论文部分内容阅读
光谱分析是一种快速、高效、无损的检测技术,物质组成上的细微差异均可通过光谱信息表现出来。因此,本文将光谱分析技术与印刷品检测结合起来,研究应用光谱分析的方法,能否将使用不同油墨的印刷品进行有效区分。探寻适用于印刷品的光谱分析方法。本文应用ASD便携式光谱仪采集了薯条盒和烟盒的光谱数据。两类印刷品不同样本间的光谱数据呈现了不同程度的差异性,其中薯条盒不同样本间光谱差异较小,烟盒差异较大。对光谱数据分析前,首先对采集的原始光谱数据进行了光谱数据平滑、多元散射校正和去包络线等光谱预处理。对于光谱数据分析,本文采用了国内通用的两大类光谱匹配方法,第一种是基于光谱吸收特征匹配的方法,包括吸收峰分布匹配和吸收峰特征参量匹配。对光谱吸收峰提取,本文提出了基于等间隔平均法的光谱吸收峰自动提取算法,该方法可以实现不同程度的光谱吸收峰提取。光谱匹配结果表明,对于光谱相似程度不同的三类印刷品,吸收峰分布匹配和吸收峰特征参量匹配的方法均可实现光谱数据的有效区分,特征参量匹配方法准确率较高,其准确率达到88.9%~100%。第二种是基于光谱整体相似性的光谱匹配方法,本文选择了相关系数、光谱角、杰卡德相似系数三种光谱相似度测量参数,并在可见光、短波红外、可见光-短波红外三种光谱空间进行匹配。结果表明,对于三类印刷品数据,相比杰卡德相似系数匹配,相关系数和光谱角光谱匹配准确性较高。而组合式光谱匹配方法中,相关系数-光谱角组合的匹配方法准确度最高。总的来说,对于印刷品光谱数据的分析,优先选择的光谱匹配方法是吸收峰特征参量匹配法、相关系数匹配、光谱角匹配以及相关系数-光谱角组合的光谱匹配方法,光谱分析技术可以用于印刷品光谱差异性分析。