[發明專利]一種利用光聲成像和深度網絡檢測物質顆粒平均尺寸的方法

在審

• 申請號: 201810144979.8
• 申請日: 2018-01-30
• 公開（公告）號: CN110095387A
• 公開（公告）日: 2019-08-06
• 發明（設計）人: 袁杰;馬翔;程茜;王學鼎
• 申請（專利權）人: 南京大學;同濟大學
• 主分類號: G01N15/02
• 分類號: G01N15/02;G06N3/04
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種利用光聲成像和深度網絡檢測物質顆粒平均尺寸的方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1，選取足夠數量的與待測物質樣本sample₀同類的其他物質樣本sample_p，p＝1，2，3，...，P，構成P個學習樣本；

步驟2，利用顯微技術觀察學習樣本的內部結構，并計算每個學習樣本所包含物質顆粒的平均尺寸s_p，p＝1，2，3，...，P，作為學習樣本包含顆粒的真實平均尺寸；

步驟3，搭建光聲信號的測量裝置：選取合適的激光器發射頻率f_a，調整激光器以及聚焦裝置使聚焦后的光束照射在樣本測量區域，物質樣本放置在樣本測量區域，位于樣本旁側的超聲裝置接收并采樣聲信號，超聲裝置所能接收的頻段為f_l～f_u，采樣頻率為f_s；

步驟4，利用步驟3中的光聲信號測量裝置分別測量和接收P個學習樣本的光聲信號w_p(n)，p＝1，2，3，...，P，n＝0，1，2，...，N-1，信號采樣時長

步驟5，計算每段光聲信號w_p(n)的離散傅里葉變換W_p(k)＝DFT[w_p(n)]，p＝1，2，3，...，P，k＝0，1，2，...，N-1，計算W_p(k)的模|W_p(k)|，并對|W_p(k)|進行能量歸一化得到歸一化后的信號幅度譜

步驟6，選取合適的網絡結構，建立輸入為I維，輸出為一維的深度網絡，將每個學習樣本sample_p，p＝1，2，3，...，P的歸一化幅度譜預處理并作為網絡的輸入in_i，i＝1，2，3，...，I，步驟2中所計算的每個學習樣本所包含物質顆粒的平均尺寸s_p，p＝1，2，3，...，P作為網絡的輸出out，對這P個學習樣本進行訓練和測試，計算出深度網絡的最優參數；

步驟7，利用步驟3中的光聲信號測量裝置測量和接收待測物質樣本sample₀的光聲信號w₀(n)，n＝0，1，2，...，N-1，計算其能量歸一化后的信號幅度譜

步驟8，將待測物質樣本sample₀的歸一化幅度譜輸入步驟6中獲得的深度網絡，將相應的網絡輸出out作為待測物質樣本sample₀的顆粒平均尺寸s₀，從而實現對待測物質樣本顆粒平均尺寸的檢測。

2.根據權利要求書1所述的一種利用光聲成像和深度網絡檢測物質顆粒平均尺寸的方法，其特征在于，步驟1中，所選取的學習樣本sample_p，p＝1，2，3，...，P應當與待測物質樣本屬于同種物質組成、同種物質形態，學習樣本數量P應當足夠，并且合適的樣本數量隨著待測物質的不同也會有所不同。

3.根據權利要求書1所述的一種利用光聲成像和深度網絡檢測物質顆粒平均尺寸的方法，其特征在于，步驟2中，利用顯微技術對每個學習樣本成像，所成的圖像中包含M_p個完整的物質顆粒，每個物質顆粒的尺寸為l_p，m，p＝1，2，3，...，P，m＝1，2，3，...，M_p，則該學習樣本所包含物質顆粒的平均尺寸

4.根據權利要求書1所述的一種利用光聲成像和深度網絡檢測物質顆粒平均尺寸的方法，其特征在于，步驟3中，激光器的發射頻率f_a應當選為待測物質樣本光吸收最強的頻率，超聲接收器的上限頻率f_u應當能夠與物質顆粒的最小尺寸相匹配，即其中c₀是該物質中的聲速，s_min是物質顆粒尺寸的最小分辨率，采樣頻率f_s應滿足f_s≥2f_u。