光谱信息（精选12篇）
光谱信息 篇1
随着时代的发展,人们越来越关注自身健康,对身体状况自诊断的需求与日俱增。尿液检测是重要的疾病检测手段,从尿液信息中可清楚了解自身状况,目前检测尿液的方法主要有显微镜检测法、干化学法、尿沉渣法等[1]。但由于操作复杂、仪器贵重等原因,普通家庭很难配置传统尿液检测装置,因此市场迫切需要一种价廉、便捷、快速的家庭式尿液检测仪。为此提出了基于CCD图像传感器的尿液信息检测装置。
基于CCD图像传感器的尿液信息检测装置通过不同波长LED照射浸过尿液的试纸,试纸上试块的颜色信息在多波长LED照射过后转换成反射光强度信息经线性阵列CCD图像传感器TCD1209D采集,供数据分析系统进行数据分析处理,由此即可得到准确的诊断信息。
本文简介了试纸法尿液检验现状,并详细阐述了尿检仪核心模块———CCD颜色信息采集系统的设计。
1 试纸法尿液检验现状
试纸法是现代临床检验中的一种常用方法,一般是将体液涂敷在经化学处理的试纸上,通过试纸上检测剂与体液中特定成分反应引起的试纸颜色变化诊断病情。试纸检验法由于检测设备成本低、使用方便等特点十分适合家庭医疗应用[2]。
试纸法属于干化学分析方法,其结果分析方法主要有差示电位法和反射光度法两种,尿液试纸主要采用反射光度法进行检验[3]。试纸的反射率R遵循如下公式[4]:
其中,X为试纸上固相反应层厚度,K为单位厚度的光吸收系数,S为固相反应层的散射系数,
尿常规检验试纸瓶上通常印有色标用于比对,但这种人工比对的方法无法实现定量测量,且对于最需要家庭健康检查的中老年人群,通过细微的颜色变化进行自我诊断存在实际的困难。因此,借助仪器来判读试纸信息是有价值的。
2 系统设计
系统主要由供电模块、CPLD可编程逻辑器件、CCD图像传感器和信号的处理电路组成,其中CPLD采用Altera公司的EPM7064S,CCD图像传感器采用东芝公司的TCD1209D,控制及信号处理采用STM32系列ARM芯片。系统的总体框图如图1所示。
电源模块输出+12 V、+9 V直流电供装置使用。EPM7064S产生的CCD控制信号接入6输入的反相器以转换电平并增加其驱动能力,再连接至CCD各控制脚,该控制信号同时作为ARM板的采样标志信号。CCD图像传感器根据采集到的光强输出相应的模拟信号,其输出电压为2.4~5.6 V之间,使用信号处理电路将CCD输出信号放大整形至0~3.3 V,供ARM内置的ADC直接采样。
3 CCD图像传感器TCD1209D简介
TCD1209D是东芝公司的低暗电流[5]、高灵敏度线阵图像传感器,具有2 048个有效光敏单元,光敏单元尺寸为14μm×14μm,其中心距亦为14μm。TCD1209D的内部原理图如图2所示。
从原理图可看出,TCD1209D由光敏单元区(Photo Diode)、转移栅(Shift Gate)、CCD模拟移位寄存器和信号输出缓冲器4部分组成。其中光敏单元区的光敏单元前面部分的D13~D31和最后面部分的D3~D39是虚设单元,虚设单元经光学涂黑,用于校正输出信号的基线温漂[6]。真正有效的是中间的S1~S2048共2 048个光敏单元。转移栅相当于开关,当其关闭时,光敏单元区和CCD模拟移位寄存器被分隔成两个独立部分,光敏单元根据光信号积累电荷(称为光积分阶段),而CCD模拟移位寄存器则运行移位功能,两部分互不干扰,独立进行。转移栅打开时,光敏单元把电荷信号并行传输给移位寄存器,再由移位寄存器串行传输到输出缓冲器中,此时移位寄存器的输出是由脉冲信号准1和准2控制。输出缓冲器将输出的电荷信号进行处理,使信号更加稳定,最后在CP和RS信号的作用下,将稳定的模拟信号输出到OS端,这样即完成了整个CCD传感器的工作流程。
TCD1209D共有22个管脚,其中有用的管脚有9个,其功能如表1所示,时序如图3所示。
从图3可知,TCD1209D传感器的驱动脉冲信号共6个,其中ф2和ф2B信号相同,ф1和ф2互为反相,SH信号的高电平(电荷传输阶段)时间必须大于1 000 ns(典型值为1 500 ns),CP和RS信号的高电平时间须大于10 ns(典型值为100 ns)。根据脉冲间相位要求可知,当SH为高电平时,ф1必须为高电平,而ф2和ф2B以及RS和CP必须为低电平;在RS信号为1时,ф1脉冲信号必须比SH信号提前至少200 ns置高,且比SH信号至少延迟200 ns才能置低,以保证在SH转移门传输电荷信号时不受到移位信号的影响。同样,CP信号置低须比SH置高至少提前200 ns,而RS信号从低置高则至少比SH信号从高置低延迟200 ns。RS信号和CP信号必须出现在ф2B的高电平阶段,且RS信号相位超前于CP的相位,CP信号下降沿提前于准2B信号下降沿的典型时间值为50 ns。在SH为低电平期间(光积分阶段),至少有前面32个虚设单元信号和后面8个虚设单元信号(其中最后一个为校验位输出)以及中间的2 048个有效的光敏单元信号,即共有2 088个信号输出,因此必须保证至少有2 088个ф1、ф2、ф2B、RS、CP信号。
4 CCD驱动电路硬件设计
尿液信息采集系统的硬件核心是CCD图像传感器的驱动。目前CCD图像传感器芯片的驱动方案主要有EPROM、专用芯片、单片机、可编程逻辑器件4种[7],考虑到对多种线阵CCD的通用性,本装置采用基于可编程逻辑器件(CPLD)的驱动方案。驱动电路如图4所示。
由于TCD1209D的驱动信号频率很高,为保证信号完整性,在反相器与TCD1209D连线上串入了小电阻,其作用主要有:(1)提高信号源与信号线间的阻抗匹配以减少信号振荡等不利于信号传输的情况;(2)削弱信号的边沿尖峰,串联上小电阻后电阻与信号线中的分布电容形成RC滤波电路,可以消减尖峰信号的发生,使得输入信号更加平缓[8]。
CCD输出信号经基于运放的电平变换、放大等信号调理电路后方可送入ADC采集。须注意的是,由于CCD输出信号的频率比较高,典型值为1 MHz,所以对运放的要求也非常高,须选择高带宽、高电压摆率的型号,如美国Analog Devices公司的AD8031或AD8051运放。
5 CPLD软件设计
线阵CCD的驱动可分为光积分开始、光积分与电荷移位、光积分结束、电荷转移4个阶段,系统工作即是这4个阶段的不断循环进行。所以只要分析出4个状态各自的波形,再让状态机不断在4个状态中循环执行,即可实现CCD信号的输出。
当外部光源发生显著变化时,需要改变光积分的时间。可通过改变驱动脉冲信号的频率或在一个驱动时序周期末增加空驱动脉冲的方法实现。
编写的Verilog HDL程序在Quartus II中仿真的波形如图5所示(反相)。
软件仿真和硬件调试证明,CPLD输出的波形满足TCD1209D驱动要求[9]。
6 系统调试分析
通过改变CCD外部光线强弱可得到变化的信号输出,波形如图6所示。
通过对比可知,当光线强时CCD输出的信号峰峰值大,在光饱和时甚至产生尖峰信号;当光线减弱时CCD输出信号峰峰值减小且输出电压最小值增大;当完全遮挡住时输出信号与第一个阶梯处持平。其中CCD有效输出电平均为信号最底部的平坦部分。
7 实验结果
用尿液采集系统读取尿10项试纸,各试纸块上的反射光强度AD采集结果如表2所示。
表2中,1、2组数据是在黑暗背景条件下相同样品测试的结果,3~6组数据是在明亮背景条件下不同样品测试的结果。从数据可得出,在特定环境下采集的数据具有一致性能,能满足家庭诊断要求,系统采集的数据稳定可信。但环境光对测量结果有影响,因此在产品化时应在光学检测机构中增设遮光措施,同时,在数据处理过程中需要根据试纸白色基底部分的反射光数据作修正。
本文针对目前便捷式尿液分析仪的发展及CCD图像传感器的应用提出了基于CCD图像传感器的尿液信息数据采集系统。该系统配合多波长LED,可采集尿液试纸的颜色信息,以供后续的数据处理模块分析。系统使用CPLD芯片EPM7064s作为驱动,可实现在线编程,方便了整个系统的调试、更新。同时整个系统的布线简洁、方便,有利于系统的稳定性和抗干扰的能力。该系统也可应用于其他图像采集场合中,具有显著的实用性和推广性。
光谱信息 篇2
基于.NET和SuperMap的干旱区Web典型地物光谱信息系统的设计与实现
摘要：地物波谱特性是遥感定量分析的基础,也是遥感基础研究的重要内容.干旱区绿洲典型地物光谱数据库对于遥感技术在土壤盐渍化方面的应用研究具有重要的意义.该文以渭干河-库车河三角洲绿洲为例,将.NET和SuperMap平台相结合,用SQL Server数据库存储数据,采用B/S模式,使用C#语言设计并开发了地物光谱信息系统,并针对干旱区绿洲的特点建立了典型地物光谱数据库.该系统实现了对研究区典型地物光谱信息及其相关属性数据的分类存储和管理;地图与属性数据的可视化双向查询;地物光谱响应曲线的`绘制;导数光谱数据处理及曲线绘制,初步具备了简单的光谱数据挖掘和分析能力,为该地区后续土壤盐渍化研究提供了一个高效、可靠、便捷的数据管理和应用平台.该系统容易维护,便于二次开发,实际运行状况良好. 作者： 夏军 塔西甫拉提・特依拜 张飞 姬洪亮 Author： XIA Jun TASHPOLAT・Tiyip ZHANG Fei JI Hong-liang 作者单位： 新疆大学资源与环境科学学院,新疆乌鲁木齐830046;新疆大学绿洲生态教育部重点实验室,新疆乌鲁木齐830046 期 刊： 光谱学与光谱分析 ISTICEISCIPKU Journal： SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS 年，卷(期)： 2011, 31(7) 分类号： S123 TP311 关键词： 互联网地理信息系统 光谱库 光谱信息系统 SuperMap .NET 机标分类号： S15 P9 机标关键词： .NET SuperMap 干旱区绿洲 Web 典型地物 地物光谱 信息系统 语言设计 Based Arid Areas Information System Object Typical Implementation 土壤盐渍化 光谱数据库 属性数据 光谱信息 遥感定量分析 光谱响应曲线 基金项目： 国家自然科学基金，新疆自然科学基金 基于.NET和SuperMap的干旱区Web典型地物光谱信息系统的设计与实现[期刊论文] 光谱学与光谱分析 --2011, 31(7)夏军 塔西甫拉提・特依拜 张飞 姬洪亮地物波谱特性是遥感定量分析的基础,也是遥感基础研究的重要内容.干旱区绿洲典型地物光谱数据库对于遥感技术在土壤盐渍化方面的应用研究具有重要的意义.该文以渭干河-库车河三角洲绿洲为例,将.NET和SuperMap平台相结合...生命的光谱证据 篇3
生命的起源
生命是美妙的，然而生命的形成条件又是苛刻的。众所周知，生命的最基本物质是氨基酸，那么地球上最初的氨基酸从何而来?
一些科学家提出了这样的假设：在距今46亿年前，由尘埃和气体包裹的地球诞生了。最初的原始大气中仅有一些极为简单的有机分子，它们在高能紫外线和宇宙射线的强烈辐射下，经过一系列漫长而复杂的化学反应，最终产生了氨基酸。
为验证这一假设，1953年和1959年，美国和德国的科学家分别做了类似的实验：他们把氨气、甲烷、氢气混合(模拟地球最初的大气)，注入一个真空玻璃器皿，用电火花或紫外线模仿原始雷电交加的自然条件，照射这些混合气体。经过数昼夜之后，结果在完全无生命的玻璃器皿中发现了氨基酸。
那么，宇宙中有没有和地球条件相似的星球存在?如果有这样的星球，是不是就有生命甚至智慧生命存在的可能呢?
