基于B样条的TERS形貌成像背景扣除方法

在针尖增强拉曼光谱(TERS)形貌成像过程中，由于针尖与扫描台无法绝对平行、样品电子密度骤变处针尖快速升降以及扫描控制系统响应时间特性差等综合原因的影响，往往使形貌图中带有倾斜或边界面卷曲的成像背景。成像背景对样品形貌的识别和分析带来十分不利的影响，而背景扣除就是解决该问题的重要手段，也是形貌成像预处理的重要组成部分。背景扣除的原理一般是通过拟合背景的方法来扣除成像中的背景。传统的背景扣除方法是利用多项式拟合的方法对成像进行逐行的基线校正，但是该方法在处理形貌成像时常常会由于过拟合而造成样品形貌的失真，同时容易在图片上留下明显的线条纹理。针对传统方法的缺点，本文提出采用B样条曲面拟合方法，直接对样品形貌图进行曲面背景拟合，发挥B样条低阶光滑的优点，能够有效克服传统方法的缺陷。在实验中，同时利用传统方法和该方法对金单晶和合成金片的形貌图进行背景扣除，实验结果表明，两种方法都能够扣除样品形貌图中的成像背景，但与传统方法相比，所提出的方法不会造成样品形貌的失真，且不会留下线条纹理，获得了更加良好的背景扣除效果，为进一步分析样品形貌特征提供了更准确可靠的信息，是一种更加有效的TERS形貌成像背景扣除算法。     

双脉冲注入式LD模块的红外能级寿命可见区测试系统

Er3+的4I_13/2能级寿命的长短对评估Er3+掺杂材料在光通讯波段的应用十分重要。基于980 nm双脉冲注入式LD激发下的Er3+激发态吸收上转换发光,测量在不同双脉冲时间间隔下的上转换红光发光强度,再根据上转换红光的发光强度随双脉冲时间间隔的变化关系,推导出了Er3+红外4I_13/2能级寿命的拟合公式,实现了红外能级寿命的可见区测量。因此,结合兼具时间间隔可调和同步脉冲取样的双脉冲注入式LD模块和光电倍增管(R2658),就可以实现所有Er3+红外能级寿命的测量,这是一种十分经济的微秒量级荧光寿命测试系统。     

基于奇异值分解和中位数绝对偏差的拉曼成像数据去噪方法

拉曼成像是一种无损伤、无需标记的光谱成像技术,它可以提供样品的不同组分的分子指纹信息以及空间分布特征,相比其他成像技术有着更重要的应用。但是拉曼散射的截面积小,灵敏度低,加上在很多实验中为了观察某些组分的动态分布而缩短扫描时间,导致最终得到的成像数据被噪声干扰,因此往往需要对信号进行去噪处理。常规的算法一般都是基于一个给定的数学模型对光谱进行处理,容易造成过滤波,使得信号失真;另外,在处理拉曼成像数据时,常规算法往往是对数据进行逐条光谱去噪,从而忽略了多条光谱之间的相互关系,导致最终的拉曼图像仍然受许多噪点干扰。因此,提出了一种基于奇异值分解和中位数绝对偏差的拉曼成像的信号处理方法,用于拉曼成像数据的去噪处理。该方法首先对拉曼成像数据进行奇异值分解,获得一个奇异值矩阵与两个正交矩阵;然后通过中位数绝对偏差法对奇异值矩阵中的各奇异值进行离群值检测,选取前k个被连续标记的离群值作为要保留的奇异值,并将其余的奇异值赋值为零,得到新的奇异值矩阵;最后用新的奇异值矩阵与两个正交矩阵重新求解得到去噪后的拉曼成像数据。实验中,首先验证了中位数绝对偏差法确定前k个奇异值的正确性,其次分别从处理后的图像质量和信号波形两方面对比了该算法与常规算法的去噪效果。结果证明,中位数绝对偏差法可以快速地确定出合理的k值大小,而且,依据该k值处理后的成像数据不仅在成像质量上消除了大量的噪点,使得组分的空间分布特征清晰可见,也在信号波形上较完美地保留了微小谱峰,并恢复光谱信号。该算法不同于常规算法,能同时对整个拉曼成像数据进行处理,并保留光谱之间的统计特征,是一种更加有效的拉曼成像数据的去噪方法。     

