1 江西农业大学工学院，江西 南昌 330045
2 江西省高校生物光电及应用重点实验室，江西 南昌 330045
为了降低或消除激光诱导击穿光谱（LIBS）检测过程中激光能量、背景辐射、噪声信号对特征光谱信息的影响，以镉靶材为对象，构建偏振分辨激光诱导击穿光谱（PRLIBS）系统，探索提高重金属污染物LIBS分析能力的方法。结合光波在多层媒介传播过程中的菲涅耳方程，分析入射光波长对光强透射比的作用机理，构建正入射方向上的等离子体辐射强度分光透射比模型。利用该模型获得了相同条件下的LIBS、PRLIBS光谱数据，比较了镉元素特征谱线强度的相对标准偏差（RSD），并分析了不同延迟时间下特征谱线强度的变化趋势。结果表明：在低能量密度情况下，PRLIBS具有明显的测量优势，可以采集到更多的特征峰信号，并且PRLIBS光谱特征谱线强度的RSD值小于相同检测参数下LIBS光谱特征谱线强度的RSD值，说明分光透射比模型能够有效提高等离子体光谱的稳定性；LIBS与PRLIBS的谱线强度随延迟时间的变化趋势一致，说明PRLIBS并不影响原有LIBS的延迟时间；随着脉冲能量增大，分光透射比模型可以有效降低基线漂移和背景辐射，增强光谱的分辨能力；分光透射比模型不仅保留了连续谱中的有效信息，还提高了谱线识别的稳定性，对于提高低激光能量诱导条件下LIBS特征谱线识别能力具有重要的参考意义。
光谱学 偏振分辨激光诱导击穿光谱 分光透射比 Glan-Thompson棱镜 镉 识别能力 中国激光
2023, 50(19): 1911003
以色散偏振光谱检测技术为背景, 着重研究了乳化油颗粒的偏振光学特性及米散射物理模型, 构建了色散偏振度光谱检测系统。 在400~700 nm波长范围内, 分别对四种样品进行了301个波段的光谱反射率采集。 结合贝塞尔函数和汉克尔函数, 推导出了入射光波长与散射光偏振振幅矢量的关系, 提取了一个新的特征参数: 色散偏振度(DODP)。 在暗室条件下, 对乳化油样品ND18和ND75进行测量, 利用色散偏振公式计算出了样品在各测量波长处的偏振度值, 验证了基于DODP值检测乳化油的可行性。 研究发现, 虽然米散射的解是由单个球体的衍射推导而来, 但是只要它们的直径和组成相同, 且彼此之间的距离比波长大, 也同样可以用于任意数量的球的衍射。 在这种情况下, 被不同球体散射的光之间没有相干的相位关系, 总散射能量等于被一个球体散射的能量乘以它们的整数。 当观测平面与入射波电矢量振动方向之间的夹角ϕ=0或者ϕ=π/2时, 散射光分量或者消失。 由于ND18的粒径比ND75的粒径小, 所以ND18的前向散射波瓣较大, 前向散射与后向散射的比值较小。 在相同光照条件下, ND75的多次散射现象要比ND18严重。 根据路径相关矩阵的理论, 多次散射容易引起退偏振, 二次辐射波会在角域内扩散和分布。 因此, 被测乳化油表面产生的散射次数与入射光能的阻尼能力成正比。 由于乳化油表面入射光的能量耗散存在差异, 因此能量耗散率与入射波矢量方向的前向散射振幅的分量成正比, 且乳化油的偏振散射程度不同于入射光的偏振散射程度。 实验结果表明, DODP可以反映出乳化油由多次色散引起的去偏振能力。 由于模拟光源是自然光, 所以计算散射光的偏振参数非常方便, 可以大大缩短数据处理时间, 减小实验误差。 DODP不仅能够识别海水中的乳化油, 而且能够区分不同浓度的污染物, 准确识别出乳化油的边缘扩散。
偏振振幅矢量 乳化油 色散偏振度 米散射 路径相干矩阵 Polarization amplitude vector Emulsified oil Degree of dispersion polarization Mie scattering Path coherence matrix 光谱学与光谱分析
2022, 42(9): 2689
1 南京理工大学电光学院, 江苏 南京 210094
2 南京大学国际地球系统科学研究所, 江苏 南京 210093
