光子学报
2021, 50(10): 1026001
光子学报
2021, 50(10): 1030003
西安电子科技大学物理与光电工程学院, 陕西 西安 710071
激光诱导击穿光谱(LIBS)是一种高效快速的光谱采集手段, 可应用于各类物质的元素分析工作中。 线性判别分析(LDA)与支持向量机(SVM)是化学计量学中两种常用的有监督算法, 均通过对已知不同种类的样本数据进行学习建模, 进而实现对未知类别数据的归类。 为了实现LIBS技术对有机物的高准确率识别, 将这两种算法应用到LIBS光谱数据的分类中。 实验利用波长为1 064 nm的纳秒激光烧蚀女贞、 珊瑚树、 竹子三种植物的叶片, 并采集每种树叶220~432 nm波段的100组光谱数据。 通过对300组样本的原始光谱数据进行主成分提取, 由第一主成分(PC1)和第二主成分(PC2)的得分图得出三种植物光谱的相似度非常高。 然后, 利用每种叶片70组样本的光谱数据作为训练集建模, 其余30组光谱数据作为测试集来进行树叶种类的预测识别。 将PCA对原始光谱数据提取得到的前20个主成分作为LDA与SVM建模的属性值。 对于LDA算法, 将属性值分析后得到前两个判别函数值, 通过聚类分析发现不同种类的植物叶片光谱数据在空间上的分离效果较好, 同一种类基本聚集在一起。 再借助马氏距离可得到测试集的平均分类正确率为96.67%。 与此类似, 使用SVM方法对训练集样本的数据进行学习得到分类超平面, 对测试集的平均分类正确率达到98.9%。 研究结果表明, 经过PCA对数据的预处理, 再结合LDA, SVM这两种方法可实现LIBS技术应用于复杂有机物的快速准确分类, 并且PCA与SVM结合的分类正确率更高。 该方法可在食品快速溯源、 生物组织原位鉴别、 有机爆炸物远程分析等领域应用。
激光诱导击穿光谱 植物叶片 主成分分析 线性判别分析 支持向量机 Laser induced breakdown spectroscopy Plant leaves Principal component analysis Linear discriminant analysis Support vector machine
大连理工大学机械工程学院, 辽宁 大连 116024
为了研究激光熔覆过程中熔池的形状和尺寸信息, 采用与激光头同轴集成的CMOS相机对熔池进行拍摄, 借助LabVIEW视觉模块的图像采集和图像处理功能, 自主开发了一套激光熔覆熔池图像实时处理系统。通过此系统, 可在激光熔覆过程中在线监测熔池并快速有效提取熔池特征信息, 并得出激光熔覆三个主要工艺参数对熔池长度、宽度、面积的影响规律。采用半导体激光器对316L不锈钢粉末进行单道激光熔覆实验, 结果表明, 随着扫描速度由6 mm/s减至2 mm/s, 激光功率由700 W增至1 300 W, 熔池面积和宽度增大, 熔池长度相对其单道熔池长度平均值的波动程度增大, 熔池长度和面积随着送粉量在4.2 g/min至14.8 g/min 范围内的增加而增加, 而熔池宽度变化并不明显。熔池监测结果可作为激光熔覆闭环控制的输出, 通过控制输入参数维持熔池稳定, 获得良好熔覆效果, 为激光熔覆闭环控制研究奠定基础。
激光技术 同轴CMOS相机 图像处理 熔池特征 laser technology coaxial CMOS camera image processing molten pool feature