高光谱技术分析茶树叶片中叶绿素含量及分布

植物叶片叶绿素含量及分布是植物营养信息表达的一个重要指标.以茶树为研究对象,利用高光谱技术分析茶树叶片中叶绿素含量及其分布.通过采集茶树鲜叶的高光谱图像,利用7种不同的算法从高光谱数据中提取相应的特征参数,并根据特征参数和叶绿素含量的参考测量值分别拟合出相应的预测模型.结果显示,二次土壤调节植被指数算法提取的特征参数最...     

基于激光光致发光光谱的果实成熟度测试方法研究

介绍了一种探测果实成熟度的新方法。采用红光半导体激光器(655 nm)对果实样品进行照射,所得激光光致发光光谱在685 nm附近产生明显峰值。通过传统的糖度含量检测法测定样品的糖度含量,得到果实的激光光致发光光谱峰值强度随糖度含量增加而降低。利用最小二乘法原理对光致发光强度与糖度含量值进行比较分析,建立了两者的拟合曲线。以红心李和桃子为例, 两者之间的相关系数分别为98.92%与97.31%。设计针对该激光光致发光光谱检测系统的分析软件,实现了生成标准成熟光谱及检测未知成熟度的果实光致发光光谱两部分功能,通过比较可以自动得出果实成熟度等级的判定。结果证明,激光光致发光光谱的成熟度检测方法具有非破坏性、设备小型化、低能耗的优点,在果实成熟度的实时快速检测方面具有应用价值。     

可见/近红外光谱分析技术快速鉴别航天育种番茄

提出了利用可见/近红外光谱技术快速无损鉴别航天育种番茄品种的方法,采用偏最小二乘法对光谱特征信息进行提取,与神经网络结合建立番茄品种的鉴别模型.该模型将提取后的主成分作为神经网络的输入,加速了神经网络的训练速度.同时采用小波变换对大量光谱数据进行压缩,并结合神经网络建立番茄品种鉴别模型,该模型将压缩后的数据作为神经网络...     

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。     

基于主成分分析的复杂光谱定量分析方法的研究

针对超短脉冲激光与气体相互作用产生的非线性荧光光谱的特点,提出了光谱分析的预处理、特征提取以及定量分析的有效方法.采用小波算法对光谱数据进行压缩和降噪处理,使光谱数据由3979点压缩降噪至664点.对处理后的光谱特征峰团的强度进行主成分分析,结果表明2个主成分即可包含98%的光谱信息.采用第一主成分对不同浓度下的谱线强度进行拟合与误差计算,有效地提取了与气体浓度有关的特征参量.实现了气体的定量分析.同已有的定量分析方法相比,定量分析的精度有较大提高,特别在所关心的低浓度情况下,定量分析的精度改善更为明显.3种气体的拟合与计算显示同以往方法相比误差由0.2694降为0.02.     

激光诱导击穿光谱结合偏最小二乘法定量分析脐橙中Cd含量

基于激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对赣南脐橙中Cd元素进行定量分析. 利用LIBS获取样品中Cd元素的特征谱线信息, 并结合原子吸收分光光度计测量样品中Cd元素的真实含量.采用五点平滑法和中心化法对样品光谱数据进行预处理, 基于偏最小二乘法(PLS)对其中的39个样品建立Cd元素的定量分析模型, 在该模型的基础上预测另外13个样品的Cd含量, 并对PLS模型进行对比验证. PLS模型中拟合曲线的相关系数为0.9806, 12个样品的验证结果的相对误差为10.94%.研究结果表明, 激光诱导击穿光谱技术能够准确的检测农产品中重金属含量, 为农产品的安全检测提供技术方法. 关键词： 激光诱导击穿光谱 Cd 定量分析 偏最小二乘法     

