微型光纤光谱仪光谱校准方法、系统、电子设备及介质技术方案

本发明专利技术涉及一种微型光纤光谱仪光谱校准方法、系统、电子设备及介质，具体涉及测量仪器标定技术领域。所述方法包括获取基准数据集、待校准数据集和截取数据集；根据截取数据集确定第一阈值；将待校准数据集中大于第一阈值的光谱值确定为有效数据；将基准数据集中与有效数据对应的光谱值确定为保留数据；根据保留数据和有效数据的RGB值形式确定数据组合，根据数据组合得到数据集；采用数据集对神经网络进行训练以及验证得到校准模型，并采用校准模型进行校准。本发明专利技术可提高微型光纤光谱仪的测量精度和准确度。精度和准确度。精度和准确度。

【技术实现步骤摘要】
微型光纤光谱仪光谱校准方法、系统、电子设备及介质


[0001]本专利技术涉及测量仪器标定
，特别是涉及一种微型光纤光谱仪光谱校准方法、系统、电子设备及介质。

技术介绍

[0002]微型光纤光谱仪具有体积小、价格低、重量轻等优点。它的检测过程简单，可以在线实时检测，具有更广的应用环境。但是，由于现有制造工艺、集成化、以及微型光机等技术的限制，微型光纤光谱仪会受到杂散光、热噪声、脉冲展宽等影响，导致测量误差的产生，准确度不如大型积分球光谱仪。因此，在保证微型光纤光谱仪体积小、成本低的优势的同时，提升测量精度与准确度，具有重要的研究意义。现有的校准方法针对性较强，泛化能力差。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是提供一种微型光纤光谱仪光谱校准方法、系统、电子设备及介质，可提高微型光纤光谱仪的校准方法的泛化能力。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0005]一种微型光纤光谱仪光谱校准方法，包括：
[0006]获取基准数据集、待校准数据集和截取数据集；所述基准数据集包括：基准积分球光谱仪在各设定波长情况下的光谱数据集；所述待校准数据集包括：待校准微型光纤光谱仪在各所述设定波长情况下的光谱数据集；所述截取数据集包括所述基准积分球光谱仪在没有灯光的条件下在各所述设定波长情况下的光谱数据集；一个设定波长对应一个光谱数据集；一个所述光谱数据集包括多个不同RGB值下的光谱值；
[0007]根据所述截取数据集确定第一阈值；所述第一阈值为所述截取数据集中数值最大的光谱值的二倍；
[0008]将所述待校准数据集中大于所述第一阈值的光谱值确定为有效数据；
[0009]将所述基准数据集中与所述有效数据对应的设定波长相同且与所述有效数据对应的RGB值相同的光谱值确定为保留数据；
[0010]根据RGB值确定各RGB值的形式；所述形式包括R＝G＝0，B＝n、R＝B＝0，G＝n和B＝G＝0，R＝n，n为正整数；
[0011]将相同形式的RGB值对应的保留数据确定为一组得到各形式的RGB值对应的保留组合数据；
[0012]将相同形式的RGB值对应的有效数据确定为一组得到各形式的RGB值对应的待校准组合数据；
[0013]在各形式的RGB值对应的保留组合数据中均选取一个光谱值组成保留数据组合，得到多个保留数据组合；一个所述保留数据组合中的光谱值对应的设定波长相同；
[0014]在各形式的RGB值对应的待校准组合数据中均选取一个光谱值组成待校准数据组合，得到多个待校准数据组合；一个所述待校准数据组合中的光谱值对应的设定波长相同；
[0015]对于任意一个保留数据组合，将所述保留数据组合中的各光谱值相加得到所述保留数据组合对应的光谱值；
[0016]对于任意一个待校准数据组合，将所述待校准数据组合中的各光谱值相加得到所述待校准数据组合对应的光谱值；
[0017]采用数据集对神经网络进行训练以及验证得到校准模型，并采用所述校准模型对待测试光谱值进行校准；所述数据集包括所有待校准数据组合对应的光谱值以及所有保留数据组合对应的光谱值。
[0018]可选的，所述采用数据集对神经网络进行训练以及验证得到校准模型，具体包括：
[0019]将所述数据集按设定比例分为验证集和训练集；所述训练集和所述验证集中均包括多组光谱数据组，一组光谱数据组包括设定波长相同且RGB值相同的基准数据值和待校准数据值，所述基准数据值为基准积分球光谱仪对应的光谱值；所述待校准数据值为待校准微型光纤光谱仪对应的光谱值；
