基于特征波段-Fisher-K近邻的木器漆拉曼光谱的快速无损鉴别 
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1 引言
木器漆作为微量物证常出现于室内现场,如作案工具上残留的木器漆附着物、碎尸包裹物上粘附的木器漆碎片等,通过对现场采集的木器漆物证进行同一性鉴定,能够认定或者排除作案工具,为侦查提供线索,并为揭露和证实犯罪提供科学依据。木器漆分为水性木器漆和油性木器漆两种,油性木器漆因其溶剂中含有大量挥发性有害物质(VOCs)而逐渐被弃用[1]。目前,市售木器漆多为水性木器漆,水性漆是以水作为稀释剂,以丙烯酸树脂乳液(有纯丙、苯丙等各种类型)为主要成分,以成膜助剂、消泡剂和润湿剂为辅助成分[2]。目前,针对木器漆的研究多针对在其制作工艺和性能改良方面,而在微量物证检验领域,相关的研究报道很少,如何对其开展快速、准确、无损检验,已成为物证鉴定工作者关注的重点之一。
拉曼光谱分析技术属于非弹性光散射技术,它可以实现快速、高效的样品测量,具有操作简便、测量时间短、无损分析等特点,已被广泛应用于食品安全、化工生物、医学、珠宝鉴定、环境保护等领域[3-5]。与红外光谱法相比,拉曼光谱法在油漆鉴定方面更具优势,在鉴别车辆涂漆、墙漆等方面的应用已成熟[6-7],但在木器漆领域尚无报道。
本文以拉曼图谱数据为基础,借助数学算法,建立了基于特征波段比值法、Fisher判别、K近邻(KNN)的原始图谱、基线校正(BL)和平滑图谱、一阶导数图谱和二阶导数图谱的分类模型,实现了对木器漆的准确分类,期望能快速准确地对木器漆进行鉴别。
2 实验
2.1 实验样本
采集了3个不同品牌、不同生产厂家的木器漆作为实验样本,其中晨阳(CY)样本54个,华彩士(HC)样本60个,雀尚(QS)样本50个,总计164个。其中6个样本的部分信息如
表 1. 6个样本的基本信息
Table 1. Basic information of six samples of wood lacquer
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2.2 仪器参数与设置
实验仪器为美国Thermo Fisher Scientific公司的Nicolet Almega XR显微激光拉曼光谱仪。将涂有木器漆样本的载玻片置于载物台中央,调整位置使激光束通过待测样品中心,于50倍镜头下进行拉曼光谱的测定。光谱测定时的仪器参数如下:测试条件为室温,相对湿度为34%,拉曼光谱波长设定为780nm,采用1800 line/mm光栅分光,波长能量为2.0 mW,扫描时间为8 s,曝光次数4,电荷耦合器件(CCD)探测器接收拉曼信号,针孔直径为300 μm,测量范围为300~3000 cm-1。在显微镜下累计采集3次,通过比较分析排除来自其他杂质的信号。
2.3 光谱预处理
拉曼光谱仪的信号会受到如下因素的干扰:CCD的发射噪声、暗电流噪声及读出噪声,激发激光的波动,样品的荧光背景、样品及其周围环境的黑体辐射[8]等。这些干扰会导致基线漂移,给后续分析造成了影响,进而影响到校正模型的建立和待测样品的预测效果。因此,对光谱采用BL、Savitzky-Golay九点平滑法(Smoothing)以及导数法(一阶导数、二阶导数)进行预处理,以达到消除噪声和其他背景干扰的目的。
2.4 判别分析模型
模式识别中的判别分析方法可以通过光谱数据对不同的样本按照某些共同的特征进行分类识别,从而发现被测样本之间的内在联系,获得决策性信息[9]。因此,判别方法是将光谱数据转化为解决实际问题所需信息的一种重要方法[10]。本文选用Fisher和KNN模型。
2.4.1 Fisher判别分析
Fisher线性判别也称线性判别式分析,是基于样本类别进行整体特征提取的一种有效方法。Fisher判别分析的思想是:将多维数据投影到某个方向上,投影的原则是将总体与总体之间尽可能地放开,然后再选择合适的判别规则,将新的样品进行分类判别[11]。
设共有c个类别,
式中:x(i)为第i类样本特征向量的均值;Ni为第i类样本的样本数;N为样本总数,即
式中:
Fisher线性判别的准则函数定义为
式中:W为所求投影变换后的解向量。使函数J(W)达到最大值的W即为最佳向量W*,由此可以确定线性判别函数。
2.4.2 K近邻算法
K近邻(KNN)算法采用测量不同特征值之间距离的方法进行分类,即假设已知样本集中各特征值及其类别,在输入没有类别标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,计算两数据点之间的欧几里得距离,选择前K个距离最小(特征最相似)的数据所对应的分类标签,即出现次数最多的分类,作为新数据的分类[12]。具体描述如下:以训练集X为样本的特征向量集,Y为样本的类别,T为一个特征空间,根据给定的距离度量,在训练集X的特征空间T中找出与x最邻近的K个点,将包含这K个点的x的邻域记作NK(x),在NK(x)中根据分类决策规则(如多数表决)决定x的类别y,其表达式为
式中:xi为实例的特征向量;yi∈Y{c1,c2,…,ck}为实例的类别;I(·)为指示函数,即当yi=cj时,I为1,否则I为0。
2.5 特征波段比值模型
特征波段比值法就是在已预处理过的光谱中提取反映各样本特征信息的波段,通过其相互比值来反映各样本的差异,并以特征波段的比值为类间距离作图分类[13],具有简单、易操作等优点。
3 结果与讨论
3.1 数据预处理
