高光谱结合主成分分析的苎麻品种识别

苎麻（Boehmeiria nivea L）是我国的特产,作为一种传统的纤维作物,一直有着较高的经济地位。开发一种基于高光谱的、新型高效的苎麻品种识别方法,有利于苎麻栽种、种质资源开发利用,为实现苎麻高产优质及麻田精准管理提供关键技术支撑,对提高苎麻产量和品质有重要意义。为了将高光谱技术应用于苎麻品种识别,采集了9个不同基因型苎麻品种,利用地物光谱仪测定苎麻叶片高光谱反射率,共1 458个叶片高光谱数据,利用主成分分析(PCA)对高光谱数据进行降维,探讨PCA最佳主因子个数的确定方法,比较不同主因子个数与不同判别分析(DA)方法--即线性判别分析(LDA)、二次判别分析(QDA)和马氏距离判别分析(MD-DA)组合,在建立基于叶片高光谱的苎麻品种识别模型中效果。对全波段的数据样本进行主成分分析之后,以2～20个主成分作为特征变量,分别建立LDA,QDA和MD-DA三种品种判别模型进行预测,以预测集正确率为评价标准,比较各种组合的效果。结果表明,若以累积贡献率≥85%为标准,选择2个主成分时,LDA,QDA和MD-DA三种判别模型预测集正确率分别为32.92%,38.48%和33.54%;以特征值≥1为标准,选择11个主成分时,三种判别模型预测集正确率分别为68.72%,87.04%和83.54%;若以预测集正确率为优先考虑标准,将主成分个数增加至20个时,三种判别模型正确率有较大提高,分别为84.98%,95.68%和95.27%。由此,得到如下结论：①利用PCA组合DA方法建立基于苎麻叶片高光谱的品种识别模型是可行的,但因子数不同、DA判别标准不同、组合方法不同效果差异非常大;②主因子个数对识别结果的影响较为明显,适当增加主成分个数可以显著提高模型判别正确率,因此不应局限于PCA特征值和方差累积贡献率的选择方法;③主因子个数相同时,三种判别标准中,QDA效果最好,LDA效果最差;④最佳组合是20个主成分+QDA方法,其数据维度大大降低（由全波段的2 031维降低20维）,而预测集正确率为95.68%。     

显微共聚焦拉曼光谱技术结合化学计量法鉴别静电复印纸

静电复印纸的鉴别是法庭科学物证检验中的一项重要工作。建立显微共聚焦拉曼光谱技术结合化学计量学检验、鉴别不同品牌、型号静电复印纸的分析方法,以实现对静电复印纸的无损检验和准确鉴别。收集不同品牌、不同型号的静电复印纸共计20种,利用激光波长为785 nm的半导体激光器,采集不同纸张样品的拉曼光谱数据,分析每种纸张样品中的主要特征峰及对应的物质成分;将光谱数据使用沃尔德系统聚类分析法进行分类,并采用主成分分析法评价聚类分析的鉴别结果。研究发现,不同纸张样品的主要特征峰集中在900～1 700 cm^-1范围内,分别位于714, 892, 1 092, 1 119, 1 143, 1 343, 1 385, 1 470, 1 510和1 600 cm^-1附近,主要成分为纤维素、木素和碳酸钙;各纸张样品的光谱曲线虽然相互交叠,但峰强度和峰面积存在一定差异,可利用化学计量学中的聚类分析和主成分分析对纸张样品的光谱数据进行分类鉴别。根据系统聚类分析的树状图和按计划表绘制的散点图可将20种不同品牌、不同型号的静电复印纸样品分为四类,其中第Ⅰ类中包含10份样品,...     

可见-近红外高光谱图像技术快速鉴别激光打印墨粉

为了使用快速、无损的方法区分激光打印文件使用的墨粉种类,利用高光谱成像技术结合化学计量法对6种激光打印墨粉的光谱数据进行建模和种类鉴别的研究。利用可见-近红外高光谱成像仪采集400~1 000 nm波段内的光谱数据,采用Savitzky Golay平滑、标准化、多元散射校正和标准正态变量变换4种方法分别对光谱数据进行预处理,而后分别建立随机森林(RF)、K最近邻(KNN)、支持向量机(SVM)、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和簇类独立软模式(SIMCA)模型,进而实现激光打印墨粉的种类鉴别。利用准确率、拒识率和误识率3个指标作为模型评价标准。实验结果显示,SVM和PLS-DA模型的效果最佳,准确率为100%,拒识率和误识率为0。基于可见-近红外高光谱成像技术可以实现激光打印墨粉的快速种类鉴别。     

