本發(fā)明涉及棉滌混紡織物檢測領(lǐng)域，尤其涉及一種棉滌混紡織物檢測專用便攜式拉曼光譜儀，還涉及一種棉滌混紡織物檢測專用便攜式拉曼光譜儀的定量方法。

背景技術(shù)：

棉滌混紡織物纖維成分檢測是國家強制性實行的，并設(shè)立有相關(guān)的技術(shù)法規(guī)和標準。同時棉滌混紡織物纖維成分檢測量巨大。目前的棉滌混紡織物纖維成分定量分析還是以化學(xué)溶解法為主，該方法費時費力，并且需消耗大量化學(xué)試劑，不可避免的會對環(huán)境與人員的健康帶來危害。

同時，還有人員使用紅外光譜法和近紅外光譜法，這兩種方法能夠較準確地檢測棉滌混紡織物纖維成分的含量，但時兩者對測試地點環(huán)境的溫濕度要求非常的高，不能在設(shè)定的溫濕度環(huán)境下測量則會影響其檢測的精度，從而不能滿足現(xiàn)場檢測的需求。因此，在棉滌混紡織物纖維成分檢測的過程中急需一種能夠精確高效測量，對現(xiàn)場環(huán)境要求不高并且不會對環(huán)境與人員的健康帶來危害的檢測方法和相關(guān)的裝置。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的一是，提供一種棉滌混紡織物檢測專用便攜式拉曼光譜儀，可以進行精確高效的測量，并且實現(xiàn)環(huán)?？焖贌o損。

本發(fā)明的目的二是，提供一種該拉曼光譜儀的定量方法。

為實現(xiàn)該目的一，提供了一種便攜式棉滌混紡織物檢測專用便攜式拉曼光譜儀，包括相鉸接的箱蓋和底座，所述的底座內(nèi)設(shè)有內(nèi)空的容置區(qū)，所述容置區(qū)底部設(shè)有底板及設(shè)于底板上的縱橫布置的豎向分隔板，所述的底座通過底板、豎向分隔板及底座內(nèi)側(cè)壁分隔為安裝有激光器的第一容納區(qū)和安裝有光譜儀及電源裝置的第二容納區(qū)，所述的豎向分隔板上方還設(shè)有與所述底座內(nèi)側(cè)壁形狀相適應(yīng)的用于放置顯示控制裝置的橫向支撐板；所述的激光器和光譜儀分別與光纖探頭的輸入端和輸出端相連。

