CN106596462B - 基于太赫兹相移特征和粒子群算法的纸页定量检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于太赫兹移相特征和粒子群算法的纸页定量检测方法，主要包括以下步骤：制作纸页定量值标准样品，测量标准样品的太赫兹时域光谱，应用傅里叶变换获标准样品的太赫兹相移谱，采用粒子群算法进行频率选择，应用片最小二乘方法建立纸页定量值预测模型；然后测量待测纸页的太赫兹时域光谱，获得太赫兹相移谱后，应用上面建立的纸页定量值预测模型计算纸页定量值。该方法是基于太赫兹光谱新特征的纸页定量预测方法，属于无损检测的范畴，所选择的特征具有良好的抗噪声干扰能力，且预测准确性高，适用于纸页定量值检测，同时可以扩展到其他在太赫兹波段吸收较小的薄膜材料的厚度检测中。
Description
技术领域
本发明涉及一种纸页定量检测方法，具体说是一种基于太赫兹相移特征和粒子群算法的纸页定量检测方法，属于纸页检测技术领域和太赫兹技术应用领域。
背景技术
太赫兹(1THz＝1012Hz)波通常是指频率范围在0.1THz到10THz的电磁波辐射，处于微波与红外光之间。太赫兹波技术具有以下特点：(1)太赫兹时域光谱技术采用光脉冲取样探测方法，可以获得太赫兹波的瞬态电场，即同时得到幅度和相位信息。(2)太赫兹辐射对陶瓷、塑料、干木片等很多物质透射率高，可以用于这些材料的质量控制。(3)太赫兹辐射是一种非常安全的电磁辐射，频率为1THz的电磁波的光子能量只有4mev，是X射线的百万分之一，对人体危害极小，可以用于无损检测。(4)利用太赫兹时域光谱技术可以获得亚皮秒、飞秒时间分辨率，而且通过取样测量技术，能够有效地抑制背景辐射噪声的干扰，信噪比可以达到1010。(5)太赫兹波波长较长，受物质颗粒散射影响很小。
纸页定量是指单位面积纸的重量，是衡量纸机性能和质量的重要指标。准确控制纸页定量可以极大地提高经济效益。目前国内外普遍采用β射线衰减技术进行纸页定量的测量，利用穿过纸页或从纸页反射的β射线的减弱原理，基于比尔指数衰减定律进行纸页定量检测。这种方法是利用β射线的幅度信息进行纸页定量检测，容易受散射及漫反射的影响，而且用于产生β射线的大部分射线源对人体有害，存在放射性污染。
发明内容
本发明所要解决的技术问题，在于克服现有技术存在的缺陷，提供一种基于太赫兹相移特征和粒子群算法的纸页定量检测方法。本方法基于太赫兹波对纸页的穿透性，适用于各种规格纸的定量检测，精度高，太赫兹波能量低，装置使用安全。
本发明提出的一种基于太赫兹相移特征和粒子群算法的纸页定量检测方法，包括步骤：
步骤1，制作纸页标准样品，测定纸页标准样品的纸页定量值，测量标准样品的太赫兹时域光谱，建立纸页定量值与太赫兹时域光谱数学模型。
步骤2，测量待测纸页的太赫兹时域光谱，应用步骤1建立的纸页定量值与太赫兹时域光谱数学模型计算纸页定量值。
所述步骤1包含以下步骤：
1.1制作若干纸页标准样品，测定各纸页标准样品的纸页定量值。
1.2分别测量参考太赫兹时域波形和各纸页标准样品的太赫兹时域波形。
1.3对参考太赫兹时域波形做傅里叶变换,获取参考相位谱对各纸页标准样品的太赫兹时域波形做傅里叶变换，获取纸页相位谱
1.4计算纸页标准样品的相移谱，其中为纸页相移谱。
1.5应用社会学习粒子群算法对标准纸页的相移谱进行频率选择。
1.6应用偏最小二乘方法建立纸页定量值与纸页相移谱数学模型(纸页定量值预测模型)。
所述步骤2包含以下步骤：
2.1分别测量参考太赫兹时域波形和待测纸页的太赫兹时域波形。
2.2分别对参考太赫兹时域波形和待测纸页的太赫兹时域波形做傅里叶变换，分别获取其相位谱。
2.3计算待测纸页的的相移谱。
2.4根据步骤1确定的纸页定量值与太赫兹时域光谱数学模型，计算待测纸页的纸页定量值。
