文献类型：期刊文章

作　　者：何亚[1] 王继芬[1]

He Ya;Wang Jifen(Institute of Forensic Science and Technology,People′s Public Security University of China,Beijing,100038,China)

机构地区：[1]中国人民公安大学刑事科学技术学院,北京100038

出　　处：《激光与光电子学进展》

基　　金：中国人民公安大学2019年度基本科研业务费项目库重点项目(2019JKF223)。

年　　份：2020

卷　　号：57

期　　号：1

起止页码：239-244

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2019_2020、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了实现木器漆的快速无损检测以及精确识别与分类,采集并获取了晨阳等3种品牌木器漆样本的拉曼光谱,并考察了基线校正、Savitzky-Golay九点平滑法、一阶导数和二阶导数等不同预处理方法的处理效果,建立了特征波段比值、Fisher判别、K近邻(KNN)模型。结果表明:特征波段比值法能以1358cm-1/1239cm-1表征3种木器漆的特征;基于Fisher判别的基线校正、平滑和二阶导数处理的拉曼光谱模型的分类准确率最高,能实现100%区分;在相同的预处理下,KNN判别模型的准确率仅为88.5%。基于二阶导数的拉曼光谱结合特征波段-FisherKNN法能为不同品牌木器漆的准确检测提供一种新的快速无损分析手段,具有普适性和一定的借鉴意义。

关 键 词：光谱学 拉曼光谱 木器漆 FISHER判别 K近邻

分 类 号：O433.4]