一种金属元素的精确定量分析方法技术

本发明专利技术属于金属元素的精确定量分析技术领域，公开了一种金属元素的精确定量分析方法，包括：采集地质样品并将采集的地质样品制成测试样品，对X射线发射装置进行校正；利用校正后的X射线发射装置照射所述测试样品，并采集样品荧光图像；同时对采集的样品荧光图像进行处理与分析，确定金属杂质的含量；利用其他检测设备对制备的测试样品进行分析测试；基于确定的金属杂质的含量、分析测试结果以及荧光图像进行金属元素的精确定量分析。本发明专利技术通过对金属杂质含量进行测定方法可以大大提高测定金属杂质含量准确性；同时，本发明专利技术能够全面的对地质样品的金属元素进行分析，提高了分析结果的准确性，且分析成本低，分析效率高。分析效率高。分析效率高。

【技术实现步骤摘要】
一种金属元素的精确定量分析方法


[0001]本专利技术属于金属元素的精确定量分析
，尤其涉及一种金属元素的精确定量分析方法。

技术介绍

[0002]金属元素，是指具有金属通性的元素，其价层电子数较少，在化学反应中易丢失电子。迄今为止，自然界存在及人工合成的金属元素已达90多种，位于元素周期表的左方及左下方，包括s区(s
‑
blockelement)(除H外)，d区(d
‑
blockelement)，ds区(ds
‑
blockelement)和f区(f
‑
blockelement)的所有元素及p区(p
‑
blockelement)左下角的10种元素。在自然界中，只有少数金属元素例如金、银、汞、铂系金属等存在游离形式，另外天外来客——陨石还带来少量的铜和铁等金属单质。其他绝大多数金属元素以化合态存在于各种矿物中，一般s区和d区ⅢB～Ⅲ族的金属元素多以氧化物类型矿物形式存在，而p区，ds区和d区Ⅲ族金属元素易形成硫化物并共生在一起。此外，s区金属元素也以卤化物形式大量存在于海水，盐岩矿中。然而，现有金属元素的精确定量分析方法不能准确测定金属杂质的含量；同时无法对地质样品内部的金属元素进行分析，且现有的金属元素分析结果不准确。
[0003]综上所述，现有技术存在的问题是：现有金属元素的精确定量分析方法不能准确测定金属杂质的含量；同时无法对地质样品内部的金属元素进行分析，且现有的金属元素分析结果不准确。