三维荧光光谱结合PCA-SVM对几种浓香型白酒的鉴别

提出一种利用三维荧光光谱技术鉴别不同品牌浓香型白酒的方法。运用FLS920荧光光谱仪测量了七个不同品牌浓香型白酒的三维荧光光谱,不同品牌浓香型白酒的荧光光谱特征相似,仅凭荧光特征参数较难区分。采用求偏导和小波压缩相结合的数据预处理方法,求解光谱数据中每一激发波长下,荧光强度对发射波长的一阶和二阶偏导数,选取db7紧支撑正交小波对数据进行压缩,选择4尺度分解后的近似系数作为新的数据矩阵,然后做主成分分析(PCA)。将提取的主成分作为支持向量机(SVM)的输入,并利用K-fold交叉验证的方法寻找支持向量机的最优参数c和γ,建立不同品牌白酒的分类鉴别模型。从每个品牌白酒中随机选取14个样本,共98个样本组成训练集,其余的42个样本组成预测集。分别比较了数据不求偏导,对数据求一阶偏导和二阶偏导的预处理后对鉴别模型的影响。结果表明：三维荧光光谱经过二阶偏导的预处理后,结合主成分分析和支持向量机能很好地实现不同品牌浓香型白酒的分类鉴别,模型的准确率为98.98%,预测集的准确率为100%。该方法具有简单,快速,成本低的优点,可为中国白酒的检测和鉴别技术的发展提供帮助。     

利用特征光谱荧光标记与高斯拟合分析水体中有机物的特性

讨论了一种自然水体中有机物的快速分析方法,以激光诱导荧光(LIF)方法测量了水体的总荧光光谱(TLS);利用特征光谱荧光标记(SFS)技术对水体中溶解有机物(DOM)及叶绿素a(Chl a)的荧光光谱进行了正确的指认和提取。以最小二乘法-Gaussian拟合对水体的TLS进行了拟合,可有效地分离出拉曼散射及荧光光谱,拟合的相关系数优于0.996 4。结果表明,通过在TLS中利用SFS技术正确的指认特定污染物,并以Gaussian拟合进行有效地提取,可以进行水体污染物的快速、实时和在线监测。     

铀污染下的商陆叶片反射光谱特征与铀含量关系研究

通过室内盆栽试验,利用微分技术处理叶片反射光谱数据,研究铀污染下商陆叶片中的铀含量在不同光谱波段与原始光谱反射率、一阶导数光谱的相关关系,找到商陆铀污染诊断的敏感波段范围和最优光谱特征参数,并以相关性较好的敏感波段及光谱特征参数为自变量,与商陆叶片铀含量建立对应的估测拟合模型。如果以该模型为基础创建铀含量的冠层光谱模型,则有可能实现通过遥感影像监测叶片中的铀含量。实验结果表明：当商陆叶片中的铀含量为5.94～71.74 mg·kg-1时,叶片中铀含量与一阶导数光谱数据的相关性较原始光谱数据好,在749～766 nm区间内存在较好的相关性和光谱响应;根据上述相关性分析,选择14个光谱特征参数,计算他们与商陆叶片铀含量的相关系数,其中蓝边面积、红边位置、红边面积与蓝边面积的比值及红边面积与蓝边面积的归一化值与叶片铀含量的相关系数达到了0.05显著检验水平;选取一阶导数光谱中相关系数最高的波段757,758,760和761 nm处的值和上述相关性最高的4个光谱特征参数,与叶片铀含量建立多种形式的估测拟合模型,通过对拟合模型的精度检验,发现以红边面积与蓝边面积的比值、757和760 nm处反射率的一阶导数为自变量的拟合模型的预测效果较好,其中拟合效果最优的模型是以757 nm波段处反射率的一阶导数为自变量的三次函数模型,模型预测精度达到了89.8%。     

拉曼光谱结合光学操控分选油脂酵母

为了探求建立准确快速分选油脂酵母的方法,尝试利用拉曼光谱与激光镊子技术,从细胞群体中分选出油脂酵母.收集各酵母细胞的拉曼光谱,经去背景、17点S-G平滑滤波、多项式拟合基线校正和矢量归一化等数据预处理,结合主成分分析,从酵母细胞的拉曼光谱中提取胞内物质的主要特征信息,根据物质构成的差异来区分油脂酵母与非油脂酵母,进而建...     

基于叶绿素荧光光谱分析的稻瘟病害预测模型

为了实现稻瘟病的快速、准确和无损检测,力求构建稻瘟病害预测模型。根据水稻叶片相对病害面积将稻瘟病划分为3个等级,通过激光诱导法采集不同病害等级的活体水稻叶片叶绿素荧光光谱。选取502～830 nm波段激光诱导叶绿素荧光光谱(LICF)作为研究对象,利用Savitzky-Golay平滑法(SG)和一阶导数变换(FDT)对光谱信息进行预处理,通过主成分分析(PCA)方法获取经SG-FDT预处理后光谱的特征向量,根据累积贡献率和方差选取前3个主成分进行分析。将试验样本分为建模样本和检验样本,以稻瘟病害等级为预测指标,利用建模样本的133片叶片的光谱和病害信息分别结合判别分析(DA)、多类逻辑回归分析(MLRA)和多层感知器(MLP)建立稻瘟病的预测模型,利用检验样本的89片叶片的光谱和病害信息对所建模型进行预测检验,完成对PCA-DA、PCA-MLRA和PCA-MLP的对比寻优。结果表明,PCA-DA,PCA-MLRA和PCA-MLP模型均能完成对稻瘟病害的预测,但PCA-MLP模型的平均预测准确率能够达到91.7%,相比PCA-DA和PCA-MLRA模型,在稻瘟病害3个等级上均具有较好的分类和预测能力。     

