基于光谱分析及散射校正的电镀溶液浓度检测方法技术

本发明专利技术提出一种基于光谱分析及散射校正的电镀溶液浓度检测方法，其包括：采集电镀溶液的高光谱图像；对高光谱图像进行数据降维处理获得多维光谱图形；使用多组已知成分浓度的电镀溶液样本作为校正集样本，分析校正集样本对应的多维光谱图形的特征，利用偏最小二乘法建立校正模型，得到多维光谱图形数据与电镀溶液的成分浓度之间的关系；使用预先建立的校正模型，对获得的多维光谱图形进行散射校正处理并确定多维光谱图形对应的电镀溶液的成分浓度

【技术实现步骤摘要】
基于光谱分析及散射校正的电镀溶液浓度检测方法


[0001]本专利技术涉及光学溶液检测
，尤其是设计一种基于光谱分析及散射校正的电镀溶液浓度检测方法
。

技术介绍

[0002]溶液浓度检测涉及到工业生产
、
医药制造
、
医疗服务
、
生活服务等各个方面
。
通常采用传统的化学滴定法，先采集溶液样本送入专门的检测实验室，利用专门的检测设备，根据检测样本不同，所需数小时甚至数天的离线化验时间，检测时间较长且误差较大被人们所诟病
。
[0003]随着光电检测技术和化学计量学方法的发展，可见近红外光谱技术在化学成分检测方面取得了较大的进展，利用物质的光学性质进行光谱分析已经发展成为化学分析领域一项极具竞争力的分析方法
。
[0004]基于光谱分析虽然对分析过程有所简化，但是散射效应引起的非线性信息使得检测的精度有待提高
。

