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[發明專利]一種基于二維光譜的溶液組分濃度確定方法及系統有效

專利信息
申請號: 202211075417.5 申請日: 2022-09-05
公開(公告)號: CN115184281B 公開(公告)日: 2022-12-09
發明(設計)人: 王心安 申請(專利權)人: 北京智麟科技有限公司
主分類號: G01N21/25 分類號: G01N21/25;G06V10/30;G06V10/44;G06V10/766;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 北京高沃律師事務所 11569 代理人: 王愛濤
地址: 100070 北京市豐臺區航豐路*** 國省代碼: 北京;11
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 二維 光譜 溶液 組分 濃度 確定 方法 系統
【權利要求書】:

1.一種基于二維光譜的溶液組分濃度確定方法,其特征在于,包括:

獲取待測溶液的光譜數據;

根據所述待測溶液的光譜數據,構建待測溶液的二維光譜圖像;

提取所述二維光譜圖像的特征;

將所述二維光譜圖像的特征輸入到溶液組分濃度預測模型中,得到待測溶液的組分及濃度;所述溶液組分濃度預測模型是根據歷史溶液的組分和濃度,以及二維光譜圖像的特征,對初始預測模型進行訓練得到的;所述初始預測模型為偏最小二乘回歸模型,或棧式自編碼網絡模型,或卷積神經網絡模型;

所述提取所述二維光譜圖像的特征,包括:

在所述二維光譜圖像上提取預設波段的光譜數據,得到預設波段二維光譜圖像;

確定所述預設波段二維光譜圖像的峰值點;

提取所述預設波段二維光譜圖像上經過所述峰值點的縱向光強分布曲線;

提取所述預設波段二維光譜圖像上經過所述峰值點的橫向光強分布曲線;

確定縱向光強分布曲線上大于預設閾值的區域為第一特征區域;

確定橫向光強分布曲線上大于預設閾值的區域為第二特征區域;

確定所述第一特征區域和第二特征區域的交集為總特征區域;所述二維光譜圖像的特征包括縱向光強分布曲線、橫向光強分布曲線和總特征區域。

2.根據權利要求1所述的一種基于二維光譜的溶液組分濃度確定方法,其特征在于,在所述根據所述待測溶液的光譜數據,構建待測溶液的二維光譜圖像之后,還包括:

對所述二維光譜圖像進行去噪處理。

3.根據權利要求1所述的一種基于二維光譜的溶液組分濃度確定方法,其特征在于,在所述獲取待測溶液的光譜數據之前,還包括:

獲取多個歷史溶液的光譜數據;

根據每個所述歷史溶液的光譜數據,構建歷史溶液二維光譜圖像;

提取每個所述歷史溶液二維光譜圖像的特征;

以所述歷史溶液二維光譜圖像的特征為輸入,以所述歷史溶液的組分和濃度為期望輸出,對初始預測模型進行訓練,得到溶液組分濃度預測模型。

4.一種基于二維光譜的溶液組分濃度確定系統,其特征在于,包括:

光譜數據獲取模塊,用于獲取待測溶液的光譜數據;

二維光譜圖像構建模塊,用于根據所述待測溶液的光譜數據,構建待測溶液的二維光譜圖像;

特征提取模塊,用于提取所述二維光譜圖像的特征;

預測模塊,用于將所述二維光譜圖像的特征輸入到溶液組分濃度預測模型中,得到待測溶液的組分及濃度;所述溶液組分濃度預測模型是根據歷史溶液的組分和濃度,以及二維光譜圖像的特征,對初始預測模型進行訓練得到的;所述初始預測模型為偏最小二乘回歸模型,或棧式自編碼網絡模型,或卷積神經網絡模型;

其中,所述特征提取模塊包括:

預設波段二維光譜圖像確定單元,用于在所述二維光譜圖像上提取預設波段的光譜數據,得到預設波段二維光譜圖像;

峰值點確定單元,用于確定所述預設波段二維光譜圖像的峰值點;

縱向光強分布曲線確定單元,用于提取所述預設波段二維光譜圖像上經過所述峰值點的縱向光強分布曲線;

橫向光強分布曲線確定單元,用于提取所述預設波段二維光譜圖像上經過所述峰值點的橫向光強分布曲線;

第一特征區域確定單元,用于確定縱向光強分布曲線上大于預設閾值的區域為第一特征區域;

第一特征區域確定單元,用于確定橫向光強分布曲線上大于預設閾值的區域為第二特征區域;

總特征區域確定單元,用于確定所述第一特征區域和第二特征區域的交集為總特征區域;所述二維光譜圖像的特征包括縱向光強分布曲線、橫向光強分布曲線和總特征區域。

5.根據權利要求4所述的一種基于二維光譜的溶液組分濃度確定系統,其特征在于,所述系統包括:

去噪模塊,用于對所述二維光譜圖像進行去噪處理。

6.根據權利要求4所述的一種基于二維光譜的溶液組分濃度確定系統,其特征在于,所述系統還包括:

歷史溶液光譜數據獲取模塊,用于獲取多個歷史溶液的光譜數據;

歷史溶液二維光譜圖像構建模塊,用于根據每個所述歷史溶液的光譜數據,構建歷史溶液二維光譜圖像;

歷史溶液二維光譜圖像特征提取模塊,用于提取每個所述歷史溶液二維光譜圖像的特征;

訓練模塊,用于以所述歷史溶液二維光譜圖像的特征為輸入,以所述歷史溶液的組分和濃度為期望輸出,對初始預測模型進行訓練,得到溶液組分濃度預測模型。

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