技术实现思路

[0004]针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种金属元素的精确定量分析方法。
[0005]本专利技术是这样实现的，一种金属元素的精确定量分析方法，所述金属元素的精确定量分析方法包括以下步骤：
[0006]步骤一，采集地质样品并将采集的地质样品制成测试样品，对X射线发射装置进行校正；
[0007]所述对X射线发射装置进行校正方法如下：
[0008]用X射线发射装置对滚珠模体进行扫描和三维重建；利用滚珠模体的三维重建数据中包含X射线发射装置的X射线探测器偏移信息，计算X射线探测器的水平偏移量；
[0009]通过将X射线探测器的中心通道左移或右移该水平偏移量，实现X射线探测器水平偏移的补偿，从而完成对X射线发射装置校正；
[0010]步骤二，利用校正后的X射线发射装置照射所述测试样品，并采集样品荧光图像；同时对采集的样品荧光图像进行处理与分析，确定金属杂质的含量；
[0011]所述对采集的样品荧光图像进行处理与分析方法如下：
[0012]1)对采集的样品荧光图像进行增强处理；并基于RGB三维颜色空间进行金属杂质组分识别训练，获得聚类文件；
[0013]所述对采集的样品荧光图像进行增强处理方法：
[0014]获取待处理样品荧光图像；基于所述待处理样品荧光图像中各像素点的像素值，计算得到所述待处理样品荧光图像对应的最优阈值；基于所述最优阈值与待处理样品荧光图像中所有像素点的像素均值，计算得到所述待处理样品荧光图像对应的荧光阈值；基于所述荧光阈值，对所述待处理样品荧光图像中各像素点进行伪彩映射，得到伪彩增强后的彩色图像；
[0015]所述基于所述待处理样品荧光图像中各像素点的像素值，计算得到所述待处理样品荧光图像对应的最优阈值，包括：获取预设的初始阈值；确定所述待处理样品荧光图像中像素值大于初始阈值的第一像素族，及像素值小于或等于初始阈值的第二像素族；分别计算所述第一像素族和所述第二像素族的像素均值，得到第一像素均值和第二像素均值；对所述第一像素均值和第二像素均值进行求平均，得到第三像素均值；在所述第三像素均值与初始阈值差的绝对值小于或等于零的情况下，所述初始阈值为所述待处理样品荧光图像对应的最优阈值；
[0016]所述基于RGB三维颜色空间进行金属杂质组分识别训练，获得聚类文件具体过程为：
[0017]将RGB三维颜色空间转换成256个RGB二维平面，具体过程为：计算出RGB三维颜色空间中每一个颜色的饱和度值，饱和度值的取值范围为0～255之间的整数，然后根据不同颜色的饱和度值将RGB三维颜色空间分成256个RGB二维平面，并对每一个RGB二维平面进行编号，此编号就是每一个RGB二维平面所对应的饱和度值；
[0018]基于RGB二维平面进行相近颜色区域分割，即对每一个RGB二维平面进行聚类分析，并根据每一个RGB二维平面的聚类分析结果，在相应RGB二维平面上绘制区域边界，具体过程为：
[0019]读取某个RGB二维平面，并提取该RGB二维平面中每个像素的特征向量，其中，像素集S＝{X1，X2，...，X
m
}，即此RGB二维平面中所有像素的集合；
[0020]采用区域生长方法对上述RGB二维平面进行聚类分析，具体过程为：
[0021]A)定义聚类半径R；
[0022]B)对像素集S中的所有颜色逐一进行聚类处理：
[0023]对某一个二维平面进行聚类分析时，首先选择像素集S中第一个像素X1作为第一个待分割区域的种子点，由于此时聚类中心集为空，所以将该种子点记作聚类中心O1，并将X1添加到O1对应的聚类集C1中；然后按顺序从像素集中取出未分类像素，记作X
a
，并采用非均匀颜色空间色差计算方法计算该像素到聚类中心集中所有聚类中心的距离：
[0024]D＝{D1，D2，...，D
n
}
[0025][0026]式中，(r1，g1，b1)表示颜色样本X
a
颜色特征，(r2，g2，b2)表示聚类中心O
i
颜色特征，(k
r
,k
g
,k
b
)表示像素与聚类中心空间距离的加权系数，θ表示修正后的像素与聚类中心的角度距离；
[0027]C)取D中的最小值D
i
，并比较D
i
与聚类半径R的大小，如果D
i
≤R，则返回步骤B)；否则进入步骤F)；
[0028]D)将像素X
a
添加到聚类中心O
i
对应的聚类集C
i
中；
[0029]E)更新聚类中心O
i
，使其始终处于聚类集C
i
的中心位置，更新完成后跳转到步骤
B)：
[0030][0031]式中，K
i
表示聚类中心O
i
对应的聚类集C
i
中像素的个数；
[0032]F)生成新的聚类，并将X
a
