基于粒子群-支持向量机算法的激光诱导击穿光谱钢铁快速检测与分类

钢铁是国民经济中的支柱性产业,由于受生产技术的限制,我国钢铁产品主要集中为质量参差不齐的中低端产品,废品率较高,易造成资源浪费和环境污染。因此,钢铁产品的快速检测与鉴别分类,对保护环境以及提高钢铁资源的回收利用率有着重要意义。利用激光诱导击穿光谱技术(LIBS)进行10种钢铁样品光谱数据的快速采集,并采用支持向量机(SVM)算法对其数据进行学习建模,得到钢铁快速分类模型。然而,由于不同钢铁样品的光谱数据特征是复杂且相似的,导致设置的模型参数也会对SVM模型的分类结果有着较大的影响。为了实现对不同牌号钢铁合金的快速检测分类,实验中采用粒子群算法(PSO)与网格寻优法两种不同方法来优化模型参数,并分别选取样品中6种微量元素(Mn、Cr、Cu、V、Mo、Ti)的17条特征谱线,和经主成分分析法(PCA)对全谱数据降维提取得到的前17个主成分作为模型的输入,建立PSO-SVM、PSO-PCA-SVM、PCA-SVM和SVM四种分类模型。实验结果表明,相比于精度最高的PCA-SVM模型的优化时间(257.84 s),PSO-SVM模型优化时间最短(11.5 s),且识别精度可达96.67%,与PCA-SVM模型的精度(97.5%)几乎相当。该结果表明LIBS结合PSO-SVM算法可实现快速的钢铁检测与分类,该方法为钢铁产品的快速检测与分类提供了一种新的解决途径。

光纤传能的移动式激光诱导击穿光谱钢铁快速检测与分类

为了实现工业现场对特种钢材的快速检测与种类识别,采用基于光纤传能的移动式激光诱导击穿光谱(LIBS)样机对14种特种钢材进行光谱数据的采集与分析,采用预选谱线并遍历组合的降维方法与支持向量机(SVM)相结合的算法对特钢材料的光谱进行快速分类。分别将原始光谱数据、归一化处理后的光谱数据、归一化处理+遍历组合优选谱线数据作为SVM分类模型的输入向量,并对比了不同输入向量下模型对特钢识别的准确度。结果表明:在事先选出的51条特征谱线作为输入变量的基础上,归一化光谱数据作为SVM分类模型的输入特征时,识别准确度达到95.71%,明显高于使用原始光谱数据作为输入向量时SVM分类模型的准确度11.43%。进一步地,使用MATLAB程序遍历谱线组合,通过遍历各种谱线组合选出最优的输入谱线组合,当优选6条特定的谱线时,对特钢种类识别的准确度达到100%,且建模速度也有相应提升。可以看出,当预选出大量常见特征数据时,机器自动选取特征与人工挑选谱线相比,具有明显优势,基于此降维方法的SVM算法模型在LIBS快速分类技术中具有很好的工业应用前景。