[發(fā)明專利]基于激光誘導(dǎo)擊穿光譜的爆炸物實(shí)時(shí)遠(yuǎn)距離檢測(cè)方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201610013800.6
• 申請(qǐng)日: 2016-01-11
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN105651742A
• 公開(kāi)（公告）日: 2016-06-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王茜蒨;趙宇;何力驁;彭中;林幼娜
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京理工大學(xué)
• 主分類號(hào): G01N21/63
• 分類號(hào): G01N21/63;G01N21/01
• 代理公司: 暫無(wú)信息
• 代理人: 暫無(wú)信息

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種基于激光誘導(dǎo)擊穿光譜的爆炸物實(shí)時(shí)遠(yuǎn)距離檢測(cè)方法，屬于光譜探測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)

高能爆炸物在軍事、航空航天以及基礎(chǔ)建設(shè)等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用，隨著應(yīng)用領(lǐng)域的擴(kuò)展，高能爆炸物的安全生產(chǎn)與監(jiān)管越來(lái)越受到重視。另一方面，隨著世界范圍內(nèi)恐怖主義的泛濫，應(yīng)對(duì)汽車炸彈、郵件炸彈以及人體炸彈等威脅民眾安全的事件，也迫切需要一種能在一定安全距離上實(shí)時(shí)檢測(cè)爆炸物的方法。

反恐是當(dāng)今世界的熱點(diǎn)問(wèn)題，由于恐怖襲擊的隱蔽性和突然性，導(dǎo)致無(wú)法能夠及時(shí)有效的進(jìn)行預(yù)警，給人們的人身和財(cái)產(chǎn)帶來(lái)?yè)p失。如何實(shí)時(shí)有效的鑒別恐怖人員攜帶的高能爆炸物，及時(shí)采取預(yù)防措施，使恐怖襲擊產(chǎn)生的危害將至最低是國(guó)土安全與防御領(lǐng)域面臨的主要問(wèn)題。目前，對(duì)爆炸物的檢測(cè)方法主要包括離子遷移譜法、氣相色譜法、THz光譜法、拉曼光譜法、聲表面波法、質(zhì)譜法和熒光檢測(cè)法等。這些方法由于分析時(shí)間長(zhǎng)，誤報(bào)率高，檢測(cè)的樣本準(zhǔn)備過(guò)程復(fù)雜，無(wú)法應(yīng)用于人口密集、流動(dòng)量大的機(jī)場(chǎng)、車站及地鐵，因此迫切需要一種能夠?qū)崟r(shí)、準(zhǔn)確、遠(yuǎn)距探測(cè)的爆炸物檢測(cè)方法。

激光誘導(dǎo)擊穿光譜(簡(jiǎn)稱LIBS)技術(shù)是一種新興的光譜檢測(cè)技術(shù)，其原理是利用高能量密度激光脈沖燒蝕被測(cè)樣本表面，使樣本在幾微秒的時(shí)間內(nèi)迅速氣化，電離，產(chǎn)生高溫、高密度等離子體，光譜儀采集等離子體光譜對(duì)被測(cè)樣本進(jìn)行分析。與其他傳統(tǒng)分析手段相比，LIBS技術(shù)有許多顯著優(yōu)勢(shì)：1)可以分析固態(tài)、氣態(tài)和液態(tài)樣本；2)無(wú)需樣本預(yù)處理，能實(shí)現(xiàn)原位檢測(cè)；3)對(duì)樣本的損耗小；4)可實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離遙測(cè)分析；5)響應(yīng)時(shí)間短，可實(shí)時(shí)同步檢測(cè)；6)具有ppm級(jí)的檢測(cè)限。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提供一種基于激光誘導(dǎo)擊穿光譜的爆炸物實(shí)時(shí)遠(yuǎn)距離檢測(cè)方法，該方法具有檢測(cè)速度快，可遠(yuǎn)距探測(cè)等優(yōu)點(diǎn)，適用于國(guó)土安全與火炸藥分析領(lǐng)域的爆炸物實(shí)時(shí)檢測(cè)。