虽然拉曼光谱的扫描范围比较广,包含的信息量多,但光谱中存在较严重的噪声,因此,全谱范围建模方法在避免信息丢失的同时,也将不可避免地受到其他因素和噪声的干扰[14]。选择合适的光谱区域进行后续分析,可以提高模型的效果和稳定性。对木器漆拉曼光谱进行综合分析后可知,木器漆的信息主要集中出现在500~1700 cm-1,因此本研究选择500~1700 cm-1波段谱图进行木器漆信息的考察。
为了消除噪声和基线干扰因素,对样品数据分别进行BL、九点平滑法、一阶导数以及二阶倒数处理后再进行建模分析,考察预处理方法对模型预测准确率的影响。CY003样品的拉曼谱图如
图 1. CY003样品拉曼光谱图的预处理结果。(a) BL;(b)九点平滑法;(c)一阶导数;(d)二阶导数
Fig. 1. Preprocessing results of Raman spectra of CY003 samples. (a) BL; (b) nine-point smoothing; (c) first derivative; (d) second derivative
3.2 特征值分析
由
由
此外,分别以A=1283 cm-1/1239 cm-1、B=1358 cm-1/1239 cm-1、C=1160 cm-1/1239 cm-1作为坐标轴作出三维散点图,但区分度与二维图类似,木器漆样品的聚集分类情况主要取决于1358 cm-1/1239 cm-1的大小。木器漆为混合物,其拉曼光谱的主要差异是由丙烯酸树脂聚合物的不同导致的,B=1358 cm-1/1239 cm-1表示的是C=O相对不饱和度的大小,因此,利用拉曼光谱提取木器漆的信息来鉴别不同品牌木器漆是可行的。
图 2. 根据特征波段比值法获得的3个木器漆品牌样本分类图
Fig. 2. Classification of three brands of woodlacquer samples obtained by characteristic-band ratio method
3.3 Fisher判别分析
采用主成分分析法对拉曼数据降维后,再借助Fisher判别构建模型,比较了基础处理(九点平滑法和BL)、导数处理以及不同处理方法组合对模型判别率的影响,得到了各模型的分类结果,如
表 2. 不同预处理方法的判别结果
Table 2. Discriminant results of different preprocessing methods
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由
表 3. Fisher函数判别摘要表
Table 3. Summary of Fisher-function discriminant
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相关性表明了不同分组与各个函数之间的相关性。
图 3. 3个品牌木器漆样本在函数1和函数2上建立的判别分布图
Fig. 3. Discriminant distribution of three brands of woodlacquer samples obtained by functions 1 and 2
由
3.4 KNN判别分析
根据欧几里得距离,选取K值为1,建立分类模型(训练集与保持集中样本数量之比为3∶1),以Fisher判别效果较好的基础预处理结合一阶导数或二阶导数预处理后的光谱数据为基础,建立KNN模型对各样本进行分类,得到了KNN模型下各样本的分类结果与Fisher判别对比表,如
表 4. 两组模型下各样本的分类结果
Table 4. Classification results of samples for two models
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由
综上所述,在木器漆拉曼光谱的分析中,特征波段比值法可以有效地将晨阳与其他品牌木器漆区分开来,但华彩士与雀尚品牌木器漆的区分效果不理想。为了更有效地对木器漆进行分类,需建立判别模型,分别采用BL、九点平滑法以及导数预处理光谱,结果表明,采用BL、平滑加二阶导数的预处理方法,可在最大程度减小噪声及基线信息等的干扰;对该预处理组合同样建立KNN模型,模型精度稍低于Fisher模型,能实现初步区分。可见, 基础预处理加二阶导数对拉曼图谱进行预处理,然后结合Fisher判别,可以实现对木器漆油漆的快速、准确鉴别。
4 结论
利用拉曼原始图谱及其BL和九点平滑法、一阶导数、二阶导数光谱预处理与特征波段比值法、Fisher判别和KNN分析对木器漆进行了识别与分类。拉曼特征波段比值法能在一定程度上区分木器漆,但若要实现精准分类就需建立判别模型。实测光谱中存在大量不相关的信息和噪声,采用BL、九点平滑法加二阶导数的预处理方法可以最大限度地弱化噪声区间和干扰区间的权重,构建的模型的分类效果更好,结合Fisher判别分析的准确率可达100%,可有效开展对木器漆的区分鉴别。另外,KNN的分类模型具有无法映射出个别样本在某些特征空间中差异性的不足之处,数据样本不均衡会直接影响分类效果。在本实验中,不同种类的样本在数量上未达到均衡,导致KNN分类效果稍逊于Fisher判别。本实验方法可以为其他微量物证的分类鉴定提供一种新思路,借助判别分析法可以避免传统鉴定方法中主观判断的干扰臆断,从而实现准确无误的鉴别。
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