本技術(shù)屬于光譜檢測(cè)，尤其涉及一種模型訓(xùn)練方法、材料檢測(cè)方法、系統(tǒng)及設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、近年來，激光誘導(dǎo)擊穿光譜技術(shù)（laser-induced?breakdown?spectroscopy，libs）受到研究者的廣泛關(guān)注，因其具有微損檢測(cè)、檢測(cè)限低、快速檢測(cè)、靈敏度高、實(shí)時(shí)分析等諸多優(yōu)勢(shì)，在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、生物、考古、航天等諸多領(lǐng)域都得到了應(yīng)用。

2、libs被廣泛用于工業(yè)檢測(cè)領(lǐng)域，通過分析不同材料中元素種類及含量差異所導(dǎo)致的光譜特征變化，libs技術(shù)能夠?qū)Σ牧线M(jìn)行區(qū)分。然而，由于libs光譜信號(hào)的復(fù)雜性和多變性，它不僅受到樣品中材料元素種類和含量的影響，還受到激光能量、等離子體狀態(tài)、樣品表面狀況以及環(huán)境因素等多種外界條件的干擾。這些干擾因素導(dǎo)致libs技術(shù)對(duì)材料進(jìn)行分類的準(zhǔn)確性較低。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本技術(shù)實(shí)施例提供了一種模型訓(xùn)練方法、材料檢測(cè)方法、系統(tǒng)及設(shè)備，以解決或改善相關(guān)技術(shù)中l(wèi)ibs技術(shù)對(duì)材料進(jìn)行分類的準(zhǔn)確性較低的技術(shù)問題。

2、第一方面，本技術(shù)實(shí)施例提供一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練方法，包括：

3、獲取樣本訓(xùn)練集；其中，所述樣本訓(xùn)練集中的每個(gè)樣本數(shù)據(jù)包括等離子體輻射光譜數(shù)據(jù)、等離子體特征數(shù)據(jù)以及與所述每個(gè)樣本對(duì)應(yīng)的樣本標(biāo)簽信息；

4、以所述每個(gè)樣本的所述等離子體輻射光譜數(shù)據(jù)和所述等離子體特征數(shù)據(jù)為輸入，以與所述每個(gè)樣本對(duì)應(yīng)的所述樣本標(biāo)簽信息為輸出，訓(xùn)練得到所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

5、所述等離子體輻射光譜數(shù)據(jù)包括所述每個(gè)樣本的第一等離子體輻射光譜數(shù)據(jù)和/或?qū)λ龅谝坏入x子體輻射光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理后得到的等離子體輻射光譜數(shù)據(jù)。

6、在第一方面的一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述等離子體輻射光譜數(shù)據(jù)包括所述每個(gè)樣本的等離子體光譜特征數(shù)據(jù)；

7、所述每個(gè)樣本的等離子體光譜特征數(shù)據(jù)通過對(duì)所述每個(gè)樣本的第一等離子體輻射光譜數(shù)據(jù)或?qū)λ鲱A(yù)處理后得到的等離子體輻射光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)降維處理后得到；

8、以所述每個(gè)樣本的所述等離子體輻射光譜數(shù)據(jù)和所述等離子體特征數(shù)據(jù)為輸入，以與所述每個(gè)樣本對(duì)應(yīng)的所述樣本標(biāo)簽信息為輸出，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；包括：

9、以所述每個(gè)樣本的等離子體光譜特征數(shù)據(jù)和所述等離子體特征數(shù)據(jù)為輸入，以與所述每個(gè)樣本對(duì)應(yīng)的所述樣本標(biāo)簽信息為輸出，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

10、在第一方面的一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述等離子體特征數(shù)據(jù)包括：等離子圖像的物理信息特征、等離子體圖像的形狀特征和等離子體圖像的紋理特征；

11、所述等離子圖像的物理信息特征、所述等離子體圖像的形狀特征和所述等離子體圖像的紋理特征基于等離子體事件流數(shù)據(jù)得到；

12、和/或，所述數(shù)據(jù)降維處理的方式包括主成分分析、隨機(jī)投影、多尺度縮放或非負(fù)矩陣分解；

13、和/或，所述標(biāo)簽信息包括型號(hào)；

14、和/或，所述每個(gè)樣本的等離子體光譜特征數(shù)據(jù)包括每個(gè)樣本的多個(gè)主成分等離子體光譜特征數(shù)據(jù)，所述每個(gè)樣本的多個(gè)主成分等離子體光譜特征數(shù)據(jù)中所述多個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率大于或等于預(yù)設(shè)累計(jì)貢獻(xiàn)率的閾值；

15、和/或，所述預(yù)處理包括背景去除、基線校正和/或降噪；

16、和/或，所述等離子圖像的物理信息特征包括等離子體圖像面積、所述等離子體圖像的近圓率和/或所述等離子體圖像的事件數(shù)。

17、在第一方面的一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練方法還包括獲取所述等離子體特征數(shù)據(jù)；所述獲取所述等離子體特征數(shù)據(jù)包括：

18、獲取所述每個(gè)樣本的等離子體事件流數(shù)據(jù)；

19、根據(jù)所述等離子體事件流數(shù)據(jù)重構(gòu)等離子體圖像；

20、基于所述等離子體圖像提取所述每個(gè)樣本的等離子體特征數(shù)據(jù)。

21、在第一方面的一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述根據(jù)所述等離子體事件流數(shù)據(jù)重構(gòu)等離子體圖像；包括：

