高空间分辨率高可见度的太赫兹光谱成像研究

太赫兹光谱成像,不但包括在二维图像空间的强度信息,同时可以得到太赫兹波段的光谱信息,构成了一个三维的数据矩阵。由于受到太赫兹成像系统内部硬件的限制和影响,太赫兹频域较高频段处信号存在能量弱、信噪比低的特点,导致所成的太赫兹图像普遍存在分辨率低、对比度低等问题。因此,利用三维数据矩阵,应用适合的算法,实现了提高太赫兹光谱成像空间分辨率、边缘细节可见度的目的。搭建了三维可移动式太赫兹时域光谱成像系统,实现了对标准高分辨率板的二维扫描。对该系统所采集到的信号分别进行时域、频域等多种方式成像对比,结合瑞利判据和分辨率标尺对成像系统的空间分辨率、景深进行标定,研究了提高太赫兹光谱成像的空间分辨率算法。然后,针对太赫兹频域高频区域信噪比低、对比度低、噪声原因复杂的特点,结合深度残差学习的图像去噪理论,提出了太赫兹图像深度去噪网络,在训练集中引入成像系统中真实的“太赫兹残差噪声”。最后,利用所训练出的模型对太赫兹频域高频区域图像进行盲去噪,并用重建图像分别与原始成像结果和传统太赫兹去噪算法结果进行比较,分别从主观和客观两个方面评价了不同算法对太赫兹频域高频图像的去噪效果。实验结果表明,通过该算法实现了极限空间分辨率约为157μm,去噪后图像极限空间分辨率处的瑞利判据鞍-峰比约为0.623,图像整体对比度为46.635;空间分辨率相比传统成像方法提高了约一倍,对比度提高约26%。研究结果为高空间分辨率高可见度的太赫兹光谱成像方式提供了一种新的规范,并针对太赫兹频域较高频区域的图像噪声问题提供了一种新的解决方案。

太赫兹光谱结合特征谱区筛选算法在发动机润滑油含水量定量分析中应用研究

发动机润滑油是保障汽车发动机持久且稳定运转的基石,准确评定发动机润滑油各项性能指标是其在生产到使用全过程必不可少的步骤。发动机润滑油在一段时间的使用后会因为多种原因引起油品变质,发动机润滑油变质的指标可以用其中非磁性颗粒物浓度、金属屑含量、pH值、粘稠度、含水率等表述。关于发动机润滑油含水量的检测,传统的检测方法存在操作复杂,及时性差等缺点。太赫兹对水吸收强烈,适合用于对样品中微水含量的分析。通过透射式太赫兹时域光谱系统获得1.0~3.5THz下的六种不同水含量的发动机润滑油的吸收系数谱线,对谱线进行Savitzky-Golay(SG)平滑去噪,剔除奇异样本后,采用Kennard-Stone算法划分样品集,尝试常规区间偏最小二乘法(iPLS)、向后区间偏最小二乘法(BiPLS)和联合区间偏最小二乘法(SiPLS)对其太赫兹时域光谱特征谱区间进行筛选,着重研究区间间隔数、PLS组件数、最佳主因子数和区间选择等因素对PLS模型属性的影响,并且对不同含水量的润滑油建模分析,对不同模型比较选优,建立最优定量分析模型。建模结果表示特征谱区筛选可以提高建模性能、降低模型复杂性,特征谱区筛选算法通过剔除发动机润滑油太赫兹吸收系数谱线中非线性或者无关变量的方式,使建模结果更好的表达吸收系数谱线与其含水量的关系。结果表明:采用BiPLS模型用于发电机润滑油中微量水含量的定量分析时建模效果最佳,模型区间数为26,入选区间为[18 10 4 3 8 12 5 11 24 13 16 21 2],主因子数为10,最优模型的交互验证均方根误差RMSECV为0.003 5,预测均方根误差RMSEP为0.004 6,校正集相关系数r为0.919 3,预测集相关系数r为0.865 7。由此可见,可以采用反向区间偏最小二乘法(BiPLS)用于发动机润滑油水含量的测定,且实验过程简单,建模计算速度快,效果理想,可以适用于非接触式油品含水量的定量分析。

太赫兹光谱技术在生物活性肽检测中应用研究

生物活性肽作为21世纪人类健康的新宠儿,研究证明其对人体生命活动有着很好的作用,其检测方法也是备受关注,太赫兹时域光谱技术因为其独特的性质在检测生物活性肽中有着不可比拟的优势。选用牛骨肽、海参肽和牛肽这三种生物活性肽,通过透射式太赫兹时域光谱系统得到其在0.5~2 THz的吸收系数曲线。从太赫兹吸收系数曲线来看,鱼肽吸收系数大于海参肽和牛骨肽。因为生物活性肽的氨基酸种类和肽键的相互作用,导致其在太赫兹频段内没有明显的吸收峰,为了更好的对其进行检测区分,建立分类判别模型,寻找出最适合这类物质的方法。在对太赫兹原始吸收系数数据进行S-G平滑处理,归一化预处理之后,随机选取四分之三预处理好的数据划分为训练集,其余为预测集,导入分类判别模型。模型包括分类器和最优参数选取两部分,分类器选取支持向量机,随机森林和极限学习机等有监督的分类方法,使用遗传算法、粒子群算法和网格搜索等智能优化算法选取支持向量机最优参数。为了减少原始光谱数据维数并提高模型的运算速度,使用主成分分析进行预处理,将降维之后的结果导入分类模型。综合考虑其准确率和运行时间等因素,虽然基于粒子群算法的支持向量机具有最高的准确率98.3%,但是运行时间较长为180 s;使用极限学习机能够有着最短的运行时间0.2 s,但是准确率为73.3%。基于网格搜索的支持向量机准确率为95%,运行时间为11 s,能够在准确率较高的情况下使用较短的时间,证明基于网格搜索的支持向量机对生物活性肽太赫兹吸收光谱具有快速,准确的分类结果。研究结果表明,利用太赫兹时域光谱技术结合机器学习算法能够实现快速、无损检测生物活性肽,为生物活性肽的检测提供了一种新思路,同时也为THz-TDS结合机器学习对吸收峰不明显的多肽之间的鉴别提供参考。