優(yōu)選地，所述激光發(fā)射裝置的后方的豎向分隔板上安裝有散熱器。

優(yōu)選地，位于所述光譜儀后方的豎向分隔板上安裝有電源裝置，該電源裝置分別與激光器和光譜儀相連。

優(yōu)選地，所述豎向分隔板和橫向分隔板上分別開設(shè)有電源線及光纖探頭傳輸線穿過的穿線孔或穿線槽。

優(yōu)選地，所述箱蓋的內(nèi)側(cè)設(shè)有泡沫防護層，該泡沫防護層朝向所述底座的一側(cè)設(shè)有呈矩陣狀凸出分布的接觸點。

為實現(xiàn)目的二，還提供了一種便攜式棉滌混紡織物檢測專用便攜式拉曼光譜儀的定量方法，該方法包括以下處理步驟：

步驟1：獲取被測棉滌混紡織物的拉曼光譜；

步驟2：對所得的拉曼光譜進行熒光背景扣除預(yù)處理，得到標準光譜；

步驟3：對所得的標準光譜進行特征提取，得到棉滌混紡織物的特征拉曼光譜；

步驟4：用所得的棉滌混紡織物特征拉曼光譜建立偏最小二乘模型，得到被測棉滌混紡織物中各纖維成分的含量。

優(yōu)選地，在步驟2中，所述熒光背景扣除預(yù)處理采用自適應(yīng)迭代懲罰最小二乘法進行處理得到標準光譜，標準光譜計算公式為

t＝(w+λd′d)^-1wx，

其中，t為標準光譜，λ為懲罰系數(shù)，d是差分矩陣，x為拉曼光譜信號，w為最權(quán)重向量；處理步驟如下：

步驟201：初始化權(quán)重向量；

步驟202：用以下公式得到權(quán)重向量的每一步迭代值，

式中，為權(quán)重向量，xi為拉曼光譜信號，是擬合向量，d^t為拉曼光譜信號與擬合向量量差值為負的元素，t為變量；

步驟203：當|d^t|＜0.001＜|xi|時，結(jié)束迭代，得到最權(quán)重向量；

步驟204：將最權(quán)重向量根據(jù)標準光譜計算公式獲得標準光譜。

優(yōu)選地，在步驟3中，進行的特征提取采用隨機蛙跳變量優(yōu)選方法獲得棉滌混紡織物特征拉曼光譜，包括以下處理步驟：

步驟301：根據(jù)標準光譜隨機生成初始拉曼位移集合，使其中包含隨機個數(shù)拉曼位移；

標準光譜中包含有l(wèi)個變量，記為集合m，隨機生成的初始拉曼位移集合為從這l個變量中，隨機抽取個數(shù)為a(1<a<l)的變量，構(gòu)成初始拉曼位移集合m0；

步驟302：根據(jù)初始拉曼位移集合，獲得一個含有隨機個數(shù)拉曼位移的正態(tài)拉曼位移集合，然后根據(jù)目標拉曼位移集合的獲得方式獲得目標拉曼位移集合；

正態(tài)拉曼位移集合的獲得方式為從均值為a，標準偏差為0.3a的正態(tài)分布n(a,0.3a)中產(chǎn)生一隨機數(shù)，將離此隨機數(shù)最近整數(shù)記為a*；

若a*＝a,則正態(tài)拉曼位移集合m*＝m0；

若a*<a，首先利用m0中的所有變量建立pls模型，得到每個變量的回歸系數(shù)，然后將回歸系數(shù)的絕對值最小的a-a*個變量從m0中去掉，剩余的a*個變量構(gòu)成正態(tài)拉曼位移集合m*；

若a*>a,首先從m0的補集m-m0中隨其選取ω＝a*-a(ω>1)個變量構(gòu)成集合d，然后利用d與m0中的所有變量建立pls模型，得到每個變量的回歸系數(shù)，然后將回歸系數(shù)的絕對值最大的a*個變量選出來，構(gòu)成集合m*；

目標拉曼位移集合的獲得方式為，采用交互檢驗的方法分別計算利用m0建立的模型的預(yù)測誤差err和利用m*建立的模型的預(yù)測誤差err*；若err/err*≤0.1,則接受m*并且令目標拉曼位移集合m1＝m*；否則令目標拉曼位移集合m1＝m0；

步驟303：重復(fù)步驟301到步驟302至少1500次；

步驟304：對每次產(chǎn)生的目標拉曼位移集合進行評價，計算出在所有目標拉曼位移集合中每個拉曼位移的被選擇次數(shù)，選出出現(xiàn)次數(shù)最多的拉曼位移形成集合得到棉滌混紡織物特征拉曼光譜。

優(yōu)選地，步驟304中，棉滌混紡織物特征拉曼光譜為：692.0，704.3，734.8，807.3，1000.8，1169.7，1358.7，1452.8，1504.2，1519.5，1689.0，1708.5，1790.3(cm^-1)。

優(yōu)選地，步驟4中，所述偏最小二乘模型為，

y＝t*bpls,bpls＝w(p^tw)^-1q，

其中，t為棉滌混紡織物特征拉曼光譜，y為纖維成分含量值，bpls為回歸系數(shù)，w是棉滌混紡織物特征拉曼光譜矩陣的權(quán)重矩陣,p^t為棉滌混紡織物特征拉曼光譜的載荷矩陣,q為纖維成分含量值的載荷向量，通過獲得的t和bpls即可根據(jù)偏最小二乘模型得到被測棉滌混紡織物中各纖維成分的含量。

本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，其有益效果在于：

本發(fā)明通過激光器和光譜儀分別與光纖探頭連接，使得設(shè)計巧妙，可以進行精確高效的測量，并且實現(xiàn)環(huán)?？焖贌o損。在本發(fā)明中通過該拉曼光譜儀的定量方法，使得檢測方便簡單，同時避免使用化學(xué)藥劑，從而能夠保護環(huán)境與人員健康。在本發(fā)明中通過該拉曼光譜儀的定量方法，能夠有效避免環(huán)境溫濕度對檢測精度的影響，從而滿足現(xiàn)場檢測的需求。在本發(fā)明中得出了棉滌混紡織物特征拉曼光譜u(692.0，704.3，734.8，807.3，1000.8，1169.7，1358.7，1452.8，1504.2，1519.5，1689.0，1708.5，1790.3)，這些拉曼位移對于棉滌混紡織物的檢測是固定的。

