公开(公告)号：CN115512164A

公开(公告)日：2022-12-23

申请号：CN202211236799.5

申请日：2022-10-10

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 梁培 ,  杨思危 ,  陈强 ,  谢宇浩 ,  舒海 ,  刘佳祯 ,  王乐

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/46 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种基于光谱分析和视频分类算法联用的物质分析方法，包括：获取纯净物和混合物的样品；获取不同波长且不同激光功率下样品光谱数据并将其通过连续小波变换转换为光谱图片；将光谱图片合成为光谱视频；其中，将同一台光谱仪获取到的每一类样品的n张光谱图片进行合成，且n张光谱图片分别来自相邻的激光功率；采集公共视频数据集对视频深度学习分类模型进行预训练；将光谱视频在预训练后的视频深度学习分类模型上进行迁移学习；通过迁移学习后的视频深度学习分类模型进行物质识别。本发明能够实现准确的单一和混合物质的检测，且拓展性强，可用于基于光谱进行相似混合物检测、低浓度物质检测、复杂环境下物质检测等任务场景。

公开(公告)号：CN116380869A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202310585844.6

申请日：2023-05-23

Applicant: 中国计量大学 ,  天津大学

Inventor： 梁培 ,  王子龙 ,  孙彪 ,  翟靖磊 ,  杨思危 ,  王乐 ,  舒海波

IPC: G01N21/65 ,  G06F18/214 ,  G06N3/08 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明公开了一种基于自适应稀疏分解的拉曼光谱去噪方法，包括以下步骤：基于真实拉曼光谱构建静态字典；获取待处理拉曼光谱，并遍历静态字典中各物质光谱，进行相似度计算，查询相似度最高且满足预设条件的第一特征峰；当与各物质光谱的相似度均不满足预设条件时，根据所述待处理拉曼光谱构建动态字典，并生成第二特征峰；对待处理拉曼光谱进行稀疏分解，通过查询静态字典或动态字典，在所述待处理拉曼光谱中筛选出匹配的第一特征峰或第二特征峰，对所述待处理拉曼光谱进行校正，得到去噪光谱；本发明采用构建动态与静态结合的字典的对拉曼光谱中的谱峰进行校正实现去噪，提高了去噪效果。

公开(公告)号：CN115389482A

公开(公告)日：2022-11-25

申请号：CN202211041783.9

申请日：2022-08-29

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 梁培 ,  周粲入 ,  曹丹 ,  颜劲远 ,  杨思危 ,  谢宇浩

IPC: G01N21/65 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N20/00 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于拉曼光谱和图像算法的物质检测方法，包括以下步骤：S1.采集各种不同形态样品包括固体、液体、气体及各个形态不同混合比例的混合物拉曼光谱数据；S2.对样品的拉曼光谱数据进行归一化预处理；S3.将所有归一化后的拉曼光谱数据分别经过连续小波变换CWT和短时傅里叶变换STFT后得到CWT时频域二维数据尺度图和STFT时频域二维数据尺度图；S4.融合CWT时频域二维数据尺度图分别与对应的STFT时频域二维数据尺度图,构建融合光谱图象数据库；S5.对迁移学习网络模型进行训练；S6.采集待测物不同浓度时的拉曼光谱数据，通过训练好的迁移学习网络模型对待测物进行分类。本发明有效提高检测准确率和灵敏度。