可见-近红外光谱的模型转移分类方法

基于光谱技术建立的多元校正模型通常条件下只适用于同一台仪器、相同的测试条件及同批次或同类别的样品.在仪器、测试环境、样品发生变化后,已建光谱模型不再适配,需要进行模型转移.模型转移是限制光谱技术推广应用的关键技术瓶颈,模型转移是否成功直接影响到可见-近红外光谱技术的推广应用,为此,综述了其研究现状,并探讨了其未来发展方...     

基于可见-近红外光谱和多光谱成像技术的梨损伤检测研究

提出了利用可见-近红外光谱技术和多光谱成像技术检测鸭梨损伤随时间及程度变化的新方法.利用可见-近红外光谱技术,分别结合偏最小二乘(panial least squares,PLS)和最小二乘支持向量机(least squares-support vector machine,LS-SVM)方法对鸭梨受损程度和受损天数进行预测.结果表明,两种方法在鸭梨损伤后期对损伤程度的判别均具有较好的效果;LS-SVM方法对鸭梨轻度损伤的损伤天数的预测精度较高,但重度损伤天数的预测效果不如PLS方法.然后利用多光谱图像预测鸭梨受损天数.研究发现,利用LS-SVM建立的模型预测效果较稳定,预测结果相关系数均在0.85左右.说明利用可见-近红外光谱分析技术和多光谱成像技术能够快速无损地检测出鸭梨的损伤程度及时间,为鸭梨检测提供了一种新方法.     

生物组织多光谱偏振特性研究

生物组织内部结构复杂且具有较强的散射特性,而光作为生物组织检测的重要信息载体,其自身特性包括颜色、幅值、偏振等都对信息获取有较大的影响.结合偏振成像,对生物组织多光谱偏振特性展开了研究,依据不同微粒尺寸的分布建立了均匀单层生物组织模型,结合瑞利和米氏散射理论模拟了基于单个微粒的两种散射事件.瑞利散射具有较好的前向后向散...     

可见-近红外光谱的土壤养分快速检测

在测定土壤养分中,可见-近红外光谱技术具有很大的应用空间。该研究探讨了基于可见-近红外光谱(250~950nm)离线、快速测定土壤总氮(TN)、总磷(TP)、总钾(TK)、总碳(TC)等土壤养分的方法及应用。采集青岛三个不同地区土壤样品(异质性较高的山地土壤与河畔土壤)各60份,总计180份,并测定其TN,TP,TK,TC含量及其可见-近红外反射光谱,利用Kennard-Stone法按2∶1比例划分校正集和检验集,采用遗传算法分别提取TN,TP,TK,TC特征波长,以偏最小二乘法建立定量分析模型。TN,TP,TK,TC含量所建光谱模型的相关系数分别为0.970,0.964,0.680和0.967,检验集的相关系数分别为0.980,0.937,0.717和0.972,检验集的RPD值分别为4.570,2.424,1.411和4.135。结果表明,该方法能够对土壤TN,TP,TC含量进行精确预测,对土壤TK含量进行粗略预测。该研究主要依靠可见光波段,较好的预测了异质性较高的土壤的氮磷钾等养分含量,有望降低未来土壤养分速测的成本。此外,该研究还提供了青岛土壤养分的光谱库,为我国土壤大数据库的建立提供技术支撑。     

尿微量白蛋白的可见-近红外光谱检测

尿微量白蛋白是临床上检测肾损伤最可靠的诊断指标.为实现尿微量白蛋白快速无试剂检测,本文采用多光程方式得到207例尿液样品可见-近红外双波段的多光程光谱,基于多光程光谱的非线性特性,获得更多样品成分含量的信息.在首先进行PLS建模的基础上,使用PLS-ANN建模方法引入非线性信息,对样本的可见-近红外波段多光程光谱与尿微...     

水体悬浮泥沙的偏振光谱特性研究

基于离水辐射的湖泊水体遥感通过反演与光谱关系密切的悬浮泥沙、浮游植物和黄色物质等要素的浓度来实现对水质状况的评估,然而由于湖泊水体的复杂性以及不同要素间的相互干扰,现有的基于反射率光谱的分析方法难以准确反演这些要素。从悬浮泥沙水体离水辐射的反射率、偏振光谱特性出发,给出敏感波段处悬浮泥沙浓度与反射率、偏振度之间的关系,比对了基于反射率以及基于偏振度的两种反演方法在实验室水体、巢湖水体中的应用效果。研究结果表明,在湖泊复杂水体条件下,水体的偏振信息具有比反射率更加良好的抗干扰能力,显示偏振度信息在湖泊水质遥感上存在着重要的应用潜力。     