附圖說明

圖1為本發(fā)明中拉曼光譜儀的底座內(nèi)部結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2為本發(fā)明中拉曼光譜儀的底座外表面結(jié)構(gòu)示意圖；

圖3為本發(fā)明中拉曼光譜儀的整體結(jié)構(gòu)示意圖；

圖4為本發(fā)明中拉曼光譜儀的定量方法的流程圖。

具體實施方式

下面結(jié)合實施例，對本發(fā)明作進一步的描述，但不構(gòu)成對本發(fā)明的任何限制，任何在本發(fā)明權(quán)利要求范圍所做的有限次的修改，仍在本發(fā)明的權(quán)利要求范圍內(nèi)。

如圖1—圖3所示，本發(fā)明提供了一種便攜式棉滌混紡織物檢測專用便攜式拉曼光譜儀，包括相鉸接的箱蓋1和底座2，的底座2內(nèi)設(shè)有內(nèi)空的容置區(qū)，容置區(qū)底部設(shè)有底板21及設(shè)于底板21上的縱橫布置的豎向分隔板22，的底座2通過底板21、豎向分隔板22及底座2內(nèi)側(cè)壁分隔為安裝有激光器4的第一容納區(qū)31和安裝有光譜儀5及電源裝置6的第二容納區(qū)32，的豎向分隔板22上方還設(shè)有與底座2內(nèi)側(cè)壁形狀相適應(yīng)的用于放置顯示控制裝置7的橫向支撐板24；的激光器4和光譜儀5分別與光纖探頭8的輸入端和輸出端相連。

激光發(fā)射裝置4的后方的豎向分隔板22上安裝有散熱器9。位于光譜儀5后方的豎向分隔板22上安裝有電源裝置6，該電源裝置6分別與激光器4和光譜儀5相連。豎向分隔板22和橫向分隔板23上分別開設(shè)有電源線及光纖探頭傳輸線穿過的穿線孔或穿線槽。箱蓋1的內(nèi)側(cè)設(shè)有泡沫防護層11，該泡沫防護層11朝向底座2的一側(cè)設(shè)有呈矩陣狀凸出分布的接觸點12。

在本實施例中，激光器4包括有激光器開關(guān)、激光器調(diào)節(jié)旋鈕、激光器電源模塊和激光器安全鑰匙，從而確保激光器4安全穩(wěn)定的工作，激光器電源模塊與電源裝置6連接。顯示控制裝置7可以為電腦，光譜儀5可以通過usb數(shù)據(jù)線與電腦連接。

在本實施例中，容置區(qū)內(nèi)還設(shè)置有交流電源和電腦電源接口插座，電源裝置6內(nèi)設(shè)置有12v直流電源模塊。

在本實施例中，散熱器9為散熱風(fēng)扇，并且可以為1臺或2臺或3臺。

在本實施例中，泡沫防護層11和呈矩陣狀凸出分布的接觸點12可以有效對箱體內(nèi)的設(shè)備進行定位，并且緩沖性能更好具有良好的防震作用。

本發(fā)明還提供了一種便攜式棉滌混紡織物檢測專用便攜式拉曼光譜儀的定量方法，該方法包括以下處理步驟：

步驟1：獲取被測棉滌混紡織物的拉曼光譜；

步驟2：對所得的拉曼光譜進行熒光背景扣除預(yù)處理，得到標準光譜；

步驟3：對所得的標準光譜進行特征提取，得到棉滌混紡織物的特征拉曼光譜；

步驟4：用所得的棉滌混紡織物特征拉曼光譜建立偏最小二乘模型，得到被測棉滌混紡織物中各纖維成分的含量。

在步驟2中，所述熒光背景扣除預(yù)處理采用自適應(yīng)迭代懲罰最小二乘法進行處理得到標準光譜，標準光譜計算公式為

t＝(w+λd′d)^-1wx，

其中，t為標準光譜，λ為懲罰系數(shù)，d是差分矩陣，x為拉曼光譜信號，w為最權(quán)重向量；處理步驟如下：

步驟201：初始化權(quán)重向量；

步驟202：用以下公式得到權(quán)重向量的每一步迭代值，

式中，為權(quán)重向量，xi為拉曼光譜信號，是擬合向量，d^t為拉曼光譜信號與擬合向量量差值為負的元素，t為變量；

步驟203：當|d^t|＜0.001＜|xi|時，結(jié)束迭代，得到最權(quán)重向量；

步驟204：將最權(quán)重向量根據(jù)標準光譜計算公式獲得標準光譜。

在步驟3中，進行的特征提取采用隨機蛙跳變量優(yōu)選方法獲得棉滌混紡織物特征拉曼光譜，包括以下處理步驟：

步驟301：根據(jù)標準光譜隨機生成初始拉曼位移集合，使其中包含隨機個數(shù)拉曼位移；

標準光譜中包含有l(wèi)個變量，記為集合m，隨機生成的初始拉曼位移集合為從這l個變量中，隨機抽取個數(shù)為a(1<a<l)的變量，構(gòu)成初始拉曼位移集合m0；