少数持怀疑态度的科学家认为，这种可能性几乎为零。他们认为在地球以外的大部分宇宙空间，辐射程度和温度都太高，适合生命生存的星球极少，而且宇宙轰击(类似6500万年前致使恐龙灭绝的那一次轰击)极为严重。即使有生命形式存在，也只能是生活在深层土壤中类似细菌的生物，存在智慧型生物的几率微乎其微。
尽管在观点上存在分歧，但几乎所有科学家都认为有必要继续深入研究和探索。
希望的火星
火星和金星向来被认为是太阳系中最有可能存在生命的地方。然而通过探测获悉，金星表面被一层厚达25千米的浓硫酸云所包裹，大气中二氧化碳的含量超过97％。又因为热量无法散射出去，所以常年温度高达480℃，而且它的大气压力约为地球的90倍。这样恶劣的环境简直令人生畏，存在生命的可能性几乎为零。
于是人们对火星寄予厚望。从1962年前苏联的“火星1”号到1997年美国的“火星探路者”号，几十年间，共计约有20多个探测器对火星进行了勘测，并发回大量珍贵的图片及土壤试验数据。
虽然勘探结果尚未发现有生命存在，但是从拍摄的照片上可以看到一些绿色的区域，并且每年都有所变化。经过光谱仪的分析，初步断定其类似于地球上的苔藓植物。而且在火星赤道附近探测到了面积约500平方千米的赤铁矿。赤铁矿是一种氧化铁，是经过一些与水有关的化学反应而形成的，这意味着火星的大气中含有游离氧，而且火星表面曾经有过热水。最近的勘探还发现火星北极存有冰盖，据估计含水量约为格陵兰岛的1／2。
另一方面，科考人员在南极洲发现的火星陨石(形成于300万年以前)，虽然并非像先前认为的那样含有能证明火星存在微生物的证据，但美国科学家最近指出，陨石中氘与氢的含量比为2∶1。也就是说，火星上水的成分与地球并不相同。因此，科学家认为,火星的水含量可能是原先设想的2倍～3倍，而这些水很可能就藏在火星的地壳之中。
有水和氧，看上去具备了某些孕育生命的条件，但事实会是怎样的呢?
2001年，美国发射的“火星勘测者登陆器”能嗅探火星土壤，以帮助确定火星是否适合生命生存。未来其他的探测包括送回泥土的使命、火星气球和远程火星车，它们能连续数年探测火星表面。
无论这些探测器是否发现火星上有生命踪迹，美国都计划于2014年派人前往。届时，将对这颗红色的星球进行全面而细致的搜索。
新的目标
找寻生命的另一个目标是寻找地球外海洋。木星的卫星木卫二的冰帽下据认为存在海洋。科学家们推断，如果存在这样的海洋，木卫二必定有一个熔化的地核和出口，而在地球上这样的出口充满了奇异的生命形式。
土星神秘的卫星土卫六可能具有地球生命开始的环境和条件。现已发现它上面有大气层，它不仅是太阳系中惟一有大气的卫星，而且还是体积最大的卫星。“先驱者11”号拍下的土卫六呈橘红色，它的表面很可能是冰层。于2004年进入土星轨道的“卡西尼”号宇宙飞船将向土星表面空投一个探测器，而后，配备一对小登陆器的土卫六轨道器会接踵而至。这些消息无疑使坚信有地外生命的人们看到了新的希望。此外，在前往地外行星途中掠经地球的太空探测飞船，已经探测出地球存在生命的光谱证据，它的谱线证明存在叶绿素、分子氧和甲烷。如果在其他行星上也发现相似的光谱，我们就有可能发现地外生命。
飞向远方
人类的目光并未局限在太阳系内，科学家们借助日益发达的科技手段，将搜索的范围辐射到了更遥远的地方。
1974年11月，美国利用设在波多黎各的阿雷西沃山谷的巨大射电望远镜，向太空发出了一组人类精心设计的密码信息。目标是武仙星座球状星团M13，共发射了3分钟。但是，即便那里真的有外星智慧生物给人类回电，按照电波30万千米／秒的速度计算，一去一回至少也需要50 000年，时间太漫长了，以至于不太现实。
从1983年3月开始，美国又执行了一项极其庞大的“搜索地外文明”计划。在西班牙、澳大利亚和美国分设三座巨大的无线电天线，对天空一连观测了4年，到1987年3月告一段落。观测了整个宇宙中距地球80光年以内的773颗中年恒星，其结论正在研究之中。
光谱信息 篇4
速生桉作为广西的主要经济林之一,不仅具有生长最快、用途最广泛的特点,还具有很强的环境适应性能力和抗病虫害能力等许多优良的生物学特性,并且具有很好的经济效益、社会效益和生态效益。然而速生桉的快速生长同时伴随着地方生态环境的恶化,其生长过程中需要大量的水资源,大面积种植会导致当地地下水位下降、土壤保水能力降低,长此以往会导致土地板结甚至土壤沙化。速生桉对于土壤中的肥料需求量巨大,凡是种植过桉树的地区,土地肥力都会有不同程度的下降乃至枯竭。它的种植、砍伐与促长之间周期交替过于频繁,当规模达到一定数量级则会对当地土壤肥力,地下水资源等生态环境产生负面影响。通过抽样调查和逐级汇总方式的传统的林业调查和跟踪,不仅耗时费力,而且会受到各种主客观因素的影响使得获取信息的可信度较低,很大程度上影响了对桉树林发展的准确、及时监测。
而国外对桉树的研究多侧重于桉树生物物理反演的比较多,而国内的多集中在桉树的育种、经济价值和对生态环境的影响比较多。基于桉树林种植的遥感信息快速调查、监测、跟踪的研究却很少。在遥感对象的遥感信息提取方面,国外针对面向对象的应用和研究的成果很多,却在面对对象的桉树林遥感信息提取中出现的文献很少;国内应用面向对象的图像分析方法在土地利用、道路、农作物信息、森林信息等遥感信息的提取研究很多,但由于桉树在空间上分布显得较分散,并且林场中往往是树种混杂、以及树龄、生长密度等会影像到遥感信息的监测,以面向对象的图像分析方法,应用在桉树林遥感信息的快速调查、监测、跟踪的具体且详细研究的则相对很少。
因此,在一定空间、时间内,采用面向对象的遥感影像分析方法,及时、准确掌握桉树种植生产情况,了解、跟踪、调查桉树种植的数量、质量及其消长动态信息的技术应用研究,具有很大的科研价值。
2面向对象分类方案
建立对象知识库。对象知识库是多种特征的集合,选取地物多种特征,建立分类规则,能够得到很好的分类结果。对象知识库支持包括分割算法、分类算法、统计算法、优化算法、导出算法等百余种常用算法。eCognition要一款源自德国的遥感影像分析软件,它突破了传统影像分类方法的局限性,提出了革命性的分类技术-面向对象分类。它强大的对象知识库对对象分类不再是传统意义上的对象像素,充分利用了对象信息(色调,形状,纹理,层次),类间信息(与邻近对象,子对象,父对象的相关特征)。因此算法建立对象知识库可借鉴eCognition平台,如图1所示。
根据对象特征知识库平台,分别建立桉树与其它树种之间特征阈值范围的差别,找出阈值的上下限,如图2所示。
3面向对象的桉树林信息提取
本文以南宁市高峰林场作为研究区,地理位置为:22°48′48″~23°3′34″N,108°7′55″~108°32′53″E。林场所在区域属大明山余脉,属低山丘陵地貌,地势东北高、西南低,呈东北-西南走向,海拔高度70~500m,坡度20°~35°,地形比较封闭。高峰林场经营土地面积89万亩,其中场内面积48万亩,域跨武鸣、宾阳、上林三县以及南宁市兴宁、青秀、西乡塘三城区;场外造林面积41万亩,分布在全区37个市(县、区),森林蓄积量265万立方米,森林覆盖率83.7%。林场目前有人造板,速丰林,经济林和第三产业这几大支柱产业,并由传统的林业向现代林业迈进。
在本次研究中,考虑到研究内容、研究对象和工作量等因素,高峰林场取条带分布区域,不包括外包林场,如图3所示:
在遥感影像上提取桉树林的信息,采用类似于决策树的构思方法,先简单后复杂,剔除无关信息筛选有用的地物类别,然后再实现目标地物信息的提取。桉树林信息提取主要根据次分类方案进行:
(1)水域是较简单的地类,先从影像中剔除水域对象,得到非水域图层L1;
(2)在非水域对象层L1中分出植被对象层L2与非植被对象层L3;
(3)在植被层L3中提取林地地类对象层L4;
(4)在林地对象层L4中提取出桉树林对象层L5;
(5)再在桉树对象层L5中分出桉树幼林、中林和成林。
3.1非水域信息提取
近红外比率(Ratio_Nir)通常用于区别和提取水体和阴影,结合影像蓝波段、近红外比率、归一化水体植被指数(NDWI)和归一化植被指数(NDVI)[1],提取水域对象信息。其指数计算的表达公式为:
(1)近红外比率:
Ratio_Nir=Nir/(Blue+Green+red+Rededge+Nir)
(2)归一化水体植被指数:
NDWI=(Green-Nir)/(Green+Nir)
(3)归一化植被指数:
NDVI=(Nir-Red)/(Nir+Red)
设置Ration_nir阈值为<0.926能较好突出水体在影像上的信息表现,NDWI阈值为<0.13能较好的区分水体和植被,Ratio_Nir阈值为<0.429能较好的进一步区分水域与非水域地类。研究区水域信息分布情况,如图4所示。
3.2林地信息提取
本文主要使用的桉树Rapi Eye影像,其光谱波段在440nm-850 nm蓝、绿、红、红外、近红外有五个波段。地面采样间隔为6.5m,正射影像的像素大小为5m,幅宽77km重访周期为每天,影像获取能力为400万平方公里/天。桉树影像的特点比较真实的反映了研究区的概况。
由于桉树种植土壤中的肥料需求量巨大,凡是种植过桉树的地区,土地肥力都会有不同程度的下降乃至枯竭是对象层中剔除水域对象后,还需从影像对象层中提取出林地信息,然后再从林地信息提取桉树林的对象,再进行树龄识别。
研究区地形比较复杂,可适当引入数字高程模型数据(DEM)作为专题辅助数据,结合DEM数据,筛选一些位于高程较低的农作物。在区分植被与非植被信息时,可应用NDVI植被指数,如农作物、林地的NDVI值大于0,非植被的NDVI值小于0(如居民点及建筑用地)。在提取出植被对象的基础上,再进一步分析农作物、林地特征,提取林地信息。经提取水体后,把影像对象划分为林地、居民点及建筑物、耕地和其它地类四种,经分析发现其在影像上各波段的部分特征如表1所示:
根据Rapid Eye影像中地物的特征值表,可发现不同目标地物,其光谱特征统计值有较大的差异,可作出特征统计图进行比较分析,如图5。
综上知,在红波段(B3),林地等四类地物的亮度值差异较大,根据不同的特征值范围可将其区别。但各波段之间存在“同物异谱,同谱异物”,单靠一个红波段很难把互相混淆的地物对象给予划分,还需要结合其他特征信息,将其对象进行提取。
结合e Cognition平台特征库,自定义林地信息提取需要的指数特征,编辑相关算法法则等。自定义的指数如:
(1)归一化植被指数NDVI;
(2)土壤调整植被指数SAVI;
(3)差值植被指数DVI;
(4)土壤植被指数SOIL。
根据林地、耕地、居民点集建筑用地对象的特征,建立对应的知识规则集,把林地对象进行提取,如表2。
综上,规则集创建以自上至下、从简到繁的方法,从影像对象层中提取耕地、居民点及建筑用地信息,然后再剔除耕地、居民点及建筑用地对象的基础上,提取出林地信息,剩余的对象由于地形比较复杂难以划分,将未分类的对象合并为其它地类。
由于研究区域地形复杂,不能高精度实现地物信息的分类,必然存在错分和漏分现象,同时,地物对象间总存在“同物异谱、同谱异物”现象[2],需对提取出来的耕地地类、居民点及建筑地类和其它地类中逐一检查,并结合Google地球判断错分、漏分的地物,以人工编辑将其合并入林地地类,提高分类精度,避免误差的传递。最终得到林地信息的提取结果,如图6所示。
