CN109580534A - 物质种类识别方法、太赫兹时域光谱仪系统及终端设备 - Google Patents
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Abstract
本发明适用于光学技术领域，提供了一种物质种类识别方法、太赫兹时域光谱仪系统及终端设备，包括：控制太赫兹时域光谱仪对测试样本进行光谱信息采集，获取测试样品的光谱信息；将光谱信息发送至云服务器；控制云服务器对光谱信息进行分析和校正处理，获取测试样本的物质数据；基于云服务器的数据库对物质数据进行匹配，识别测试样本的物质种类。通过太赫兹时域光谱仪获取测试样本的光谱信息后，由云服务器对光谱信息进行分析，基于云服务器能够快速对光谱信号进行分析，方便对物质的种类进行识别，且通过云服务器的数据库进行大数据分析和匹配，能够更加准确地识别出物质的种类，提高识别效率。
Description
技术领域
本发明属于光学技术领域，尤其涉及一种物质种类识别方法、太赫兹时域光谱仪系统及终端设备。
背景技术
太赫兹波是指频率范围为0.1THz-10THz的电磁波，相应的波长为3毫米到30微米，介于毫米波与红外之间的电磁波区域，该频域范围处于宏观电子学和微观电子学过渡的区域。太赫兹具有许多特殊性能，对生物大分子的振动和转动能级，以及对于很多非极性材料有良好的穿透性，因此可以通过特征共振和吸收对物质进行指纹识别：太赫兹光子能量比较低，不会对生物组织与细胞造成破坏，因此可以对生物进行无损检测：太赫兹时域光谱技术可以获取亚皮秒，飞秒时间分辨率，能够有效的抑制背景噪声干扰。因此，太赫兹技术在物理科学，生命科学，国防，军事等方面都有较广阔的应用前景。
太赫兹时域光谱仪是一种利用飞秒激光激发半导体表面产生太赫兹信号，利用光电接收机制进行探测，并通过电流放大电路将太赫兹变化的信号采集，是一种非常有效的相干探测技术，具有较高的信噪比，高分辨率等优点。太赫兹时域光谱仪通过记录参考和透过样品或从样品反射后的太赫兹时域波形，通过傅里叶变换获取样品的频谱信息。通过移动样品加的位置，获取样品不同位置点的太赫兹时域波形和频谱信号，即可以得到二维的太赫兹时域图像和频谱图像，从而实现物质的识别并进一步获取物质的结构信息，物理和化学信息。由于大分子的振动和转动能级大多在太赫兹波段，而大分子(特别是生物和化学大分子)是具有本身物性的物质集团，进而可以通过特征频率对物质结构、物性进行分析和鉴定，以确定物质种类。因此，太赫兹时域光谱仪大多用于物质识别，而目前太赫兹时域光谱仪设备大部分单机使用，对获取到的样品的太赫兹信号需要具有专利理论知识的测试人员才能够对获取的太赫兹信号进行分析和识别，导致无法及时得到物质识别结果。
综上所述，目前利用太赫兹时域光谱仪进行物质识别时存在的识别效率低的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种物质种类识别方法、太赫兹时域光谱仪系统及终端设备，以解决目前利用太赫兹时域光谱仪进行物质识别时存在的识别效率低的问题。
本发明的第一方面提供了一种物质识别方法，包括：
控制太赫兹时域光谱仪对测试样本进行光谱信息采集，获取所述测试样品的光谱信息；
将所述光谱信息发送至云服务器；
控制所述云服务器对所述光谱信息进行分析和校正处理，获取所述测试样本的物质数据；
基于所述云服务器的数据库对所述物质数据进行匹配，识别所述测试样本的物质种类。
本发明的第二方面提供了一种太赫兹时域光谱仪系统，包括：
光谱获取模块，用于控制太赫兹时域光谱仪对测试样本进行光谱信息采集，获取所述测试样品的光谱信息；
信息发送模块，用于将所述光谱信息发送至云服务器；
数据分析模块，用于控制所述云服务器对所述光谱信息进行分析和校正处理，获取所述测试样本的物质数据；
种类识别模块，用于基于所述云服务器的数据库对所述物质数据进行匹配，识别所述测试样本的物质种类。
本发明的第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
控制太赫兹时域光谱仪对测试样本进行光谱信息采集，获取所述测试样品的光谱信息；
将所述光谱信息发送至云服务器；
控制所述云服务器对所述光谱信息进行分析和校正处理，获取所述测试样本的物质数据；