高光谱成像的纸币真伪鉴别研究

人民币是中华人民共和国的法定货币,人民币的真假直接关系到我国社会的和谐与稳定。百元钞票作为我国最大面额钞票,其真假的鉴定显得更为重要。以2005版的百元钞票为例,利用可见/近红外高光谱成像仪获取一张真钞与两张假钞正、背面高光谱影像数据,然后分别在百元钞票的正、背面选取4个特征点,以分析百元真假钞票在正、背面的光谱反射率差异。从真假钞正面四个特征位置的光谱反射率曲线可知,不同特征点处,真钞与假钞之间的有些图案的光谱反射率差异较大,有些图案的光谱反射率则差异并不显著。而不同批次的假钞,其不同位置的光谱反射率也存在较大的差异。对于真假钞背面的分析可知,不同特征点,在不同的波段,真钞与假钞以及假钞之间的光谱反射率同样有一定的差异。根据真钞与假钞正、背面8个特征点的光谱反射率曲线变化特征,选取500, 660和870 nm三个波长的灰度图,观察到真钞与假钞在不同特征点的灰度图均表现出明显的差异。真钞在500 nm处的图像轮廓清晰,在660和870 nm两个波长,无论是正面或背面,真钞均有多处特征位置有异于假钞,因此可用660或870 nm区别百元真假钞。为了突出真钞与假钞之间的图像差异,利用基于...     

基于光谱技术鉴别机油品种的新方法

提出了一种用可见-近红外透射光谱技术快速鉴别机油品种的新方法,应用可见-近红外光谱仪测定三种机油的光谱曲线,然后用主成分分析法对不同品种的机油样本进行聚类分析,并获取机油可见-近红外光谱的特征信息,再结合多类判别分析技术建立机油占占种鉴别的模型.对经过预处理的光谱数据进行主成分分析.结果表明,以样本在第一主成分和第二主成分卜的得分做出的二维散点图,对不同种类机油具有很好的聚类,能定性区分不同种类机油;经过主成分分析得到的前8个主成分的累积可信度已达95.38%,说明这8个变量能够代表绝大部分原始光谱的信息.从180个样本中随机抽取150个样本用于建立多类判别分析品种鉴别模型,余下的30个样本用于验证.对未知的30个样本进行品种预测,准确率为100%.证明本方法具有明显的分类和鉴别作用,为不同品种的机油鉴别提供了一种新方法.     

基于近红外光谱检测技术鉴别洋槐蜜中掺入大米糖浆的可行性研究

利用近红外光谱技术(near infrared spectroscopy,NIR)并结合化学计量学方法鉴别洋槐蜜中掺入大米糖浆的可行性研究。以来自不同蜂场的20个洋槐原料蜜样品与大米糖浆混合成7个不同浓度梯度(10∶0,9∶1,7∶3,1∶1,3∶7,1∶9,0∶10 g·g-1)共121个样品为研究对象,利用近红外光谱仪和光谱处理软件分别不同浓度梯度的对掺假样品进行光谱扫描和数据转换,并进行主成分分析(PCA),结合典型判别分析进行区分。结果表明,经过主成分分析后,前2个主成分的得分累计贡献率达97.23%,但掺假样品在第一、第二主成分得分散点图的区域划分不明显。用典型判别分析进一步判别,所有样本均得到准确的判别,准确率为100%,6个典型判别函数中前两个判别函数的累积贡献率达到91.6%,同时在第一类和第二类典型判别函数的分组图中,不同浓度梯度的掺假蜂蜜能够被较好的判别。表明该方法能够快速、有效鉴别大米糖浆在洋槐蜂蜜中的掺假,具有一定可行性和实用性。     