桉树是林地对象层中的其中一类树种,除此之外还有杉木、马尾松、相思树、竹林等树种。山沟有少量灌木,且地形破碎,森林分布极为破碎,表现为斑块小、不同树种呈无规律交叉分布。在林区提取出桉树林信息相对难度较大,因此需要结合其他目标地物作为辅助地类,以桉树林信息提取为重点,旨在使桉树林信息的提取精度更高。因此,把研究区内的林地,继续划分为桉树林、杉木林、松树林、竹林、灌木林等各种树种信息。
3.3各林种的影像光谱特征
植被是地球自然系统最典型的地物类型之一,在遥感影像中具有独特的特征,不同的植被其特征信息存在明显的差异。从Rapid Eye影像上分析,森林的反射性特性相差很大,造成相同树种各对象间的图像特征变动很大。林地中各种树种类型的均值(Mean)、标准差(Standard)有着较大的差异,其统计值如表3。
综上知,桉树在各波段中的统计特征与其它树种之间存在着较大的差异,通过这些差异可将桉树对象信息给予准确的提取。同时,桉树的光谱特征也存在其它树种特征互相混淆的情况,如图7中光谱曲线所示。
据上图可知,林地中的各树种光谱特征值比较难区分,如果单靠光谱特征阈值,要提取各树种信息很难,还需要结合纹理特征,进一步分析。
3.4各树种影像纹理特征
纹理特征通常被认为是纹理基元按照某种确定性的或者统计性的规则,进行重复排列而形成的一种物理现象,纹理特征的基本特征是平移不变性的,其视觉感知基本上与其在图像中的位置无关[3]。为了分析研究区内桉树林与其它树种的纹理特征,以5m分辨率的Rapid Eye遥感影像为数据源,计算研究区不同植被类型的植被纹理参数。经对比分析发现,桉树与其它植被相比,具有强烈的空间异质性。
纹理特征通常是用图层中的8个纹理量共同表达的,如果纹理量过多,会增加相当多的纹理量,不仅使得计算结果复杂化,大大增加了工作量,而且也会使得各纬图像信息之间,信息的重复率较高,不利于地物信息提取。
本文采用降维的方法,对研究区Rapid Eye数据进行主成分分析,找出纹理特征值贡献率最大的图层,从而便于下文对纹理特征的分析,结果如表4。
上表表明,RapidEye影像中各个波段的主成分分析结果,第一主成分(PC1)的百分比信息占全部信息量的比例为99.34%,基本保存了原影像的全部信息。因此,可针对第一主成分PC1波段层进行纹理特征分析。
在对纹理特征分析时,计算灰度共生矩的特征值,要求图像的灰度级远要小于256,主要因为图像灰度值一般为256,如果矩阵维数太大而窗口的尺寸较小,则灰度共生矩阵就不能够很好的表示;如果能够很好表示纹理则要求窗口尺度较大,这样会使计算量大大增加,而且当窗口尺寸较大时,对于每类边界区域误识率较大[4]。而且在不同方向,纹理表现的信息量也不同,纹理有方向上通常通过0°,45°,90°,135°,Rapid Eye数据已经过正射校正,因此采用GLCM(all dir)视角进行分析。
本文应用8个基于二阶矩阵的纹理滤波,其包括均值、方差、同质性、反差、异质性、信息熵、角二阶矩和相关性等。分别以PC1图像按照33、55、77、99的窗口,步长为(1,1),(2,2),(3,3),将图像灰度值压缩为64级,进行纹理分析。当步长为(1,1)是,各窗口纹理特征值向量,如图8。
综上知,当选择不同的窗口或步长时,产生的纹理特征也不相同;当窗口或步长选择不合理,在一定程度上会引发纹理偏差,会影响纹理的视觉效果以及质量,进而影响到影像的分类效果。研究发现,本文选用窗口(3,3),步长(1,1)时,提取出来的纹理特征比较清晰,质量和视觉效果都较好。
对研究区的林地对象层继续细分,提取桉树、杉木、松树、灌木、竹林和其它地类信息,并统计这6类纹理特征值,如表5。
从表5可知,各树种之间提取出来的纹理特征,存在着较大的差异性,可根据此特征差异阈值,建立相应的规则集,对林地各树种进行分类。
3.5创建语义知识规则集与分类
对研究区林地对象做光谱和纹理分析,发现桉树(桉树为主要提取的目标对象)、杉树、松树、灌木、竹林之间的光谱特征和纹理特征有较大的差异,可结合这些不同的特征阈值,创建语义知识规则集,实现树种的分类。经多次试验,构建的知识规则集,如表6。
3.6林种分类后人工编辑处理
由于影像对象特征间有一部分因子存在多重相关性,并互相影响,甚至出现“同物异谱”和“异物同谱”的现象[5],在规则集的自动分类会存在错分、漏分等问题,所以在分类结束后,需要对分类结果进行优化处理。优化分类结果可以通过人工编辑工具修改,选择需要归并的地类,然后点击错误的地类进行地类错误修正。而对于某些地类边缘不准确的对象,可以利用软件提供的切割、合并工具进行相应操作。
3.7各树类图斑合并
正确归类后,同种相邻的类别被切割成多个对象,但实际的结果需要得到一个整体的类别结果,因此,要对分割的类别进行合并。在规则集自定义中,可通过在Processtree里利用Merge算法实现对每个类别进行合并[5]。
3.8归并小图斑和输出
在林业树种分类系统中,对于小面积的地类并不能体现其分类的意义,通常情况下,为了减小数据存储的难度和冗余度,会把小面积的图版归类到相邻的地类中。本文将把小于200平方米的地类,归类到相邻的地类中,得到图9所示。基于面向对象技术的桉树林遥感信息提取研究,桉树作为主要提取的数据对象,而其他树种仅作为参考和辅助作用,桉树的提取精度较其他树种的精度较高。因此,将桉树林的对象信息进行整合归并,得到桉树林的整体分布图,如图9所示。
4结果分析与精度评价
4.1面向对象与最大似然分类结果对比分析
本文针对研究区的桉树林等树种的种植信息进行提取,采用基于面向对象技术和基于传统像素分类的最大似然分类的两种不同分类方法,得到精度不同的两个分类结果,如图10所示。
综上图比较分析可知,研究区各树种分类总体情况,面向对象技术的图像分类结果比基于像素的最大似然分类结果更加理想。面向对象技术的图像分类能更好的保持地物对象的完整性和统一性,且能够很好的描述各树种的边界特征,更接近于实地地物的边界相吻合;而基于像素的最大似然方法的图像分类,在各树种之间存在着较多的噪音,在研究区域内都有分布,造成一定程度的图斑信息缺失甚至影响到分类的精度。
提取研究区各数种种植信息的目的是要调查其分布范围以及种植面积,对各树种的分类结果进行面积统计,得到两个面积的统计值,如表7。
从表7可知,基于面向对象技术的分类结果和基于像元的最大似然分类结果在面积统计上有很大的差异。最大似然分类方法的图斑数目整体上要比面向对象技术的数目多。在面积总和上,各树种之间的统计都不尽相同,存在很大的差异,因此,最终确定采用那种分类方法提取的结果更理想,更接近实地面积,这需要进一步的精度验证。
4.2野外实地调查数据验证
图像精度指的是经面向对象技术提取的结果分类图,与一幅假设标准的参考图像之间的吻合度,两幅图的地类以及位置吻合度越高,其结果分类图的精度就越高。
结合已经建立起来的解译标志数据,以及通过野外实地GPS采集的坐标点,对遥感影像提取出来的桉树、杉木、松树等树种信息进行精度验证。在研究区内选择具有代表性的458个作为检验精度的样本点,对桉树林等树种信息的解译精度进行分析。
4.3精度评价结果与分析
研究区内地形复杂,树种多样,如桉树,杉木、松树等,要实现整体所有树种实行精度评价,难以实现。本文针对按树等分类提取的树种作为精度评价的主要对象,将没有分类的树种或地类类别统归于其它地类,然后做一个掩膜文件将其不参与精度[6]。此次,参与精度评价的树种主要有桉树、杉木、松树、灌木和竹林,精度评价主要采用混淆矩阵的评价方法。
在 Cognition平台将458个树种样本对分类结果进行精度评价,在对其它林地掩膜不参与评价的基础上,利用Assuracy Assessment Tool工具,得到表9的评价结果。
由上表知,基于面向对象技术的分类结果比基于像元的最大似然方法的分类结果精度要高。基于面向对象分类的总体精度达到82.12%,Kappa系数达到0.8,且桉树林的单类精度达到88.69%;而基于像素的最大似然分类的总体精度为68.83%,Kappa系数为0.67,桉树林的单类精度为75.84%。
5结论
本文研究表明,以速生桉为例,用文中在方法可提高面向对象的信息提取精度,究其原因主要有三个方面:一是充分应用高分辨影像丰富的光谱、纹理、属性等空间特征,有效挖掘高分辨数据海量信息并应用在实际分析上;二是采用面向对象而非像素的分析方法,适当控制过度关注局部信息而忽略重要信息特征的误区,并采用类与层相互继承的方法,分类层次更明确,目的和针对性更强;三是将图像分割、特征提取与分析、规则集建立等技术手段应用在信息提取上,可有效提高对遥感图像的理解、地物识别以及地物空间信息,提高了信息提取的精度。而基于像素的最大似然分类方法,属于监督分类中常用的方法之一,由于图像空间分辨率高,同类地物内部光谱差异逐渐增大,基于像素的分析方法则会过度关注地物细节而忽略高分辨数据的丰富的光谱、纹理等空间信息,这种局限性必然使得其分类精度偏低。
摘要：桉树生长速度快、用途广,具有良好的经济效益、社会效益和生态效益。但桉树的种植、砍伐与促长之间周期交替过于频繁,传统的林业调查不仅会受各种主客观因素的影响,而且获取信息的可信度较低。文章以Rapi Eye影像为数据源,结合GPS调查手段,运用e Cognition平台,以光谱和纹理相结合的面向对象的分析方法,并创建知识规则集,对桉树林信息进行提取。实验表明,传统基于像素的监督分类方法总体精度为68.83%,Kappa系数为0.67。而基于以光谱纹理、创建知识规则集相结合的面向对象分析方法,桉树信息提取的总体精度达到82.12%,Kappa系数为0.80,该提取方法可获得更好的分类质量、效率与精度。
关键词：光谱特征,纹理特征,桉树林,遥感信息,提取方法
参考文献
[1]曹宝,秦其明.面向对象方法在SPOTS遥感图像分类中的应用—以北京市海定区为例[J].地理与地理信息科学,2006,32(2):44-49.
[2]邓书斌.ENVI遥感图像处理方法[M].北京:科学出版社,2010.
[3]熊轶群,吴健平.面向对象的城市绿地信息提取方法研究[J].华东师范大学学报自然科学版,2006(4):84-90.
[4]叶传奇,苗启广,王宝树.基于区域分割和Counterlet变换的图像融合算法[J].光学学报,2008,28(3):447-453.
[5]杨海涛,常义林,霍俊彦,等.应用于多视点视频编码的基于深度特征的图像区域分割与区域视差估计[J].光学学报,2008,28(6):1073-1078.
光谱信息 篇5
利用FTIR光谱仪进行地物光谱发射率的野外测量方法研究
为了实现利用FTIR光谱仪进行野外地物光谱发射率的测量,针对D&P公司生产的`Model-101型便携式FTIR光谱仪,讨论了仪器的定标原理,给出了样品的光谱辐射计算公式.采用低发射率反射板测量环境辐射,从而可以方便、快捷地计算出样品的发射率,并给出了相应的修正方法.样品实测结果表明,修正后的光谱发射率曲线与标准光谱发射率曲线具有很好的一致性.