本發(fā)明的內(nèi)容是通過(guò)下述技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的。

基于激光誘導(dǎo)擊穿光譜的爆炸物實(shí)時(shí)遠(yuǎn)距離檢測(cè)方法，具體步驟如下：

步驟一、LIBS光譜采集：利用激光誘導(dǎo)擊穿光譜測(cè)量系統(tǒng)對(duì)被測(cè)樣本不同區(qū)域進(jìn)行測(cè)量，得到被測(cè)樣本的LIBS光譜。

步驟二、LIBS光譜預(yù)處理：在步驟一采集的光譜中選擇爆炸物識(shí)別所采用的特征譜線，舍棄其他元素譜線；計(jì)算不同特征譜線之間的強(qiáng)度比值，對(duì)譜線強(qiáng)度以及強(qiáng)度之比進(jìn)行歸一化處理。

步驟三、LIBS光譜識(shí)別：將經(jīng)過(guò)步驟二預(yù)處理后的特征譜線強(qiáng)度及其比值作為輸入變量，利用非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法進(jìn)行判別處理，在分析時(shí)將爆炸物光譜和非爆炸物光譜與待測(cè)物光譜一起輸入分類器中進(jìn)行聚類分析，若待測(cè)物光譜與爆炸物光譜聚成一類，則說(shuō)明待測(cè)物是爆炸物；若待測(cè)物光譜與非爆炸物光譜聚成一類，則說(shuō)明待測(cè)物是非爆炸物。

步驟三所述的判別處理方法還可以采用監(jiān)督學(xué)習(xí)方法判別爆炸物；當(dāng)利用監(jiān)督學(xué)習(xí)方法進(jìn)行處理時(shí)，需要事先建立判別模型，再利用判別模型對(duì)被測(cè)樣本LIBS光譜進(jìn)行處理。

以監(jiān)督學(xué)習(xí)方法中常用的偏最小二乘-判別分析(PLS-DA)算法為例，說(shuō)明利用監(jiān)督學(xué)習(xí)方法判別爆炸物的過(guò)程。

(a)PLS-DA判別模型建立過(guò)程如下：

以已知不同種類的樣本為類別對(duì)象，將步驟一采集的已知樣本的LIBS光譜經(jīng)過(guò)步驟二預(yù)處理得到的特征譜線強(qiáng)度及其比值作為訓(xùn)練樣本的自變量矩陣X，設(shè)定分類變量矩陣Y，用PLS回歸方法對(duì)訓(xùn)練樣本的自變量矩陣X和分類矩陣Y進(jìn)行分解，使X和Y的主成分最大程度線性相關(guān)，模型為：

X＝TP^T+E

Y＝UQ^T+F

其中T和U分別為X和Y的得分矩陣，P和Q分別為X和Y的載荷矩陣，E和F分別為X和Y的殘差矩陣，上標(biāo)T表示矩陣轉(zhuǎn)置運(yùn)算；

將T和U作線性回歸，U＝TB，其中回歸因子B＝(T^TT)^-1T^TY；

(b)判別分析

預(yù)測(cè)未知樣本時(shí)，將未知樣本按照步驟二獲得的經(jīng)過(guò)預(yù)處理的特征譜線強(qiáng)度及其比值輸入到建立好的模型中，根據(jù)P求出未知樣本x的得分向量t，依據(jù)下式計(jì)算出預(yù)測(cè)值y；

y＝tBQ

根據(jù)y的值對(duì)未知樣本的類別進(jìn)行判定。

步驟一中所述的LIBS光譜測(cè)量系統(tǒng)，可以是近距離測(cè)量系統(tǒng)，也可以是遠(yuǎn)距離測(cè)量系統(tǒng)。具體實(shí)現(xiàn)可以采用以下幾種方式。