近红外光谱技术鉴别海面溢油

为快速了解和掌握海面溢油的种类,以便采取应急措施,提出了近红外光谱技术结合模式识别鉴别海面溢油的方法。自行配制了56个汽油、柴油、润滑油的模拟海水样品,用有机溶剂萃取出海水中的溢油后记录其近红外光谱,将原始光谱进行多元散射校正(MSC)和Norris一阶导数平滑预处理后,在主成分分析(PCA)提取不同种类溢油样品特征的基础上引入马氏距离建立溢油样品的识别模型。研究了光谱预处理对溢油鉴别的影响;探讨了马氏距离阈值的确定。结果表明,主成分分析可将原始数据压缩而马氏距离判别可给出离群点的阈值,本文建立的校正模型能正确判别浓度在0.4 μL·mL-1以上的溢油类别,为近红外光谱结合化学计量学方法建立校正模型进行海面实际溢油样品的分类提供了思路。     

可见-近红外高光谱成像结合化学计量学分辨人面部信息

人的面部信息与指纹和虹膜一样可以用于人的身份鉴别,并且相比之下更容易实现远距离的分辨和识别。利用高光谱成像技术可以应用到人脸识别领域并获取丰富的信息和庞大的成像数据量,需要采用化学计量学方法才能充分提取其中包含的有效信息,并为计算机识别奠定基础。研究了可见-近红外高光谱成像技术对人的面部信息进行分析的可行性。结果表明,多元曲线分辨-交替最小二乘方法不同于主成分分析,能够通过主成分纯光谱和相对浓度等具有具体物理化学意义的数据表征人的面部信息,而且可以方便地根据成像数据的特点施加运算中的约束。另外,采用偏最小二乘判别分析的方法实现了对不同肤色的皮肤信号光谱进行分类。白种人和黄种人的面部高光谱信息特征相似,分类难度高于深色皮肤人种。     

陈皮年份的高光谱技术鉴别研究

市场上陈皮以次充好现象时有发生,而年份是衡量陈皮品质的重要指标。研究用高光谱技术结合化学计量学算法,在380~1 023及874~1 734nm两波段对不同放置方式的陈皮进行年份鉴别。为了寻找更合适的波段和模拟实际生产检测中陈皮放置的随机性,采集了四个年份共180个样本在380~1 023及874~1 734nm的正、反面高光谱图像(720幅)。用主成分分析法(principal component analysis,PCA)对陈皮光谱信息进行定性分析,发现不同年份陈皮基于正反面光谱有明显的聚类;而后以回归系数法(regression coefficient,RC)选取陈皮年份相关的特征波段以减少变量;用偏最小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)基于全波段、特征波段对三种放置方式(正、反、正反混合)的样本建立模型,最后对特征波段建立线性PLS-DA模型和非线性ELM模型并进行比较分析。研究表明:在380~1 023nm的预测效果大多高于874~1 734nm,基于非线性ELM的判别结果均高于线性PLS-DA模型,准确率最高可达到建模集100.00%,预测集98.33%,陈皮正、反、正反混合三种放置方式预测准确率多数可高于85%,故采用高光谱技术可实现对不同放置方式的陈皮年份进行无损鉴别,为进一步开发便携仪器或在线生产设备提供方法和理论依据。     

近红外光谱技术快速鉴别蜂胶品种的可行性研究

不同植物源的蜂胶物质组成不同,其生理和药理活性也存在着一定的差异。目前主要是根据蜂胶中物质组成及其含量的不同来鉴别蜂胶植物源,存在着一些局限性。因此,建立一种快速、准确鉴别蜂胶植物源的方法具有重要的意义。以三种不同植物源的蜂胶(杨树型蜂胶、桦树型蜂胶和橡树型蜂胶)为研究对象,利用傅里叶变换近红外光谱仪对蜂胶的无水乙醇溶液进行光谱扫描,采用主成分分析结合马氏距离判别法和典型判别分析分别建立蜂胶品种的判别模型并对其性能进行检验。结果表明： 在经过光谱预处理和主成分分析后,得到最佳的光谱建模波段为4 500～12 000 cm-1,最佳的光谱预处理方法为一阶导数+Savitzky-Golay(7)平滑;主成分分析结合马氏距离判别法建立的判别模型校正集和检验集的判别准确率分别为93.62%和82.61%;典型判别分析建立的判别模型的判别准确率为91.4%,交叉检验的判别准确率为88.6%。由此可知,主成分分析结合马氏距离判别法与典型判别分析对蜂胶样品的分类效果均较好。近红外光谱技术结合化学计量学方法应用于蜂胶植物源的快速、准确鉴别具有一定的可行性和实用性。     