作 者：王霞 金伟其 作者单位：北京理工大学,信息科学技术学院光电工程系,北京,100081刊 名：北京理工大学学报 ISTIC EI PKU英文刊名：TRANSACTIONS OF BEIJING INSTITUTE OF TECHNOLOGY年，卷(期)：200323(4)分类号：O432.2关键词：FTIR光谱仪 光谱发射率 野外测量
光谱信息 篇6
摘要：CCD-1型平面光栅电弧直读发射光谱仪替代了测微光度计和光谱投影仪，其分析应用软件SpecDirect操作界面简便实用，具有分析速度快，分析精准，稳定性好的特点。
关键词：CCD；直读发射光谱仪；相板；摄谱
1. 发射光谱分析的基本原理及主要仪器设备
1.1 原子发射光谱法是以测量物质内部能级跃迁时辐射出电磁波的波长和强度为基础的光学分析法。组成物质成分的各种元素或化合物，在一定的温度条件下解离成原子或离子，激发辐射出各种不同特征波长的复合光；经过光谱仪的分光系统分光记录后得到一系列代表各元素的特征谱线；[1] 不同元素，产生不同波长的光谱线，通过观察辨认各特征波长谱线存在的情况，可以进行光谱定性分析，各元素的谱线强度与物质的含量有关，通过进一步测量各特征谱线的黑度可以进行光谱定量分析。[2]
1.2 在地质矿样的光谱分析中通常使用一米平面光栅摄谱仪或两米平面光栅摄谱仪。常用的激发源是交直流电弧发生器。测微光度计用来测量相板上各元素相对应的谱线的黑度。光谱投影仪是目视观察相板上谱线黑度的仪器，是进行光谱定性、半定量分析的必备仪器。CCD-1型平面光栅直读发射光谱仪将被测元素的光谱线用光电倍增管接收，然后经放大、光电直接测量，显示读数及含量。
2. 光谱分析的特点及应用范围
2.1 原子发射光谱分析是一种多元素分析技术，其操作简单，分析速度快。对于岩石、矿物试样，可以不经任何处理，直接利用固体粉末制样，就能同时对样品中几十种金属元素进行全分析。可以避免溶液测试样品的一些缺点，例如易挥发元素硼的损失、难溶元素锡分解不完全等问题，原子发射光谱法可以利用不同的元素蒸发温度的差异来避开某些干扰，可以用来全面了解各种岩石、土壤、矿物等成分的含量，为剔除低品位的矿石矿物，为矿产的综合利用，为选择合理的分析方法、查明化学分析的干扰成分，制定合理的分析方案等提供了依据。
2.2 地球化学试样分析通常批量较大，一些元素如镓、锡、硼、银等因多种原因难以用多元素分析流程测试，通常使用石墨炉原子吸收光谱法、极谱法等逐一测定。而原子发射光谱法选择性好，只要选择合适的工作条件，减少谱线的重叠干扰，可以一次摄谱同时完成镓、锡、硼、钼、铅、银等元素的分析测试，而不需进行化学分离，减少了单元素分析流程，降低了分析成本，提高了分析效率。原子发射光谱法适用于微量及痕量元素的分析，测定各元素的指标可达到《区域地球化学勘查规范》（DZ/T0167-95）的要求，准确度较高，已广泛应用于地球化学勘查试样批量分析中。
3. 传统相板摄谱法
3.1 试剂的配制：对光谱分析来说，曝光后的相板一般都在固定条件下显影。显影液有多种配方，通常使用A（米吐尔、无水亚硫酸钠、对苯二酚）和B（无水碳酸钠、溴化钾）显影液。配制显影液时必须按照试剂的先后顺序逐一加入，充分搅拌待一种试剂完全溶解后再加入另一种试剂，否则显影液容易变质、失效。配制好的A液和B液要分别存放在两个棕色瓶中，不能混合在一个瓶中，密闭遮光存放在阴凉处，待相板显影时将A液和B液按比例等量混合。根据需要，混合后的显影液还可以加入一定量的蒸馏水稀释。定影液的配制方法和显影液一致，必须按照试剂的先后顺序逐一加入，充分搅拌待一种试剂完全溶解后再加入另一种试剂。为了防止相板的胶面在冲洗过程中过分吸水膨胀，破损或脱落，通常会在定影液中加入坚膜剂明矾，它可以使相板的胶面变得坚固。明矾在酸性条件下才能发挥坚膜剂的作用。因此，我们在定影液中加入一定量的冰醋酸。
3.2 摄谱及洗相：制备好试样后操作人员首先进入暗室，在红光灯下将相板装入暗盒。把暗盒装在摄谱仪上，开始摄谱。相板曝光后，操作人员再次进入暗室，将相板进行显影、定影。暗室处理对测试分析结果有直接的关系，其中显影液的成分，各种分析试剂的配比，显影液的温度以及显影时间等相关因素对相板谱线的黑度影响很大。如果操作人员显影时间过长，相板上谱线的黑度就较深，若显影时间过短，谱线的黑度就较浅。每个人的视觉误差不同，相板上谱线的黑度不同，直接影响分析测试结果。相板经过显影、定影后需要用流动的清水缓慢冲洗，以洗去残留在相板上的硫代硫酸钠及银的配合物，使相板上曝光的谱线清晰可见。否则相板晾干后表面会有一层白色的硫代硫酸钠结晶，它吸收空气中的二氧化碳后，分解出的硫与银发生反应生成硫化银，使相板变色，谱线模糊不清，无法测试相板的黑度。
3.3 测光及结果计算：测光时相板应调平，保证谱线在测微光度计的狭缝上的成像特别清晰，同时相板的谱带要与测微光度计的狭缝保持平行。相板调平后进行零点校正，测试过程中要严格保持狭缝的宽度一致，不能中途改变，分析测试人员要时刻注意相板每板移一步，必须保证测光狭缝始终与谱带居中切平。测试结束后处理分析样品的谱线，保存测试结果。
4.光谱直读摄谱法
4.1 CCD-1型平面光栅电弧直读发射光谱仪简介：CCD-1型平面光栅电弧直读发射光谱仪使用高品质的CCD全谱单色器代替相板采集信息，以直读数字信息的方式取代了摄谱时使用感光相板摄谱、洗相、定影、晾干、调平译谱等一系列过程，大大提升了分析速度。现在的CCD-1型平面光栅电弧直读发射光谱仪使用SpecDirect分析软件，支持WinXp/Win7/Win8系统。SpecDirect 是数据采集和数据处理软件，主要功能有建立分析方法和管理、数据采集、查看谱图、谱线位置指示、谱图局部放大、分析测试结果存盘和打印、测量数据结果可根据需要导出为文本文件或Excel电子表格。其中谱线的波长定位功能，极大的方便光谱分析人员辨识和分析不熟悉的特 征谱线和谱线的位置。
4.2 用SpecDirect分析软件摄谱及数据处理：SpecDirect分析软件，操作界面简便实用。试样准备好后，操作人员双击软件的桌面快捷图标进入软件操作界面，在主程序屏幕中点击工具栏按钮打开方法，再点击样品摄谱窗口，输入样品编号，该软件可同时输入1000件样品号。输完后点击确定。点击试样摄谱按钮开始摄谱，所有试样完成摄谱后，单击结束退出。單击样品分析按钮，进入数据分析界面。首先要校正参考线。校准后谱线指示针应对准参考线的峰顶上，可以使用放大谱图的功能来确定指针是否对准谱线。校准参考线后点击校正谱带按钮，开始校正谱带波长，多次校正直至所有谱线偏移为零。单击开始测量按钮，软件进行数据测试。测完后选择存盘，点击确定后显示标准曲线，逐条修正曲线后保存文件，打印数据。
5. 传统相板摄谱与光谱直读的对比
5.1 原子发射光谱分析之前多采用相板记录方式，需要经过洗相、显影、定影、晾干等一系列过程，流程较长。每个人操作时显影温度、显影时间不同对相板黑度影响很大。晾干后的相板还需用测微光度计测量相板各元素的谱带黑度，之后经过计算才能得出分析数据。两米平面光栅摄谱仪只是单纯的摄谱仪器，需和测微光度计联合使用才能完成分析测试。
5.2 现在的CCD-1型平面光栅电弧直读发射光谱仪是一台完整的分析仪器，可以直接将试样曝光的光强转换为数字信号，完全取代了使用感光相板摄谱、洗相、译谱等过程，省去了摄谱前显影液、定影液的配制过程，节约了显影液、定影液试剂及相板的花销，有效地降低了操作人员显影操作时产生的系统误差。CCD-1型平面光栅电弧直读发射光谱仪搭载的SpecDirect分析软件，可同时输入1000件样品号。而相板摄谱时一块相板最多只能摄谱70多件。之前分析人员需要用光谱投影仪目视观察相板上谱线黑度，并且要熟悉掌握各个元素的特征谱线，用平面光栅摄谱仪光谱图对应相板上的谱线查找特定谱线。现在的CCD-1型平面光栅电弧直读发射光谱仪其SpecDirect分析软件的谱线定位功能极大地方便了光谱分析人员辨识和分析不熟悉的特征谱线和谱线的位置。
6. 综述
现在的CCD-1型平面光栅电弧直读发射光谱仪替代了测微光度计和光谱投影仪，其分析应用软件操作界面简便实用，可以一次曝光摄谱满足多元素同时分析的要求，经测试硼、银、锡等元素的分析质量完全满足化探分析的要求，减少了分析环节，降低了操作人员个人操作误差，摒弃了显影液和定影液的使用，减少了人工成本和材料成本，避免了相板洗相过程中分析样品银沾污的困扰。省去了一系列处理过程，具有分析速度快，分析精准，稳定性好的特点。
参考文献：
[1] 《岩石矿物分析》编委会，岩石矿物分析，北京：地质出版社，2011：434.