步驟302：根據(jù)初始拉曼位移集合，獲得一個含有隨機個數(shù)拉曼位移的正態(tài)拉曼位移集合，然后根據(jù)目標拉曼位移集合的獲得方式獲得目標拉曼位移集合；

正態(tài)拉曼位移集合的獲得方式為從均值為a，標準偏差為0.3a的正態(tài)分布n(a,0.3a)中產(chǎn)生一隨機數(shù)，將離此隨機數(shù)最近整數(shù)記為a*；

若a*＝a,則正態(tài)拉曼位移集合m*＝m0；

若a*<a，首先利用m0中的所有變量建立pls模型，得到每個變量的回歸系數(shù)，然后將回歸系數(shù)的絕對值最小的a-a*個變量從m0中去掉，剩余的a*個變量構(gòu)成正態(tài)拉曼位移集合m*；

若a*>a,首先從m0的補集m-m0中隨其選取ω＝a*-a(ω>1)個變量構(gòu)成集合d，然后利用d與m0中的所有變量建立pls模型，得到每個變量的回歸系數(shù)，然后將回歸系數(shù)的絕對值最大的a*個變量選出來，構(gòu)成集合m*；

目標拉曼位移集合的獲得方式為，采用交互檢驗的方法分別計算利用m0建立的模型的預(yù)測誤差err和利用m*建立的模型的預(yù)測誤差err*；若err/err*≤0.1,則接受m*并且令目標拉曼位移集合m1＝m*；否則令目標拉曼位移集合m1＝m0；

步驟303：重復(fù)步驟301到步驟302進行2000次；

步驟304：對每次產(chǎn)生的目標拉曼位移集合進行評價，計算出在所有目標拉曼位移集合中每個拉曼位移的被選擇次數(shù)，選出出現(xiàn)次數(shù)最多的拉曼位移形成集合得到棉滌混紡織物特征拉曼光譜。

在本實施例中，標準光譜中包含有291個變量。步驟303也可以重復(fù)進行1500次或1800次或2200次。pls模型即partialleastsquaremethod偏最小二乘法模型，可通過smartpls軟件輸入變量進行計算得到回歸系數(shù)。

步驟304中，棉滌混紡織物特征拉曼光譜為：692.0，704.3，734.8，807.3，1000.8，1169.7，1358.7，1452.8，1504.2，1519.5，1689.0，1708.5，1790.3(cm^-1)。這些拉曼位移對于棉滌混紡織物的檢測是固定的。

步驟4中，所述偏最小二乘模型為，

y＝t*bpls,bpls＝w(p^tw)^-1q，

其中，t為棉滌混紡織物特征拉曼光譜，y為纖維成分含量值，bpls為回歸系數(shù)，w是棉滌混紡織物特征拉曼光譜矩陣的權(quán)重矩陣,p^t為棉滌混紡織物特征拉曼光譜的載荷矩陣,q為纖維成分含量值的載荷向量，通過獲得的t和bpls即可根據(jù)偏最小二乘模型得到被測棉滌混紡織物中各纖維成分的含量。

本實施例的工作過程：啟動本發(fā)明中拉曼光譜儀，啟動控制電腦，根據(jù)需要調(diào)節(jié)好激光器4，通過光纖探頭8獲取被測棉滌混紡織物的拉曼光譜；對所得的拉曼光譜進行熒光背景扣除預(yù)處理，得到標準光譜；對所得的標準光譜進行特征提取，得到棉滌混紡織物的特征拉曼光譜；用所得的棉滌混紡織物特征拉曼光譜建立偏最小二乘模型，得到被測棉滌混紡織物中各纖維成分的含量。

通過本發(fā)明可以進行精確高效的測量，并且實現(xiàn)環(huán)?？焖贌o損。

以上僅是本發(fā)明的優(yōu)選實施方式，應(yīng)當指出對于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明結(jié)構(gòu)的前提下，還可以作出若干變形和改進，這些都不會影響本發(fā)明實施的效果和專利的實用性。