MgO含量是磷矿浮选过程中最为关注的指标之一。 实现浮选过程中MgO含量的快速检测, 对于优化浮选过程、 提高效率、 降低成本有着非常实际的意义。 因此, LIBS技术被引入到了磷矿中镁元素含量的分析。 常用于LIBS分析的Mg元素特征谱线（如Mg Ⅱ 279.6 nm, Mg Ⅱ 280.3 nm, Mg Ⅰ 285.2 nm）多为共振线, 谱线强度易受自吸收效应影响, 导致谱峰强度下降, 影响分析准确性。 提出一种基于近似Voigt函数的拟合方法： 首先通过近似函数对Voigt函数进行简化； 再通过低含量样本确定谱峰中心和理想条件下的半峰宽； 进而通过计算谱峰所在区域线型的斜率, 确定用于拟合的谱翼区域； 最终通过对谱峰两翼受自吸收效应影响较小的光谱进行拟合, 得到更接近理论线型的谱线。 在定量分析磷矿样品中的镁元素含量应用中, 使用拟合后的Mg Ⅰ 285.2 nm谱线区域面积作为分析谱线强度, 以拟合的Si 288.2 nm谱线区域面积作为参考谱线强度, 使用内标法对镁元素含量进行了标定。 对比未拟合直接内标的方法, 该方法的标定确定系数（R2）由0.923提升至0.998, 均方根误差（RMSE）和平均相对误差（ARE）分别由0.96, 38.65%下降到0.16, 2.79%, 说明该方法使磷矿镁元素定量分析的整体测量准确性得到了有效的提升。

在工业现场生产水泥的过程中, 各种成分的含量直接影响着水泥的质量, 因此如何快速准确地监测水泥中各个成分的含量意义重大。 采用的实验方式为, 将不经过任何预处理的水泥粉末直接放入位于二维移动平台上的物料盒中, 通过激光诱导击穿光谱（LIBS）直接对水泥粉末表面的不同位置进行激发检测, 对得到的光谱数据首先进行归一化和主成分分析等预处理操作, 然后针对水泥中Ca, Si, Al, Fe, Mg五种元素, 分别建立偏最小二乘（PLS）和支持向量回归（SVR）两种定量分析模型进行方法比较。 此外, 对比了粉末状水泥与压片式水泥两种测量方式的结果。 实验结果表明, 采用粉末状水泥直接测量的方式下, 针对水泥样品元素浓度与所得到的光谱中特征线强度的关系, SVR方法比PLS方法更具优势, 粉末状水泥直接测量的精度接近压片式测量的精度, 说明LIBS技术对水泥粉末状样品直接在线测量具有可行性。

在辽宁忠旺集团有限公司的熔铸厂, 利用自主研制的LIBS液态金属成分在线分析仪对熔融铝水的成分进行了在线监测.研究了通入探杆中氩气的最佳流量以及探测深度与氩气波动的规律, 发现氩气流量为1~1.4L/min时, 光谱强度最强, 探测深度位于氩气压力波动范围在±300 Pa, 并且压力波动有规律时的位置, 各元素浓度稳定性好; 利用实验室分析得到的固样数据对设备进行了标定, 长时间测试得到的在线监测结果为: Si、Fe、Cu、Mn、Cr的重复精度都小于2%; 浓度在0.1%~1%之间的Si、Fe、Mg的测量偏差都小于0.01%, 浓度低于0.1%的Cu、Mn、Cr的测量偏差都小于0.001%; 探杆多次升降浓度测量的稳定性小于3%.LIBS液态金属成分分析仪的测量重复精度、测量偏差以及多次升降测量的稳定性都能满足工业现场要求, 完全可以实现实时、在线监测熔融铝水的成分.

对三维荧光光谱法测定水中氯苯(简称CB)进行了研究。 研究表明, CB的三维荧光谱图只有一个荧光峰, 该峰位于激发波长(λex)210～240 nm、 发射波长(λem)330～370 nm范围内.当CB溶液浓度为0.002～0.05 mg·L-1时, λex/λem为225/340 nm处荧光强度最大。 在此波长处, 荧光强度与浓度呈很好的线性相关, 相关系数为0.999 67, 表明三维荧光光谱法可用于定量分析水中的CB。 该方法在置信水平为90%时的检出限为3.68×10－6 mg·L-1, 标准偏差为0.04%。

