江苏大学电气信息工程学院，江苏 镇江 212013
激光点云技术可用于苗圃树木生长状态监测与管理，为农业植保机器人提供有效的靶标信息。为了进一步提高树种分类和树冠、树干内部分割的精准性，提出一种基于改进PointNet++的激光点云苗圃树木分类与分割方法。首先，调整PointNet++深度网络邻居点云的相对特征值，同时融合三维点云的低维和高维特征，充分利用各层级点云的特征。然后，将坐标注意力模块与注意力池化融合，进一步增强局部特征提取的能力，提高分类和分割的准确性。最后，针对苗圃常见树木自制了包含7类苗圃景观树木点云的数据集并用于实验。实验结果表明，提出的树种识别方法总体精度可达92.50%，平均类别精度为94.22%；提出的树冠、树干分割方法的平均交并比为89.09%。所提方法在分类和分割性能方面均明显优于经典的PointNet和PointNet++，能够为苗圃树木检测识别和农业机器人作业提供更精确的信息。
遥感 激光雷达 深度学习 树种分类 苗圃树木树冠和树干分割 PointNet++
1 沈阳航空航天大学航空发动机学院, 辽宁 沈阳 110136
2 大连民族大学机电工程学院, 辽宁 大连 116605
对未燃烧的可燃混合气体进行DBD放电, 放电后会产生大量的活性粒子, 这些活性粒子可以辅助气体燃烧, 达到提高燃料燃烧利用率等目的。 以DBD激励氩气、 甲烷、 空气产生的自由基(CH基和OH基)等强化燃烧的关键活性粒子为探索对象, 研究DBD放电激励甲烷对滑动弧火焰的影响。 为此, 采用自主设计的DBD-滑动弧双模式等离子体激励器, 利用同轴介质阻挡放电结构对氩气、 甲烷、 空气混合气进行放电激励, 将激励后的氩气、 甲烷、 空气混合气通入滑动弧端进行点火。 固定氩气流量不变, 调整空气流量为4.76 L·min-1, 并加入甲烷0.5 L·min-1, 保证进气通道内氩气与空气-甲烷的气体体积流量比达到Ar∶(CH4+Air)=1∶30, 其中空气、 甲烷这两种气体达到了化学燃烧当量比φ=1, 氩气、 甲烷、 甲烷混合气体能实现均匀而稳定的放电并燃烧。 DBD段放电电压在15~20 kV范围变化, 放电频率在6~10 kHz范围变化, 滑动弧段的电压和频率分别保持4 kV与10 kHz恒定, 通过改变DBD段放电电压和放电频率, 用高速光纤光谱仪检测滑动弧火焰中自由基种类及其光谱强度, 分析放电参数激励甲烷对火焰中自由基(CH基和OH基)的影响。 结果表明, DBD段放电电压及放电频率的增加可以促进火焰内部的偶联反应发生, 可有效提升甲烷滑动弧火焰内部的活性粒子含量, 其中OH基团、 CH基团在燃烧链式化学反应进程中发挥着较为重要的作用。 甲烷经过DBD激励后, 随放电电压和频率的增加, 火焰中OH基、 CH基等主要活性粒子都随之增加。 DBD放电后, 活性粒子的光谱强度增大, 特征谱线比单模式更加明显; 甲烷经过DBD激励后, 火焰组成发生了变化, 滑动弧段出口处甲烷燃烧反应更加充分, 火焰温度越高越容易产生OH基。 与单模式滑动弧相比, 双模式放电可有效促进火焰内部的链式化学反应进程, 促进燃料燃烧。
双模式放电 滑动弧放电 介质阻挡放电 火焰光谱 等离子体 Dual mode discharge Gliding arc discharge Dielectric barrier discharge Flame spectrum Plasma 光谱学与光谱分析
2022, 42(7): 2007
1 燕山大学信息科学与工程学院, 燕山大学海洋科学与工程研究院, 河北省特种光纤与光纤传感重点实验室, 河北 秦皇岛 066004
2 暨南大学, 暨南大学赤潮与海洋生物学研究中心, 广东 广州 510632
