矿物分类与识别是地质研究领域的重要内容, 对地质勘探和环境演化的研究具有重要意义。 然而, 传统的矿石分类识别方法依靠专业人员通过矿石的外形及物理性质进行人工鉴定, 主观性强, 准确率低, 激光诱导击穿光谱技术(LIBS)由于其元素“指纹”特性、 灵敏度高以及快速在线检测的特点, 非常适合用于地质研究领域。 利用共焦激光诱导击穿光谱技术与机器学习结合, 提高了矿石分类识别的精准度, 利用共焦LIBS系统获得8种天然矿石样品(金矿、 铜矿、 银辉矿、 赤铁矿、 铝矿、 方铅石、 磷灰石以及闪锌矿)的光谱数据, 采用主成分分析方法(PCA)对数据进行降维处理, 并对降维后的数据采用线性判别分析(LDA)、 最邻近规则(KNN)以及支持向量机(SVM)三种方法进行特征谱线的高精准分类识别。 首先, 采用标准铜片作为样品, 对比了非共焦LIBS系统和共焦LIBS系统的稳定性及其对PCA主成分累计贡献率的影响, 结果表明与非共焦LIBS系统相比, 共焦LIBS系统的稳定性提升了63.75%, 主成分累计贡献率提高了17.81%; 然后, 采用共焦LIBS系统获取上述8种矿石样品的光谱信息, 并进行去噪等预处理, 采用PCA对矿石特征数据进行提取, 并保留累计贡献率达到99.4%的前10维特征空间; 最后, 将特征数据分别与LDA, KNN以及SVM结合构建分类模型, 进行种类识别。 结果表明, PCA方法与LDA和KNN方法结合的分类准确度分别为95.78%和92.58%, 而与SVM相结合的方法, 准确率可达到97.89%。 因此, 采用共焦激光诱导击穿光谱技术与PCA和SVM相结合的方法, 可为地质勘探和矿物识别领域提供一种快速、 高准确度的分类识别方式, 具有广阔的应用前景。

Czerny-Turner型光栅光谱探测技术凭借其色散均匀、灵敏度高、光谱探测范围宽等优势成为现代光谱仪器研究的热点, 广泛应用在生物学、医学、材料科学等领域, 但受限于像散, 系统的成像质量和分辨力难以进一步提高。为解决上述问题, 提出了基于复曲面镜的高分辨Czerny-Turner光谱探测技术, 通过复曲面镜子午和弧矢方向焦距不同的特性来校正像散, 在保证C-T型光谱仪高灵敏、宽谱段优点的前提下, 改善成像质量, 提高系统分辨力。理论分析和实验结果表明, 复曲面镜消像散光谱仪样机基于10nm扫描间隔的光谱拼接技术, 在400~800nm工作波段范围内光谱分辨力达到0.020nm。为C-T型光谱仪的分辨力改进提供了一种可行途径。

针对传统共焦显微技术定焦过程中扫描速度和扫描精度无法兼顾的问题, 提出了一种基于虚拟双差动共焦的快速表面轮廓测量方法。其将传统共焦响应曲线向前平移和向后平移指定量得到虚拟前焦和虚拟后焦信号; 然后将虚拟前、后焦信号与原始共焦信号分别相减, 并将相减结果做相加处理得到虚拟双差动曲线。虚拟双差动曲线具有大线性范围、高定焦灵敏度的特点, 在大扫描间距情况下获取表面轮廓时, 可实现样品表面轮廓的快速、高精度的定焦。仿真分析及实验结果表明, 与传统差动共焦显微成像方法相比, 虚拟双差动共焦表面轮廓测量方法可在保持高定焦精度的前提下, 将几何形貌成像速度提高2倍以上。

针对复杂形貌样品微区化学成分难以表征的难题,研制了一套激光共焦诱导击穿光谱(LIBS)显微成像系统。该系统利用反射的连续激光构建高空间分辨的激光共焦显微系统,实现样品的精准定焦及三维形貌测量;利用共光路脉冲激光诱导激发等离子体光谱信号,实现样品微区全元素探测,进而实现具有高空间分辨、抗漂移特性的三维LIBS显微元素成像。实验表明,该系统可以实现横向分辨率为10 μm的多元素图谱成像,系统光谱探测的合成不确定度为2.24%。该系统结合形貌信息和LIBS光谱信息实现三维图谱成像,为生物组织、微纳材料等复杂形貌样品的化学表征提供了新的有效途径。