敦煌莫高窟现存世界上规模最大、保存最完好的精美壁画,但大多数壁画中所使用的颜料记录已无法查证,确定其彩绘层的颜料种类已成为壁画保护和修复工作的一项重要任务。开展壁画颜料的快速识别方法研究不仅有助于追溯古代壁画中颜料的组成和制作过程,而且能够为其他相关领域的文物保护和修复提供重要参考。由于壁画的珍贵性和快速检测要求,传统的损伤性取样分析和非原位实验室检测方式已表现出很大的局限性,发展新型壁画快速检测与识别方法已成为目前文物保护领域的热点问题。对于敦煌壁画颜料,目前尚无一种准确的、快速的识别方法和相应的光谱数据库。因此,本文基于激光诱导击穿光谱（LIBS）技术在元素检测方面的独特优势,利用LIBS光谱数据,将光谱匹配算法和基于多元统计技术的机器学习模型相结合,确定了最适用于壁画分析的识别模型,并构建了相应的光谱数据库。主要研究内容如下:1.以模拟壁画为研究对象,根据不同实验参数下获得的LIBS光谱信号和激光对彩绘层表面的烧蚀情况,确定了适用于壁画分析的最优参数,包括延迟时间、激光聚焦位置和激光脉冲能量。在最佳条件下,对常见的11种矿物颜料样品进行了光谱采集,确定了各种颜料的特征元素分布。2.以常见的矿物颜料为研究对象,基于LIBS光谱数据,研究了光谱匹配算法对于矿物颜料的识别能力。根据同一颜料的两种类型样品之间的相似性,确定了LIBS光谱的最佳波段范围。通过比较压片和模拟壁画样品的光谱相似性,建立了矿物颜料LIBS数据库,并成功地用于压片样品、模拟壁画样品和真实壁画残块样品上未知颜料的识别。结果表明,除了以Cu为主要元素的三种矿物颜料外,该模型具有初步对矿物颜料进行识别分类的能力。3.以Cu为主要元素的三种矿物颜料为研究对象,基于LIBS光谱数据,分析了五种机器学习方法对化学成分相似矿物颜料的识别能力。利用Select KBest算法,确定了三种颜料间差异最大的300条特征谱线。分别建立了K-邻近算法（KNN）、随机森林（RF）、支持向量机（SVM）、反向传播人工神经网络（BpANN）以及卷积神经网络（CNN）的分类模型,并分别进行了参数优化。将优化后的模型用于精度验证,结果表明,对于模拟壁画样品,除KNN模型以外,其余模型的准确率均达到99%以上。而对于真实壁画样品,只有2D-CNN模型的精度达到90%以上。因此,确定了2D-CNN模型为最适用于壁画颜料识别分析的模型。