本发明的优点在于:
1)由于太赫兹波对纸页的穿透性，它能够穿透不同成分和厚度的各种纸页，因此适用于各种规格纸的定量检测，应用本专利只需要对不同规格的纸页建立对应的纸页定量预测模型即可实现准确的预测；
2)太赫兹波时域光谱中的取样测量技术能够有效抑制背景噪声，因此测量信号的信噪比很高；
3)本发明应用太赫兹波的相移谱特征，具有很好的鲁棒性，对于测量过程中的各种误差不敏感，即使在噪声存在的情况下仍能很好的实现纸页定量值的检测，这一特点优于时域的信号特征如峰值幅度和延迟时间等；
4)社会粒子群算法的引入可以较好的实现频率选择，提高预测的准确性；
5)此外本发明应用的太赫兹波能量低，装置使用安全，不会对人体造成任何辐射威胁，不存在放射性污染。
附图说明
图1基于太赫兹相移特征和粒子群算法的纸页定量检测方法流程图。
图2纸页标准样品太赫兹时域波形图。
图3纸页标准样品太赫兹相位谱。
图4纸页标准样品太赫兹相移谱。
图5纸页样品的相移谱与纸页定量值关系图。
图6加入不同的高斯噪声的相移谱预测误差图。
具体实施方式
下面结合实施例，对本发明作进一步详细说明。
如图1所示为本专利所述检测方法的流程图。
本专利在建立纸页定量值预测模型时，采用80g/m2的打印纸来说明本方法的实施过程和步骤。实验时通过将多张纸叠加在一起作为纸页标准样品，纸页标准样品的纸页定量值通过高精度电子天平进行测量。
当太赫兹波透过一定厚度的纸页标准样品时，它的波形会由于吸收和散射的影响而发生变化，具体表现为幅值的减少和峰值位置的延迟。太赫兹时域波形经傅里叶变换后，根据菲涅尔公式可以获得频域的传递函数
其中Esam(f)和Eref(f)分别是入射和透射后的太赫兹幅度谱，为样品和入射参考信号的相位差，是样品的复折射系数；d是样品厚度；f是频率，c是在真空中的光速。i是虚数单位，n是样品折射率，κ是样品消光系数，A是频域传递函数T(f)的幅值。根据上式可以获得纸页标准样品的折射系数
公式(2)经过变换后得到如下公式
从式中可以看到，相位差与频率f和厚度d有关，这个公式说明对于某一频率处的信号，相位差与样品的厚度d成正比。
纸页定量值是单位面积纸页的定量值BW，等于纸页的密度乘以其厚度。即
BW＝ρ·d (4)
将公式(4)变换后可以得到厚度d与纸页定量值BW的关系，带入公式(3)后可以得到
从此公式中可以看到，对于某一频率的相移信号，与纸页的定量值成正比，本专利正是基于此进行纸页定量值的检测。
具体实施时，分别测量参考的太赫兹时域波形和标准纸页样品的太赫兹波形,如图2所示。应用傅里叶变换分别获取其相位谱和如图3所示，应用下列公式计算纸页的相移谱
相移谱波形如图4所示。本专利正是基于纸页的太赫兹相移谱对其定量值进行预测。如图5所示，分别给出了频率0.264THz、0.908THz和1.655THz处的太赫兹相移信号与纸页定量值之间的关系，可以看出利用太赫兹相移谱特征可以很好的进行纸页定量值预测。此图中三个频率处的相移信号与纸页定量值之间的相关系数分别为0.9979、0.9996和0.9987，这说明此专利所选的数据特征与纸页定量值之间具有很好的线性相关性。
首先应用粒子群优化算法选择用于纸页定量值优化的最优频率，然后采用偏最小二乘建立纸页定量预测模型。
粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization)最早由Eberhart教授和Kennedy博士受鸟群觅食行为启发于1995年提出的一种迭代优化算法，具有简单、收敛速度快、精度高且适应性强等优点，已广泛用于求解工程优化问题。本专利采用了一种新颖的社会学习粒子群优化算法(SLPSO)。社会粒子群优化算法在求解问题时，会将每个粒子按照自己的适应度值大小进行排序，根据每个粒子的学习可能性定义其更新速度，即社会学习粒子群算法区别于常规粒子群算法的关键。粒子的更新速度更合理，从而大大提高了最优解搜索速率。