技术实现思路

[0005]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一
。
为此，本专利技术提出一种基于光谱分析及散射校正的电镀溶液浓度检测方法，通过散射校正光谱图像中散射效应引起的非线性信息来提高溶液浓度检测精度
。
[0006]本专利技术提出一种基于光谱分析及散射校正的电镀溶液浓度检测方法，其包括：步骤
S1、
取适量的电镀溶液，置于入射面和出射面不平行且两者之间具有预设夹角
α
的楔形检测皿中，采集电镀溶液的高光谱图像；步骤
S2、
确定波长范围段，将高光谱图像转化成各个波长范围段对应的二维光强分布图像并做平滑降噪处理，在各个二维光强分布图像中选择光强值最佳的区域作为感兴趣区域
ROI
，按照波长范围段由小到大的顺序将对应的各个感兴趣区域
ROI
进行合并，获得多维光谱图形以实现对高光谱图像的数据降维处理；步骤
S3、
使用多组已知成分浓度的电镀溶液样本作为校正集样本，利用步骤
S1
和步骤
S2
获得校正集样本对应的多维光谱图形，分析校正集样本对应的多维光谱图形的特征，利用偏最小二乘法建立校正模型，得到多维光谱图形数据与电镀溶液的成分浓度之间的关系；步骤
S4、
使用预先建立的校正模型，对步骤
S2
获得的多维光谱图形进行散射校正处理并确定多维光谱图形对应的电镀溶液的成分浓度
。
[0007]在一个实施例中，在二维光强分布图像中选择光强值最佳的区域作为感兴趣区域
ROI
的步骤包括：按预设的图像块大小在二维光强分布图像选择区域，计算选择区域的光强均值；以预设的图像块大小的
10%
‑
20%
为步长，遍历二维光强分布图像依次计算各个图
形选择区域的光强均值，选出具有最大光强均值的图形选择区域作为此波长范围段对应的感兴趣区域
ROI。
[0008]在一个实施例中，利用激光器作为光源，从楔形检测皿的入射面发射激光，由成像光谱仪在楔形检测皿的出射面采集在近红外区域的高光谱图像
。
[0009]在一个实施例中，激光器采用波长为
628nm
，输出功率
≥1.5mw
，腔长
≥270mm
的氦氖激光器
。
[0010]在一个实施例中，波长范围段的数量介于
10
‑
35
个
。
[0011]在一个实施例中，步骤
S3
中已知成分浓度的电镀溶液样本的数量不少于
30
份
。
[0012]在一个实施例中，步骤
S3
利用偏最小二乘法建立校正模型的步骤具体包括：通过利用各份电镀溶液样本采用
PLS
建立初步的校正模型；将利用初步的校正模型得到的预测浓度与实际的溶液浓度进行对比得到预测误差；对预测误差与溶液浓度之间的对应关系进行拟合，获得多维光谱图形的特征对应的校正量；利用校正量修正初步校正模型后，确定最终的校正模型
。
[0013]与现有技术相比，本专利技术具有如下有益效果：本专利技术提出使用高光谱图像的方法对电镀溶液的成分浓度进行检测分析，通过采集电镀溶液的高光谱图像，获得对应的二维光强分布图像，在对二维光强分布图像进行数据降维处理得到的多维光谱图形，依据多维光谱图形建立校正模型来减少光谱散射影响，通过建模分析来确定多维光谱图形数据与电镀溶液的成分浓度之间的关系，以光谱图像的快速采集为基础，对电镀溶液成分浓度实现快速
、
非接触
、
无污染以及在线检测，并通过扩展了校正模型的波长范围段的数量，降低了多维高光谱图像的数据维度，提高了利用校正模型进行电镀溶液检测的精度
。
附图说明
[0014]图1是本专利技术一个优选实施例的流程示意图
。
具体实施方式
[0015]为更进一步阐述本申请为达成预定目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本申请的具体实施方式
、
结构
、
特征及其功效，详细说明如后
。
在下述说明中，不同的“一实施例”或“实施例”指的不一定是同一实施例
。
此外，一或多个实施例中的特定特征
、
结构
、
或特点可由任何合适形式组合
。
[0016]结合图1所示实施例，本专利技术一个优选实施例包括如下实现步骤：步骤
S1、
采集电镀溶液的高光谱图像
。
[0017]首先，取适量的电镀溶液，置于入射面和出射面不平行且两者之间具有预设夹角
α
的楔形检测皿中
。
[0018]其次，利用激光器（例如采用波长为
628nm
，输出功率
≥1.5mw
，腔长
≥270mm
的氦氖激光器）作为光源，从楔形检测皿的入射面发射激光，由成像光谱仪在楔形检测皿的出射面采集在近红外区域的高光谱图像
。
[0019]步骤
S2、
确定波长范围段，将高光谱图像转化成各个波长范围段对应的二维光强分布图像并做平滑降噪处理，在各个二维光强分布图像中选择光强值最佳的区域作为感兴趣区域
ROI
，按照波长范围段由小到大的顺序将对应的各个感兴趣区域
ROI
进行合并，获得多维光谱图形以实现对高光谱图像的数据降维处理，以提高下一步进行散射校正的计算量及处理效率
。
[0020]其中，在二维光强分布图像中选择光强值最佳的区域作为感兴趣区域
ROI
，具体包括：按预设的图像块大小在二维光强分布图像选择区域，计算选择区域的光强均值；以预设的图像块大小的
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于光谱分析及散射校正的电镀溶液浓度检测方法，其特征在于，包括：步骤
S1、
取适量的电镀溶液，置于入射面和出射面不平行且两者之间具有预设夹角
α
的楔形检测皿中，采集电镀溶液的高光谱图像；步骤
S2、
确定波长范围段，将高光谱图像转化成各个波长范围段对应的二维光强分布图像并做平滑降噪处理，在各个二维光强分布图像中选择光强值最佳的区域作为感兴趣区域
ROI
，按照波长范围段由小到大的顺序将对应的各个感兴趣区域
ROI
进行合并，获得多维光谱图形以实现对高光谱图像的数据降维处理；步骤
S3、
使用多组已知成分浓度的电镀溶液样本作为校正集样本，利用步骤
S1
和步骤
S2
获得校正集样本对应的多维光谱图形，分析校正集样本对应的多维光谱图形的特征，利用偏最小二乘法建立校正模型，得到多维光谱图形数据与电镀溶液的成分浓度之间的关系；步骤
S4、
使用预先建立的校正模型，对步骤
S2
获得的多维光谱图形进行散射校正处理并确定多维光谱图形对应的电镀溶液的成分浓度
。2.
根据权利要求1所述的电镀溶液浓度检测方法，其特征在于，在二维光强分布图像中选择光强值最佳的区域作为感兴趣区域
ROI
的步骤包括：按预设的图像块大小在二维光强分布图像选择区域，计算选择区域的光强均值；以预设的图像块大小的
10%
‑
20...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹旭恒，
申请(专利权)人：湖南文理学院，
类型：发明
国别省市：