阅读说明：本技术 一种翡翠光谱数据量化分析的方法 (Method for quantitatively analyzing emerald spectral data ) 是由 兰延 罗强 高孔 梁榕 雷自力 顾浩 苏隽 陆太进 魏然 于 2020-06-05 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种翡翠光谱数据量化分析的方法,该方法包括：首先,建立各种翡翠的漫反射法红外吸收光谱、透射法红外光谱和紫外-可见光吸收光谱的样本库；然后,对已采集的待分析光谱数据进行校验和滤波去噪,采用梯度算法提取和辨识光谱数据特征位置和特征范围内的有效峰位,初步辨识翡翠种属；最后,利用待测样品光谱数据与样本库中数据的相关度对翡翠种属进行第二次分析判断,最终确定翡翠种属。(The invention discloses a method for quantitatively analyzing emerald spectral data, which comprises the following steps: firstly, establishing a sample library of infrared absorption spectra of various emerald by a diffuse reflection method, infrared spectra of a transmission method and ultraviolet-visible light absorption spectra; then, carrying out verification and filtering denoising on the collected spectral data to be analyzed, extracting and identifying the characteristic position and the effective peak position in the characteristic range of the spectral data by adopting a gradient algorithm, and preliminarily identifying the jade species; and finally, performing secondary analysis and judgment on the jadeite species by utilizing the correlation degree of the spectral data of the sample to be detected and the data in the sample library, and finally determining the jadeite species.)

一种翡翠光谱数据量化分析的方法

技术领域

本发明属于珠宝玉石鉴定领域，具体涉及一种翡翠光谱数据量化分析的方法。

背景技术

翡翠作为最重要的玉石品种之一，其传统鉴别主要依据肉眼放大观察以及人工对红外光谱、紫外可见光谱谱图的比较。这种鉴别方法，需要长期经验积累，且缺乏量化标准和规范，判定结论缺乏科学性。随着光谱分析仪器的发展，红外吸收光谱法、紫外可见吸收光谱法等方法能够很好的定量测定翡翠宝石学参数、矿物学特征数据、人工处理状态等。另一方面，关于光谱数据处理的算法研究，有了长足发展，这为量化解析光谱数据提供了有效的工具，也为翡翠量化检测和结论判定提供了可能性。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是一种翡翠光谱数据量化分析的方法，能够有效解决现有技术中的不足。

本发明是通过以下技术方案来实现的：一种翡翠光谱数据的量化分析方法，具体包括以下步骤：

步骤一、分别建立各种翡翠的漫反射法红外吸收光谱、透射法红外吸收光谱和紫外-可见光吸收光谱数据的样本库；

步骤二、采集待分析玉石的漫反射法红外吸收光谱、透射法红外吸收光谱和紫外-可见光吸收光谱，校验光谱数据长度：漫反射法红外吸收光谱的数据范围须包括400-1600cm^-1、透射法红外吸收光谱的数据范围须包括2000-5000cm^-1，紫外-可见光吸收光谱的数据范围须包括240-990nm；

步骤三、采用自适应的Savitzky-Golay，分别对上述三组数据进行滤波降噪处理；

步骤四、采用梯度下降算法对待分析光谱数据进行峰位提取，并判别有效性；

步骤五、在待分析的漫反射法红外吸收光谱的特定波数位置和波数范围内搜索有效峰位，初步判断待分析玉石是否为翡翠；

步骤六、确定待分析玉石为翡翠后，在其透射法红外吸收光谱数据的特定波数位置和波数范围内搜索有效峰位，初步判断该样品是否经过人工填充处理；

步骤七、确定待分析玉石为翡翠后，结合其颜色特征，在该翡翠紫外-可见光吸收光谱的特定波长范围内搜索有效的峰位，初步判断其是否是经过人工染色处理；

步骤八、遍历漫反射法红外吸收光谱样本库中所有与待测翡翠相同属性的光谱数据，与步骤五初步判别为翡翠的待测样品的漫反射法红外吸收光谱进行匹配运算，求取匹配运算的相关度最大值，最大值不低于0.99，则步骤五对于待分析玉石是否为翡翠的判断结论准确；否则，步骤五判断结论有误，该玉石种类未知；

