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Fiber-LIBS技术结合SVM鉴定铝合金牌号
Identification of Aluminum Alloy Grades by Fiber-Laser Induced Breakdown Spectroscopy Combined with Support Vector Machine

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周中寒 1,2   田雪咏 3   孙兰香 1 *   张鹏 1,2   郭志卫 1,4   齐立峰 1  
文摘 相比于传统的固体激光器,光纤激光器有利于设备的小型化和激光诱导击穿光谱(LIBS)技术的推广。将光纤激光器LIBS(Fiber-LIBS)技术应用于铝合金牌号的识别,采用数据筛选、归一化、支持向量机和主成分分析相结合的分类算法,对6种牌号共24块铝合金样品按牌号分类。结果表明:与单纯应用支持向量机的分类算法相比,数据筛选、归一化、支持向量机和主成分分析相结合的分类算法能够将平均预测准确率从92.34%提高到99.83%,并且可将建模时间缩短一个数量级以上。实验结果表明了光纤激光器应用于LIBS系统中进行金属牌号识别的可行性。
其他语种文摘 Compared with the traditional solid state lasers, the fiber lasers is conducive to the miniaturization of devices and the promotion of laser induced breakdown spectroscopy (LIBS) technology. In this paper, the fiber lasers LIBS (Fiber-LIBS) technology is applied to grade identification of aluminum alloy. The data classification, normalization, support vector machine, and principal component analysis are used to classify the grades of 24 samples of 6 kinds of aluminum alloys. The results show that, compared with the simple classification algorithm based on the support vector machine classification algorithm, the data filtering, normalization, and support vector machine combined with the principal component analysis can make the average prediction accuracy rate increase from 92.34% to 99.83%, and can decrease the modeling time more than one order of magnitude. The experimental results show the feasibility of fiber lasers used in LIBS system for the metal grade recognition.
来源 激光与光电子学进展 ,2018,55(6):063002-1-063002-7 【核心库】
DOI 10.3788/LOP55.063002
关键词 光谱学 ; 牌号鉴定 ; 激光诱导击穿光谱 ; 光纤激光器 ; 铝合金牌号
地址

1. 中国科学院沈阳自动化研究所, 辽宁, 沈阳, 110016  

2. 中国科学院大学, 北京, 100049  

3. 新松机器人自动化股份有限公司中央研究院, 辽宁, 沈阳, 110168  

4. 东北大学信息科学与工程学院, 辽宁, 沈阳, 110819

语种 中文
文献类型 研究性论文
ISSN 1006-4125
学科 化学
基金 国家自然科学基金 ;  国家重点研发计划 ;  中国科学院前沿科学重点研究计划 ;  中国科学院青年创新促进会项目 ;  辽宁省沈阳市科技计划项目
文献收藏号 CSCD:6266980

参考文献 共 25 共2页

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引证文献 4

1 杜恩宇 基于自适应分块编码SVM的车道导向箭头多分类方法 光学学报,2018,38(10):1015003-1-1015003-8
被引 1

2 潘立剑 激光诱导击穿光谱中分析谱线的自适应选择方法 中国激光,2020,47(8):0811001
被引 0 次

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