伪装技术作为现代战争中一种重要的作战方式, 在战场上起着至关重要的作用, 对伪装目标的探测直接影响到战争的结果, 利用退偏振特性检测伪装涂层的研究未见报道, 因此对伪装涂层退偏振特性的研究具有重要意义。 为了研究这一问题, 从电磁波散射的机理出发, 研究了其与退偏振特性之间的理论关系, 利用琼斯矩阵和穆勒矩阵建立物理模型, 结合偏振特性分解穆勒琼斯矩阵, 得到被测量样品表面的完全退偏振系数（ωd）。 实验分别通过七个不同的入射角度对土壤与三种黄色伪装涂层进行测量, 分析了土壤和三种黄色伪装涂层表面的退偏振特性, 最后应用菲涅尔方程验证理论模型。 分析可知: 被测量样品表面的退偏振特性与表面散射程度相关, 并且随着入射角度的增大, 被测量样品的完全退偏振系数（ωd）均呈递减趋势, 但是在整个测量过程中, 土壤与三种伪装涂层的完全退偏振系数（ωd）具有很大的差异。 研究表明: 首次引用完全退偏振系数作为伪装目标分辨的重要参量, 精确有效地分辨出土壤背景中的黄色伪装涂层, 并且实验操作过程简单, 周期较短, 在现代战场上可以方便快速地识别出伪装目标, 为战斗的胜利赢得了宝贵的时间, 具有极大的应用价值, 对伪装识别技术的发展有着极为重要的意义。
黄色伪装涂层 土壤 退偏振 散射 完全退偏振系数 Camouflage yellow paint Soil Depolarization Scattering Depolarization coefficient
江西农业大学工学院, 生物光电及应用重点实验室, 江西 南昌330045
四环素在NaOH存在的条件下能降解生成具有强荧光特性的异四环素, 应用同步荧光光谱结合小波去噪、 粒子群优化算法（PSO）和支持向量回归（SVR）建立鸭肉中四环素残留含量的预测模型, 可实现鸭肉中四环素残留含量的快速测定和提高预测模型的精度。 首先应用平行因子分析法(PARAFAC)确定检测鸭肉中四环素含量的最佳波长差Δλ为70 nm; 然后对同步荧光光谱进行db6小波的2层分解的小波去噪及去噪后的光谱归一化处理, 并利用PSO筛选出了6个荧光特征波长; 最后应用PSO优化SVR模型参数(c, g), 进而对在PSO筛选的特征波长光谱条件下建立的PSO-SVR, PLS, PCR模型以及在全光谱条件下建立的PSO-SVR模型进行性能比较, 结果表明, 以在PSO筛选的特征波长光谱条件下建立的PSO-SVR模型预测能力更强, 其预测集的相关系数(r)和均方根误差(RMSEP)分别为0.952 0和17.6 mg·kg-1。 说明PSO能够有效提取鸭肉中残留四环素所对应的荧光特征波长, 且PSO-SVR预测模型能满足鸭肉中残留四环素的快速测定要求。
同步荧光光谱 粒子群优化算法 支持向量回归 小波去噪 四环素 鸭肉 Synchronous fluorescence spectrum Particle swarm optimization algorithm Support vector regression Wavelet de-noising Tetracycline Duck meat 光谱学与光谱分析
2013, 33(11): 3050
1 江西农业大学工学院生物光电及应用重点实验室, 江西 南昌330045
2 华南农业大学南方农业机械与装备关键技术省部共建教育部重点实验室, 广东 广州510642
为了快速测定鸭肉中西维因残留含量, 提出应用同步荧光光谱法检测鸭肉中西维因残留含量, 同时运用遗传算法-支持向量回归(GA-SVR)建立了鸭肉中西维因残留含量的回归预测模型。 首先, 通过荧光分光光度计分别采集了西维因水解物和含有西维因的鸭肉的三维同步荧光光谱图, 经过分析确定了最佳波长差Δλ都为140 nm; 其次, 分析了鸭肉中西维因的浓度猝灭现象; 最后采用GA进行同步荧光光谱的优化和选择, 根据交互验证均方根误差(RMSECV)选择出了21个特征波长, 并分别用全波长和21个特征波长作为SVR回归预测模型的输入特征变量, 发现通过GA选择的特征波长可以得到更好的预测效果, 并且其预测集的相关系数(R2)达到0.976 4, 均方根误差(RMSECP)为12.232 2。 试验结果表明利用同步荧光技术结合GA-SVR方法能有效、 快速的检测鸭肉中西维因残留含量。
西维因 同步荧光光谱 遗传算法-支持向量回归 鸭肉 Carbaryl Synchronous fluorescence spectroscopy GA-SVR Duck meat 光谱学与光谱分析
2012, 32(11): 3058