高光谱成像鉴别玉米品种早期抗倒性

针对传统玉米品种抗倒性鉴别方法费时费力、时效滞后的问题,采用高光谱成像数据结合机器学习方法对9叶期的玉米品种抗倒性进行鉴别,并给出适于进行玉米品种抗倒性鉴别的种植密度和建模方法。试验设置了5 000,7 000和9 000株·亩-13个种植密度和6个典型的抗倒/不抗倒玉米品种,采集9叶期玉米顶叶的高光谱图像,使用目标区域分割的方式自动进行光谱图像反射率校正和目标光谱曲线提取。对采集的样本数据使用Kennard Stone算法划分样本训练集和测试集,用主成分分析法(PCA）和连续投影算法（SPA）提取光谱特征,建立了基于高斯核函数的支持向量机（SVM）模型并进行参数训练和优化。通过对不同种植密度下各特征提取方法的效果和各模型训练效果及其预测结果的对比,找到进行玉米抗倒性鉴别的最佳种植密度和建模方法。试验结果表明：在各种植密度下PCA方法对光谱特征的降维效果最为显著,而SPA算法选择的特征波长分布比较均匀、抗倒性分类特征比较明显;种植密度的增加对于玉米品种抗倒性的鉴别是有益的,在种植密度为7 000株·亩-1时,使用SPA-SVM方法建立的模型训练效果和预测结果最佳,此时模型对训练集数据的10折交叉验证正确率为97.40%,对测试集数据的预测正确率为98.33%。     

傅里叶红外光谱结合化学计量学的渣驯优劣鉴别研究

渣驯通常分为4个等级,藏医传统用药经验认为色黑、质重、粪便少的渣驯质量更优。不同等级渣驯外观性状差异较小,成膏后更不易区分。傅里叶红外光谱技术(FTIR)具有快速无损的优点,已广泛用于药材鉴别领域。以4个等级渣驯为研究对象,探究傅里叶红外光谱技术鉴别不同等级渣驯的可行性。收集渣驯药材及代用品共56批,按粪便比例和外观形态将药材分为4个等级,采用《六省区藏药标准》中炮制方法将各批次药材加工成干膏。采集不同样品4 000～400 cm^-1范围的红外光谱信息,以不同化学计量学方法建立模型。预处理方式采用Saitzky-Golay(S-G)平滑、纵坐标归一化、二阶导数转化,渣驯红外光谱主要吸收区域为3 500～3 200, 3 000～2 800, 1 800～1 350, 1 350～900和900～400 cm^-1,代用品吸收峰的波数差异较大。1 779 cm^-1附近仅有Ⅰ等级渣驯和Ⅱ等级渣驯的吸收峰,1 768 cm^-1附近Ⅰ等级渣驯和Ⅱ等级渣驯峰强度明显强于Ⅲ等级渣驯和渣驯代用品,1 660 cm<...     

高光谱成像技术结合化学计量学可视化花生中蛋白质含量分布

花生中蛋白质含量与分布能够显著影响花生制品品质。利用高光谱图像结合化学计量学研究可视化花生中蛋白质含量分布的可行性。从校正后的花生图像的感兴趣区域(region of interest, ROI)中提取光谱信息,通过传统化学方法测定蛋白质含量。比对了不同光谱预处理和回归算法,以二阶导数(the second derivative, 2nd-der)为最佳的光谱预处理方法,偏最小二乘法(partial least squares, PLS)为最佳的回归算法。基于预处理后的光谱和花生蛋白质的化学值,建立全波长PLS模型,全波长模型具有良好的性能(校正集相关系数为0.91,校正集标准偏差0.86;预测集相关系数为0.86,预测集标准偏差为0.69)。利用回归系数法(regression coefficient, RC)从全波长模型中选择14个特征波长,建立2nd-der-RC-PLS特征波长模型,模型性能(校正集相关系数为0.86,校正集标准偏差1.03;预测集相关系数为0.80,预测集标准偏差为0.77)与全波长模型相当。采用2nd-der-RC-PLS算法将花生高光谱图像转变成蛋白质含量分布图。成对t检验判断凯氏定氮法与高光谱法无显著性差异。结果表明结合化学计量学的高光谱成像技术为测定花生中蛋白质含量分布提供了一种高效非破坏性方法。     