基于所述云服务器的数据库对所述物质数据进行匹配，识别所述测试样本的物质种类。
本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
控制太赫兹时域光谱仪对测试样本进行光谱信息采集，获取所述测试样品的光谱信息；
将所述光谱信息发送至云服务器；
控制所述云服务器对所述光谱信息进行分析和校正处理，获取所述测试样本的物质数据；
基于所述云服务器的数据库对所述物质数据进行匹配，识别所述测试样本的物质种类。
本发明提供的一种物质种类识别方法、太赫兹时域光谱仪系统及终端设备，通过太赫兹时域光谱仪获取测试样本的光谱信息后，通过云服务器对光谱信息进行分析，基于云服务器能够快速对光谱信号进行分析，方便对物质的种类进行识别，且通过云服务器的数据库进行大数据分析和匹配，能够更加准确地识别出物质的种类，提高识别效率，有效解决目前利用太赫兹时域光谱仪进行物质识别时存在的识别效率低的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例一提供的一种物质种类识别方法的实现流程示意图；
图2是本发明实施例一提供的物质识别方法实现过程所依赖的太赫兹时域光谱仪系统的系统框架示意图；
图3是本发明实施例二提供的对应实施例一步骤S101的实现流程示意图；
图4是本发明实施例三提供的对应实施例一步骤S102的实现流程示意图；
图5是本发明实施例四提供的对应实施例一步骤S104的实现流程示意图；
图6是本发明实施例五提供的一种太赫兹时域光谱仪系统的结构示意图；
图7是本发明实施例六提供的对应实施例五中光谱获取模块101的结构示意图；
图8是本发明实施例七提供的对应实施例五中信息发送模块102的结构示意图；
图9是本发明实施例八提供的对应实施例五中种类识别模块104的结构示意图；
图10是本发明实施例九提供的终端设备的示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、系统、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
实施例一：
如图1所示，本实施例提供了一种物质种类识别方法，其具体包括：
步骤S101：控制太赫兹时域光谱仪对测试样本进行光谱信息采集，获取所述测试样本的光谱信息。
在具体应用中，将需要检测物质种类的测试样本通过太赫兹时域光谱仪进行光谱测试，获取测试样本的光谱数据。或者将需要检测物质种类的测试样本通过太赫兹时域光谱仪进行成像测试，获取测试样本的图像数据。对上述光谱数据或图像数据进行分析以获取该测试样本的光谱信息。
在具体应用中，根据光谱数据或图像数据分析测试样本的光谱信息是通过对光谱数据或图像数据进行傅里叶变换后计算该光谱数据的频域信息，根据上述光谱数据的频域信息计算光谱折射率并获取吸收谱信息。需要说明的是，上述对光谱数据进行傅里叶变换、以及傅里叶变换后计算光谱数据的频域信息、根据频域信息计算光谱折射率并获取吸收谱信息等过程作为现有技术，在此不加以赘述。上述过程可以通过计算机系统实现，具体的通过计算机系统的软件实现上述过程。
步骤S102：将所述光谱信息发送至云服务器。
在具体应用中，通过建立云服务器与太赫兹时域光谱仪之间的通信链路，在获取到光谱信息后，经由太赫兹时域光谱仪将该光谱信息发送至云服务器。上述云服务器与太赫兹时域光谱仪可以建立有线通信链路，也可以建立无线通信链路，在此不加以限制。
在具体应用中，通过网络服务器创建网络以实现云服务器与太赫兹时域光谱仪之间的通信连接，再按照网络相关的网络协议(如http协议、TCP协议等)将上述光谱信息上传到云服务器中。上述通过网络服务器创建网络可以是创建公有网络，也可以是创建局域网络，在此不加以限制。
在具体应用中，为了便于数据传输，可以将光谱信息存储为符合传输要求的文件格式如json/xml等文件格式后再进行上传。
步骤S103：控制所述云服务器对所述光谱信息进行分析和校正处理，获取所述测试样本的物质数据。
在具体应用中，云服务器接收到光谱信息后，对上述光谱信息进行校正处理后进行分析，分析得到测试样本的物质数据，测试样本的物质数据包括测试样本的物质结构和测试样本的物性参数。