水果糖度可见-近红外光谱手持式检测装置开发与试验

基于可见-近红外光谱分析技术开发了手持式水果糖度检测装置,并用于水果糖度的现场实时分析。硬件系统主要包括微型光谱仪、卤素灯、OLED显示屏、单片机及驱动电路等。采用Keil 5开发工具,用C语言开发单片机程序。配合上位机以LabView编写的光谱采集程序,实现光谱信息的采集。以苹果和大桃作为检测对象,对装置的检测精度和模型在2台装置（主机、从机）间的传递效果进行了探讨。在实验室和果园环境下,分别获取了苹果、大桃样本在600～950 nm范围的可见-近红外光谱。对实验室条件下采集的主机校正集光谱进行分析,经过平滑、最大值归一化、二阶导数等预处理后,利用偏最小二乘算法分别建立了苹果、大桃的糖度检测模型。模型导入主机装置后,对预测集样本进行检验。对苹果、大桃的预测集相关系数和预测均方根误差分别为0.925,0.587%和0.821,0.613%。采用分段直接校正和基于典型相关分析算法的模型传递方法将模型由主机传递到从机。对比后发现,基于典型相关分析算法取得了更好的模型传递结果。从机对苹果、大桃糖度的预测集相关系数和预测均方根误差分别为0.883,0.641%和0.805,0.626%。将实验室条件下建立的模型用于树上采集到的水果光谱数据分析,得到预测集相关系数和预测均方根误差分别为0.866,0.741%和0.816,0.627%。整体检测结果表明,该装置可以满足对苹果、大桃糖度的有效检测,借助模型传递算法,实现了模型在不同装置间的共享和有效传递,且实验室环境下采集的数据建立的模型可以用于树上水果糖度的有效检测,该装置具有较大的经济价值和应用前景。     

发动机润滑油品质的可见-近红外光谱快速检测

研究了基于可见-近红外光谱技术的发动机润滑油品质的快速检测方法,包括粘度与含水率的预测。在获取可见-近红外光谱信息的基础上,采用广义回归神经网络分别建立了粘度与含水率的预测模型。预测集样本的确定系数分别达到了0.9818和0.9999。说明可见-近红外光谱技术能够用于发动机润滑油的含水率与粘度的预测。     

近红外光谱分辨率对液体样品近红外定量模型影响的研究

以四种组分的液体混合样品为实验对象,研究了不同分辨率下(1,4,16,32和64 cm-1)的近红外光谱模型,采用偏最小二乘法建立校正模型,全交互验证法进行检验。用目标函数值来评价定量模型性能。对于原光谱所建立的模型,苯和苯甲醛在分辨率1 cm-1时的目标函数值最大,甲苯在4 cm-1时的目标函数值最大,而氯苯在16 cm-1时的目标函数值最大;对于一阶导数光谱所建立的模型,四种组分的目标函数值均在1 cm-1时最大。结果表明,首先,仪器分辨率对近红外光谱定量分析结果有影响,对于光谱重叠严重的组分,提高分辨率对定量分析有利;但在分析对象的真实带宽较大的定量分析中,可采用较低分辨率以保证信噪比。其次,仪器分辨率对不同的组分的影响是不同的。此外,原光谱的信噪比及样品中不同组分光谱的带宽共同影响定量结果,在保证光谱信噪比的前提下,高分辨率对定量模型有利。     