模糊线性判别QR分析的茶叶近红外光谱鉴别分析

不同品种茶叶因其所含的有机化学成分不同,其效果也会有差别。所以,寻找出一种能准确迅速的鉴别茶叶品种的技术方法是非常重要的。近红外光谱(NIR)分析是一种无损检测技术,能很好的鉴别茶叶品种。使用NIR光谱仪采集茶叶的NIR数据。为了对包含噪声信号的茶叶近红外光谱进行准确鉴别,提出了一种模糊线性判别QR分析的新方法,可以对茶叶近红外光谱进行准确分类。通过使用模糊线性判别分析(FLDA)将由主成分分析(PCA)压缩的茶叶近红外光谱数据进行降维,由模糊线性判别分析得出的特征向量构建鉴别向量矩阵,对鉴别向量矩阵进行矩阵的QR分解,得到新的鉴别向量矩阵。经过模糊线性判别QR分析后使用K近邻算法进行分类,具有准确率高等优点。以岳西翠兰、六安瓜片、施集毛峰和黄山毛峰四种茶叶为研究样本,每类65个,茶叶样本总数为260个。采集茶叶近红外光谱数据的仪器为AntarisⅡ型傅里叶近红外光谱仪对光谱数据进行预处理,采用多元散射校正,由于采集到的茶叶光谱数据存在散射干扰。以此得到的近红外光谱数据的维数为1557维,通过主成分分析压缩数据集的维数,使得光谱数据集的维数达到7维。经压缩过后的光谱数据集中的鉴别信息再...     

高光谱成像技术的柚类品种鉴别研究

柚类种质和品种资源繁多,现有的柚类品种鉴别方法检测时间长,费用高。旨在利用高光谱成像技术探索主要柚类品种快速识别的可行性。试验选用4个具有代表性的柚类品种,利用高光谱成像技术,采集240个叶片样本(60个/品种)上表面和下表面的高光谱图像。高光谱图像标定后,提取样本感兴趣区域平均光谱信息作为样本的光谱进行分析。利用Kennard-Stone法将样本划分为校正集(192个)和验证集(48个)。采用多元散射校正(MSC)和标准正态变量变换(SNV)对原始光谱曲线进行预处理后,分别采用主成分分析 (PCA)和连续投影算法 (SPA )提取最佳主成分和有效波长,并将其作为最小二乘支持向量机(LS-SVM)的输入变量,建立基于叶片上表面和下表面光谱信息的PCA-LS-SVM和SPA-LS-SVM 模型。结果显示,基于叶片上表面光谱信息建立的PCA-LS-SVM和SPA-LS-SVM 模型对建模集样本的识别正确率分别为99.46%和98.44%,对预测集样本的识别正确率均为95.83%。基于叶片下表面光谱信息建立的PCA-LS-SVM和SPA-LS-SVM模型对建模集样本和预测集样本的识别正确率皆为100%。表明,利用高光谱成像技术结合PCA-LS-SVM和SPA-LS-SVM可实现柚类品种的快速鉴别,叶片下表面光谱信息鉴别效果优于叶片上表面。该研究为柚类的品种快速鉴别提供了一种新方法。     

荧光光谱法结合Fisher判别分析在西洋参鉴别中的应用

旨在建立可靠的Fisher判别模型,以实现西洋参及其常见伪品饮片的快速、客观、准确鉴别,采用自组的凝视式光谱成像仪,对90份不同市售来源的中药材饮片(西洋参、人参、桔梗各30份)进行了荧光光谱成像实验,波长范围为400~720 nm,成像间隔为5nm。采用标准正态变量(SNV)变换对原的光谱数据进行预处理,以减少光谱数据中的噪声干扰。比较了主成分分析(PCA)与逐步判别分析(SDA)的原理特点及对模型的优化效果,联合这两种分析方法,首先,应用PCA对预处理后的光谱数据进行处理,使光谱数据中的主要信息集中分布在前面的主成分中,然后应用SDA从65个主成分中筛选出判别能力较强的12个主成分建立Fisher判别模型。由所建模型的两个判别函数作样品得分散点图,各类样品在图中表现出良好的聚类现象。以待判样品点与各种类中心点之间的欧氏距离作为依据,得出模型的准确判别结果。结果显示,所建Fisher判别模型在训练集和预测集中的判别正确率分别为98.33%和 96.67%,具有较高的可信度与准确度,因此,荧光光谱法结合Fisher判别分析可用于快速鉴别西洋参及其伪品饮片。     