光谱信息 篇7
油液监测技术通过对设备润滑油的油品性能及其携带磨粒的监测, 能有效掌握设备摩擦学系统的健康状况。长期以来, 该技术的应用主要侧重于磨损方面监测, 忽略了润滑油本身性能的监测。船舶柴油机在用润滑油由于受热、氧化、剪切、污染等因素, 油品会产生宏观和微观的衰变, 逐渐失去正常的功能, 引起元部件磨损加剧和腐蚀等, 大约80%的损坏零件是由各种形式的磨损引起的。从主动维修的观点来看, 在设计和装配正确的情况下, 润滑油衰变是柴油机的主要故障源。因此, 必须对在用润滑油油品进行监测。以往监测润滑油油品的理化指标技术操作时间长, 分析费用高, 重复性和再现性低, 难以实现与磨损监测的同步, 满足不了状态监测的需求, 在一定程度上限制了润滑油品监测的实际应用。傅里叶变换红外 (FT-IR) 光谱分析技术能够快速准确地定性、定量分析在用润滑油的污染和衰变情况, 实现对油品状态较为全面的监测[1]。文献[2]研究了润滑油红外光谱定量分析模型, 文献[3-7]对该技术在润滑油监测的实际应用进行了探索, 由于信息提取与应用有所欠缺, 使得其在油液监测中的作用无法如原子发射光谱分析技术那样有效发挥。在用润滑油FT-IR光谱信息中蕴含着全面、丰富的信息, 如何提取与应用FT-IR光谱信息评价在用润滑油油品状态, 是该技术在油液监测中应用所要解决的关键问题。
本文对2台船舶主柴油机进行了为期1年的监测, 引入了主成分分析法对在用润滑油FT-IR光谱数据进行特征信息提取, 建立了特征信息描述模型, 并提出了基于界限值法和主成分分析法的油品综合评价方法;通过对监测中发现的进水和燃油稀释故障油样数据分析, 从微观上揭示了二者对在用润滑油油品的影响。
1 监侧仪器及数据
1.1 监测仪器
选用Avatar 360型FT-IR光谱油品分析系统, 其红外光谱采集范围为550~4 000cm-1, 半自动进样, 采用透射池和差谱分析法监测润滑油的衰化、污染及添加剂水平。配有分析软件Integra和Omnic, 按照ASTM E2412和ASTM D7418建立了在用润滑油分析程序, 通过对比润滑油新油和在用油的红外光谱谱图的差异, 确定在用润滑油衰变产物和污染物的类型、含量及添加剂水平。
该系统分析指标主要是润滑油中的积炭、氧化产物、硝化产物、硫化产物、燃油稀释水平、水 (OH基) 水平、添加剂损耗 (ZnDTP) 等, 其中积炭、氧化产物、硝化产物、硫化产物、添加剂损耗以吸光度值表达;水 (OH基) 水平和燃油稀释水平等以质量百分数表达, 其最低检测限分别为0.1%和2%。
1.2 监测数据
对2台船舶主柴油机润滑油进行为期1年的监测, 按照标准取样规程提取油样32个, 期间补充润滑油1次, 更换润滑油2次, 没有进水和燃油稀释现象发生, 监测数据见表1。
2 在用润滑油FT-IR光谱特征信息提取
实践证明, 实际获得的原始信息能够应用于初步判断, 但不能准确识别对象状态和故障, 需对多参数的特征信息进行提取和判断。主成分分析是通过信息浓缩, 实现有相关性的多参数的特征信息提取的有效手段。
2.1 主成分分析思路[8]
设X= (x1, x2, x3, …, xn) T是一个n个参数的测量向量, 相应有m个试验点, 则得到样本矩阵A, xnm表示第n个参数的第m次测量值, 本文中xnm表示第m个油样的第n个FT-IR光谱指标。
给定的线性变换式为
式中, x1, …, xn为FT-IR光谱各指标;y1, …, yn为运算后得到的各主成分。
通过式 (2) 寻找新的坐标Y1, Y2, …, Yn, 使全部样本点投影到新的坐标Y1上的分量弥散最大, 即方差最大。这样, Y1方向上就保存了原来样本最多的信息量, 则称y1为第1主成分, 方差Var (y1) 越大, Y1方向上保存的样本信息就越多, 如果Y1方向上保存的信息不足, 则考虑Y2方向上, 依次类推Y3, Y4, …, Yp (p≤n) 方向上保存的信息, 则得到y2, y3, …, yp保留信息量递减的主成分, 实现通过线性变换进行信息压缩和相关性信息提取, 用尽可能少的维数, 最大限度表示原始数据信息特征。
2.2 特征信息提取
将原始数据按照式 (3) 进行标准化处理 (ZnDTP取绝对值) , 计算标准化后数据矩阵A′n×m, 并计算A′n×m的协方差矩阵A*n×n。
式中, xi*为指标数据标准化处理后的序列, i=1, 2, …, n;xij为第j个油样的第i个指标值, j=1, 2, …, m;xi-为数据序列的平均值;std (xi) 为序列的标准偏差, , xi为表1中油样的第i个FT-IR光谱指标的数据序列。
由特征方程 (λI-A*n×m) ×a=0, 求出A*n×m特征值λi (由大到小排列) 及特征向量ai, 并按式 (2) 求出yi, i=1, 2, …, n, 本文中n=5。按照贡献率为计算k主成分ny1, y2, …, y5的贡献率, 按照累计贡献率计算主成分y1, y2, …, y5的累计贡献率。计算结果见表2。
通常k的取值满足累计贡献率达到80%以上, 主成分y1, y2, …, yk可作为原始数据的特征信息描述模型。
1#柴油机润滑油FT-IR光谱信息的第1主成分的贡献率为96.79%, 主成分方程为
2#柴油机润滑油FT-IR光谱信息的第一主成分的贡献率为97.12%, 主成分方程为
以上表明2台柴油机润滑油FT-IR光谱信息的第1主成分能够很好地表征原始数据的信息, 可作为原始数据的特征信息描述模型。通过特征信息的提取, 将原始信息的维数由5维降低至1维, 并保留了原始信息足够的信息量。计算监测32个油样对于第1主成分的得分见表3。从得分可看出, 在1个换油 (补油) 周期内, 随着使用时间的增长油样的得分呈递减状态, 很好地反映了油品使用中的衰变趋势。
3 在用润滑油油品状态评价
本文将获取的在用润滑油的FT-IR光谱各指标分布定为服从正态分布[9]。2台柴油机工作型号基本相同, 2台机器的油样作为整体应用, 在此基础上按照正态分布理论, 采取三线值法制定各指标界限值 (为保证精确性, 保留小数点后4位) 见表4。
根据式 (3) 、式 (4) 分别计算各状态界限值关于两台柴油机润滑油FT-IR光谱信息的第1主成分的得分, 结果见表5。
图1和图2分别为根据表3和表5画出的各油样和各界限值第1主成分得分布图。2台柴油机的1号油样因为得分值较大未在图中标出。
图1和图2不仅很好地表征了2台柴油机润滑油的衰变, 还很好地将油样按油品分类。从图1看出, 1#柴油机第13、第14号油样处于正常和警告状态之间, 14号油样接近警告状态。从图2可看出, 2#柴油机8号、13号、14号油样处于正常和警告状态之间, 14号油样的积炭值已经超过了换油界限, 但总体评价为接近警告状态, 这说明仅靠单个指标不能够全面反映润滑油油品状态。由图还可看出, 2台柴油机润滑油均未达到换油状态, 说明润滑油更换时间可以延长。因此, 提出了延长润滑油使用时间的建议, 目前从润滑油油品状态和设备磨损状态两方面监测, 未发现异常问题。
本文对油品状态评价处于正常和警告状态之间的油样发射光谱数据中的磨损元素进行了分析, 数据见表6。除Pb和Cu元素含量稍高外, 其他未见异常。二者偏高原因是该型柴油机主轴承稍微存在气蚀的现象, 属于结构与安装的问题。
4 故障状态下的FT-IR光谱数据评价
第1节中所列油样未发现润滑油中进水和燃油稀释现象, 整个过程润滑油处于正常衰变状态。在监测实践中, 还发现了大量的柴油机润滑油进水和燃油稀释故障现象, 选取了12种典型故障油样数据见表7。
从表7可看出, 2号、5号油样的积炭、氧化产物和硝化产物值严重超标, 润滑油已经严重变质, 说明水对润滑油的危害性比较大, 建议对应设备更换润滑油;1号、3号、6号油样的其他FT-IR光谱指标正常, 润滑油尚未变质, 7号油样含水量严重超标, 根据换油标准 (含水0.2%) , 需要更换润滑油, 但润滑油的其他FT-IR光谱指标正常, 可使用润滑油分离机对水进行分离, 节约润滑油。燃油稀释对FT-IR光谱其他指标基本无影响, 但是会引起润滑油闪点、黏度下降, 从而降低润滑油的综合性能, 所以在实际应用中, 还需与闪点、黏度等指标结合判断润滑油的可用性。
本文对以上燃油稀释油样进行了闭口闪点和运动黏度 (100℃) 测试, 数据见表8。从表7、表8可看出, 燃油稀释值和闪点、黏度的降低值有明显的相关性。根据综合分析对8号、10号、11号油样对应设备建议更换润滑油, 对9、12号油样对应设备查明原因后继续使用, 加强监测。
对表7中的油样进行了原子发射光谱测试, 磨损类数据见表9。从表9可看出, 除6号油样铜元素相对偏高外, 未见有异常磨损, 说明FT-IR光谱能够早于发射光谱发现设备摩擦学系统故障。
5 结论
(1) FT-IR光谱油品分析技术能够从微观上快速、全面地监测在用润滑油油品, 具有很好的跟踪监测能力, 实现了在用润滑油全寿命监测, 为合理更换润滑油提供支撑, 并能够与磨损监测同步, 实现柴油机摩擦学系统状态多方面监测, 克服了常规理化指标技术的不足。
(2) 在正常衰变情况下, 通过主成分分析将在用润滑油原始FT-IR光谱信息维数由5维降低至1维, 保留了原始信息足够的信息量, 建立了特征信息描述模型, 通过计算模型得分, 将油样按照3种状态进行分类, 实现了在用润滑油油品状态的整体评价, 有利于预测在用润滑油油品状态变化。
(3) 在润滑油进水和燃油稀释故障状态下, FT-IR光谱信息能够有效监测与诊断这2种现象, 并能够从微观上揭示润滑油的衰变状态, 克服了宏观判断的不足, 更准确地判断润滑油的可用性, 能早于原子发射光谱发现设备摩擦学系统故障源, 及时限制故障的蔓延。
参考文献
[1]Tmos L A, Toms A M.Machinery oil analysis (third edition) [M]//Society of Tribologists and Lubrication Engineers.Mauritius Betuscript Publishing, 2008.
[2]王坚, 张英堂.基于红外光谱分析的润滑油质量预测模型及方法研究[J].润滑与密封, 2002 (3) :21-22.Wang J, Zhang Y T.Study on the methods and predictive models of the lubricant quality based on the infrared spectrum[J].Lubrication and Engineering, 2002 (3) :21-22.
[3]龚承亮, 孔宪梅, 陈大融.傅立叶红外光谱技术在润滑油质量分析中的应用[J].润滑与密封, 1999 (12) :58-62.Gong C L, Kong X M, Chen D R.Application of FTIR for quality analysis of lubricating oil[J].Lubrication Engineering, 1999 (12) :58-62.
[4]陈志瑾, 吴畏, 张利萍.柴油机油液分析状态监测系统的建立及应用[J].内燃机车, 2005 (1) :36-39.Chen Z J, Wu W, Zhang L P.Creating and application of diesel engine oil composition analysis and monitoring system[J].Diesel Locomotives, 2005 (1) :36-39.
[5]Van F R, Sedman J, Yalayan V, et al.Determination of acid number and base number in lubricants by fourier transform infrared spectroscopy[J].Applied Spectrocopy, 2003, 57 (11) :1425-1431.
[6]Van F R, Sedman J, Yalayan V, et al.Quantitative determination of moisture in lubricants by fourier transform infrared spectroscopy[J].Applied Spectrocopy, 2004 (2) :193-198.
[7]刘东风, 石新发.应用FT-IR红外光谱分析技术对在用油进行监测研究[J].石油商技, 2011 (6) :80-83.
[8]屈梁生, 张西宁, 沈玉娣.机械设备故障诊断理论与方法[M].西安:西安交通大学出版社, 2009.
光谱信息 篇8
近红外光谱 (NIR) 分析技术是近年来迅猛发展起来的高新技术, 已成功应用于食品、烟草、药品及化工等诸多行业产品的分析测定。近几年来, 各种类型和不同用途的NIR仪器如雨后春笋般地涌现。目前, 国内外有三十余个厂家在生产不同用途的近红外光谱仪, 如通用型仪器、专用仪器和在线仪器等。仪器类型也各不相同, 如按单色器和检测器分类, 市场上存在的NIR光谱仪可分为滤光片型、光栅扫描型、傅立叶变换型 (FT) 、阵列检测型和声光调谐型 (AOTF) 等五类[1,2,3]。不同仪器波长分辨率有差异, 仪器的稳定性, 对测定的检测限、线性范围和对不同组成的物质的适应性都有差异。冯新泸等通过研究不同类型红外光谱仪器测定水中矿物油的比较, 得出性能较好的OIL410型红外分光测油仪[4]。林新等分别应用两种不同型号近红外光谱仪对绿茶中水分含量进行定标建模, 并对其进行了检验。结果表明, 两种仪器所得到的模型定标效果均良好, 预测精度高, 都可用于实际检测, 但Infra Xact Lab型光谱仪得到的模型稳定性较强[5]。
1问题提出
三台不同红外光谱仪 (M5、MP5、MP6) 因其工作原理不同, 所以得出的近红外光谱略有差异, 但对绝大多数谷物而言, 仪器的工作原理不同产生的误差并不会影响实验结果, 所以我们需要利用三台机器中每台机器得到的80个谷物的近红外光谱做分析, 最终得到一条标准的红外光谱, 题中给出了80个谷物的水分、油、蛋白质及淀粉的含量, 在分析化学中, 我们判断现有混合物样本的最优样本时[7~9], 通常会以其中各种物质的含量作为指标, 所以我们以80个谷物的水分、油、蛋白质及淀粉的含量作为指标, 利用因子分析法[6]选出最优种子, 再利用最优种子在三台机器中得到的三条近红外光谱, 得到标准红外光谱。
2模型的建立
2.1对原始数据进行标准化处理
首先将各指标值aij转换成标准化指标, 则有:
式中:标准化指标;个指标的样本均值;sjj个指标的样本标准差;第j个评价对象的第i个指标
式中:xj (j=1...4) 每一个评价对象;标准化指标变量
2.2计算相关系数矩阵
式中:rii=1, rij=rji为第i个指标与第j个指标的相关系数
2.3计算初等载荷矩阵
计算相关系数矩阵的特征值, 及其对应的特征向量uj=[u1j...u4j]T初等载荷矩阵:
2.4计算各个因子的贡献率, 并根据贡献率选取主因子
根据表1所得结果, 我们选取水分、油和蛋白质作为主因子。
2.5计算因子得分并进行综合评价
用回归方法求得单个因子得分函数:
记第i个样本对第j个因子的得分排名:
则有:
3模型的求解及应用
计算各个因子得分函数为:
即可计算88个样本得分, 最后得到第21个谷物最优。
4结果分析
选出三个机器中第21个最优谷物, 以1100-2498nm, 间隔为2nm为横坐标, 做出最优谷物的标准红外光谱图, 如图1所示。
从图1中我们可以看出, 三种机器对我们选出的最优谷物做的红外光谱图的走向基本相同, 根据前面所说, 仪器的工作原理不同产生的误差并不会影响实验整体结果, 所以我们将这三个机器得出来的值做平均, 即为该谷物的标准红外光谱, 如图2所示。
图2中的绿线是三个机器21号谷物的标准差曲线, 该线平滑无起伏, 且随着波长增加逐渐减小, 说明该方法得出的标准红外光谱曲线较优。
参考文献
[1]田地, 金钦汉.近红外光谱仪器[J].分析仪器, 2001 (3) :39-42.
