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.     

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.     

激光诱导击穿光谱技术成分面扫描分析与应用

为分析和检测铁矿石表面多成分的分布情况,采用532 nm Nd∶YAG脉冲激光,设计面扫描分析方法,结合自行开发的软件,首先对标准样品进行面扫描分析,建立定标曲线,说明元素含量与谱线强度的关系。然后对由标准样品压制的表面元素含量分布不均匀的样品进行面扫描分析,生成二维分布图,并与样品表面形貌进行比较,验证了分析方法的正确性。最后以100 μm的分辨率对天然铁矿石样品表面14 mm×11 mm范围内进行面扫描分析,得到其表面Ca,Al,Ti和Mn四种元素的分布情况,并将分析结果与铁矿石表面形貌相比较。结果表明,激光诱导击穿光谱技术作为一种成分分析方法,可以对不均匀样品的表面成分分布情况进行定性分析。     

多元线性回归提高激光诱导荧光辅助激光诱导击穿光谱技术的准确度

冶金、核工业、污染检测和环境监测等领域对元素分析的需求是必不可少.激光诱导击穿光谱技术作为一种新型的原子光谱分析技术,具有实时快速、对样品几乎无损、可多元素同时分析等特点,因此一直受到广泛的关注.但其分析灵敏度较差的缺点一直限制着该技术的发展.激光诱导荧光辅助激光诱导激光光谱技术能够通过激光共振激发提高分析灵敏度并高效...     

激光诱导击穿光谱分析系统中微型同步时序发生器研制

在激光诱谱导击穿光谱技术(laser-induced breakdown spectroscopy,LIBS)中,元素特征光谱信号强度和信噪比在不同采集延时下具有显著差异,直接影响定量分析的结果。LIBS分析系统通常采用通用型延时发生器来控制采集延时,然而其体积大、功耗高、价格昂贵,不利于LIBS仪器的小型化和便携化。为此,采用单片微控制器芯片和简单外围电路设计实现了具有55 ps可调延时精度的多通道微型同步时序发生器(简称LDG3.0),大幅度降低了同步时序发生器的体积、功耗和成本。对比LDG3.0与一种典型通用延时发生器DG535作为同步时序发生器的LIBS系统,以钒钛生铁中微量钒(V)元素定量检测为例进行两种同步时序发生器性能分析。结果表明,采用LDG3.0和DG535的LIBS系统建立的V元素定标曲线拟合系数R2均大于0.997,前者的平均相对标准偏差ARSD略小于后者,达到2.28%;前者检测极限LoD略低于后者,达到19.90 μg·g-1。因此,自主设计的同步时序发生器LDG3.0与DG535在LIBS系统中的精度基本一致,完全满足LIBS系统的实际控制和集成应用需求,特别适合于体积与功耗受限的LIBS仪器。     

塑料激光诱导击穿光谱技术快速分类应用研究

在大气环境中,采用激光诱导击穿光谱技术与支持向量机算法相结合,对来自不同厂家不同颜色的20种工业塑料进行分类研究。首先对分类结果有影响的实验参数进行优化,在最佳的实验参数条件下进行光谱采集,采用6条非金属元素特征谱线,有效缩短了训练支持向量机分类模型所需时间,从而提高了塑料的分类效率。实验结果表明,利用碳、氢、氧、氮等主量非金属元素对这些工业塑料样品进行分类,测试集1 000个光谱数据中有996个识别正确,算术平均识别精度达到99.6%。在选取较少的主量非金属特征谱线的情况下,结合采用支持向量机算法,可以实现激光诱导击穿光谱技术对更多类型的塑料制品快速、高精度分类,为激光诱导击穿光谱技术在实现塑料分类方面提供了数据参考。