法和数据参考.     

显微激光诱导击穿光谱技术对低合金钢中Mn的定量检测

采用显微激光诱导击穿光谱技术对低合金钢标准样品进行定量分析,空间分辨率达到20 μm,单脉冲检测极限(LoD)为0.10%。根据谱线强度和元素浓度的关系获得Mn元素的基本定标曲线,定标曲线的拟合度系数R2为0.97,采用去一交互验证法预测了样品中Mn元素的浓度,七个样品的平均预测误差为12.91%,去一交互验证均方根误差为0.11%。采用内标法时定标曲线的拟合度系数R2为0.99,七个样品的平均预测误差为7.25%,去一交互验证均方根误差为0.07%。实验结果表明显微激光诱导击穿光谱技术能有效应用于物质微区元素的高精度定性、定量分析。     

激光诱导荧光辅助激光诱导击穿光谱检测有源发光玻璃中的微量元素

在有源发光玻璃的制备过程中,通常需要掺杂微量元素,用于改善玻璃的发光性能,因此在生产过程中进行快速检测非常重要.本实验针对激光诱导击穿光谱技术(LIBS)分析玻璃中微量元素灵敏度不足的问题,利用激光诱导荧光辅助激光诱导击穿光谱技术(LIBS-LIF)检测了玻璃中3种微量元素Yb,Al和P.使用波长可调谐激光激发等离子体中的Yb+离子、Al原子和P原子,并对这3种粒子在激光诱导荧光中的跃迁过程进行了分析.结果表明,通过激光诱导荧光辅助激光诱导击穿光谱技术,Yb+离子、Al原子和P原子的光谱强度分别增强了23,50和8倍,大幅度提高了LIBS分析的灵敏度.     

LIBS结合图像筛选方法提高钢铁中Cu、Cr、Mn元素检测稳定性研究

优质特种钢材和低端粗钢之间的性能差异主要受其构成元素种类及其成分含量的影响，因此，如何快速准确地对物质成分进行定性及定量分析对钢铁产品的质量评估至关重要。针对传统方法难以实现对钢铁合金成分的快速准确检测的难题，采用激光诱导击穿光谱(LIBS)结合等离子体图像信息的方法，通过快速地对不同元素的特征光谱强度与激发生成的等离子体图像进行采集，分析两者之间的相关性，并通过提取的图像特征信息的异常值剔除了部分无效光谱数据，进而实现了对钢铁成分的高精度分析。通过分析延迟时间和激光能量等不同实验条件对元素特征光谱强度及其对应等离子体图像的影响规律，不仅证明了等离子体图像与光谱之间存在相关性，还利用等离子体图像特征信息的局部最优值确定了最优延迟时间、激光能量分别为1 000 ns与50 mJ,并根据图像特征的平均阈值来筛选无效光谱数据。结果表明，图像筛选优化数据后，各元素谱线校准模型的决定系数(R²)分别从原始数据的0.978、0.986、0.957、0.935提升至0.995、0.997、0.968、0.957,且其定标曲线对未知样品元素的预测浓度相对标准偏差(RSD)下降为原...     

基于LIBS的山药饮片产地溯源研究

山药为薯蓣科植物薯蓣的根茎,其中的多糖、多酚、皂苷、黏蛋白和维生素C等成分使山药具有抗肿瘤、抗氧化、抗炎症、降血糖和降血脂等作用。不同产地的山药由于生长条件存在差异,致使药用成分含量显著不同,结合独特的炮制工艺,进而导致市场价格差别大,所以山药饮片的产地识别至关重要。为对山药饮片进行产地溯源,本文基于激光诱导击穿光谱(LIBS)技术提出多元散射矫正-改进遗传算法-支持向量机(MSC-IGA-SVM)模型对山药产地进行精确识别。使用八个不同产地的山药饮片进行LIBS实验,八种产地的山药饮片磨粉过筛后制成粉末压片,通过采集山药饮片的LIBS光谱,分别使用单一分类器与使用光谱预处理、特征提取及模式识别算法的模型对光谱的识别结果进行对比。将光谱信号按2∶1的比例划分为训练集和测试集,使用5次交叉验证K-邻近算法(KNN)模型的测试集准确率作为预处理参数优化的评价指标。各类药材的平均光谱整体趋势一致,所含谱峰基本相同,但因产地不同导致峰值强度各不相同,道地山药对一些金属元素(K, Na, Ca, Mg, Al)的富集能力大于非道地产区山药,其中,K元素特征谱线(769.90 nm)的峰值最高,即...     