在具体应用中，上述对光谱信息进行校正处理包括滤除突变值及图像倾斜校正等。需要说明的是，滤除突变值及图像倾斜校正处理可以采用现有的处理方法进行处理，在此不加以赘述。
步骤S104：基于所述云服务器的数据库对所述物质数据进行匹配，识别所述测试样本的物质种类。
在具体应用中，通过云服务器分析出测试样本的物质数据(如物质结构和物性参数)后，通过设置在云服务器中的存储有各类物质的物质参数的数据库对该测试样本的物质数据进行匹配，进而识别出测试样本的物质种类。
在具体应用中，预先在云服务器中设置数据库，该数据库用于存储现有的各类物质的物质参数，包括物质的物质种类、物质结构信息、物质的物性参数等数据。
在具体应用中，通过将测试样本的物质数据与数据库的各个物质参数进行匹配度计算，获取匹配度最高的物质参数对应的物质种类，将该物质种类作为该测试样本的物质种类。需要说明的是，计算匹配度可以通过现有的匹配算法进行计算，在此不加以赘述。
在一个实施例中，上述图片处理方法在步骤S104之后还包括：
步骤S105：将识别结果发送至计算机系统，通过所述计算机系统显示所述识别结果。
在具体应用中，通过网络服务器创建的网络环境将识别结果发送至计算机系统，并通过计算机系统中的软件将识别结果显示到计算机的界面中。
在具体应用中，可以将识别结果与分析得到的物质数据保存为预设的数据格式后，传输到计算机系统中，方便用户对该物质的内部结构和相关物理化学信息进行分析。
为了便于更清楚地解释本实施例提供的物质种类识别方法，结合图2对本实施例提供的物质种类识别方法进行说明如下：
图2示出了本实施提供的物质识别方法实现所依赖的太赫兹时域光谱仪系统的系统框架。如图2所示，在一个实施例中，上述太赫兹时域光谱仪系统包括太赫兹时域光谱仪10、计算机系统20、网络服务器30以及云服务器40。
首先通过太赫兹时域光谱仪10获取测试样本的光谱数据或图像数据后，将测试样本的光谱数据或图像数据通过有线网络或无线网络发送给计算机系统20，计算机系统20对测试样本的光谱数据或图像数据进行傅里叶变换后计算该光谱数据的频域信息，根据上述光谱数据的频域信息计算光谱折射率并获取吸收谱信息，得到测试样本的光谱信息。再将计算机系统20通过网络服务器30创建的网络环境与云服务器40建立通信链路，通过该通信链路将光谱信息发送至云服务器40。云服务器40对光谱信息进行分析和校正后，得到测试样本的物质数据，再基于云服务器的数据库对物质数据进行匹配，识别所述测试样本的物质种类。最后再将识别结果回传至计算机系统20中。
需要说明的是，作为本实施例的一个实施方式，上述太赫兹时域光谱仪系统可以通过若干个太赫兹时域光谱仪10进行光谱数据或图像数据采集，通过若干个计算机系统20进行光谱信息提取，通过1个网络服务器30创建网络、通过1个云服务器40进行分析和识别。
本实施例提供的物质种类识别方法，通过太赫兹时域光谱仪获取测试样本的光谱信息后，通过云服务器对光谱信息进行分析，基于云服务器能够快速对光谱信号进行分析，方便对物质的种类进行识别，且通过云服务器的数据库进行大数据分析和匹配，能够更加准确地识别出物质的种类，提高识别效率，有效解决目前利用太赫兹时域光谱仪进行物质识别时存在的识别效率低的问题。
实施例二：
如图3所示，在本实施例中，实施例一中的步骤S101具体包括：
步骤S201：通过太赫兹时域光谱仪生成测试样本的太赫兹信号，并将所述太赫兹信号发送至计算机系统。
在具体应用中，太赫兹时域光谱仪利用飞秒激光激发半导体表面产生太赫兹信号，半导体材料砷化镓具有较高的电子迁移速率和较快的电信号捕获时间，具有较高的信噪比，其发射的太赫兹频率范围为0.1THz-10THz，通过光路调整将太赫兹信号聚焦到放置有测试样本的样品仓上。太赫兹信号通过测试样品吸收后，其强度有所改变，将通过样本仓后的太赫兹信号，利用光电导接收机制进行探测，通过音圈电机对太赫兹信号进行相干采集，通过音圈电机的运动，获取不同长度点的太赫兹信号，并通过硬件控制系统协调，控制，监控太赫兹时域光谱仪的采集过程，确保光谱信号的正确性，再将采集的太赫兹信号传输到计算机系统中进行数据处理。
步骤S202：控制计算机系统对所述太赫兹信号进行傅里叶变换，获取光谱信息，所述光谱信息包括光谱折射率及吸收谱信息。