基于广义判别分析的光谱分类

提出了基于广义判别分析(generalized discriminant analysis, GDA)方法对恒星(Star)、星系(Galaxy)和类星体(Quasars)的光谱进行分类。广义判别分析将核技巧与Fisher判别分析结合起来,通过非线性映射将样本集映射到高维特征空间F,在F空间中进行线性判别分析。实验对比了LDA, GDA, PCA, KPCA算法对于恒星、星系和类星体的光谱分类性能。结果表明基于GDA的算法对于这3种类型光谱的分类正确率最高,LDA次之;尽管KPCA也是一种基于核的方法,但是选择主成分个数较少时效果较差,甚至低于LDA;基于PCA的分类效果最差。     

荧光光谱成像技术结合聚类分析及主成分分析的藻类鉴别研究

为探讨快速、实时藻类检测方法,实验通过荧光光谱成像技术结合模式识别方法对不同藻类进行鉴别研究。发现藻类样本存在着显著的荧光特性,通过采集40个藻类样品的荧光光谱图像,对图像进行去噪、二值化处理,确定有效像素后,根据光谱立方体绘制每个样本的光谱曲线,将所得400～720 nm区段范围内的光谱数据作鉴别分析,再利用系统聚类分析及主成分分析两种不同的模式识别法对光谱数据进行处理。系统聚类分析结果表明： 采用欧氏距离法及平均加权法计算样本间的聚类距离,在距离L=2.452以上水平处可将样本正确分类,准确率为100%;主成分分析结果表明： 通过对原始光谱数据进行一阶微分、二阶微分、多元散射校正、变量标准化等预处理后,再对数据进行主成分分析,其中二阶微分预处理后鉴别效果最佳,八种藻类样品在主成分特征空间中独立分布。因此,利用荧光光谱成像技术结合聚类分析法及主成分分析法对藻类进行鉴别是可行的,操作简便、快速、无损。     

高光谱技术结合特征波长/光谱指数对冬枣成熟度可视化判别

为了给冬枣采收后成熟度分级提供理论指导,运用高光谱技术获取特征波长和计算光谱指数对其成熟度可视化分级。采集三类成熟度冬枣(未成熟果、白熟-初红果、半红-全红果)样本共336个并获取其高光谱信息,通过Savitzky-Golay(S-G)平滑对原始光谱降噪后再用Kennard-Stone(K-S)方法将样本分为训练集(226个)和测试集(110个)。选用连续投影法(SPA)和竞争性自适应重加权采样法(CARS)选择特征波长(CWs);同时从水果生理成分变化角度引入7个光谱指数(SIs)。基于SPA和CARS选取的CWs和引入的SIs分别建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型,并比较了3个模型的分级效果。结果表明：基于SPA和CARS选择的特征波长和引入的SIs建立的PLS-DA模型判别精度分别为：97.27%,95.45%和98.18%。为了直观展现判别结果,选用SIs建立的PLS-DA回归系数拟合判别向量Y的回归方程,依据Y中最大值元素所在类别为该样本预测类别的规则,将结果用不同颜色直观显示。该研究为冬枣成熟度可视化分级提供了思路,引入的SIs参数为开发适于多种水果成熟度分级的设备提供了技术支撑。     

共焦显微拉曼光谱技术在墨迹鉴定方面的应用

利用共焦显微拉曼光谱技术,用可见514.5nm和紫外325nm激光器作激发光源,分别测试了不同品牌的黑色圆珠笔,蓝色圆珠笔和黑色签字笔墨迹的拉曼谱图。在可见514.5nm激光器的激发下,黑色和蓝色圆珠笔墨迹都呈现了丰富的拉曼特征峰而黑色签字笔仅出现了碳峰的信号;此时改换325nm激光器来激发,发现黑色签字笔墨迹出现了清晰的拉曼特征谱峰。通过实验数据对比发现:同一类型且不同品牌笔的墨迹拉曼特征谱峰也存在一定的差异,同一种品牌墨迹的拉曼峰都保持了相对的稳定性。实验结果将为鉴定签字笔和圆珠笔油墨种类提供了法庭科学依据。它的最大优点就在于对样品的无损性,其次还有快速、无需对样品预处理和测试方法简单等。