典型块状煤的可见-近红外光谱特征研究

因可见-近红外波段反射光谱测试方便,仪器成本较低,适用于在线分析,为此针对煤在可见-近红外波段的反射光谱曲线特征规律及其产生机理进行了研究分析。从晋、鲁、宁、吉地区煤矿收集了无烟煤、烟煤、褐煤三大类型中的12种典型煤样,按煤阶从高到低具体包括无烟煤一号、无烟煤二号、贫煤、贫瘦煤、瘦煤、焦煤、肥煤、1/3焦煤、气肥煤、气煤、褐煤一号、褐煤二号,在实验室利用地物光谱仪采集了块状煤样在可见-近红外波段的反射光谱曲线。通过对光谱曲线特征分析,发现无烟煤的反射光谱曲线整体上趋于水平方向,吸收谷特征不明显,随煤阶的降低,光谱反射率、近红外波段光谱斜率整体上呈增加趋势,较明显的吸收谷特征增多且吸收强度增加,有13个较明显的吸收谷特征波段。通过X射线衍射分析（XRD）测定了煤样的碳材料结构和矿物成分,煤非晶质性分子结构的芳构化趋势对煤阶升高时光谱反射率降低、反射曲线趋于平缓起到主要作用。当煤阶降低时,以脂肪侧链为主的有机吸收基团的中红外波段基频在近红外波段的倍频和合频产生众多吸收叠加,绝大多数吸收谷特征不明显,相对较为明显的吸收谷产生在1 700和2 300 nm附近。同时含Fe等过渡金属的矿物、H₂O、粘土矿物等无机物成分也是煤反射光谱曲线吸收谷特征增多的因素。通过对实验煤样X射线荧光分析（XRF）和工业分析测定了煤样中Fe和Al等矿物元素成分含量和空气干燥基水分、灰分、挥发分、固定碳含量,得出煤反射光谱曲线的近红外波段光谱斜率与挥发分产率、固定碳含量分别呈正、负相关性。H₂O谱带吸收深度之和与内在水分含量线性相关性较好,Fe和Al含量与相关波段吸收谷深度之和基本呈线性关系,而主要由有机基团倍频和合频所产生的1 700和2 300 nm附近两处吸收谷深度之和与挥发分产率线性相关性较差。获得典型块状煤种的可见-近红外波段反射光谱特征,为煤矿区高光谱遥感以及煤光谱数据库的建立提供依据,也为直接利用可见-近红外波段的反射光谱曲线波形特征快速、低成本、定性地识别煤种类提供参考;同时对煤矿用煤炭探测光谱传感器的研制具有重要意义。     

可见光-近红外波段土壤水分含量偏振光谱响应变化研究

通过在350～2 500 nm波段范围内对不同水分含量的土壤进行偏振光谱测试与分析,确定土壤偏振光谱数据与水分含量之间的关系,研究土壤水分含量对偏振光谱的响应与变化,并确定最佳土壤含水量偏振光谱预测模型。结果表明,微分偏振光谱模型的精度要高于偏振光谱模型和吸光度模型,且模型均呈现拐点含水量,发现不同偏振状态下的拐点含水量均在30%附近,具有一定的规律性。     

偏振光谱的土壤湿度遥感方法实验研究

偏振探测作为一种新型遥感技术,是对传统光谱遥感探测的有益补充,为目标遥感探测提供更丰富的信息。用地物偏振光谱仪实验测量,分析土壤湿度与偏振光谱的相关性,同时研究不同观测角下的土壤表面反射光偏振光谱特性。结果表明：在土壤湿度较高的情况下,偏振光谱与土壤湿度具有一定的相关性,尤其在500～700 nm波段,湿度与偏振度呈正比关系;低湿度的情况下,偏振光谱与土壤湿度相关性不明显;此外,不同观测角对偏振光谱也有影响,如入射角固定为50°,观测角在20°～60°区间测量时,偏振度随观测角增大而增大,且观测角愈大,偏振度随湿度的变化愈显著。     

基于SVM的混合气体红外光谱分析关键技术研究

为了解决海量混合气体光谱数据样本无法获取、混合气体组分气体特征吸收谱线重叠、混合气体组分浓度分布的随意性等问题,将支持向量机用于混合气体红外光谱分析中.提出了光谱数据样本特征选择、数据预处理、SVM校正模型参量优化及层次式混合气体光谱分析结构等关键技术.实验分析了上述4项关键技术对分析结果的影响.实验结果显示,采用关键技术的混合气体组分浓度分析的最大绝对误差为2.93%,最大平均绝对误差为0.73%.     

云母1/4波片偏振干涉谱的研究

本文利用岛津UV301－PC分光光计，测定了云母1／4波片的偏振干波谱，该光谱和以往文献中的显著不同。本文对此进行了分析和解释，并由此得出了在考虑吸收的情况下的爱里方程表达形式。该将有助于测定某些晶体的吸光度。     

基于长波红外光谱的热态锻件温度场测量方法研究

提出一种长波红外光谱的温度场测量方法。将谱色测温原理与三级Fabry-Perot(FP)型Liquid Crystal Tunable Filter(LCTF)相结合,并对测温理论模型中三组非线性相关方程组所得的解进行了优化,以进一步减小误差,使测量值更加客观、真实;然后运用液晶双折射可调谐滤光原理,制作了三级FP型LCTF滤光系统,该系统在一定的长波红外光谱范围内实现了波长的任意调谐,从而保证测温系统的响应快速、准确。该方法测温前无需知晓被测物发射率,且能有效抑制背景光辐射和环境光源对测温精度带来的影响,保证了测温结果的准确性。最后通过matlab仿真软件验证了滤光系统所得红外光谱符合系统设计要求,并通过实验验证了该测温方法的可行性,测温准确性较之传统的单波段红外热像仪得到了提高。     