[0020]采用所述训练集对所述神经网络进行训练得到训练后的神经网络；
[0021]采用所述验证集对所述训练后的神经网络进行验证得到校准模型。
[0022]可选的，所述采用数据集对神经网络进行训练以及验证得到校准模型，并采用所述校准模型对待测试光谱值进行校准，之后还包括：
[0023]对校准数据值进行置信验证判断所述校准数据值是否达到置信阈值；所述校准数据值为所述校准模型对待测试光谱值进行校准得到的；
[0024]若所述校准数据值达到置信阈值，则将所述待测试光谱值以及所述校准数据值作为新的训练集，并采用所述新的训练集以及所述验证集对所述校准模型进行训练以及验证。
[0025]可选的，所述对校准数据值进行置信验证判断所述校准数据值是否达到置信阈值，具体包括：
[0026]获取目标波长、待测试光谱值以及目标预测光谱值；所述目标波长为所述待测试光谱值对应的波长，所述目标预测光谱值为将所述待测试光谱值输入所述校准模型得到的；
[0027]分别在所述待校准数据集与所述基准数据集中选取与所述目标波长对应的光谱值得到第一待校准数据集和第一基准数据集；
[0028]分别将所述第一待校准数据集和所述第一基准数据集中的光谱值进行升序排序，得到待校准数据集序列和基准数据集序列；
[0029]在所述待校准数据集中选择第一待校准光谱值和第二待校准光谱值；所述第一待校准光谱值为在所述待校准数据集序列中与所述待测试光谱值相邻的且小于所述待测试光谱值的光谱值；所述第二待校准光谱值为在所述待校准数据集序列中与所述待测试光谱值相邻的且大于所述待测试光谱值的光谱值；
[0030]在所述基准数据集中选择第一基准光谱值和第二基准光谱值；所述第一基准光谱值为在所述基准数据集序列中与所述待测试光谱值相邻的且小于所述待测试光谱值的光谱值；所述第二基准光谱值为在所述基准数据集序列中与所述待测试光谱值相邻的且大于所述待测试光谱值的光谱值；
[0031]判断第一差值与第二差值的乘积是否小于0，得到第一判断结果；所述第一差值为
所述待测试光谱值与所述目标预测光谱值的差值；所述第二差值为所述第一待校准光谱值与所述第一基准光谱值的差值；
[0032]若所述第一判断结果为否，则判断所述第一差值的绝对值是否大于第二差值的绝对值且第三差值的绝对值，得到第二判断结果；所述第三差值为所述第二待校准光谱值与所述第二基准光谱值的差值；
[0033]若所述第二判断结果为是，则确定所述校准数据值达到置信阈值。
[0034]一种微型光纤光谱仪光谱校准系统，包括：
[0035]获取模块，用于获取基准数据集、待校准数据集和截取数据集；所述基准数据集包括：基准积分球光谱仪在各设定波长情况下的光谱数据集；所述待校准数据集包括：待校准微型光纤光谱仪在各所述设定波长情况下的光谱数据集；所述截取数据集包括所述基准积分球光谱仪在没有灯光的条件下在各所述设定波长情况下的光谱数据集；一个设定波长对应一个光谱数据集；一个所述光谱数据集包括多个不同RGB值下的光谱值；
[0036]第一阈值确定模块，用于根据所述截取数据集确定第一阈值；所述第一阈值为所述截取数据集中数值最大的光谱值的二倍；
[0037]有效数据确定模块，用于将所述待校准数据集中大于所述第一阈值的光谱值确定为有效数据；
[0038本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种微型光纤光谱仪光谱校准方法，其特征在于，包括：获取基准数据集、待校准数据集和截取数据集；所述基准数据集包括：基准积分球光谱仪在各设定波长情况下的光谱数据集；所述待校准数据集包括：待校准微型光纤光谱仪在各所述设定波长情况下的光谱数据集；所述截取数据集包括所述基准积分球光谱仪在没有灯光的条件下在各所述设定波长情况下的光谱数据集；一个设定波长对应一个光谱数据集；一个所述光谱数据集包括多个不同RGB值下的光谱值；根据所述截取数据集确定第一阈值；所述第一阈值为所述截取数据集中数值最大的光谱值的二倍；将所述待校准数据集中大于所述第一阈值的光谱值确定为有效数据；将所述基准数据集中与所述有效数据对应的设定波长相同且与所述有效数据对应的RGB值相同的光谱值确定为保留数据；根据RGB值确定各RGB值的形式；所述形式包括R＝G＝0，B＝n、R＝B＝0，G＝n和B＝G＝0，R＝n，n为正整数；将相同形式的RGB值对应的保留数据确定