激光等离子体无源电探针探测及光谱诊断的比较分析

提出一种利用无源电探针探测激光焊接光致等离子体的方法。采用光电同步采集系统对激光焊接光致等离子体进行研究,利用无源电探针和光纤式光谱仪探测光致等离子体,利用等离子鞘层理论分析电信号,并运用相对光强法计算出光致等离子体的电子温度,比较同步光电信号分析结果。将不涂覆表面物质以及表面分别涂覆KF和TiO₂三种情况下的计算结果进行对比,对影响结果准确性的因素进行分析。研究结果表明通过无源探针法计算等离子体温度与光谱信号计算结果基本吻合,准确度受等离子体离子质量的影响。无源电探针法能够反映激光焊接光致等离子体内温度变化,具有较好的实时性,可以作为激光等离子体监测手段。     

一种激光损伤阈值测试新方法

随着激光器朝向大功率、高能量的方向发展,激光损伤阈值成为了衡量光学元件抗激光损伤能力的重要参数之一,因此,能否准确地测量出光学元件的激光损伤阈值成为研究的重点。而光学元件激光损伤阈值测试的关键是能否准确地判别光学元件是否发生激光损伤。为解决目前常见的损伤判别方法存在的精度低、识别时间长、适用材料范围窄、操作复杂等不足,提出了一种新的激光损伤的判别方法,即等离子体诊断法。以K9玻璃为例,搭建激光损伤阈值的测试平台,利用光纤光谱仪采集强激光辐照K9玻璃时所产生的激光等离子体闪光光谱,并对该光谱进行诊断分析,将该光谱中是否含有待测试光学元件材料中特征元素的光谱峰作为其是否收到激光损伤的标准。同时,对K9玻璃进行了激光损伤阈值的测试,并将测试结果与等离子体闪光法和显微镜法所测的激光损伤阈值进行了对比分析。实验表明,提出的等离子体诊断方法的判别精度高、速度快、测试装置结构简单,易实现在线测量,可以大大地提高光学元件激光损伤阈值测试工作的效率。     

多脉冲高能量强激光诱导产生Al等离子体发射光谱分析

 用Nd:YAG脉冲激光器产生的1.064 μm激光,在空气环境下作用于金属Al诱导产生等离子体,获得了不同能量以及多次脉冲烧蚀下的Al等离子体发射光谱,分析了谱线强度与能量变化之间的关系,实验结果表明：随激光能量的增加,谱线的信号强度明显增强;对等离子体光谱进行Lorentz线型拟合,获取了谱线的半高宽,以此来计算电子密度,得到了电子密度及信号强度随多脉冲强激光诱导次数的增加而逐渐下降的演化规律。     

激光诱导击穿光谱技术结合神经网络和支持向量机算法的人参产地快速识别研究

利用激光诱导击穿光谱技术结合机器学习算法,对东北5个产地(大兴安岭、集安、恒仁、石柱、抚松)的人参进行产地识别,建立了主成分分析算法分别结合反向传播(BP)神经网络和支持向量机算法的人参产地识别模型.实验采集了5个产地人参共657组在200—975 nm的激光诱导击穿光谱,经光谱数据预处理后,对C,Mg,Ca,Fe,H...     