传统白光LED与远程荧光粉白光LED的发光性能比较

研究了传统白光LED与蓝光激发的球冠形远程荧光粉白光LED在不同电流、不同热沉温度下的发光性能,并对其机理差异展开了探讨。实验结果表明：随热沉温度和驱动电流的上升,传统白光LED的量子效率和电光转换效率急剧下降,并导致其Y/B比（Yellow/Blue Ratio）下降,相关色温上升。而在远程荧光粉白光LED中,其量子效率、光转换效率和相关色温在相同实验条件下变化幅度都较小。由光强空间分布和Y/B比空间分布可知,远程荧光粉白光LED的光强分布呈类似蝠翼分布,且Y/B比空间均匀性远大于传统白光LED。     

传统白光LED与远程荧光粉白光LED的发光性能比较

研究了传统白光LED与蓝光激发的球冠形远程荧光粉白光LED在不同电流、不同热沉温度下的发光性能,并对其机理差异展开了探讨。实验结果表明:随热沉温度和驱动电流的上升,传统白光LED的量子效率和电光转换效率急剧下降,并导致其Y/B比(Yellow/Blue Ratio)下降,相关色温上升。而在远程荧光粉白光LED中,其量子效率、光转换效率和相关色温在相同实验条件下变化幅度都较小。由光强空间分布和Y/B比空间分布可知,远程荧光粉白光LED的光强分布呈类似蝠翼分布,且Y/B比空间均匀性远大于传统白光LED。     

双波长LD模块的拉曼光谱测试系统

荧光干扰是拉曼光谱检测过程中常见的干扰因素之一,而移频激发法是一种有效的克服荧光干扰的检测手段。移频激发法利用两个波长相近的激光分别激发被测物质,并将获得的拉曼光谱进行差谱。由于两次激发的荧光背景相同,而拉曼特征峰会产生平移,因此可有效地消除荧光背景的干扰,进而利用一定的算法还原拉曼特征峰。移频激发法的关键在于两个激发光波长的稳定性,不稳定的波长差将严重影响对拉曼特征峰的还原效果。本文研制了一种拉曼光谱测试系统,该系统的双波长LD模块能够产生两个波长稳定的激发光(分别为784.7和785.8 nm),满足移频激发法的测试要求。影响激发光波长稳定性的因素主要是光功率和温度,本系统中对这两个因素均进行了实时的监控,以保证激发光波长的稳定。系统的硬件部分主要包括ARM主控板、双波长LD模块及其驱动电路、温度控制板、数字光开关、光谱检测光路和光纤探头(两个高功率的蝶形封装激光器);软件部分可自动获取被测物质的拉曼光谱图,并对其进行后续的处理。在稳定性测试实验中,对系统驱动电源电流和激光器温度的稳定性均进行了测试。测试结果显示,电流波动范围小于0.01 mA、温度变化范围小于0.004 ℃,能够有效地保证激发光波长的稳定性。最后,对某品牌花生油进行了拉曼光谱检测,并对检测结果进行了处理,获得了良好的效果。     

基于表面增强拉曼光谱的合成色素专利蓝V的快速检测

食品安全问题一直是社会和广大群众关注的焦点问题,食品安全现状较为严峻,因此实现食品中有害物质的快速检测具有重要的实际意义。合成色素是一种常见的食品添加剂,然而合成色素的超标添加和非法添加依旧是食品安全中的重要问题之一,极大地危害人民群众的身体健康和食品工业的健康发展。常见的合成色素检测方法,均存在耗时长、费用高等缺点,不适应于合成色素的实时监测和快速筛查。为克服传统方法的缺点,提出利用表面增强拉曼光谱检测技术对合成色素进行检测,该方法具有检测速度快、检测灵敏度高等优点,能够达到现场实时检测的目的。此外,由于拉曼检测方法往往依赖于复杂的样品前处理操作,而常见的固相萃取技术一般依赖于人工操作,过程复杂且耗时较长,严重影响食品快速检测效率。因此,开发了一种全自动固相萃取装置,通过设计嵌入式硬件电路系统及其软件,精确控制蠕动泵流速和多路阀门开关实现了活化、上样、淋洗、洗脱四个步骤的全自动操作和参数控制,从而达到食品样品的全自动快速固相萃取。在实验部分,配制不同专利蓝V浓度的果汁饮料,然后利用该装置对果汁中的专利蓝V进行前处理,对萃取柱填料和萃取中各个步骤的时间和试剂进行了合理的选择,利用表面增强拉曼光谱检测技术成功地检测了合成色素中的专利蓝V。实验结果表明,所研制的自动固相萃取装置对比传统手工萃取,每个样品节省了近一半的萃取时间（10 min降为5 min）且能够同时处理5个样品,萃取时间稳定不易受人为因素影响,从而极大地提高了萃取效率和稳定性。此外,通过自动萃取获得的样品,对比手工萃取操作,因其受外界干扰相对较小,能够得到更强的拉曼光谱信号（约增强50%）,获得了满意的萃取效果。对不同浓度的专利蓝V样品的结果显示,该方法能够实现检出质量浓度在0.5 mg·L-1水平,可有效满足现场监测需求。具有快速、方便、灵敏度高等特点。     