作为新的聚类中心Onew添加到聚类中心集O中，同时创建该聚类中心所对应的聚类集Cnew，并将X
a
添加进去，进入步骤D)；
[0033]检查是否已对像素集中所有的像素进行了聚类处理，如果处理未完成返回步骤B)继续进行处理，否则进入下本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种金属元素的精确定量分析方法，其特征在于，所述金属元素的精确定量分析方法包括以下步骤：步骤一，采集地质样品并将采集的地质样品制成测试样品，对X射线发射装置进行校正；所述对X射线发射装置进行校正方法如下：用X射线发射装置对滚珠模体进行扫描和三维重建；利用滚珠模体的三维重建数据中包含X射线发射装置的X射线探测器偏移信息，计算X射线探测器的水平偏移量；通过将X射线探测器的中心通道左移或右移该水平偏移量，实现X射线探测器水平偏移的补偿，从而完成对X射线发射装置校正；步骤二，利用校正后的X射线发射装置照射所述测试样品，并采集样品荧光图像；同时对采集的样品荧光图像进行处理与分析，确定金属杂质的含量；所述对采集的样品荧光图像进行处理与分析方法如下：1)对采集的样品荧光图像进行增强处理；并基于RGB三维颜色空间进行金属杂质组分识别训练，获得聚类文件；所述对采集的样品荧光图像进行增强处理方法：获取待处理样品荧光图像；基于所述待处理样品荧光图像中各像素点的像素值，计算得到所述待处理样品荧光图像对应的最优阈值；基于所述最优阈值与待处理样品荧光图像中所有像素点的像素均值，计算得到所述待处理样品荧光图像对应的荧光阈值；基于所述荧光阈值，对所述待处理样品荧光图像中各像素点进行伪彩映射，得到伪彩增强后的彩色图像；所述基于所述待处理样品荧光图像中各像素点的像素值，计算得到所述待处理样品荧光图像对应的最优阈值，包括：获取预设的初始阈值；确定所述待处理样品荧光图像中像素值大于初始阈值的第一像素族，及像素值小于或等于初始阈值的第二像素族；分别计算所述第一像素族和所述第二像素族的像素均值，得到第一像素均值和第二像素均值；对所述第一像素均值和第二像素均值进行求平均，得到第三像素均值；在所述第三像素均值与初始阈值差的绝对值小于或等于零的情况下，所述初始阈值为所述待处理样品荧光图像对应的最优阈值；所述基于RGB三维颜色空间进行金属杂质组分识别训练，获得聚类文件具体过程为：将RGB三维颜色空间转换成256个RGB二维平面，具体过程为：计算出RGB三维颜色空间中每一个颜色的饱和度值，饱和度值的取值范围为0～255之间的整数，然后根据不同颜色的饱和度值将RGB三维颜色空间分成256个RGB二维平面，并对每一个RGB二维平面进行编号，此编号就是每一个RGB二维平面所对应的饱和度值；基于RGB二维平面进行相近颜色区域分割，即对每一个RGB二维平面进行聚类分析，并根据每一个RGB二维平面的聚类分析结果，在相应RGB二维平面上绘制区域边界，具体过程为：读取某个RGB二维平面，并提取该RGB二维平面中每个像素的特征向量，其中，像素集S＝{X1,X2,
…
,X
m
}，即此RGB二维平面中所有像素的集合；采用区域生长方法对上述RGB二维平面进行聚类分析，具体过程为：A)定义聚类半径R；
B)对像素集S中的所有颜色逐一进行聚类处理：对某一个二维平面进行聚类分析时，首先选择像素集S中第一个像素X1作为第一个待分割区域的种子点，由于此时聚类中心集为空，所以将该种子点记作聚类中心O1，并将X1添加到O1对应的聚类集C1中；然后按顺序从像素集中取出未分类像素，记作X
a
，并采用非均匀颜色空间色差计算方法计算该像素到聚类中心集中所有聚类中心的距离：D＝{D1,D2，...，D
n
}式中，(r1,g1,b1)表示颜色样本X
a
颜色特征，(r2,g2,b2)表示聚类中心O
i
颜色特征，(k
r
,k
g
,k
b
)表示像素与聚类中心空间距离的加权系数，θ表示修正后的像素与聚类中心的角度距离；C)取D中的最小值D
i
，并比较D
i
与聚类半径R的大小，如果D
i
≤R，则返回步骤B)；否则进入步骤F)；D)将像素X
a
添加到聚类中心O
i
对应的聚类集C
i
中；E)更新聚类中心O
i
，使其始终处于聚类集C
i
的中心位置，更新完成后跳转到步骤B)：式中，K
i
表示聚类中心O
i
对应的聚类集C
i
中像素的个数；F)生成新的聚类，并将X
a
...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾正勋，肖伟，方雅琴，董学林，沈畯，陈栋，
申请(专利权)人：湖北省地质实验测试中心国土资源部武汉矿产资源监督检测中心，
类型：发明
国别省市：