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基于特征波段-Fisher-KNN的木器漆拉曼光谱快速无损鉴别研究

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摘要

为实现拉曼光谱检测和数据分析对木器漆的快速无损检测和精确识别与分类,实验采集并获取晨阳等3类品牌木器漆样本的拉曼光谱,并考察基线校正、平滑、一阶导数和二阶导数等不同预处理方法之间的处理效果,建立特征比值、Fisher判别、KNN三组模型。实验表明,特征比值法中能以I1358cm-1/1239 cm-1表征三种木器漆特征;基于Fisher判别的基线校正、平滑和二阶导数处理的拉曼光谱模型分类准确率最好,为97.1%,在同种预处理下,KNN判别模型准确率仅为68.2%。综上,二阶导数组合拉曼光谱结合特征波段-Fisher-KNN法能为木器漆品牌的准确检测提供新的快速无损分析手段,且模型检测精度高,方法具有普适性和一定的借鉴意义。

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补充资料

DOI:10.3788/lop57.013001

作者单位:

    中国人民公安大学
    中国人民公安大学刑事科学技术学院

引用该论文

何亚,王继. 基于特征波段-Fisher-KNN的木器漆拉曼光谱快速无损鉴别研究[J].激光与光电子学进展,2020,57(01):013001.