[2]冯新泸, 史永刚.不同类型红外光谱仪器测定水中矿物油的比较[J].分析仪器, 2000 (4) :52-53.
[3]林新, 牛智有, 马爱丽.不同近红外光谱仪在绿茶水分检测应用中的比较研究[J].现代科学仪器, 2008 (3) :29-31.
[4]司守奎, 孙兆亮.数学建模算法与应用 (第二版) [M].国防工业出版社, 2014.
[5]李慧.傅立叶变换近红外光谱技术测定传统豆制品品质的研究[D].西北农林科技大学, 2008.
[6]张军, 郑咏梅, 王芳容, 等.谷物近红外光谱分析中常用数据处理方法讨论[J].吉林大学学报, 2003, 21 (1) :4-9.
光谱信息 篇9
在现代科研和生产中,光谱仪器是最基本应用最广泛的仪器。在物质生产领域,光谱仪器和光谱分析已经成为不可缺少的检测和分析手段,在颜色分析和色度比较中也都有重要的应用,温波等采用的交叉式C-T结构设计的小型分光测色仪器可以很好的达到便携、小型化的目的[1],随着应用范围的扩展,对于光谱仪器的性能要求也越来越高。
比色仪器是一种通过分析宽谱段的光谱通过容器物质后,检测物质对于光谱的吸收特性,进而确定物质颜色、色调、色值特性的一种装置,在药品检测、颜料测量中有广泛的应用。光谱分析仪器的优化设计已被相关文献详细讨论[2],其光学系统由光源和分光系统组成,分光系统对于整个系统的性能和结构形式起着决定性作用,在满足一定的指标情况下,系统的小型化和批量化对于工业生产尤为重要。文中在比较了几种典型的光谱仪器装置的基础之上,从中选择出平场凹面光栅作为一种宽光谱、低分辨率的分光系统,大大简化了装置的复杂程度。
1 比色仪装置的基本结构
比色仪的光学原理和分光测色仪相似,其光学部分由两部分组成:光源部分和光谱仪部分,光源发出的复色光经过比色杯后成像在入射狭缝上,入射狭缝的光束通过分光系统,将光源光束通过比色杯后的光谱信息分布到接收谱面上。光谱仪装置的色散系统主要有光栅和棱镜,其各自特点已在相关文献中有过分析[3],在工业生产中,和棱镜相比光栅分光元件可以大大减小仪器的体积和重量,节省研制成本。
2 典型光栅光谱仪装置比较
光栅主要可分为平面光栅和曲面光栅两大类,平面光栅在制作小型光谱仪器时主要有:切尔尼-特纳(Czerny-Turner)[4]、艾伯特-法斯梯(Ebert-Fastie)[5]、李特洛(Littrow)自准直[6]、夏帕-格兰茨(Chupp-Gtantz)[7]系统四种形式;凸面等间距光栅在Offner结构中得到很好的应用[8];等间距凹面光栅采用罗兰装置,在单色仪装置中应用极其广泛[9];平场凹面光栅采用全息方法设计可以得到平直谱面[10],对摄谱仪的设计非常方便。下文中对于设计指标在340~800 nm,探测器像元数为35个,像元有效敏感面积4.39 mm×0.89 mm,像元间距0.99 mm的比色仪装置中,分别设置了在满足上述指标要求的结构形式,并指出了上述几种装置的优缺点。
2.1 指标讨论
探测器有效像元数为35个,根据需要,选择29个像元就可以满足使用要求,光谱面大小为28.71 mm,按照严格均匀分光计算光谱分辨率为(800-340)/29=15.86nm,但是对于光学设计阶段光谱分辨率必须小于这个值,初步确定为10 nm,物方数值孔径为0.1,狭缝为1 mm×3 mm。光栅的选择根据具体结构形式和尺寸,光栅周期太大需要很大的半径,才能满足谱面要求,周期太小光栅的价格也就相对较高。
2.2 平面光栅光谱仪系统
平面光栅系统的代表是切尔尼-特纳系统(Czerny-Turner,C-T系统)。该系统的设计结构如图2所示,平面光栅采用800 lp/mm的形式。镜子的半径为-156 mm,在整个波段的分辨率优于5 nm,大小为80 mm×20mm×75 mm。
该结构的特点是准直镜和成像镜采用相同曲率的反射镜,取光栅中心为坐标原点,水平方向为光轴方向,中心波长的光束在光栅表面的入射角度和出射角度相等,系统成对称式结构,对于中心波长可以有效的消除像差,因此在单色仪设计中应用极为广泛。在非对称C-T结构中,中心光路并不关于光轴对称,而且两个镜面的曲率中心并不重合,由此衍生了很多制作光谱仪的装置,艾伯特-法斯梯系统的主要特点是将C-T结构形式中的两个反射镜利用一个镜面代替,这种结构形式对称严格,像差很小,装调方便,但是体积和质量较大。在衍生的系统中交叉式对称结构虽然像差较大,但是对于杂散光的消除尤为方便[11],在某种程度上还可以缩小整体尺寸。图3是该种设置在分辨率为5 nm时的结构图,其结构尺寸和C-T结构尺寸相当,光栅线对数为800 lp/mm,准直和成像镜半径都是130 mm。
另一种平面光栅分光方式就是自准直系统。这种系统结构形式简单,元件紧凑,采用一块凹面反射镜起到准直和会聚的作用,入射和出射狭缝位于反射镜的焦面上。采用折叠镜可以将入射和出射光分开成一定角度,但是入射光束和出射光束距离较近,入射的杂散光会直接进入谱面,因此分辨率较低,而且对于谱面较宽、数值孔径较大、波段范围大的光谱仪器设计更为不便,并且存在二次衍射和多级衍射问题。当反射镜采用抛物面镜时可以对像差进行很大程度的消除,一般应用于数值孔径较小的单色仪系统中。图4是采用自准直系统设计满足指标要求的系统结构图,光栅采用1 600 lp/mm,准直镜采用半径为126 mm,65 mm×15 mm×45 mm。
2.3 凸面光栅光谱仪系统
凸面光栅应用最多的就是Offner结构,Offner光谱仪系统是由一个大凹球面镜和一个同心的凸面光栅组成的三反式结构,这种系统像差很小,拥有良好的成像特性,更多地应用于成像光谱仪系统。该系统可以保证仅剩五级像差,三级像差全部消除,将整个镜子分开还可以消除一部分五级相差。谱面(光谱维)大小hspec,凸面光栅半径R,光栅刻线密度N,光谱范围Δλ,之间满足如下关系:R=hspec/m NΔλ。
在Offner光谱仪器设计中光栅刻痕一般不会很密。在成像光谱仪设计中,谱面相对较小。对于谱面很宽的光谱仪系统,例如,当采用N=200 lp/mm时,得到结构形式如图5所示,光谱分辨率优于1 nm,整体结构达到460 mm×100 mm×300 mm,这不适合于便携式,而且整个镜子较大,加工和检测也不方便;但由于其拥有很高的光谱分辨率,因此,适用于光谱分辨率要求较高,利用CCD接收系统的小型成像光谱仪中。
2.4 平场凹面光栅光谱仪系统
平场凹面全息光栅具有一定的像差校正功能,基本原理如图6所示,采用C、D点作为全息记录的光源点,通过干涉理论在记录介质面形成间距不等的干涉条纹的光栅面。再现复色光波(A)经过光栅时,不等间距的干涉条纹会对入射的复色光源进行分光,B(B′,B″)是不同波段光束所形成的A点的像,在空间中按照波长分开实现对复色光的分光功能。为使谱面满足平像场,根据文献[12]的理论,平场聚焦时出臂长度(L)满足下式:
式中:λ0表示全息记录波长,λ是再现光波长,α和β分别是再现光入射和出射角度,二者满足光栅方程:
H200和全息记录位置以及记录波长有关,满足下式关系:
δ和γ表示记录光波相对光栅法线面的夹角,与记录光波满足式(4)关系:
在满足前述指标要求的情况下,利用平场凹面光栅设计的光谱仪系统如图7所示:光栅半径为98.2 mm,选择记录光波的波长为632.8 nm,记录点位置为C(0,0,-100)和D(0,-39.45,-100),得到光栅中心处密度为580 lp/mm。入臂长度98.2 mm,通过优化像面位置和像面倾斜角度得到,590 nm波长对应的臂长度为104 mm,短波340 nm对应的出臂长度为103.5 mm,800 nm对应的出臂长度为106.4 mm,谱面倾斜-16°。取中心视场,0.5视场,以及边缘视场得到的边缘波段和中心波长处的点列斑如图8所示(图中给出的是每隔4 nm的点列图),从中可以看出,中心视场处分辨率优于4 nm,边缘视场的光谱分辨近似为4 nm。通过能量分布可知在边缘波段85%以上的能量集中半径小于0.35 mm,在中心波长处小于0.1 mm,满足测量要求。
采用全息干涉的方法制造的平视场凹面光栅和刻划光栅相比在性能上有很大的改进[13]:其F数可以做到F/2,而一般的平面光栅光谱仪只能做到F/3到F/10,因此可以获得很大的光通量;和刻划光栅相比,全息光栅不存在较大的表面粗糙度问题,而且整个分光系统只有一个光栅,不存在二次反射问题,杂散光很小;拥有很好的像差校正能力,光栅不仅起到色散的功能,还兼有成像功能,更不需要准直装置,大大减少了光学元件的数量,对于仪器的重量和体积都会有很大程度的缩减;平直谱面对于摄谱仪系统接收尤为方便,可以同时得到各个谱段的信息量,非常适合对于光谱的高速分析。
3 比色仪总体光学设计
在前述的讨论中可以发现,全息凹面光栅和其他结构相比有很多优点,因此采用它作为光谱仪的核心部件设计整个比色仪,比色仪设计分成两个部分:光源部分和光谱仪部分,在前面已经讨论了凹面光栅在满足指标要求情况下的尺寸要求,以下主要讨论光源设计部分。
3.1 光源设计
根据要求光源采用12 W的卤素灯小米泡,光源灯丝大小为0.5 mm×1 mm,由它确定光源视场大小。光源和狭缝之间必须预留至少12.5 mm×12.5 mm见方的石英比色杯空间。比色杯的通光口径大小为5 mm×5 mm,设计时采用抛物面对光源进行准直,抛物镜的口径大小为10 mm。由于在光源中有向右直接进入透镜的光线,为消除对其影响,将小米泡的右侧一部分采用涂黑处理消除影响(图9中未给出)。这种情况下会对它的整个光能有一定的影响,但是由于探测器响应度较高,经过计算仍能达到探测需求。汇聚透镜采用双胶合透镜消除色差和部分球差,光源点和双胶合透镜之间间距为40 mm,可以满足整个小米泡的放置,比色杯放置在镜面汇聚透镜的后面。当整个系统的光通量较小时,可以通过加大抛物镜的口径,并且为保证从双胶合镜出射的光束能够全部进入比色杯可以将比色杯随着抛物镜的增大后移,从而增加系统的光通量。整个光源部分光路如图9所示,通过ZEMAX软件优化,色差和球差系数均小于四分之一波长,像方数值孔径大小为0.1,Y方向上85%以上能量集中在半径为10μm内,光源模块长度约为90 mm,宽度约为10 mm。
将比色杯加在会聚光路中虽然增大了系统的像差,但是像差可以经过双胶合透镜的曲率半径进行平衡,并且这样可以增加系统的光通量。双胶合透镜虽然不能对色差进行严格的校正,但是对于这种孔径不是很大的系统,分辨率要求不高的情况下,可以保证最后的分辨率,节省整个设计的成本。
3.2 整体性能分析
设计中将光源像面和光谱仪的狭缝对接,光源的出射像为像方远心光路,光源照射狭缝后采用前述的平场凹面光栅作为分光元件,实现对比色杯中物质属性的测定,整个系统的长度约为190 mm,其光路如图11,选取中心视场、边缘视场和中间视场的波长间隔为10 nm的点列图分布如12所示,从中可以看出完全满足指标提出的要求。
上述所设计的系统在680 nm处的一级光谱会和340 nm的二级光谱会重合,这会对光谱面上波段的探测产生很大的影响,必须予以消除,设计中采用长波通滤光片限制短波段光线到达长波谱面,选择截止波长为650 nm的方形长波通滤光片,固定在探测器长波谱面前表面上。
为了减少加工费用,上述的平场凹面光栅的参数选用和岛津国际的P0580-01型号光栅参数基本吻合,可以采用其现有产品。
4 总结
一般的在光谱仪器设计中水平系统多适用于单色仪系统,垂直系统更多的应用于摄谱仪系统。文中在满足设计指标要求的情况下,通过分析几种典型的光栅分光方式结构,讨论了每一种结构的优缺点和适用场合,在为了追求结构简单,易于装调和可市场化的前提条件下,选择市场上现有的凹面全息光栅,可以很好的满足指标要求,和文献[1]相比,光谱仪所采用的元件由3个减小到1个,对于装配和设计都是很有利的。整个系统大小仅为190 mm×15 mm×60 mm,结构简单、装调方便,光谱分辨率优于10 nm,光学元件均可以在市场中订购,大大降低费用,单个凹面光栅杂散光较小,系统的稳定性能高,对于该产品的市场化有一定的借鉴意义。