基于自适应加窗spline曲线拟合的拉曼光谱去基线方法

拉曼光谱是一种无损快速检测技术,可以提供材料的定性和定量信息,因而在医药、化工等诸多领域得到了广泛的应用。但是,由于样品荧光背景噪声的影响,造成拉曼光谱信号出现基线漂移现象,这给拉曼光谱的特征峰识别和拉曼成像带来十分严重的影响。目前,改进实验方法和数值处理是解决该问题的两种重要手段。改进实验方法上,有偏振调制法和高频调制法等,但存在实验设备复杂,检测技术难度大等缺点;数值处理上,有多项式拟合和小波变换等,但容易出现欠拟合和过拟合等现象。本文在不改换高精密设备的前提下,针对传统基线校正的方法进行了改进,提出一种基于自适应加窗spline曲线拟合的拉曼光谱去基线方法。首先,基于谱峰识别算法和初始搜索步长求得谷值的最优搜索间距,并利用谱谷识别算法完成谷值曲线的拟合;其次,利用最优搜索间距和谱峰识别算法,求得谷值曲线峰值位置,并在该位置处对称添加自适应矩形窗函数去除峰值,重新划分整个区间,拟合谷值曲线;再次,逐点比较拟合曲线与原拉曼光谱信号,取较小值,拟合曲线;最后,重复加窗去除峰值操作,直至自适应窗函数宽度低于阈值,完成拉曼光谱信号的基线拟合。在实验中,选用乙酸丁酯、聚甲基丙烯酸甲酯(polymethyl methacrylate, PMMA)作为实验样品,利用该方法对其拉曼光谱信号进行了基线校正,观察并比较该方法和传统方法的校正结果。实验结果表明,该方法能够有效地消除拉曼光谱信号的基线漂移,较好的保留一些较弱的拉曼特征峰,且不易出现欠拟合和过拟合的现象,获得了良好的基线校正效果,为进一步分析光谱数据和实现拉曼成像提供准确可靠的信息。     

基于高斯核主成分分析的多通道拉曼光谱重建

针对多通道拉曼成像系统常会受荧光背景、噪声等非线性因素的影响而导致拉曼光谱重建结果一般的问题,提出了一种基于高斯核主成分分析的拉曼光谱重建算法.首先利用相似度因子对标定样本数据集进行预处理,其次通过高斯核函数将标定样本以非线性形式映射至高维特征空间,接着在特征空间中对映射后的数据集提取基函数并通过伪逆法求得与之对应的基函数系数.使用聚甲基丙烯酸甲酯作为测试样本,并引入均方根误差来评估拉曼光谱重建结果的准确性.实验结果表明,相比传统的伪逆法与维纳估计法,该算法具有更高的重建精度及抗噪能力,且能有效降低标定样本中不良数据和成像系统中非线性因素对拉曼光谱重建的影响.因此,该算法可以为多通道拉曼快速成像提供一种有效的拉曼光谱重建算法.     

基于Voigt函数的拉曼成像插值方法

拉曼成像是拉曼光谱技术非常重要的一个环节,通过生成光谱数据的伪彩图像,可以得到采集区域中某物质组分的浓度和位置分布信息,当前,拉曼成像技术已经逐渐成为监测生物活性以及物质组分的最优解之一.为了得到清晰的成像效果,采集过程中的数据量不宜过小,否则成像效果差、锯齿感较重,从而导致视觉效果不好.但是,数据量的增加虽然可以得到...