在具体应用中，控制计算机系统接收上述太赫兹信号，再将获取的太赫兹信号进行傅里叶变换，计算太赫兹信号的频域信息，并计算相关的光谱折射率，获取吸收谱信息。获取相关的光谱信息后，按照预设的数据传输格式，将光谱信息(光谱折射率、吸收谱信息)按照数据格式(json/xml等格式)重新储存。
实施例三：
如图4所示，在本实施例中，实施例一中的步骤S102具体包括：
步骤S301：根据预设通信方式将所述光谱信息转换为预设的文件格式的光谱数据。
在具体应用中，根据预设通信方式确定其网络协议，根据网络协议将光谱信息转换为对应的预设文件格式的光谱数据。预设通信方式是指根据网络服务器创建的网络环境来确定的通信方式，包括利用网络服务器建立的公有网络进行通信的通信方式和利用网络服务器建立的局域网络进行通信的通信方式。根据通信方式确定传输的文件格式，将光谱信息转换存储为该文件格式的光谱数据。上述预设的文件格式包括json格式和xml格式等。
步骤S302：按照预设网络协议进行数据传输，将为光谱数据发送至云服务器。
在具体应用中，通过网络服务器创建的公有网络或局域网络建立计算机系统与云服务器的通信链路，按照相关的网络协议(http协议/TCP协议等)将保存为预设的文件格式的光谱数据上传的云服务器中。
实施例四：
如图5所示，在本实施例中，实施例一中的步骤S104具体包括：
步骤S401：对所述物质数据进行特征提取，获取所述测试样本的特征信息。
在具体应用中，基于训练完成的深度神经网络，将物质输入到深度神经网络中提取该物质数据的特征数据，并输出测试样本的特征信息，特征信息包括物质结构特征描述及物性特征描述等。
需要说明的是，用于提取物质数据的特征信息的深度神经网络可以通过现有手段进行构建和训练，在此不加以赘述。
步骤S402：将所述测试样本的特征信息与存储在云服务器数据库的匹配特征信息通过预设匹配算法进行识别匹配。
在具体应用中，预先在云服务器设置数据库，数据库中保存了各类物质的物质参数，包括物质的物质种类、物质结构信息、物质的物性参数等，将物质结构信息和物性参数作为该种类的物质的匹配特征信息。将提取出的测试样本的特征信息与各类物质的匹配特征信息利用预设的匹配算法进行匹配度计算，得到匹配结果。需要说明的是，预设匹配算法包括正向最大匹配算法、逆向最大匹配算法以及双向匹配算法等，根据实际需要选择预设匹配算法，计算测试样本的特征信息与数据库中各类物质的匹配特征信息的匹配度。
步骤S403：根据匹配结果识别所述测试样本的物质种类。
在具体应用中，根据获取匹配度最高的匹配特征信息对应的物质种类，确定测试样本的物质种类为匹配度最高的匹配特征信息对应的物质种类。
实施例五：
如图6所示，本实施例提供一种太赫兹时域光谱仪系统100，用于执行实施例一中的方法步骤，其包括光谱获取模块101、信息发送模块102、数据分析模块103以及种类识别模块104。
光谱获取模块101用于控制太赫兹时域光谱仪对测试样本进行光谱信息采集，获取所述测试样品的光谱信息。
信息发送模块102用于将所述光谱信息发送至云服务器。
数据分析模块103用于控制所述云服务器对所述光谱信息进行分析和校正处理，获取所述测试样本的物质数据。
种类识别模块104用于种类识别模块，用于基于所述云服务器的数据库对所述物质数据进行匹配，识别所述测试样本的物质种类。
在一个实施例中，上述太赫兹时域光谱仪系统100还包括显示模块。
上述显示模块用于将识别结果发送至计算机系统，通过所述计算机系统显示所述识别结果。
需要说明的是，本发明实施例提供的太赫兹时域光谱仪系统，由于与本发明图1所示方法实施例基于同一构思，其带来的技术效果与本发明图1所示方法实施例相同，具体内容可参见本发明图1所示方法实施例中的叙述，此处不再赘述。
因此，本实施例提供的一种太赫兹时域光谱仪系统，同样能够通过太赫兹时域光谱仪获取测试样本的光谱信息后，通过云服务器对光谱信息进行分析，基于云服务器能够快速对光谱信号进行分析，方便对物质的种类进行识别，且通过云服务器的数据库进行大数据分析和匹配，能够更加准确地识别出物质的种类，提高识别效率，有效解决目前利用太赫兹时域光谱仪进行物质识别时存在的识别效率低的问题。
实施例六：
如图7所示，在本实施例中，实施例五中的光谱获取模块101包括用于执行图3所对应的实施例中的方法步骤的结构，其包括信号生成单元201和信息获取单元202。