摘要：光栅作为小型光谱仪器分光系统的核心,采用不同种类的光栅制作分光仪器时其结构形式也不尽相同。文中为设计一个工作波段在340～800nm,分辨率优于15nm,谱面长度28.71mm的比色仪光学系统,通过对比常见光谱仪结构的优缺点,选择平场凹面光栅作为最终的结构形式,采用长波通滤光片实现对二级光谱重叠的消除,并对比色仪光源系统进行设计,平场凹面光栅光学系统分辨率优于10nm,全系统大小约为190mm×15mm×60mm的光学装置,平场凹面光栅采用市场现有的光栅。不仅满足设计要求,而且元件较少,有利于装调和批量化生产。
光谱信息 篇10
关键词：近红外光谱,预处理算法,黄酒,酒精度,正交信号校正
0 引言
黄酒近红外光谱区主要是由组成分基团的倍频和组频吸收峰组成,吸收光信号强度较低,吸收带较宽且混叠严重[1]。黄酒近红外光谱采集过程受环境温度、化学成分和含量波动、光电检测电路抖动等影响,存在各种噪声。上述因素严重影响了黄酒近红外光谱的定量建模预测能力。此时需利用光谱预处理方法,对黄酒近红外光谱进行适当处理或者变换,减弱乃至消除各种干扰因素对光谱的影响,提高光谱的分辨力和灵敏度,最终提高模型的预测能力和稳健性。
黄酒的酒精度是黄酒品质评定重要指标,随着国外学者用近红外光谱对白酒、葡萄酒、啤酒等定量分析研究的深入,国内学者也逐步开展酒类的近红外光谱在线品质检测控制。牛晓颖[2]等用平滑、求导预处理方法结合偏最小二乘法对黄酒风味成分进行了定量分析。刘飞[3]等用导数、平滑和变量标准化结合偏最小二乘法预测了黄酒的糖度。胡小邦[4]等利用多元散射校正结合连续投影算法建立了黄酒酒精度、酸度定量检测模型。上述定量检测过程,并未针对特定的环境,对数据预处理过程进行深入研究。本文阐述了8种传统和近年新涌现的数据预处理算法,对比分析了8种预处理算法对黄酒酒精度偏最小二乘定量模型预测结果的影响,剖析了每种算法在消除光谱无关信息和消除噪声上的特性,摸索出适合黄酒近红外透射光谱酒精度定量检测建模的光谱预处理方法,简化了后续建模过程,提高了预测的准确度和稳健性。
1 材料与方法
1.1 黄酒样本与光谱采集
黄酒实验样本采用了塔牌、古越龙山、会稽山3个品牌的黄酒,共计191个样品。黄酒中酒精度理化值依照国家标准《黄酒》(GB/T 13662-2008)和《绍兴酒》(GB/T17946-2008)中规定的检测方法,采用蒸馏法测定。样品酒精度范围为11.7%vol到17.82%vol。
光谱测量仪器为德国布鲁克光学仪器公司生产的MPA傅里叶变换近红外光谱仪,使用随机附带透射样品腔附件。利用于海燕等人对黄酒品质近红外分析研究结论[5],选用光程为1 mm的石英比色皿,以空气为参比,采集样品透射光谱。光谱测定范围为800~2 500 nm,分辨率为32 cm-1,扫描次数为20次,采集得到黄酒样本透射光谱见图1。
1.2 光谱预处理方法
1.2.1 传统光谱预处理算法
近年来,国内外文献在光谱分析领域应用比较多的光谱预处理方法有:平滑(Smoothing)、一阶导数(1st der)、二阶导数(2nd der)、多元散射校正(MSC)和标准正态变换(SNV)结合去势(De-trending)。平滑的主要目的是去除光谱中叠加的随机噪声,本文实验采用移动平均平滑法。在该法中,平滑窗口宽度大小值得探究,窗口太小,平滑去噪效果不佳,窗口太大,会平滑掉一些有用信息,造成光谱失真。本文给出了不同平滑窗宽度值的定量建模结果,选定了最佳值。
导数可以有效地消除基线和其他背景干扰,分辨重叠峰,但也会引入噪声,降低信噪比,差分宽度的选择同样须引起重视,差分宽度太小,噪声较大,差分宽度过大,会导致平滑过度,丢失大量细节信息。本文同样给出了不同导数差分宽度值的定量建模结果,选定了最佳值。黄酒近红外透射光谱分辨率高,波长起伏大,宜采用Savitzky-Galoy卷积求导法计算。
多元散射校正和标准正态变换用来消除黄酒内部固体沉淀物质颗粒大小、沉淀物质颗粒表面散射及光程变化对光谱的影响。去势算法用于标准正态变换后的光谱,来消除光谱的基线漂移。
1.2.2 傅里叶变换(FT)
傅里叶变换实现黄酒近红外光谱频域与时域之间的转换,把光谱分解成许多不同频率的正弦波的叠加和[6]。数字傅里叶滤波预处理方法可以有效地滤除高频噪声以及由仪器背景或基线漂移等原因引起的低频噪声,增加光谱信噪比。
通过对黄酒近红外光谱数据进行快速傅里叶变换(FFT),在频域空间与不同窗函数作用,最后进行反快速傅里叶变换(IFFT),得到经低通滤波后的光谱数据。本文给出了不同窗函数预处理后光谱的定量建模结果,给出了最佳窗函数。
1.2.3 小波变换(WT)
根据小波的紧支特性,小波变换使黄酒光谱信号能量集中在少数小波系数上,而使噪声信号能量分散于大多数的小波系数上[7]。黄酒光谱信号的小波系数值大于低幅度噪声的小波系数值,故对小波系数进行阈值处理,可在小波域中消除低幅度噪声对光谱的干扰。对光谱信号采用阈值法消噪的过程可分为三步:
1)选择一个小波基并确定一个小波分解的层次N,对光谱信号进行N层分解;
2)对第1层到第N层的小波高频系数,选择一个阈值进行硬阈值法或软阈值法处理;
3)根据小波分解的第N层低频系数和经过阈值处理后的第1层到第N层的高频系数,进行光谱信号重构。
小波降噪的关键环节在于阈值的选取和阈值的量化,本文给出了Penalty、Brige-Massart和缺省阈值三种阈值降噪模型的黄酒近红外光谱预处理性能。
1.2.4 正交信号校正(OSC)
正交信号校正方法,考虑了酒精浓度对黄酒近红外光谱的影响,在建立定量校正模型前,通过正交的数学方法将与浓度阵无关的光谱信号滤除,可减少建立模型所用的主因子数,达到简化模型和提高模型预测能力的目的。本文实验采用Westerhuis提出的直接正交信号校正(DOSC)算法[8],首先将黄酒近红外光谱阵X与浓度阵Y正交,然后再对正交后的光谱阵X进行主成分分析,求取T和P,具体算法步骤如下:
1)将原始校正集光谱阵X(n×m)和浓度阵Y(n×1)进行均值中心化或标准化处理;
2)计算M=X′((X′)-1)′Y;
3)计算Z=X-MM-1X;
4)对ZZ′进行主成分分析,取前f个需正交处理的主成分得分矩阵Tf;
5)计算权重矩阵Wf=X-1Tf,广义逆X-1通过PLS得到;
6)计算新的Tf,Tf=XWf;
7)计算载荷矩阵Pf=X′Tf/(Tf′Tf);
8)XDOSC-=X-TfP′f;
9)对于预测向量Xnew,由权重W和载荷P求出校正后的光谱:T=X′newW,X′osc=X′new-TP′。
2 试验结果与分析
2.1 传统预处理后模型预测结果
分别用平滑(Smoothing)、一阶导数(1st der)、二阶导数(2nd der)、多元散射校正(MSC)和标准正态变换(SNV)结合去势(De-trending)对采集到的黄酒近红外光谱进行预处理,并对预处理后的光谱建立酒精度偏最小二乘预测模型,偏最小二乘主成分因子数为10,建模后采用“留一”交互验证法对模型进行评价,模型的评价指标为交叉检验相关系数(R)及交叉检验标准差(RMSECV)。模型的相关系数越高,检验标准差越小,模型的预测精度越高。表1显示了不同窗口宽度下平滑预处理后的模型预测效果。表2显示了不同差分宽度下一阶导数预处理后的模型预测效果。表3显示了不同差分宽度下二阶导数预处理后的模型预测效果。
平滑处理是一种消除噪声的常用方法,尤其对于高斯白噪声,有良好的消除作用。采用移动平均平滑法处理光谱过程中,去除噪声时不可避免地将损失一些光谱吸收峰值信息,造成光谱失真。预处理过程中需选择合理的平滑窗口宽度,将光谱细节损失降到最小。实验证明,当平滑窗口宽度在15时,R=0.947和RMSECV=0.374 88,模型预测效果最佳。
光谱求导能消除基线和背景干扰,分辨重叠峰,提高光谱分别率。但求导过程中如果差分宽度选择不当,将锐化噪声,反而使建模效果下降。对比表2、3数据分析可得,差分宽度为55时,一阶导数预处理效果最佳。差分宽度为25时,二阶导数预处理效果最佳。对比平滑和求导两种预处理方法,平滑效果普遍要优于求导效果,说明本实验采集的黄酒近红外透射光谱,受较多的随机噪声干扰,求导过程会锐化了噪声,降低了信噪比,故反而使建模效果下降。
表4显示在15点平滑(Smoothing)、55点一阶导数(1st der)、25二阶导数(2nd der)与多元散射校正(MSC)和标准正态变换(SNV)结合去势(De-trending)光谱预处理后建模效果的比较。
分析表4可知,15点平滑后建模效果R=0.047和RMSECV=0.374 88仍然要优于多元散射校正和标准正态变换结合去势。多元散射校正和标准正态变换效果相似,主要消除黄酒液体中悬浮物散射、表面散射和光程变化的影响。结果表明,黄酒样本的悬浮固体较少、表面散射小,仪器的光程稳定,故散射和光程变化并不是建模精度的主要影响因素,这也是多元散射校正和标准正态变换预处理效果不如平滑的主要原因。针对降噪为主的预处理目标,下文采用了傅里叶变换和小波变换滤波降噪来进一步提高模型预测效果。
2.2 傅里叶变换、小波变换及正交信号校正预处理模型预测结果
分别用傅里叶变换(FT)、小波变换(WT)和正交信号校正(OSC)对采集到的光谱进行预处理,并对预处理后的光谱建立酒精度偏最小二乘预测模型,偏最小二乘主成分因子数为10。傅里叶变换后对黄酒近红外光谱频域加窗滤波,频域滤波分别使用了海明窗(Hamming)、凯撒窗(Kaiser)和矩形窗(Squre)。小波变换降噪中,选用SYM6小波,进行5层分解,选取了Penalty、Birge-Massart和缺省(Default)三种阈值降噪模型。建模后采用“留一”交互验证法对模型进行评价,模型的评价指标仍然为交叉检验相关系数(R)及交叉检验标准差(RMSECV)。表5显示了傅里叶变换、小波变换和正交信号校正预处理后的模型预测效果。
分析表5数据可知,在光谱傅里叶变换后频域加海明窗后,傅里叶变换预处理效果最佳。选取Birge-Massart阈值降噪模型,小波降噪预处理效果最佳。傅里叶降噪和小波降噪预处理后模型预测效果要优于平滑等传统数据预处理方法。结果显示把光谱投影分解后,噪声的特征更加容易在投影域中展现,在傅里叶变换中选取海明窗和在小波变换中运用Birge-Massart阈值策略,比传统数据预处理方法更有效地滤除光谱信号中的噪声。小波降噪的效果要优于傅里叶降噪,因为与傅里叶变换相比,小波变换具有时-频局部化特性,能多角度分析噪声信号投影,并加以滤除。
实验中发现,进行正交信号预处理后,交叉验证R=0.998和RMSECV=0.135 7,模型性能有了较大幅度的提升。直接信号校正处理与其他预处理方法不同点在于考虑了黄酒酒精浓度的影响。其他的预处理过程中,直接对光谱进行了处理,这有可能在噪声消除不完全的情况下,损耗了部分对建立模型有用的信息。在直接正交信号预处理算法中,将光谱矩阵与浓度向量正交,滤除了光谱中与浓度无关的信号,达到了简化模型与提高预测精度的效果。
3 结论
本文分析了8种近红外光谱预处理方法特性,逐一使用上述预处理方法对黄酒近红外透射光谱进行处理,并用预处理后光谱建立了黄酒酒精度快速检测模型。通过对比黄酒酒精度近红外快速预测效果,分析了不同光谱预处理的效用。黄酒酒精度快速检测模型在15点平滑、海明加窗傅里叶降噪、Birge-Massart阈值模型小波降噪中,交叉检验相关系数R分别为0.947、0.951和0.956,标准差RMSECV分别为0.374 88、0.371 0和0.364 57,优于同类其他预处理方法。进行正交信号处理后,模型交叉检验相关系数R和标准差RMSECV分别为0.998和0.135 7,效果比传统方法有着较大幅度的提高。结果表明,正交信号校正预处理能显著提高黄酒酒精度模型预测精度,各种降噪方法能改善模型预测精度。研究结果为建立稳健的黄酒酒精度近红外快速检测模型提供了有效的预处理方法,对黄酒品质在线检测应用具有参考价值。
参考文献
[1]褚小立,袁洪福,陆婉珍.近红外分析中光谱预处理及波长选择方法进展与应用[J].化学进展,2004,14(4):528-542.CHU Xiao-li,YUAN Hong-fu,LU Wan-zhen.Progress and Applicantio of Spectral Data Pretreatment and Wavelength Selection Methods in NIR Analytical Technique[J].Progress in Chemistry,2004,14(4):528-542.