近年来, 我国沿海赤潮发生的次数和面积持续增加, 经济损失严重。 根据赤潮的毒性特点, 通常分为三类, 分别为无毒赤潮、 鱼毒性赤潮和有毒赤潮。 其中有毒赤潮产生的毒素主要是麻痹性贝毒, 其由于分布广, 毒性强成为危害最大的生物毒素之一。 根据麻痹性贝毒的摄入量不同, 人类误食染毒的贝类后, 身体各部位会出现刺痛或灼热的感觉, 然后全身麻痹, 严重者甚至在短时间内死亡。 近年来, 多地出现人类误食染毒的贝类后死亡的事件。 麻痹性贝毒的摄入量主要取决于产麻痹性贝毒藻的浓度, 因此, 对产麻痹性贝毒藻浓度的监测就显着尤为重要。 提出了用三维荧光光谱结合化学计量学方法建立产麻痹性贝毒藻定量分析模型。 首先, 利用F-4600荧光光度计采集微小亚历山大藻(Alexandrium minimum)、 链状裸甲藻(Gymnodinium catenatum)和太平洋亚历山大藻(Alexandrium pacificum)三种典型的产麻痹性贝毒藻类三维荧光光谱数据, 获取藻类样本的三维荧光光谱等高线图, 并进行图谱分析; 然后, 利用不同激发波长下的发射光谱数据建立产麻痹性贝毒藻三维荧光光谱的串行表示模型, 提取新的特征; 最后, 将新的特征数据分别作为粒子群优化最小二乘支持向量机算法(particle swarm optimization-least squares support vector machine, PSO-LSSVM)和偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)的输入, 建立产麻痹性贝毒藻的定量分析模型。 结果表明, 运用粒子群优化最小二乘支持向量机算法建立的产麻痹性贝毒藻的定量分析模型普遍优于偏最小二乘回归算法。 当激发波长选择460和530 nm, 发射波长选择650~750 nm作为PSO-LSSVM的输入数据, 建立的产麻痹性贝毒藻的定量分析模型效果最好, 结果显示Rc=0.999 9, RMSEC=0.017 1, Rp=0.949 2, RMSEP=0.291 0。 这体现出三维荧光光谱结合PSO-LSSVM定量分析模型可有效地监测活体产麻痹性贝毒藻的浓度数值, 为产麻痹性贝毒藻浓度检测提供了一种在线检测的新方法。
三维荧光光谱 产麻痹性贝毒藻 粒子群-最小二乘支持向量机算法 偏最小二乘法 Three dimensional fluorescence spectroscopy Paralytic shellfish poison producing algae Particle swarm optimization-least squares support vector machine Partial least squares regression 光谱学与光谱分析
2021, 41(11): 3480
1 燕山大学信息科学与工程学院, 燕山大学海洋科学与工程研究院, 河北 秦皇岛 066004
2 燕山大学河北省特种光纤与光纤传感重点实验室, 河北 秦皇岛 066004
总有机碳(TOC)是指溶解和悬浮在水中的有机物的总含碳量, 是以含碳量表示水体中有机物总量的综合指标。 TOC的测定通常采用的是国标燃烧法和湿化学法, 但这两种传统方法都具有测试方法复杂、测量时间长、速度慢等缺点, 对大气环境会产生一定污染且仅能在实验室内完成, 无法进行海水的原位在线测量。 而该研究采用紫外吸收光谱法测量TOC, 通过燕山大学自主研发的光谱技术与集成电路相结合研制的TOC光学原位传感器, 能够快速、不添加试剂、不产生二次污染的测量海水中总有机碳的浓度, 且可以不受实验室环境的制约实现海水TOC的在线原位测量。 将基于该方法研制的传感器进行实地下海实验, 测量不同海域（河北沧州黄骅港周边海域、秦皇岛市周边海域）的TOC值, 将传感器测量的结果与国标法测量结果的相关性、一致性、误差等方面进行对比。 结果表明: 在黄骅港海域采取的13个不同水样和秦皇岛周边海域采取的14个不同水样用国标法和TOC光学原位传感器测量的浓度值变化趋势基本一致, 有较好的相关性和一致性, 存在极个别水样产生偏离整体样本曲线的情况。 实验数据经过线性拟合结果显示相关性较好, 对两处不同海域的数据拟合曲线和常规残差分析, 显示黄骅港海域水样的拟合相关系数r为0.859 0, 残差平方和数值为0.165 4, 秦皇岛周边海域水样的拟合相关系数r为0.939 9, 残差平方和为3.513 1。 由于相关系数r=0.939 9＞r=0.859 0, 所以秦皇岛周边海域的水样线性拟合效果好于黄骅港实验。 常规残差0.165 4<3.513 1, 是因为秦皇岛周边一些样本如河流入海口是污染的重灾区, 生活污水和工业污水使水质存在更多干扰因素, 这些干扰因素对海洋TOC光学原位传感器的准确性和稳定性造成了一定的影响。 由于基于紫外吸收光谱法研制的TOC光学原位传感器与传统的国标法测量原理不同, 样本集比较少, 样本浓度覆盖面不大, 海洋环境复杂多变, 存在多种影响因素, 如浊度、 温度、 pH、 浮游生物等, 传感器无法彻底消除所有影响因素引起的误差, 所以测量结果与国标法结果存在一定的误差。 后续工作如何消除海洋环境复杂干扰因素的影响, 减小传感器测量值的误差, 使测量结果更加精确和真实, 需要进一步讨论和更加详细的分析和研究。
