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在各种重金属检测技术中,激光诱导击穿光谱(laser-induced breakdown spectroscopy,LIBS)技术具有高灵敏、简便、快速等显著优点,可以直接对样品进行无损检测,在乳制品检测中具有巨大的应用潜力。本文创新性地将LIBS引入乳制品安全检测领域,结合高效的光谱数据预处理算法和精确的模型定标方法,以达到乳制品中低浓度重金属元素快速、精确检测的目的。本文围绕LIBS对乳制品中重金属的快速检测开展了一系列工作,遵循选择典型对象、突出主要因素的思路,重点选择市面上常见品牌的奶粉作为实验样品,以最常见的重金属污染源Cu、Pb和Cr为检测指标,探讨LIBS在奶粉重金属检测中的可行性。由于奶粉是一种复杂多组分体系,大量基质的存在会对LIBS信号造成严重的干扰,必须精确调整延迟时间、透镜焦平面距离等样品测量参数,才能获取最佳的LIBS信号,进而获得良好的重金属测量结果。在LIBS检测中,重金属谱线的确定对其测量起着至关重要的作用。根据发射谱线的物理参数与分析谱线的选定原则,标定了各待分析元素的特征分析谱线,分别为Cu I 324.75 nm、Cu I 327.40 nm、Pb I 368.35 nm、Pb I 405.78 nm、Cr I 425.43nm、Cr I 427.48 nm。在样品光谱图中标定了各分析谱线的特征谱峰位置,验证了信号强度与元素浓度之间的线性关系。本文使用标准定标曲线法对Cu、Pb、Cr的各条分析谱线分别建立了定标曲线,线性相关系数R2在0.98以上。计算结果表明,Cu、Pb、Cr的检测限分别为0.5768 ppm、0.7432 ppm、0.2116 ppm,低于国家标准对奶粉重金属污染的限量。在校验样品的定量分析中,浓度分析值与实际值之间的相对误差基本保持在5%以内,检测准确度较高。应用内标法对样品进行分析的结果表明,内标法相比标准定标曲线法可进一步提高LIBS定标的线性度与定量分析的准确度。为了进一步提升LIBS光谱的检测限及定量精度,本文发展了一种基于迭代小波变换(iterative wavelet transform,IWT)的光谱数据预处理算法,以有效去除LIBS信号中的背景与噪音信息,进而凸现不同重金属的LIBS特征信号。结果表明,IWT算法显著提升了LIBS光谱定量分析的预测精度,提高定标的线性相关度,并大幅降低了奶粉中重金属的检测限。