近红外光谱信息筛选在玛咖产地鉴别中的应用

食药植物玛咖富含多种营养成分,极具药用价值。采用近红外漫反射光谱,对采自秘鲁及云南共139份玛咖样品进行产地鉴别。采用多元信号校正结合二阶导数和Norris平滑预处理光谱,利用光谱标准偏差初步选择光谱波段（7 500～4 061 cm-1）,结合主成分-马氏距离（principal component analysis-mahalanobis distance,PCA-MD）筛选出适宜的主成分数为5。基于所筛选的光谱波段及主成分数,利用“模群迭代奇异样本诊断”方法剔除2个异常样品后,分别采用竞争自适应重加权法（competitive adaptive reweighted sampling,CARS）、蒙特卡洛-无信息变量消除法（monte carlo-uninformative variable elimination,MC-UVE）、遗传算法（genetic algorithm,GA）和子窗口重排（subwindow permutation analysis,SPA）四种方法筛选光谱变量信息,利用模型集群分析（model population analysis,MPA）思想对所筛选的光谱变量信息进行评价。结果显示,RMSECV（SPA）>RMSECV（CARS）>RMSECV（MC-UVE）>RMSECV（GA）,分别为2.14,2.05,2.02,1.98,光谱变量数分别为250,240,250和70。采用偏最小二乘判别分析法（partial least squares discriminant analysis,PLS-DA）对四种方法筛选的光谱变量建立判别模型,随机选择97份样品作为建模集,其余40份样品作为验证集。通过R2,RMSEC和RMSEP分析可知,R2： GA>MC-UVE>CARS>SPA,RMSEC和RMSEP： GA相似文献   

延迟双脉冲激光产生的空气等离子体的光谱研究

使用激光双光束方法，对激光大气等离子体的光谱进行了实验研究.由一台激光器产生的两束激光，其中一束用于产生等离子体(电离激光束)，另一束则用于对已产生的等离子体施加影响(作用激光束).作用激光束所引起的光谱特征变化的实验研究结果和相应的初步分析.结果表明，在作用激光束的影响下，激光大气等离子体光谱的强度在整体上都有明显的增加，而且，连续光谱的增强大于线状光谱；短波连续光谱的增强大于长波连续光谱；作用激光束相对于电离激光束的延时越大，谱线增强的相对值也越大；作用激光束对谱线的增强不存在明显的阈值效应.结果还表明，作用激光束除导致光谱幅度增强外，对激光大气等离子体中各种类谱线成分的衰变时间也有明显的影响：除个别谱线外，大多数谱线的衰变时间都有不同程度的延长.对结果的初步分析指出，上述结果是激光大气等离子体中的自由电子吸收作用激光束的能量后，在等离子体中有不同传递途径和不同传递效率的体现.该结果为深入了解激光大气等离子体衰变过程中的微观物理现象提供了新的线索，也为以延长激光大气等离子体衰变过程为目标的技术应用提供了实验依据. 关键词： 大气等离子体 双光束 等离子体光谱 谱线演化     

光纤传能的移动式激光诱导击穿光谱钢铁快速检测与分类

为了实现工业现场对特种钢材的快速检测与种类识别,采用基于光纤传能的移动式激光诱导击穿光谱（LIBS）样机对14种特种钢材进行光谱数据的采集与分析,采用预选谱线并遍历组合的降维方法与支持向量机(SVM)相结合的算法对特钢材料的光谱进行快速分类。分别将原始光谱数据、归一化处理后的光谱数据、归一化处理+遍历组合优选谱线数据作为SVM分类模型的输入向量,并对比了不同输入向量下模型对特钢识别的准确度。结果表明：在事先选出的51条特征谱线作为输入变量的基础上,归一化光谱数据作为SVM分类模型的输入特征时,识别准确度达到95.71%,明显高于使用原始光谱数据作为输入向量时SVM分类模型的准确度11.43%。进一步地,使用MATLAB程序遍历谱线组合,通过遍历各种谱线组合选出最优的输入谱线组合,当优选6条特定的谱线时,对特钢种类识别的准确度达到100%,且建模速度也有相应提升。可以看出,当预选出大量常见特征数据时,机器自动选取特征与人工挑选谱线相比,具有明显优势,基于此降维方法的SVM算法模型在LIBS快速分类技术中具有很好的工业应用前景。     

激光诱导多孔硅晶格畸变的Raman光谱和光致发光谱研究

研究了掺钛水热法制备多孔硅的Raman光谱和光致发光谱.实验发现,当激光功率较低时,多孔硅的Raman光谱在略低于520cm^-1附近表现为一锐的单峰,和晶体硅的Raman光谱类似.随激光功率增大,该单峰向低波数移动,Raman和光致发光峰的强度与激光强度的一次方成正比.当激光功率增大到一定值时,该单峰分裂成两个Raman峰,光致发光谱的强度突然增大,与激光强度之间不再满足一次方的关系,位于低波数一侧的Raman峰随激光功率增大进一步向低波数移动.多孔硅Raman光谱随激光功率的变化是 关键词： 多孔硅 Raman光谱 光致发光