[發(fā)明專利]一種基于小波變換改進(jìn)激光探針定量分析的方法

無效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410183871.1
• 申請(qǐng)日: 2014-05-04
• 公開（公告）號(hào): CN103983617A
• 公開（公告）日: 2014-08-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李祥友;鄒孝恒;曾曉雁;郭連波;郝中騏;沈萌;陸永楓
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 華中科技大學(xué)
• 主分類號(hào): G01N21/63
• 分類號(hào): G01N21/63
• 代理公司: 華中科技大學(xué)專利中心 42201
• 代理人: 曹葆青

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于材料成分檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于小波變換的激光探針光譜的預(yù)處理方法，尤其適用于鋼鐵樣品的成分分析。

背景技術(shù)

激光探針技術(shù)，即激光誘導(dǎo)擊穿光譜(laser-induced?breakdownspectroscopy,LIBS)技術(shù)是一種通過分析等離子體發(fā)射光譜確定物質(zhì)組分和含量的技術(shù)，因具有檢測(cè)速度快、無需樣品預(yù)處理、可進(jìn)行實(shí)時(shí)在線及遠(yuǎn)程測(cè)量等優(yōu)點(diǎn)，在地質(zhì)分析、生物醫(yī)學(xué)、環(huán)境監(jiān)測(cè)和文物鑒定中具有廣泛的應(yīng)用。LIBS技術(shù)通過獲取等離子體發(fā)射譜線的強(qiáng)度信息來確定元素的含量，而實(shí)際的LIBS光譜是元素特征譜線和連續(xù)背景的疊加，這會(huì)影響光譜真實(shí)強(qiáng)度的測(cè)定，降低了定量分析的準(zhǔn)確度。連續(xù)背景主要是由等離子體產(chǎn)生的初期電子韌致輻射、離子和電子的復(fù)合輻射以及等離子體輻射過程中的雜散光引起。雖然通過改變探測(cè)器的延時(shí)可以減弱背景，但隨著延時(shí)的增大，背景和譜線強(qiáng)度會(huì)同時(shí)減弱，信背比先上升后降低。為了獲得最大的信背比，需要采用具有時(shí)間分辨的探測(cè)器，這將大大增加儀器的成本。因此，尋找一種算法對(duì)光譜的連續(xù)背景進(jìn)行準(zhǔn)確估計(jì)和有效扣除，可以降低光譜背景干擾和提高光譜信背比，對(duì)于提高定量分析的準(zhǔn)確度具有重要意義。

中國(guó)專利文獻(xiàn)《一種基于小波變換的煤質(zhì)特性測(cè)量方法》(公告號(hào)為CN103543132A，公告日為2014年1月29日)公開了一種基于小波變換的去噪方法用于扣除LIBS光譜的環(huán)境噪聲和背景噪聲，將去噪后的小波系數(shù)代入偏最小二乘定標(biāo)模型，能夠提高定標(biāo)模型的測(cè)量精度。這種方法僅僅采用了傳統(tǒng)的小波算法進(jìn)行噪聲和背景的去除，并且這種方法僅適用于測(cè)量煤中的元素濃度、灰分、揮發(fā)分和發(fā)熱量，在測(cè)量煤中的高濃度C元素時(shí)其有效性得到了驗(yàn)證，但對(duì)于大多數(shù)情況，例如合金中的微量元素等其有效性尚未可知。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供了一種激光探針定量分析，是一種改進(jìn)的基于小波變換的背景扣除方法，目的在于進(jìn)一步提高激光探針對(duì)材料尤其是鋼鐵材料中微量元素定量分析的準(zhǔn)確度。

本發(fā)明提供的一種激光探針定量分析，該方法利用激光探針技術(shù)得到該待測(cè)樣品的LIBS光譜，然后利用對(duì)應(yīng)的定標(biāo)樣品得到的優(yōu)化后的小波函數(shù)、分解層數(shù)和比例因子γ對(duì)光譜進(jìn)行校正，最后通過單變量線性回歸模型預(yù)測(cè)待測(cè)樣品中分析元素的含量；所述定標(biāo)樣品是指元素含量已知，且與待測(cè)樣品具有相同基體元素的樣品。

其中，所述優(yōu)化后的小波函數(shù)、分解層數(shù)和比例因子γ是按照下述過程得到：

第1步利用激光探針技術(shù)對(duì)一組定標(biāo)樣品進(jìn)行檢測(cè)，得到定標(biāo)樣品的LIBS光譜圖；

第2步利用小波變換對(duì)定標(biāo)樣品的光譜進(jìn)行背景校正，將背景校正后的特征譜線強(qiáng)度和分析元素濃度分別作為自變量和因變量建立單變量線性回歸模型，根據(jù)定標(biāo)均方根誤差依次優(yōu)化小波函數(shù)、分解層數(shù)和比例因子γ，得到定標(biāo)樣品優(yōu)化后的小波函數(shù)、分解層數(shù)和比例因子γ。

作為上述技術(shù)方案的改進(jìn)，第2步具體包括下述過程：

第2.1步.對(duì)光譜信號(hào)進(jìn)行小波分解：

選用Daubechies小波函數(shù)系列，每種小波函數(shù)對(duì)應(yīng)的分解層數(shù)為4～13，分別對(duì)光譜信號(hào)進(jìn)行小波分解，假設(shè)小波函數(shù)為w，分解層數(shù)為l，進(jìn)行小波分析得到各分解層的高頻細(xì)節(jié)系數(shù)D₁,D₂,……,D_l，以及最高層的低頻近似系數(shù)C；

第2.2步.第一次重構(gòu)光譜信號(hào)：

將最高層的低頻近似系數(shù)C置零，進(jìn)行小波分析，利用修改后的低頻分量與其它高頻分量重構(gòu)光譜信號(hào)；

第2.3步.分析元素特征譜線的獲取：

以選用的標(biāo)準(zhǔn)原子光譜數(shù)據(jù)庫(kù)為參考，結(jié)合實(shí)際光譜，選取無重疊峰干擾和無自吸收現(xiàn)象的分析元素的特征譜線，提取各個(gè)定標(biāo)樣品的特征譜線強(qiáng)度I₁,I₂,……,I_n，其中，n是定標(biāo)樣品個(gè)數(shù)；

第2.4步.建立分析元素的單變量線性回歸模型：

根據(jù)分析元素的濃度矩陣c＝[c₁,c₂,……,c_n]^T和譜線強(qiáng)度矩陣I＝[I₁,I₂,……,I_n]^T建立單變量線性回歸模型，回歸方程為：

c_i＝bI_i+a+ε_i