基于二阶导数谱与特征吸收窗的红外光谱定量检测方法

红外光谱分析技术已被液体、固体和气体混合物各组分的定量检测广泛应用。针对红外光谱定量检测过程中存在的计算过程复杂、受背景及噪声干扰、多组分谱线混叠的问题,一方面,通过获取谱线二阶导数去除背景及噪声干扰,并一定程度上区分混叠谱峰。在获取二阶导数谱线过程中运用Savitzky-Golay滤波器进行平滑滤波处理,并根据谱线频率特征选取Savitzky-Golay滤波器最佳滤波参数,解决了滤波参数缺乏标准化选取方法的问题。另一方面,根据被测组分的吸收分布情况生成特征吸收窗分别对待测原始吸收谱线以及二阶导数谱线加以处理,提取出在浓度计算过程中占据重要性更大的特征吸收的区域,从而排除非吸收区域中背景、噪声及其他组分对计算结果的干扰。以一组丙烷、丙烯和甲苯混合气体为例,运用二阶导数方法以及特征吸收窗方法进行定量检测,并与直接利用原始谱线的检测结果进行比较分析。实验结果表明采用二阶导数谱与特征吸收窗的定量检测方法精度更高,相对误差基本在5%以内。     

基于正交调制的偏振光谱成像系统研究

为了同时获取目标的全偏振二维图像信息和其光谱信息,设计了一种基于正交调制的偏振光谱成像系统。该系统由光学接收模块、相位调制器、Wollaston棱镜、Savart偏光镜、检偏器以及成像模块组成。其可以将原始光信号分解成两束相互正交的偏振光,并且分别成像在CCD焦平面的上下两部分上,从而构成两幅偏振图像。两组图像的叠加可以将干涉条纹的数据相互抵消,从而获得目标的纯图像信息,两组图像的相减可以将目标灰度图像相互抵消,从而获得目标的纯干涉条纹。通过理论分析与计算得到了光强分布函数和光谱变化形式。实验在稳定的光源环境中采用高对比度目标与背景板,完成了全偏振图像的实时采集。经相位校正和切趾处理改善了干涉图像的畸变,又通过去低频滤波和阈值滤波抑制了图像中背景噪声的影响,从而实现了对目标图像的提取及偏振光谱的复原。该系统具有稳定性高、光谱分辨率可调、信噪比高、可识别能力强等特点,对在复杂背景中提取目标图像、光谱及偏振态信息具有重要意义。     

混合气体红外光谱支持向量机分析的新方法

介绍了一种基于支持向量机的混合气体红外光谱组分浓度和种类分析的新方法。利用核函数将组分气体特征吸收谱线重叠严重的混合气体光谱在高维空间变换后,建立SVM回归校正模型,进行混合气体浓度分析。在利用支持向量机回归校正模型进行混合气体组分浓度分析的同时,证明支持向量机回归校正模型也可用于混合气体组分种类分析。对不同组分和不同组分浓度的混合气体红外光谱数据进行了实验,研究了谱仪扫描间隔、分析特征波长范围、核函数和惩罚因子等因素对分析结果的影响。混合气体组分浓度实验结果的最大平均绝对误差Mean AE为0.132%;混合气体组分种类识别的准确率大于94%。解决了传统的光谱分析方法中光谱特征谱线重叠、光谱数据的维数大、定性和定量分析无法使用同一方法等问题,可用于其他混合气体的红外光谱分析,具有实际应用价值。     

层次式SVM子集含烃类混合气体光谱分析方法

含烃类混合气体具有组分多、组分浓度范围大的特点。为了解决海量混合气体光谱数据样本实际上是无法实现的难题,在大量调查的基础上,研究探索了实际工程中可能出现的混合气体分布模式,最后确定为15种混合气体分布子模式,共计5 500个光谱数据样本用于训练与检验。在此基础上,按照混合气体分布子模式识别→混合气体分析→结果输出的思路,提出了2层15子集的含烃类混合气体分析方法。多层次多子集软件集成框架以15种混合气体分布子模式为基本框架,由于应用了基于样本关联规则及混合气体分布模式中心集的SVM快速在线分类方法,可向原基本框架在线实时的加入新的混合气体分布子模式。实验结果显示,混合气体组分浓度分析的最大绝对误差为0.41%,最大平均绝对误差为0.04%。可用于其他混合气体的红外光谱分析,具有实际应用价值。