针对匣钵底面裂纹图像背景复杂,裂纹分布密集、断续严重,裂纹特征不明显,从而导致裂纹提取难度大的问题,提出了一种基于扇形邻域差异直方图的匣钵裂纹检测方法。根据裂纹像素点的空间聚集特征和方向特征,构造多尺度、多方向扇形滤波器;通过计算扇形滤波器与图像卷积的结果,获取能够反映裂纹分布概率特征的扇形邻域差异直方图;提取裂纹分布概率特征,并根据裂纹像素点和非裂纹像素点在该特征上的差异,实现裂纹提取;最后,提出基于裂纹全局及局部的长度和分布面积特征融合的指标,对匣钵龟裂程度进行评估。实验结果表明,该算法对匣钵底面上各种类型的裂纹都能实现良好的提取效果,正确率和召回率均可达到90%以上,优于现有其他较好的裂纹提取方法,龟裂程度评估方法的评估结果也与人的主观评估结果一致。

针对硫化锑含量采用化学分析方法检测存在操作复杂、 检测时间长的问题, 提出了一种基于拉曼光谱高斯分峰拟合的硫化锑含量快速检测方法。 采用拉曼光谱系统测定锑矿样品的拉曼谱图, 对原始拉曼谱图进行平滑去噪、 背景扣除、 谱段选择及归一化等预处理。 基于高斯曲线的高斯峰、 峰面积、 半高宽和峰位置等信息, 建立单个高斯峰的数学模型, 提出高斯分峰拟合算法对光谱进行拟合, 采用状态转移算法对高斯峰模型进行优化求解, 得到表征光谱信息的特征参量, 结合偏最小二乘回归方法, 确定特征参量和硫化锑含量之间的关系, 从而建立模型, 实现对硫化锑含量的预测。 实验中通过训练样本建立校正模型, 对测试样本进行预测, 同时从训练样本中随机挑选出检验样本, 利用已建立的模型, 对其硫化锑含量进行预测, 以检验模型的正确性和外推性。 实验结果表明: 与预处理后全光谱建模相比, 采用高斯分峰拟合后建立的预测模型的预测效果更好, 证明了模型的正确性和良好外推性。 因此, 拉曼光谱结合高斯分峰拟合算法应用于锑矿中硫化锑含量的检测是可行的, 且测量过程更简单, 适用于矿物成分的快速分析。

应用激光波长调制光谱(WMS)技术, 建立了一种开放光路短光程检测玻璃药瓶内氧气含量的方法。 选择氧气分子位于760.885(13 142.58 cm-1)的吸收谱线, 通过多次调试优化了系统相关参数, 给出了实时扣背景及实时谱线校正等数据处理的方法和步骤。 采集七种不同氧气含量的玻璃药瓶样本, 获取相应的二次谐波信号, 分别建立二次谐波峰值、 半高谱峰面积与浓度的线性回归方程进行定量预测。 实验结果表明, 其拟合系数分别为0.996 6和0.997 8, 后者相比前者的标定方法提高了0.12%。 采用完全交互验证的方法来评价两个模型的预测精度, 其预测的均方根误差(RMSEP)分别是0.003 1和0.002 0, 后者相比前者降低了37.69%。 对浓度是4%的气体样品, 比较不同时间的20次测量结果, 标准差分别为0.002 2和0.001 6, 后者相比前者降低了27.3%, 同时其测量灵敏度分别为0.198%和0.097%, 后者相比前者的灵敏度提高了约51%。 证明了该系统及数据处理方法对玻璃药瓶内氧气含量检测是可行的, 且利用半高谱峰面积更丰富的幅值信息来反演气体浓度可以降低波峰失真影响, 检测精度更高, 稳定性更好。

可调谐激光二极管吸收光谱(TDLAS)技术的成熟和快速非接触气体浓度测量的优点, 十分适合用于对封装西林药瓶内残留氧气进行浓度检测。 采用TDLAS技术对封装西林药瓶内残留氧气进行浓度检测, 检测系统的光路经过空气和玻璃药瓶, 玻璃瓶壁对激光的散射和衰减是检测系统的主要干扰, 给二次谐波信号的稳定性带来了很大影响。 设计和搭建了基于TDLAS的封装西林药瓶残氧量检测系统。 针对从系统中提取出的二次谐波信号, 提出了一种基于小波变换的基线消除和噪声滤除方法, 解决在残留氧气浓度检测过程中基线漂移和噪声干扰问题, 克服玻璃瓶壁对二次谐波信号的干扰, 效果明显。 选用“sym6”小波, 将实验测得的信号进行五层小波分解, 根据每一层小波分解得到的低频分量求出相应的基线斜率, 对五个基线斜率进行加权平均得到原始信号的基线斜率。 由求得的基线斜率, 对原始信号经过去基线处理, 再进行小波分解和软阈值处理后得到重构信号。 对氧气浓度为21%的西林瓶的测量结果表明, 处理后谐波信号和理论信号之间的相对误差由处理前的1.26%下降到了0.12%, 证明了此方法可以很好地解决在残留氧气浓度检测过程中基线漂移和噪声干扰问题, 克服玻璃瓶壁对二次谐波信号的干扰, 为氧气浓度测量提供很高质量的信号。

热液硫化物型脉状矿作为一类复杂硫化矿, 其区域特征、 成矿规律及矿物成份已有初步研究。 由于成矿时期的不同, 矿石中有用矿物的特征存在较大差异, 导致不同矿物的性质变化较大。 在选矿过程中, 矿物性质的差异一定程度增加了选矿难度, 减少了有用矿物回收率。 因此, 迫切需要一种快速、 简单的对复杂硫化矿进行分类的方法, 进而提高选矿指标。 激光拉曼光谱技术作为一种能够分析物质结构信息的手段, 已被应用于矿物的成份鉴定和结构分析。 通过对大量矿物样本的激光拉曼光谱的研究, 结合矿物性质深入揭示其光谱差异的原因, 提出了一种基于拉曼光谱的复杂硫化矿矿源分类方法。 实验结果表明: 由于此类复杂硫化矿成矿时期的差异, 从而造成矿物结构和性质存在较大差异。 荧光主要由原矿中的脉石矿物产生, 猝灭矿物中瞒石的荧光背景后可知201.62, 242.54, 288.38和309.77 cm-1处拉曼峰可以作为此类硫化矿的拉曼指纹谱。 为此, 基于此类硫化矿的荧光强度和代表谱峰强度与荧光背景比值可以将矿源分为三类, 并利用工业试验结果进一步验证分类方法的准确性。 本研究深入分析了此类复杂硫化矿的激光拉曼光谱与其矿物性质与类别之间的密切关系, 提出了矿源快速分类方法, 矿样无需经过复杂的化学前处理过程, 对提高选矿作业效率具有重要应用价值。