[發(fā)明專利]絕緣子污穢成分高光譜識別方法

在審

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• 申請日: 2020-02-27
• 公開（公告）號: CN111257242A
• 公開（公告）日: 2020-06-09
• 發(fā)明（設計）人: 任明;夏昌杰;王彬;董明;徐廣昊;謝佳成;張崇興;王思云;段然;郭晨希;馬馨逸
• 申請（專利權）人: 西安交通大學
• 主分類號: G01N21/25
• 分類號: G01N21/25
• 代理公司: 北京中濟緯天專利代理有限公司 11429
• 代理人: 覃婧嬋

1.一種絕緣子污穢成分高光譜識別方法，所述方法包括以下步驟：

第一步驟(S1)中，絕緣子人工污穢模擬檢測，其中，以高溫硫化硅橡膠片為基底材料，選取污穢成分物質作為檢測對象，在基底材料表面定量涂刷污穢成分物質，根據不同成分分為m類樣品，每類樣品數量為n個的樣品集；

第二步驟(S2)中，獲取不同樣品的高光譜圖像，選取第一類污穢區(qū)域作為感性區(qū)域ROI，以感性區(qū)域ROI反射率光譜為輸入量主成分分析，計算前三主成分的載荷因子，代入樣品集光譜其中，t_nj表示的第N個樣品的第J個波段下的反射率值，計算得到前三主成分得分并構造得到不同污穢成分的三維分布特征空間j為波段數，n為樣品數，PCn1至PCn3分別表示第n個樣品的前三個主成分的得分，其余類別污穢樣品按照相同步驟進行，構建m個三維分布特征空間，，其中，主成分得分公式：每個樣品得到x＝[PC₁ PC₂ PC₃]，n個樣品構造得到特征空間相同方法得到m個特征空間，其中，K為載荷因子向量，t為不同波段下反射率強度；

第三步驟(S3)中，獲取待測樣品高光譜圖像以提取樣品表面光譜，分別代入不同污穢成分的主成分得分計算公式，得到待測樣品前三主成分得分x＝[PC₁ PC₂ PC₃]；

第四步驟(S4)中，分別對待測樣品前三主成分得分x＝[PC₁ PC₂ PC₃]和三維分布特征空間聚類分析，根據聚類結果實現污穢成分識別。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，優(yōu)選的，第一步驟(S1)中，在基底材料表面定量涂刷污穢成分物質中，得到單位面積下污穢成分質量，根據基底材料面積，計算各污穢成分質量，基于蒸餾水與污穢成分攪拌后均勻涂刷在樣品表面。

3.根據權利要求1所述的方法，其中，第二步驟(S2)中，經由黑白校正和濾波平滑獲取不同樣品的高光譜圖像。

4.根據權利要求1所述的方法，其中，第二步驟(S2)中，采集反射率為99％的標準聚四氟乙烯白板作為白色標定圖像，然后關閉反射率為0％的鏡頭蓋采集暗校正圖像，采集到的高光譜數據的反射率校正通過黑白校正實現，校正公式為其中，I為校正后高光譜圖像反射率，I₀為校正前高光譜圖像反射率，B為全黑校正圖像反射率，W為全白校正圖像反射率。

5.根據權利要求3所述的方法，其中，濾波平滑包括傅里葉變換、卷積濾波、數學形態(tài)學濾波或Savitzky-Golay平滑。

6.根據權利要求1所述的方法，其中，第二步驟(S2)中，主成分分析采用協方差矩陣或相關系數矩陣作為變換矩陣對原始光譜數據進行數據降維，按照變換矩陣特征值大小選取PC₁，PC₂，PC₃，其特征值為λ₁，λ₂，λ₃，對應的特征向量為每類樣品的載荷因子向量k_ij計算公式如下：

i＝1，2，3，j為波段數。

7.根據權利要求1所述的方法，其中，第三步驟(S3)中，待測樣品主成分得分中，提取待測樣品光譜T′_待測＝[t′₁，…，t′_j]，分別用對應于m類物質的主成分得分公式計算主成分得分x_m＝[PC′₁ PC′₂ PC′₃]。