基于共振激发的激光诱导击穿光谱技术研究进展

激光诱导击穿光谱技术是一种新型的原子光谱分析技术,具有实时快速、 多元素同时分析和样品预处理简单等特点,从一出现便受到研究人员的广泛关注,但分析灵敏度差一直是限制该技术发展的重要因素。基于共振激发的激光诱导击穿光谱技术将原子荧光光谱技术和激光诱导击穿光谱技术结合,对目标元素进行选择性激发,可以大幅提高激光诱导击穿光谱技术的分析灵敏度,极大地拓展了LIBS技术在痕量元素检测领域的应用。本文综述了基于共振激发的激光诱导击穿光谱技术的研究进展,介绍了激光诱导等离子体中荧光光谱的产生过程以及基于共振激发的激光诱导击穿光谱技术的基本类型和基础原理,详细分析了烧蚀激光能量、 共振激发激光能量和波长、 烧蚀激光和共振激发激光之间的延时以及光谱采集门宽对光谱增强效果的影响,阐述了其在冶金、 环境监测、 同位素检测等领域的应用现状和存在的问题,并对其未来发展前景进行了展望。     

激光诱导AlO自由基B2∑+–X2∑+跃迁光谱研究

基于激光诱导击穿光谱技术, 利用Nd:YAG脉冲激光激发Al₂O₃ (含量为99%)陶瓷片产生等离子体, 获得了AlO自由基B²∑⁺–X²∑⁺跃迁的33条发射谱线. 就AlO自由基光谱的时间演化规律和激光能量对谱线的影响规律进行了研究与分析. 结果表明, AlO自由基光谱出现在Al原子和Al离子光谱之后, 且持续时间较长. 当激光的脉冲能量由10 mJ起不断增加时, AlO自由基光谱强度逐渐减小, 且最大值出现时间随激光能量的增加而后移. 在此基础上, 进行了陶瓷等离子体在空气和氩气环境下的对比试验, 发现从Al₂O₃陶瓷片中激发所产生的AlO自由基必须有空气中O₂参与反应. 关键词： 激光诱导击穿光谱 AlO自由基 B²∑⁺–X²∑⁺跃迁光谱')" href="#">B²∑⁺–X²∑⁺跃迁光谱     

Development in the application of laser-induced breakdown spectroscopy in recent years: A review

Laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) has been widely studied due to its unique advantages such as remote sensing, real-time multi-elemental detection and none-to-little damage. With the efforts of researchers around the world, LIBS has been developed by leaps and bounds. Moreover, in recent years, more and more Chinese LIBS researchers have put tremendous energy in promoting LIBS applications. It is worth mentioning that the application of LIBS in a specific field has its special application background and technical difficulties, therefore it may develop in different stages. A review summarizing the current development status of LIBS in various fields would be helpful for the development of LIBS technology as well as its applications especially for Chinese LIBS community since most of the researchers in this field work in application. In the present work, we summarized the research status and latest progress of main research groups in coal, metallurgy, and water, etc. Based on the current research status, the challenges and opportunities of LIBS were evaluated, and suggestions were made to further promote LIBS applications.     

支持向量机算法在激光诱导击穿光谱技术塑料识别中的应用研究

基于支持向量机 (support vector machines, SVM) 算法采用激光诱导击穿光谱技术对11种塑料进行了识别. 每种塑料各采集100个光谱, 其中50个光谱作为训练集, 用于建立支持向量机模型, 剩下的50 个光谱作为测试集, 用于测试所建立支持向量机模型的识别精度. 结果表明测试集550个光谱中有543个光谱识别正确,算术平均识别精度达到了98.73%. 其中有6个聚氨酯 (PU) 光谱被误判为有机玻璃 (PMMA), 原因主要是受空气中氮气的影响, 使得有机玻璃和聚氨酯两种塑料在氮元素含量上的差异不能通过N I 746.87 nm, C-N(0,0) 388.3 nm两条谱线的强度准确表征. 本结果为LIBS技术塑料分类提供了方法和数据参考. 关键词： 支持向量机 激光诱导击穿光谱 塑料识别