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原文传递一种顾及吸收特征的光谱分段矿物颜料识别方法

专利名称：	一种顾及吸收特征的光谱分段矿物颜料识别方法
摘要：	本发明公开了一种顾及吸收特征的光谱分段矿物颜料识别方法，建立标准颜料的光谱库，并充分利用颜料光谱的离子、官能团吸收特征，将标准光谱和待测光谱划分特征区间以去除对区分光谱类型贡献不大的波段，再根据各区间内光谱的不同形状分别使用不同的光谱识别方法逐区间进行相似度计算，以保证不遗漏细微的光谱特征，最后汇总分析各区间的相似度结果，将与对应区间相似度最高的颜料类型作为最终的颜料光谱识别结果。在顾及离子及官能团吸收特征的情况下对颜料光谱进行分区间识别，有利于提升颜料光谱识别的精准性和可靠性。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	北京;11
申请人：	北京建筑大学
发明人：	吕书强;刘依依;侯妙乐;曹宁;黄纯豪;曹鹏辉;吴雨彤
专利状态：	有效
申请日期：	2019-07-26T00:00:00+0800
发布日期：	2019-11-12T00:00:00+0800
申请号：	CN201910684740.4
公开号：	CN110441244A
代理机构：	北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人：	曹鹏飞
分类号：	G01N21/31(2006.01);G;G01;G01N;G01N21
申请人地址：	100044北京市西城区展览馆路1号
主权项：	1.一种顾及吸收特征的光谱分段矿物颜料识别方法，其特征在于，包括：步骤1：采集标准颜料的标准光谱建立颜料光谱库；步骤2：根据常用颜料的主要成分以及所述主要成分所含离子、官能团的吸收特征，总结所述颜料光谱库中所述标准光谱的所述吸收特征；步骤3：采集待测颜料的光谱获得待测光谱，将所述吸收特征作为分段规则对所述待测光谱进行特征区间划分；步骤4：对所述特征区间对应的所述标准光谱和所述待测光谱进行相似度计算，如果所述待测光谱内存在单个吸收谷，进入步骤5，否则进入步骤6；步骤5：通过计算光谱吸收特征参数的方法得到所述标准光谱和所述待测光谱的相似程度，进入步骤7；步骤6：通过光谱角匹配的方法得到所述标准光谱和所述待测光谱的相似程度，进入步骤7；步骤7：统计每个所述特征区间计算得到的相似度前三位的结果，其中出现频率最高的结果代表的所述标准光谱对应的颜料类型作为颜料光谱识别的结果。 2.根据权利要求1所述的一种顾及吸收特征的光谱分段矿物颜料识别方法，所述步骤3的具体实现方法为：步骤31：将所述标准光谱进行包络线去除处理；步骤32：根据颜色将所述标准光谱进行分组；步骤33：根据所述离子的光谱吸收位置将每种所述颜色的所述标准光谱进行分段处理，获得若干特征区间；步骤34：将每种颜色的光谱分段总结成分段规则；步骤35：将所述待测光谱进行包络线去除处理；步骤36：根据所述颜色将所述待测光谱进行分组；步骤37：根据所述分段规则将每种所述颜色的所述待测光谱分成若干所述特征区间。 3.根据权利要求1所述的一种顾及吸收特征的光谱分段矿物颜料识别方法，其特征在于，判断每个所述特征区间对应的所述标准光谱和所述待测光谱的局部最小值个数，如果所述局部最小值个数为1则所述待测光谱内存在单个所述吸收谷。 4.根据权利要求1所述的一种顾及吸收特征的光谱分段矿物颜料识别方法，其特征在于，所述步骤5中计算所述光谱吸收特征参数为在所述特征区间内计算得到所述光谱吸收特征参数，所述光谱吸收特征参数包括光谱吸收宽度W、光谱吸收深度D和光谱吸收面积A；所述相似程度的计算为计算所述特征区间内所述标准光谱和对应所述待测光谱的所述光谱吸收特征参数向量的欧式距离，得到所述欧式距离最小的前三位结果，所述欧式距离越小表示所述相似程度越高。 5.根据权利要求1所述的一种顾及吸收特征的光谱分段矿物颜料识别方法，其特征在于，所述步骤6中所述光谱角匹配为计算所述特征区间内所述标准光谱和对应所述待测光谱之间的光谱夹角，得到所述光谱夹角最小的前三位结果，所述光谱夹角越小表示所述相似程度越高。 6.根据权利要求2所述的一种顾及吸收特征的光谱分段矿物颜料识别方法，其特征在于，按照所述颜色将所述标准光谱和所述待测光谱分成不同的组，分组颜色包括红色、绿色、蓝色、灰色和白色。 7.根据权利要求2所述的一种顾及吸收特征的光谱分段矿物颜料识别方法，其特征在于，所述离子包括阳离子和官能团，所述阳离子包括Cu2+、Fe2+、Fe3+和Hg+，吸收位置通常出现在波长1000nm以前；所述官能团包括CO32-和OH-，吸收位置通常出现在波长1000nm以后。 8.根据权利要求2所述的一种顾及吸收特征的光谱分段矿物颜料识别方法，其特征在于，所述分段规则中所述红色、所述灰色和所述白色均分为3个所述特征区间，所述绿色和所述蓝色均分为4个所述特征区间。
所属类别：	发明专利