本专利算法中频率选择采用二进制编码方式，每个粒子长度等于图4中太赫兹相移谱中的频率点数，D＝115；每个频率对应一个二进制码，其中数值1表示所对应的频率被选中，而数值0表示所对应的频率未被选中；在D维空间中初始化基群规模为N，群规模建立一个由r个D维粒子构成的群空间p(j,:)为粒子位置，每个粒子的初始速度均为0。首先将空间中每个粒子经评价函数对应的适应度值存入适应度值矩阵中，该矩阵为r行1列，其中适应度值顺序与群空间中粒子的顺序一一对应。然后对适应度值矩阵中数据由大到小进行排序，并按照新的顺序将粒子位置和速度也重新排序。通常，适应度值越小解越接近最优解。因此每次迭代之后全局最佳适应度值bestf＝fitness(r)，与此同时，对应的最优解为bestp＝p(r,:)。
粒子排序之后，其他粒子向拥有最佳适应度值的粒子学习。拥有最佳适应度值的粒子将不进行学习，我们定义第i个粒子的学习可能性为：
式中系数α通常小于1，现取α＝0.5。根据粒子学习可能性定义每个粒子的速度更新公式：
式中，v1为每个粒子的速度更新公式，其与自身学习可能性相关，表达式如下
co1、co2、co3为0到1之间的随机数，h为加速因子，社会影响因数P均为群体中每个参数的平均值。定义粒子的位置更新公式：
为了保证更新后的粒子位置和速度限定在最优解可能存在的空间内，必须要设定粒子位置和速度的变化范围。当随机产生的位置或者速度超出变化范围时，要及时进行约束，以避免结果发散。粒子位置的约束条件为：
粒子的速度约束条件为：
粒子群算法通过反复迭代计算以获取待求问题的最优解。每次迭代之后全局最佳适应度值和全局最优解都需要更新，其更新方式如下：
全局最佳适应度值更新公式为：
全局最优解更新公式为：
本专利中粒子的适应度函数为偏最小二乘模型预测的纸页定量值与其真实值的均方差。粒子不断地更新其速度和位置，如果达到了规定最小误差标准或迭代达到了规定次数，程序终止。其中交互验证均方根误差(RMSECV)的计算公式如下：
其中，k表示交叉验证集样本数；BWpre表示第i个纸页样本的预测定量值；BWreal表示第i个纸页样本的实测定量值。
偏最小二乘方法(PLS)是在光谱分析中使用较多的一种方法。它是将因子分析和回归分析结合的一种方法。物质的光谱通常包括几百到几千个波长的吸收或透射数据，它们既包含待分析组分的化学信息，又包含干扰组分或其他因素(如仪器和环境等)的信息。PLS通过因子分析将光谱(多维空间数据，维数相当于波长数目)压缩为较低维空间数据，其方法是将光谱数据向协方差最大方向投影。PLS对参加关联的数据(如光谱数据)可随意选取，可以是全谱，也可以是其中的部分数据。偏最小二乘回归分析的基本思路是一种逐步回归：逐步提取光谱数据中的成分，逐步增加变量(信息不全时)，逐步检验模型的显著性，一旦满足要求即停滞计算。
设有n个样品的浓度矩阵(因变量)Y＝(yi)n×1，以及由仪器测定的n个样品在p个波长点处的光谱反射率矩阵(自变量)X＝(xij)n×p。偏最小二乘回归分析本质上仍是建立y和X的线性回归模型，但在形式上引入了潜在函数t，利用X的线性组合来表示t，再建立y对t的一元线性回归模型以实现由X预测y的目的。偏最小二乘由以下两个基本公式构成：
式中d是PLS的成分个数；tk是第k个潜在函数矩阵；pk是第k个回归系数矩阵；E是X的残差矩阵；qk也是回归系数；f是y的残差矩阵。本专利中PLS的成分个数由上述的社会学习粒子群算法来确定，采用PLS直接建立回归模型进行纸页成分的预测。
纸页定量模型建立好之后，对于待测的纸页样品，分别测量参考和待测纸页的太赫兹时域波形；对参考和标准纸页的太赫兹时域波形做傅里叶变换，分别获取其相位谱；把粒群算法获取的最频率处的相移谱值带入检测的PLS预测模型，计算出纸页定量值。