信号生成单元201用于通过太赫兹时域光谱仪生成测试样本的太赫兹信号，并将所述太赫兹信号发送至计算机系统。
信息获取单元202用于控制计算机系统对所述太赫兹信号进行傅里叶变换，获取光谱信息，所述光谱信息包括光谱折射率及吸收谱信息。
实施例七：
如图8所示，在本实施例中，实施例五中的信息发送模块102包括用于执行图4所对应的实施例中的方法步骤的结构，其包括格式转换单元301和传输单元302。
格式转换单元301用于根据预设通信方式将所述光谱信息转换为预设的文件格式的光谱数据。
传输单元302用于按照预设网络协议进行数据传输，将为光谱数据发送至云服务器。
实施例八：
如图8所示，在本实施例中，实施例五中的种类识别模块104包括用于执行图5所对应的实施例中的方法步骤的结构，其包括特征提取单元401、匹配单元402以及识别单元403。
特征提取单元401用于对所述物质数据进行特征提取，获取所述测试样本的特征信息。
匹配单元402用于将所述测试样本的特征信息与存储在云服务器数据库的匹配特征信息通过预设匹配算法进行识别匹配。
识别单元403用于根据匹配结果识别所述测试样本的物质种类。
实施例九：
图10是本发明实施例七提供的终端设备的示意图。如图10所示，该实施例的终端设备9包括：处理器90、存储器91以及存储在所述存储器91中并可在所述处理器90上运行的计算机程序92，例如程序。所述处理器90执行所述计算机程序92时实现上述各个图片处理方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S101至S104。或者，所述处理器90执行所述计算机程序92时实现上述系统实施例中各模块/单元的功能，例如图6所示模块101至104的功能。
示例性的，所述计算机程序92可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器91中，并由所述处理器90执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序92在所述终端设备9中的执行过程。例如，所述计算机程序92可以被分割成光谱获取模块、信息发送模块、数据分析模块以及种类识别模块，各模块具体功能如下：
光谱获取模块，用于控制太赫兹时域光谱仪对测试样本进行光谱信息采集，获取所述测试样品的光谱信息；
信息发送模块，用于将所述光谱信息发送至云服务器；
数据分析模块，用于控制所述云服务器对所述光谱信息进行分析和校正处理，获取所述测试样本的物质数据；
种类识别模块，用于基于所述云服务器的数据库对所述物质数据进行匹配，识别所述测试样本的物质种类。
所述终端设备9可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端管理服务器等计算设备。所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器90、存储器91。本领域技术人员可以理解，图8仅仅是终端设备9的示例，并不构成对终端设备9的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器90可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器91可以是所述终端设备9的内部存储单元，例如终端设备9的硬盘或内存。所述存储器91也可以是所述终端设备9的外部存储设备，例如所述终端设备9上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器91还可以既包括所述终端设备9的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器91用于存储所述计算机程序以及所述终端设备所需的其他程序和数据。