步骤九、对步骤六初步判别为人工充填翡翠的待分析样品的透射法红外吸收光谱数据，遍历透射法红外吸收光谱样本库中所有与待测翡翠相同属性的光谱数据，与待测翡翠的透射法红外吸收光谱数据进行匹配运算，求取匹配运算的相关度最大值，相关度最大值不低于0.99，则步骤六对于待测翡翠是否经过人工填充的判断结论准确；否则，步骤六判断结论有误，该翡翠是否经过填充处理未知；

步骤十、对步骤七初步判别为人工染色翡翠的待分析样品，结合翡翠颜色，查找紫外-可见光吸收光谱样本库中具有相同属性和颜色属性的光谱数据，遍历匹配运算，求取匹配运算的相关度最大值，若最大值不低于0.95，步骤七对于翡翠的是否经过人工染色的判断结论准确，否则，步骤七判断结论有误，该翡翠是否染色状态为未知。

作为优选的技术方案，步骤一中建立各种翡翠光谱数据样本库，漫反射法红外吸收光谱、透射法红外吸收光谱和紫外-可见光吸收光谱数据在作为样本库之前，需要经过数据长度校验和分辨率修正；经过校验的漫反射法红外吸收光谱的数据范围必须包括400-1600cm^-1，透射法红外吸收光谱的数据范围必须包括2000-5000cm^-1，紫外-可见光吸收光谱的数据范围必须包括240-990nm。

作为优选的技术方案，步骤一中，透射法红外吸收光谱数据样本库必须包括绿色天然翡翠、紫色天然翡翠和无色天然翡翠数据，以及上述三种颜色的人工充填翡翠的数据。

作为优选的技术方案，步骤二中紫外-可见光吸收光谱数据样本库必须包括绿色天然翡翠、紫色天然翡翠和无色天然翡翠数据，以及上述三种颜色的人工染色翡翠的数据。

作为优选的技术方案，步骤五和步骤六中，有效峰位的判别标准为峰位强度不应低于整个光谱数据强度最大值与强度最小值差值的0.002倍，峰值半高宽不应低于整个光谱波数范围的0.02倍。

作为优选的技术方案，步骤七中，峰位有效性的判别标准为峰位强度不应低于整个光谱数据强度最大值与强度最小值比值的0.002倍，峰值半高宽不应低于整个光谱波数范围的0.0115倍。

作为优选的技术方案，步骤五中，翡翠的漫反射法红外吸收光谱中有效的峰位搜索的波数位置包括667_cm^-1、744cm^-1、852cm^-1处，波数范围为910-960cm^-1、1070-1090cm^-1和1160-1180cm^-1。

作为优选的技术方案，步骤六中，翡翠的透射法红外吸收光谱中有效特定峰位搜索的波数位置为4060cm^-1，波数范围2800-3100cm^-1。

作为优选的技术方案，步骤七中，绿色翡翠的紫外-可见光吸收光谱中有效峰位搜索的波长位置包括650nm和690nm处，波长范围为610-620nm、670-680nm，紫色翡翠的紫外-可见光吸收光谱中有效峰位搜索的波长位置包括540nm、550nm、580nm、600nm、620nm和640nm，波长范围为560-570nm。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明的工作流程图。

具体实施方式

本说明书中公开的所有特征，或公开的所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合。

本说明书(包括任何附加权利要求、摘要和附图)中公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换。即，除非特别叙述，每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。

如图1所示，S1分别建立各属性翡翠的漫反射法红外吸收光谱、透射法红外吸收光谱和紫外-可见光吸收光谱数据样本库。漫反射法红外吸收光谱、透射法红外吸收光谱和紫外-可见光吸收光谱数据在作为样本库之前，需要校验数据长度并修正分辨率；经过校验的漫反射法红外吸收光谱的数据范围必须包括400-1600cm^-1，透射法红外吸收光谱数据范围必须包括2000-5000cm^-1，紫外-可见光吸收光谱的数据范围必须包括240-990nm；

S2采集待分析玉石的漫反射法红外吸收光谱、透射法红外吸收光谱和紫外-可见光吸收光谱数据，校验光谱数据长度：漫反射法红外吸收光谱的数据范围须包括400-1600cm^-1、透射法红外吸收光谱的数据范围须包括2000-5000cm^-1，紫外-可见光吸收光谱的数据范围须包括240-990nm。