本专利提出的太赫兹相移谱特征还具有很好的鲁棒性，对于噪声不敏感，即使在存在噪声的情况下采用此特征进行纸页定量值的预测仍能获得很高的预测准确性，如图6所示为所测太赫兹时域光谱分别加入不同的高斯噪声时，采用本专利提出的太赫兹相移特征进行纸页定量值预测时的预测误差，可以看到噪声的加入对于预测的准确性影响不大，因此本专利提出的方法具有快速，准确，抗干扰能力强等特点。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其它的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的。以上所述，仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何细微修改、等同替换和改进，均应包含在本发明技术方案的保护范围之内。
Claims (1)
1.一种基于太赫兹相移特征和粒子群算法的纸页定量检测方法，其步骤是：
步骤1：制作纸页标准样品，测定纸页标准样品的纸页定量值，测量标准样品的太赫兹时域光谱，建立纸页定量值与太赫兹时域光谱数学模型，具体包括如下步骤：
1.1制作若干纸页标准样品，测定各纸页标准样品的纸页定量值；
1.2分别测量参考太赫兹时域波形和各纸页标准样品的太赫兹时域波形；
1.3对参考太赫兹时域波形做傅里叶变换,获取参考相位谱对各纸页标准样品的太赫兹时域波形做傅里叶变换，获取纸页相位谱
1.4计算纸页标准样品的相移谱，其中为纸页相移谱；
1.5应用社会学习粒子群算法对标准纸页的相移谱进行频率选择；
1.6应用偏最小二乘方法建立纸页定量值与纸页相移谱数学模型；
步骤2：测量待测纸页的太赫兹时域光谱，应用步骤1建立的纸页定量值与太赫兹时域光谱数学模型计算纸页定量值；
2.1分别测量参考太赫兹时域波形和待测纸页的太赫兹时域波形；
2.2分别对参考太赫兹时域波形和待测纸页的太赫兹时域波形做傅里叶变换，获取各自相位谱；
2.3计算待测纸页的的相移谱，并选择步骤1中应用粒子群算法选择的对应频率处的相位值；
2.4应用步骤1确定的纸页定量值与太赫兹时域光谱数学模型，计算出待测纸页的纸页定量值。
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| CN104864817A (zh) * | 2015-05-06 | 2015-08-26 | 中国矿业大学 | 基于太赫兹时域光谱技术的塑料薄膜厚度检测装置及方法 |
| CN106022463A (zh) * | 2016-05-13 | 2016-10-12 | 安徽教育网络出版有限公司 | 基于改进粒子群算法的个性化学习路径优化方法 |
-
2016
- 2016-12-19 CN CN201611176535.XA patent/CN106596462B/zh active Active
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|---|
| 基于太赫兹适于光谱的检测技术研究;曹丙花;《中国博士学位论文全文数据库·基础科技辑》;20110515(第5期);正文第70-84页 * |
| 采用离子群算法的频率选择表面优化设计;张波，薛正辉，等;《电子学报》;20130331;第41卷(第3期);603-608 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN106596462A (zh) | 2017-04-26 |
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