利用显微拉曼光谱法分析印油扩散过程的研究

拉曼光谱法已被广泛应用于印文油墨成分的检验,且具有快速准确、无损检材的优势。本文利用显微拉曼光谱,检验7种不同品牌和型号的印油所形成的印文样本,并对其在纸张上的扩散过程进行分析。通过获取印文样本在不同扩散距离、扩散时间下所对应的拉曼光谱变化,为分析印油在纸张上的扩散行为提供依据。实验结果表明,印油在短时间内即能达到一个较为稳定的状态,同时扩散过程会受到印油种类、纸张种类等因素的影响。     

超高效液相色谱-质谱联用法与气相色谱-质谱联用法分析水性印油印记的主要成分

应用超高效液相色谱-质谱联用技术(UHPLC-MS)与气相色谱-质谱联用技术(GC-MS),对环保水性印油中的主要成分(主要颜料与挥发性物质)进行了定性分析。通过超声提取与离心对样品进行预处理后,在ZORBAX Eclipse Plus Phenyl-Hexyl (50 mm×4.6 mm, 1.8 μm)液相色谱柱,15 mmol/L乙酸铵水溶液-乙腈为流动相,在UHPLC-MS负离子电喷雾电离条件下以选择离子监测模式定性分析染料及颜料;采用HP-INNOWAX (30 m×0.25 mm, 0.25 μm)气相色谱柱进行GC-MS全扫描,定性分析挥发性物质。研究确认水性印油中的主要颜料成分是酸性红R、水溶曙红Y与颜料红112,主要挥发性物质是甘油、1,2-丙二醇等。本方法快速、准确,可以满足物证鉴定工作中对印记的检测需要,有助于法庭科学中对印油印记的种类区分。     

基于高光谱成像的光敏印油种类区分实验

印油种类区分是法庭科学文件检验领域的重要一环,为研究无损高效区分光敏印油种类的方法。以33种不同品牌光敏印油的原始光谱数据当作对照组,对原始数据进行t-SNE降维和UMAP降维后,选择XGBoost、SVM和MLP三种分类算法,以1比4的比例确定测试集和训练集,对原始数据和降维后的数据进行分类,同时使用网格搜索和五倍交叉验证来优化模型的性能和泛化能力。结果表明,上述三种分类算法对降维后光谱数据区分的平均准确率高于对原始光谱数据区分的平均准确率,且UMAP-MLP分类模型的区分准确率最高,可达到98%。提出的分类模型可用于光敏印油种类的快速区分。     

印文色料的拉曼光谱检验及基于R软件的聚类分析

采用激光拉曼光谱技术对10种印文色料进行了测试研究,基于R软件编写测试所需源代码,根据实验所得印文色料的拉曼测量数据,设定不同参数范围后对数据进行聚类分析,从而得到印文色料的分类。与传统方法中根据拉曼特征峰位置进行分类的方法相比,采用R软件对印文色料进行分析是一种更为准确高效的方法。实践中,可采取两者相结合的方式,提高效率。     

拉曼光谱技术鉴别印文色料的分析研究

采用激光拉曼光谱技术对10种印文色料进行了测试研究,根据实验所得印文色料的测量数据,将测试的印文色料分为6类。实验发现,国内与国外生产的印文色料成分有所不同,国内同一厂家生产的不同型号的印文色料成分有所不同,不同厂家生产的印文色料成分也有相同,拉曼光谱技术可有效地检测出主要成分为金光红或大红粉的印文色料。结合实验,采用控制变量的方法,分析了样品自身、实验环境、实验条件、参数设定等因素对实验测量数据的影响。