[發明專利]基于雙探頭采樣和自適應機器學習的紫外拉曼光譜檢測裝置

在審

• 申請號: 202010777408.5
• 申請日: 2020-08-05
• 公開（公告）號: CN111879752A
• 公開（公告）日: 2020-11-03
• 發明（設計）人: 何蔚;成云飛;疏天明;鄭健
• 申請（專利權）人: 公安部第三研究所
• 主分類號: G01N21/65
• 分類號: G01N21/65;G01N21/01
• 代理公司: 上海智信專利代理有限公司 31002
• 代理人: 王潔;鄭暄

1.一種基于雙探頭采樣和自適應機器學習的紫外拉曼光譜檢測裝置，其特征在于，所述的裝置包括：

第一光學探頭，通過激光光束與樣品表面接觸，并采集樣品的拉曼信號，實現精細化檢測分析，對樣品信息進行入庫；

第二光學探頭，為大孔徑遠距離探頭，通過激光光束與樣品表面接觸，并采集樣品的拉曼信號，與第一光學探頭互補，實現實用性快速檢測分析；

光譜儀，與所述的第一光學探頭和第二光學探頭通過光纖相連接，用于接收所述的樣品的拉曼信號，并處理信號和顯示信號。

2.根據權利要求1所述的基于雙探頭采樣和自適應機器學習的紫外拉曼光譜檢測裝置，其特征在于，所述的光譜儀包括：

處理器，用于控制和處理光譜儀的各個模塊；

紫外激光器，與所述的處理器相連接，用于發射紫外激光；

制冷檢測器，與所述的處理器相連接，用于：搭載半導體二階制冷檢測器，使光譜儀具有更高的波長及強度穩定性；

信號預處理模塊，與所述的處理器相連接，用于對樣品的拉曼信號數據進行預處理；

深度機器學習模塊，與所述的處理器相連接，用于根據數據分析工具對樣品的拉曼信號數據進行自動分析、反饋，并訓練分類器；

樣品分類標注模塊，與所述的處理器相連接，用于通過深度機器學習模塊與數據庫對比鑒別樣品的類別，通過分類器對樣品數據進行樣品類別歸屬和標注，并存入數據庫。

3.根據權利要求2所述的基于雙探頭采樣和自適應機器學習的紫外拉曼光譜檢測裝置，其特征在于，所述的信號預處理模塊的預處理操作包括對拉曼信號數據進行格式規范、數據校驗、壞數據剔除、數據平滑濾波和去噪的處理過程。

4.根據權利要求2所述的基于雙探頭采樣和自適應機器學習的紫外拉曼光譜檢測裝置，其特征在于，所述的深度機器學習模型數據處理模塊的數據分析工具包括主成分分析單元、神經網絡單元、判別函數分析單元和支持向量機單元。

5.根據權利要求2所述的基于雙探頭采樣和自適應機器學習的紫外拉曼光譜檢測裝置，其特征在于，所述的樣品分類標注模塊包括分類器，與所述的處理器、信號預處理模塊和深度機器學習模塊相連接，用于進行數據調用。

6.根據權利要求2所述的基于雙探頭采樣和自適應機器學習的紫外拉曼光譜檢測裝置，其特征在于，所述的光譜儀還包括顯示屏，與所述的處理器相連接，用于顯示檢測數據。

7.根據權利要求1所述的基于雙探頭采樣和自適應機器學習的紫外拉曼光譜檢測裝置，其特征在于，所述的第一光學探頭為標準近距離7.5mm焦距。

8.根據權利要求1所述的基于雙探頭采樣和自適應機器學習的紫外拉曼光譜檢測裝置，其特征在于，所述的第二光學探頭的激光焦距為1000mm。