基于激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对钢液中的Cr，Si和Mn 3种元素成分进行浓度在线监视。实验采用中频感应炉熔炼钢材，并在熔炼过程中添加一定量的添加料调整成分。采用研发的SIA-LIBS-02实验系统对炉中的钢液进行直接测量，研究了钢液温度和元素浓度对谱线强度的影响。结果表明，钢液温度对元素特征谱强影响严重，而且不同元素的谱强随温度变化不同，钢液中微量元素的检出能力要高于常温固态钢样；采用相对谱线强度能够补偿在线测量过程中的动态干扰，在保持钢液温度一致的情况下，能够成功在线监视钢液中Cr，Si和Mn元素的浓度变化。

激光诱导击穿光谱（LIBS）作为一种快速的化学组成分析技术，在冶金过程的原位、在线及远程分析方面展现了突出的应用前景和研究价值。利用神经网络建立定标模型，结合LIBS技术对不同品种钢中的Mn和Si组分进行定量分析，研究了不同输入方式对神经网络性能的影响，并与光谱分析中常用的内标法进行对比。结果表明，对于化学体系复杂的多基体钢的定量分析，神经网络定标法能够更充分利用光谱中的信息，有利于校正基体效应和谱线之间的干扰；但是，神经网络的输入方式对网络性能具有重要影响，只有在合理选择输入方式下才能有效提高测量重复性和准确性。

基于激光诱导击穿光谱(LIBS)技术定量分析多品种合金钢中锰(Mn)和硅(Si)的浓度, 采用的校正方法为多元二次非线性函数定标方法. 分析的钢种有普通合金钢、 不锈钢、 碳素工具钢等. 由于不同钢种在基体组成上存在较大差异, 而且钢的光谱还存在复杂的谱线重叠干扰, 所以受基体效应影响严重. 因此, 对钢这类复杂化学体系物质的定量分析, 若采用单谱线信息的校正方法会造成很多有用信息的丢失, 而采用多变量的定标法会更充分利用光谱中的信息, 更有效校正多基体组分的基体效应, 进而提高LIBS定量分析的重复性和准确性. 相比线性标准定标曲线法, 测量结果的相对标准差从20%以上降低到10%以下, Mn元素测量结果的准确度提高了5倍多, Si元素提高了6倍多.

激光诱导击穿光谱技术(LIBS)具有无需样品制备, 原位快速分析, 可进行实时控制的特点使其在钢铁冶炼控制中具有巨大的实际应用价值。 本文以波长为1 064 nm的Nd∶YAG调Q固体激光器为激发光源, CCD为探测器, 高合金钢GBW01605—01609系列为样品, 在建立的LIBS实验装置上研究激光与合金钢之间的相互作用。 系统地研究了观测距离、 激光能量对高合金钢样品中激光诱导击穿谱特性的影响, 并分析了LIBS信号的时间分辨特性, 确定了将LIBS用于合金钢微量元素定量分析时的最佳实验条件。Breakdown Spectroscopy

利用激光诱导击穿光谱定量分析了铝合金中多种元素的成分。采用Nd∶YAG脉冲激光器,在空气环境下烧蚀铝合金固体样品获得等离子体。利用多通道光栅光谱仪和CCD检测器对200～980 nm波长范围的光谱进行同时检测。研究了检测时延、激光脉冲能量、元素深度分布对光谱强度的影响,考虑这些因素之后对实验参数进行了优化。在优化的实验参数下对国家标准铝合金样品中的八种元素Si,Fe,Cu,Mn,Mg,Zn,Sn及Ni进行了定标,并利用定标曲线对一种铝合金样品进行了定量分析。实验结果表明,测量结果的相对标准偏差(RSD)最大为5.89%,相对误差在-20.99%～15%范围内,说明对铝合金样品成分进行定量分析,激光诱导击穿光谱是一种有效的光谱分析工具,但是分析结果的准确度仍需要提高。

提出了基于模糊测度的目标匹配方法.利用复数小波变换图像,对得到的不同尺度、不同方向子频带的小波系数进行归一化,消除了光照和尺度变化对图像的影响,构造其纹理特征.采用循环移位方法构成匹配特征向量,根据特征分布的模糊隶属度确定各特征分量在相似测度中的权值.复数小波的多尺度、多分辨率等特性有效描述图像能量在不同尺度下、不同方向的分布特征.实验结果表明:当目标在背景中发生相对变化时,应用该算法能够有效匹配目标,其性能优于基于灰度相关匹配的方法.