所述存储器91还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述系统的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述无线终端中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的系统/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的系统/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，系统或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述设置为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，设置为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并设置为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或系统、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种物质种类识别方法，其特征在于，包括：
控制太赫兹时域光谱仪对测试样本进行光谱信息采集，获取所述测试样品的光谱信息；
将所述光谱信息发送至云服务器；
控制所述云服务器对所述光谱信息进行分析和校正处理，获取所述测试样本的物质数据；
基于所述云服务器的数据库对所述物质数据进行匹配，识别所述测试样本的物质种类。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，控制基于所述云服务器的数据库对所述物质数据进行匹配，识别所述测试样本的物质种类之后，还包括：
将识别结果发送至计算机系统，通过所述计算机系统显示所述识别结果。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述控制太赫兹时域光谱仪对测试样本进行光谱信息采集，获取所述测试样本的光谱信息，包括：
通过太赫兹时域光谱仪生成测试样本的太赫兹信号，并将所述太赫兹信号发送至计算机系统；
控制计算机系统对所述太赫兹信号进行傅里叶变换，获取光谱信息，所述光谱信息包括光谱折射率及吸收谱信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述光谱信息发送至云服务器，包括：
根据预设通信方式将所述光谱信息转换为预设的文件格式的光谱数据；
按照预设网络协议进行数据传输，将为光谱数据发送至云服务器。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述云服务器的数据库对所述物质数据进行匹配，识别所述测试样本的物质种类，包括：
对所述物质数据进行特征提取，获取所述测试样本的特征信息；
将所述测试样本的特征信息与存储在云服务器数据库的匹配特征信息通过预设匹配算法进行识别匹配；
根据匹配结果识别所述测试样本的物质种类。
6.一种太赫兹时域光谱仪系统，其特征在于，包括：
光谱获取模块，用于控制太赫兹时域光谱仪对测试样本进行光谱信息采集，获取所述测试样品的光谱信息；
信息发送模块，用于将所述光谱信息发送至云服务器；
数据分析模块，用于控制所述云服务器对所述光谱信息进行分析和校正处理，获取所述测试样本的物质数据；
种类识别模块，用于基于所述云服务器的数据库对所述物质数据进行匹配，识别所述测试样本的物质种类。
7.根据权利要求6所述的太赫兹时域光谱仪系统，其特征在于，所述光谱获取模块，包括：
信号生成单元，用于通过太赫兹时域光谱仪生成测试样本的太赫兹信号，并将所述太赫兹信号发送至计算机系统；
信息获取单元，用于控制计算机系统对所述太赫兹信号进行傅里叶变换，获取光谱信息，所述光谱信息包括光谱折射率及吸收谱信息。
8.根据权利要求6所述的太赫兹时域光谱仪系统，其特征在于，所述信息发送模块包括：
格式转换单元，用于根据预设通信方式将所述光谱信息转换为预设的文件格式的光谱数据；
传输单元，用于按照预设网络协议进行数据传输，将为光谱数据发送至云服务器。
9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。
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