22、基于所述等離子體事件流數(shù)據(jù)采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、聚類分析或事件累積，重構(gòu)等離子體圖像；

23、所述等離子體圖像為基于所述等離子體事件流數(shù)據(jù)生成的第一等離子體圖像或者對(duì)所述第一等離子體圖像進(jìn)行高斯濾波后的得到的高斯濾波等離子體圖像；

24、所述基于所述等離子體圖像提取所述每個(gè)樣本的等離子體特征數(shù)據(jù)；包括：

25、基于所述等離子體圖像提取等離子體形狀輪廓特征形成等離子體形狀輪廓，并計(jì)算所述等離子體形狀輪廓圍成的區(qū)域的面積和近圓率，得到等離子體圖像面積和近圓率；

26、對(duì)所述等離子體圖像進(jìn)行圖像處理，得到等離子體圖像的形狀特征以及等離子體圖像的紋理特征。

27、第二方面，本技術(shù)實(shí)施例提供一種材料檢測(cè)方法，包括：

28、獲取待分類的每個(gè)材料的檢測(cè)數(shù)據(jù)；所述檢測(cè)數(shù)據(jù)包括所述材料的等離子體輻射光譜數(shù)據(jù)以及等離子體特征數(shù)據(jù)；

29、將所述待分類的每個(gè)材料的檢測(cè)數(shù)據(jù)輸入采用所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練方法得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，輸出所述每個(gè)材料的標(biāo)簽信息。

30、在第二方面的一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，

31、所述每個(gè)材料的等離子體輻射光譜數(shù)據(jù)包括所述每個(gè)材料的第一等離子體輻射光譜數(shù)據(jù)和/或?qū)λ龅谝坏入x子體輻射光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理后得到的等離子體輻射光譜數(shù)據(jù)；

32、所述每個(gè)材料的等離子體特征數(shù)據(jù)包括：等離子圖像的物理信息特征、等離子體圖像的形狀特征和等離子體圖像的紋理特征。

33、在第二方面的一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述每個(gè)材料的等離子體輻射光譜數(shù)據(jù)包括每個(gè)材料的等離子體光譜特征數(shù)據(jù)；

34、所述每個(gè)材料的等離子體光譜特征數(shù)據(jù)通過對(duì)所述每個(gè)材料的第一等離子體輻射光譜數(shù)據(jù)或?qū)λ鲱A(yù)處理后得到的等離子體輻射光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)降維處理后得到；

35、和/或，所述每個(gè)材料的等離子體光譜特征數(shù)據(jù)包括每個(gè)材料的多個(gè)主成分等離子體光譜特征數(shù)據(jù)，所述每個(gè)材料的多個(gè)主成分等離子體光譜特征數(shù)據(jù)中所述多個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率大于或等于預(yù)設(shè)累計(jì)貢獻(xiàn)率的閾值。

36、第三方面，本技術(shù)實(shí)施例提供一種激光誘導(dǎo)擊穿光譜系統(tǒng)，包括：

37、光路系統(tǒng)；

38、激光器，與光路系統(tǒng)連接；

39、延遲控制器，與激光器連接；

40、光譜儀，分別與計(jì)算機(jī)、光路系統(tǒng)和延遲控制器連接；

41、動(dòng)態(tài)視覺傳感器，用于獲取材料或樣本的等離子體事件流數(shù)據(jù)；

42、以及計(jì)算機(jī)，分別與光譜儀和動(dòng)態(tài)視覺傳感器連接，用于：

43、獲取待分類的每個(gè)材料的檢測(cè)數(shù)據(jù)；所述檢測(cè)數(shù)據(jù)包括所述材料的等離子體輻射光譜數(shù)據(jù)以及等離子體特征數(shù)據(jù)；等離子體特征數(shù)據(jù)基于對(duì)所述等離子體事件流數(shù)據(jù)處理得到；

44、將所述待分類的每個(gè)材料的檢測(cè)數(shù)據(jù)輸入采用所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練方法得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，輸出所述每個(gè)材料的標(biāo)簽信息。

45、第四方面，本技術(shù)實(shí)施例提供了一種終端設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器以及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器中并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)所述模型訓(xùn)練方法以及材料檢測(cè)方法。

46、第五方面，本技術(shù)實(shí)施例提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)所述模型訓(xùn)練方法以及材料檢測(cè)方法。

47、第六方面，本技術(shù)實(shí)施例提供了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，當(dāng)計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品在終端設(shè)備上運(yùn)行時(shí)，使得終端設(shè)備執(zhí)行上述第一方面中任一項(xiàng)所述模型訓(xùn)練方法以及材料檢測(cè)方法。

48、可以理解的是，上述第二方面至第六方面的有益效果可以參見上述第一方面中的相關(guān)描述，在此不再贅述。

49、本技術(shù)實(shí)施例與現(xiàn)有技術(shù)相比存在的有益效果是：

50、本技術(shù)實(shí)施例模型訓(xùn)練方法、材料檢測(cè)方法、系統(tǒng)及設(shè)備采用以每個(gè)樣本的所述等離子體輻射光譜數(shù)據(jù)和所述等離子體特征數(shù)據(jù)為輸入，以與所述每個(gè)樣本對(duì)應(yīng)的所述樣本標(biāo)簽信息為輸出，訓(xùn)練得到的所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來進(jìn)行材料檢測(cè)，能夠?qū)Σ牧蠝?zhǔn)確分類，提高了材料檢測(cè)分類的準(zhǔn)確性。