紫外吸收光谱 在线 光学原位传感器 拟合曲线 TOC TOC Ultraviolet absorption spectrum On-line Optical in-situ sensor Curve fitting 光谱学与光谱分析
2020, 40(8): 2484
1 燕山大学信息科学与工程学院, 河北省特种光纤与光纤传感重点实验室, 河北 秦皇岛 066004
2 燕山大学电气工程学院, 河北 秦皇岛 066004
提出基于四元数主成分分析的三维荧光光谱特征提取新方法, 并将其运用于品牌食醋溯源研究。 首先利用F7000荧光光谱仪测得不同品牌食醋样本的三维荧光光谱数据, 获取样本的等高线图和三维投影图, 并进行三维荧光等高线图分析; 然后利用激发波长分别为380, 360和400 nm下的发射光谱数据建立食醋三维荧光光谱数据的四元数并行表示模型, 对四元数荧光光谱矩阵进行四元数主成分特征提取, 并基于乘积运算、 模值运算和求和运算三种方法对提取出来的四元数主成分特征进行特征融合; 最后将融合特征作为K近邻分类器的输入, 得到不同食醋品牌的最优分类模型。 分别讨论三种不同特征融合方法和四元数主成分个数与最终模型分类正确率之间的关系。 针对四个不同食醋品牌120个样本的分析结果可得: 基于求和特征融合运算所得到的融合特征可以利用最少的特征数目, 建立最优的溯源模型, 样本预测集溯源正确率可达100%。 研究结果表明: 四元数主成分特征提取和特征融合方法能够并行表示三维荧光光谱数据所蕴含的丰富信息, 为三维荧光光谱数据分析提供新思路。
三维荧光光谱 食醋溯源 四元数主成分分析 特征提取 K近邻 Three-dimensional fluorescence spectra Vinegar brand traceability Quaternion principal component analysis Feature extraction K-Nearest Neighbors 光谱学与光谱分析
2018, 38(7): 2163
1 桂林电子科技大学电子工程与自动化学院， 广西， 桂林 541004
2 广西高校光电信息处理重点实验室， 广西， 桂林 541004
提出了一种基于随机森林预测模型的太赫兹时域光谱的木材鉴别方法。对4种木材(2种红木、2种非红木)在0.2～1.2 THz频率范围的吸收光谱的差异进行分析；对得到的光谱吸光度数据进行主成分分析的数据降维处理,并提取方差贡献率最高的五种主成分(总贡献率高达99.65%)；将其代入随机森林预测模型预测鉴别红木的真伪，得出相应训练集和测试集的识别率。实验结果表明，与传统的支持向量机预测模型和单一决策树模型比较，使用时域光谱技术结合随机森林预测模型能够得到更高的识别率,识别率可达91.25%，能够准确对红木和非红木进行检测。
光谱学 太赫兹时域光谱 木材 主成分分析 随机森林预测模型 检测
北京理工大学 光电学院 光电成像技术与系统教育部重点实验室, 北京 100081
本文基于子弹飞行过程中的红外辐射特性和热成像模型, 结合大气对红外辐射吸收和散射衰减, 在不同距离处将子弹热成像模型视为扩展源目标和点源目标, 利用最小可探测温差(MDTD)、最小可分辨温差(MRTD)和噪声等效功率(NEP)分别给出了相应红外视距模型的估算方法。根据红外热像仪常用参数以3种蒙皮温度给出了3种不同模型下子弹辐射作用距离的计算实例及结果: MDTD模型下得到的作用距离最长, MRTD模型计算所得的作用距离约为MDTD模型的2/3, 由NEP模型计算所得的作用距离最短, 不到MDTD模型视距的1/2。研究表明, 实际设计时应根据不同的系统性能选择作用距离模型。
子弹辐射 作用距离 bullet radiation operating range MDTD MDTD MRTD MRTD NEP NEP