[2]牛晓颖.基于傅里叶变换近红外光谱的绍兴黄金风味成分定量分析及其酒龄鉴别的研究[D].杭州:浙江大学,2009:61-76.
[3]刘飞,何勇,王莉.黄酒糖度预测的可见-近红外光谱方法研究[J].光学学报,2007,27(11):2054-2058.LIU Fei,HE Yong,WANG Li.Methods for the Prediction of Sugar Content of Rice Wine Using Visible-Near Infrared Spectroscopy[J].Acta Optica Sinica,2007,27(11):2054-2058.
[4]胡小邦,吕进,刘辉军,等.基于近红外透射光谱的黄酒酒精度、酸度检测模型研究[J].光电工程,2010,37(10):122-127.HU Xiao-bang,LüJing,LIU Hui-jun,et al.Study on Quantitative Model of Alcohol and Acid in Chinese Rice Wine Based on Near Infrared Transmission Spectroscopy[J].Opto-Electronic Engineering,2010,37(10):122-127.
[5]于海燕.黄酒品质和酒龄的近红外分析方法研究[D].杭州:浙江大学,2007:68-88.
[6]ABDEL-HAFIEZ A.Fourier transformation methods in the field of gamma spectrometry[J].Indian Academy of Sciences(S0304-4289),2006,67(3):457-466.
[7]Whistler Toni,Rollin Dominique,Vernon Suzanne D.A method for improving SELDI-TOF mass spectrometry data Quality[J].Proteome Science(S1477-5956),2007,5(9):5-14.
光谱线(1814年)等 篇11
约瑟夫•冯•弗劳恩霍夫（1787～1826年）
牛顿曾用三棱镜把光线分解成组成光线的色光。但是，制造玻璃和透镜的巴伐利亚人约瑟夫•冯•弗劳恩霍夫却量化了黑暗、狭窄的光谱线，使化学和天文学发生了彻底的变革。
冯•弗劳恩霍夫因发明“不分光的双合”望远镜镜头而出名。1814年，他用这一技术发明了分光镜，用来测量通过三棱镜的太阳光线中不同色光的弯曲度。冯•弗劳恩霍夫不像牛顿那样用肉眼观察光线，而是通过一个装配在圆形刻度尺上的小型望远镜进行观察。英国化学家威廉•海德•渥拉斯顿曾于1802年在太阳光谱中发现了7条暗线，而冯•弗劳恩霍夫则数出有574条，并测出了其中324条线的波长。他用从A至K的字母来标明最黑最突出的暗线，这一方法一直沿用至今。
冯•弗劳恩霍夫不知道这些暗线是怎样生成的。不过，到1895年时，德国化学家罗伯特•本生和德国物理学家古斯塔夫•基尔霍夫发现，每一种元素都吸收和发散自己独特的光波组合，形成了一种像“指纹”一样独特的光谱线。因为太阳附近的大气中含有一些气态的化学元素，可以把直射的光束中的一些一定波长的光线消除掉，所以基尔霍夫和本生就可以推测出太阳的化学成分。光谱分析还使科学家们计算出实验室样品的化学成分，最终使他们发现了铯、铷、氖、氩这些以前没有在地球上探测到的元素。
多普勒效应（1842年）
克里斯汀•约翰•多普勒（1803～1853年）
1842年，奥地利物理学家克里斯汀•约翰•多普勒首次提出一条原理，认为从身旁路过的满载着号手的蒸汽卡车上传来的音高与速度成正比。
这种效应在日常生活中屡见不鲜。当救护车响着警报声向我们呼啸啸而来时，运动中它把声波压缩使波长变短（高频率）；当它驶向远处时，声波拉长（低频率）。这条原理同样适用于光和其他电磁波。自东向西旋转的太阳，其西侧将声波波长拉长，使波谱上产生一个红向移动；同时东侧的光波被压缩，形成蓝向移动。根据多普勒效应，科学家发现，比太阳体积大的星星其旋转速度也比太阳快得多。
1868年，威廉•休斯利用恒星分光镜测量远处或附近星星的射线速度。1887年，人们运用恒星观测方法测量地球绕太阳运转的速度。人们将星星的射线速度及其与视线垂直的速度（来自数十年的空中观测）结合起来，计算它在空中运行的真实速度。测算结果显示，太阳绕银河系中心旋转的周期大约是200万光年。远离银河核心的恒星运转速度的变化表明，银河系有一个巨大的球形晕圈。
远离银河系的光线红向移动使得哈勃于1929年推断出宇宙正在扩张——由太空扩展引起的次级多普勒效应。今天人们仍然在根据多普勒的原理探索太阳系以外的星星，发现了它们巨大的运行半径。到目前为止已经新发现了60多颗与木星般大小的行星。
螺旋式星系（1845年）
威廉•帕森斯（1800～1867年）
密布于星星外层的物体是被称作星云的模糊光团。公元2世纪，托勒密记录下7个星云。18世纪上半叶，查尔斯•梅西耶通过望远镜记录下103个。这些星云是他寻找彗星时应该主要避开的目标。发现星云最多的人是威廉•赫歇尔，截止到1802年，他一共列出2500个星云。但是天文学家们对它们的属性还拿不准，其中一些无疑是烟尘构成的云层，另外一些是我们星系内外的一些星星。
1845年，威廉•帕森斯在爱尔兰的帕森镇城堡的空地上建起了一台巨大的望远镜。这台巨型望远镜上安装的1.83米的金属反射镜使他得以仔细地观察星云。许多星云都具有复杂的形状，帕森斯用铅笔画一一地记录下来。特别值得一提的是，他是世界上第一个发现螺旋星云的人。
1864年威廉•帕森斯发现发亮的星云，如猎户座，都是典型的发光气体构成的（释放型），而仙王座星云（M31）上面的光谱是典型的星光（吸收型）。还有一些遥远的星星是人们无法看到的。1885年，M3l星云上的一颗星突然发光，1997年又出现了四颗不太明亮的新星。
爱德温•哈勃最终揭开了螺旋星云的属性。1924年，他使用莫特•维尔逊2.54米胡克望远镜为M31星云拍照，设法分辨出包括仙王座变体在内的一些巨星。这些“灯塔”使得他测算出我们离仙王座的距离是100万光年，是离我们星系里面最远的星星的距离的8倍。其庞大的体积完全可以自己构成一个星系。不久，人们就认识到宇宙由无数个星系组成，也许有千万亿个之多。
地球在宇宙中的位置（1918年）
海里塔•斯万•勒维特（1868～1921年），哈洛•沙普利（1885～1972年），沃特•巴德（1893～1960年）
维廉•赫歇尔和亚格布斯•卡普坦等早期天文学家都将太阳看做是平面星系里唯一的中心。从地球上望去，这个星系像是太空中一个缀满了星星的乳白色球体。但是，除了两个被称作麦哲伦星团的云层外，我们星系的周围到底有什么，现在还无人知晓。
海里塔•斯万•勒维特一直在研究麦哲伦云团上“仙王座”星星周期性的亮度变化。她发现仙王座越明亮，它变化的时间越长。由于麦哲伦云团上的星星离地球的距离相同，1912年，她提出借助附近的“仙王座”可以校准星星周期性亮度和内在的亮度二者之间的关系，从而进一步地用来测量太空的距离。
哈洛•沙普利接受这一挑战。布满了星星的球状云团是构成“仙王座”的主体。他通过比较“仙王座”校准的内在亮度和外部亮度来测量它与地球之间的距离。1918年，他得出结论，认为这个属于银河系的星团中心的周围对称地分布着松散的球体。沙普利还发现太阳离我们庞大星系中心的距离是6万光年。
多光谱荧光成像系统 篇12
德国弗劳恩霍夫制造技术与自动化研究所推出一种多光谱荧光成像系统, 可用于诊断肿瘤诊断, 并在日前德国杜塞尔多夫国际医疗器械展览会上展出。
在手术前将特殊的荧光染色剂注入病人的血液中, 荧光分子会选择性地附着在恶性肿瘤组织上, 用特殊的光波照射相应区域, 荧光分子就会发光, 并可同步显示图像。多种荧光染色剂可使用, 不同的染色剂在不同组织中显示的颜色是不一样的, 恶性肿瘤组织会呈现绿色、蓝色、红色或其他颜色。染色的可视性在很大程度上依赖该系统的一组荧光滤镜, 即使在荧光亮度不高的条件下, 这组滤镜也能将肿瘤上的荧光与普通荧光光波区分开来, 从而区分癌变组织和周围的正常组织。荧光成像系统还可与其他染色剂结合使用。例如, 5-氨基酮戊酸就是一种能让神经胶质母细胞瘤 (一种脑肿瘤) “现形”的染色剂。5-氨基酮戊酸可将肿瘤染成红色, 荧光成像系统同样可以检测出这种染色效果。
手术过程中, 成像系统的软件可在几秒内分析和处理荧光形成的图像, 并将图像同步投射到监视器上。一些仅有几毫米大小、容易被医生肉眼忽视的肿瘤残余, 或癌细胞转移的踪迹都可以被显示出来。明年将对人体进行临床检测试验。