S3分别对上述三组数据采用自适应的Savitzky-Golay进行滤波降噪处理，以便于峰值提取。

自适应Savitzky-Golay滤波按滑动窗在光谱数据上每次框出2M+1个点，每个点的波数值为x(i)，强度值y(i)，i＝1...2M+1。通过公式(1-1)用N阶多项式p(n)来拟合滑动窗包含光谱数据，其中的x^k为拟合的k阶自变量，a_k为相应自变量的系数。拟合的目标条件为最小二乘拟合残差ε_N最小，将拟合后的p(x(i))作为光谱滤波后i点处的强度值。

根据光谱数据各波段噪声大小的不同，可自适应改变M值大小。

S4采用梯度下降算法对待分析光谱数据进行峰位提取，并根据峰位强度和半高宽进行有效性判别。

d(i)*d(i+1)＜0 (1-3)

其中d(i)为该光谱点i的一阶导数值，d(i+1)为该i点后下一点的一阶导数值。满足公式(1-3)为判断i点为峰位的必要条件。在此基础上，漫反射法红外吸收光谱和透射法红外吸收光谱的峰位还需要满足强度不低于整个光谱数据强度最大值与强度最小值差值的0.002倍，峰值半高宽不低于整个光谱波数范围的0.02倍；紫外-可见光吸收光谱的峰位强度不低于整个光谱数据强度最大值与强度最小值比值的0.002倍，谱峰半高宽不低于整个光谱波数范围的0.0115倍，根据上述要求依次查询谱线数据上所有点，判断寻找光谱数据中满足上述条件的峰位，

S5搜索待测玉石的漫反射法红外吸收光谱的有效峰位，若峰位出现在667cm^-1、744cm^-1、852cm^-1以及910-960cm^-1、1070-1090cm^-1和1160-1180cm^-1范围内，则初步判断待分析玉石为翡翠，否则为其它玉石。初步判断待分析玉石为翡翠后，遍历漫反射法红外吸收光谱样本库中所有相同属性的光谱数据，通过公式(1-4)分别与待测翡翠的漫反射法红外吸收光谱进行匹配运算，求取所有匹配运算的相关度最大值；遍历匹配运算采用Pearson算法计算两组光谱数据的相关度。Y为待测光谱数据，R为样本库光谱数据，y(i)为待测光谱数据每点的光谱强度值，为待测光谱数据光谱强度的平均值，r(i)为待测光谱数据每点的光谱强度值，为待测光谱数据光谱强度的平均值，n为光谱数据的数据点个数。

通过pearson算法遍历计算待分析翡翠的漫反射法红外吸收光谱数据与样本库所有相同属性样品的漫反射法红外吸收光谱数据的相关度，其中相关度最大值不低于0.99，则可确定待分析玉石为翡翠；否则，判断该玉石种类未知。

S6确定待分析玉石为翡翠后，搜索该玉石透射法红外吸收光谱的有效峰位，若峰位出现在4060cm^-1、2800-3100cm^-1，则初步判断翡翠经过人工充填处理，否则未经过人工充填处理。初步判断翡翠的充填状态后，遍历透射法红外吸收光谱样本库中所有相同种属的光谱数据，通过公式(1-4)与待分析翡翠的透射法红外吸收光谱数据进行匹配运算，求取所有匹配运算的相关度最大值；若最大值不低于0.99，确定翡翠是否充填的状态判断正确；否则，不能确定待测样品是否充填经过充填处理。

S7确定待分析玉石为翡翠后，结合翡翠颜色搜索该玉石紫外-可见光吸收光谱的有效峰位，绿色翡翠有效峰位若出现在690nm位置，则初步判断该样品未经过染色处理；绿色翡翠有效峰位若出现在650nm位置，或610-620nm和670-680nm范围内，则初步判断该样品经过染色处理；紫色翡翠有效峰位若出现在580nm、540nm和620nm位置，则初步判断该样品未经过染色处理；紫色翡翠有效峰位若出现在560nm和610nm或550nm、600nm和640nm位置，或560-570nm范围内，则初步判断该样品经过染色处理。初步判断不同颜色翡翠的染色状态后，查找紫外-可见光吸收光谱样本库中相同属性、颜色样品的光谱数据，遍历紫外吸收样本库中所有相同属性样品的光谱数据，通过公式(1-4)与待分析翡翠的紫外-吸收光谱数据进行匹配运算，若最大值不低于0.99，上述染色状态初步判断经第二次判断确认正确；否则，该样品染色状态未知。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何不经过创造性劳动想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书所限定的保护范围为准。