为一组得到各形式的RGB值对应的保留组合数据；将相同形式的RGB值对应的有效数据确定为一组得到各形式的RGB值对应的待校准组合数据；在各形式的RGB值对应的保留组合数据中均选取一个光谱值组成保留数据组合，得到多个保留数据组合；一个所述保留数据组合中的光谱值对应的设定波长相同；在各形式的RGB值对应的待校准组合数据中均选取一个光谱值组成待校准数据组合，得到多个待校准数据组合；一个所述待校准数据组合中的光谱值对应的设定波长相同；对于任意一个保留数据组合，将所述保留数据组合中的各光谱值相加得到所述保留数据组合对应的光谱值；对于任意一个待校准数据组合，将所述待校准数据组合中的各光谱值相加得到所述待校准数据组合对应的光谱值；采用数据集对神经网络进行训练以及验证得到校准模型，并采用所述校准模型对待测试光谱值进行校准；所述数据集包括所有待校准数据组合对应的光谱值以及所有保留数据组合对应的光谱值。2.根据权利要求1所述的一种微型光纤光谱仪光谱校准方法，其特征在于，所述采用数据集对神经网络进行训练以及验证得到校准模型，具体包括：将所述数据集按设定比例分为验证集和训练集；所述训练集和所述验证集中均包括多组光谱数据组，一组光谱数据组包括设定波长相同且RGB值相同的基准数据值和待校准数据值，所述基准数据值为基准积分球光谱仪对应的光谱值；所述待校准数据值为待校准微型光纤光谱仪对应的光谱值；采用所述训练集对所述神经网络进行训练得到训练后的神经网络；采用所述验证集对所述训练后的神经网络进行验证得到校准模型。3.根据权利要求2所述的一种微型光纤光谱仪光谱校准方法，其特征在于，所述采用数据集对神经网络进行训练以及验证得到校准模型，并采用所述校准模型对待测试光谱值进行校准，之后还包括：
对校准数据值进行置信验证判断所述校准数据值是否达到置信阈值；所述校准数据值为所述校准模型对待测试光谱值进行校准得到的；若所述校准数据值达到置信阈值，则将所述待测试光谱值以及所述校准数据值作为新的训练集，并采用所述新的训练集以及所述验证集对所述校准模型进行训练以及验证。4.根据权利要求3所述的一种微型光纤光谱仪光谱校准方法，其特征在于，所述对校准数据值进行置信验证判断所述校准数据值是否达到置信阈值，具体包括：获取目标波长、待测试光谱值以及目标预测光谱值；所述目标波长为所述待测试光谱值对应的波长，所述目标预测光谱值为将所述待测试光谱值输入所述校准模型得到的；分别在所述待校准数据集与所述基准数据集中选取与所述目标波长对应的光谱值得到第一待校准数据集和第一基准数据集；分别将所述第一待校准数据集和所述第一基准数据集中的光谱值进行升序排序，得到待校准数据集序列和基准数据集序列；在所述待校准数据集中选择第一待校准光谱值和第二待校准光谱值；所述第一待校准光谱值为在所述待校准数据集序列中与所述待测试光谱值相邻的且小于所述待测试光谱值的光谱值；所述第二待校准光谱值为在所述待校准数据集序列中与所述待测试光谱值相邻的且大于所述待测试光谱值的光谱值；在所述基准数据集中选择第一基准光谱值和第二基准光谱值；所述第一基准光谱值为在所述基准数据集序列中与所述待测试光谱值相邻的且小于所述待测试光谱值的光谱值；所述第二基准光谱值为在所述基准数据集序列中与所述待测试光谱值相邻的且大于所述待测试光谱值的光谱值；判断第一差值与第二差值的乘积是否小于0，得到第一判断结果；所述第一差值为所述待测试光谱值与所述目标预测光谱值的差值；所述第二差值为所述第一待校准光谱值与所述第一基准光谱值的差值；若所述第一判断结果为否，则判断所述第一差值的绝对值是否大于第二差值的绝对值且第三差值的绝对值，得到第二判断结果；所述第三差值为所述第二待校准光谱值与所述第二基准光谱值的差值；若所述第二判断结果为是，则确定所述校准数据值达到置信阈值。5.一种微型光纤光谱仪光谱校准系统，其特征在于，包括：获取模块，用于获取基准数据集、待校准数据集和截取数据集；所述基准数据集包括：基准积分球光谱仪在各设定波长情况下的光谱数据集；所述待校准数据集包括：待校准微型光纤光谱仪在各所述设定波长情况下的光谱数据集；所述截取数据集包括所述基准积分球光谱仪在没有灯光的条件下在各所述设定波长情况下的光谱数据集；一个设定波长对应一个...

【专利技术属性】
技术研发人员：林燕丹，屈鼎然，
申请(专利权)人：复旦大学，
类型：发明
国别省市：