CN115184447A - 一种墨水溯源方法 - Google Patents
一种墨水溯源方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115184447A CN115184447A CN202210874966.2A CN202210874966A CN115184447A CN 115184447 A CN115184447 A CN 115184447A CN 202210874966 A CN202210874966 A CN 202210874966A CN 115184447 A CN115184447 A CN 115184447A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- ink
- mass spectrum
- data
- sample
- mass
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 102
- 238000001819 mass spectrum Methods 0.000 claims abstract description 86
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 33
- 238000004949 mass spectrometry Methods 0.000 claims abstract description 31
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims abstract description 19
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 12
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims abstract description 10
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 7
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims abstract description 5
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 30
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 21
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims description 18
- 238000012847 principal component analysis method Methods 0.000 claims description 15
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 13
- 238000007641 inkjet printing Methods 0.000 claims description 5
- 238000010494 dissociation reaction Methods 0.000 claims description 4
- 230000005593 dissociations Effects 0.000 claims description 4
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 4
- 239000007789 gas Substances 0.000 claims description 4
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims description 4
- 239000001307 helium Substances 0.000 claims description 4
- 229910052734 helium Inorganic materials 0.000 claims description 4
- SWQJXJOGLNCZEY-UHFFFAOYSA-N helium atom Chemical compound [He] SWQJXJOGLNCZEY-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 4
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 4
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 3
- 238000013519 translation Methods 0.000 claims description 3
- 239000000976 ink Substances 0.000 description 113
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 description 21
- 238000011160 research Methods 0.000 description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 4
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 3
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 3
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 2
- 238000010926 purge Methods 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000000375 direct analysis in real time Methods 0.000 description 1
- 238000012063 dual-affinity re-targeting Methods 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N27/00—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means
- G01N27/62—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating the ionisation of gases, e.g. aerosols; by investigating electric discharges, e.g. emission of cathode
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
- Electrochemistry (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Other Investigation Or Analysis Of Materials By Electrical Means (AREA)
Abstract
本发明公开一种墨水溯源方法，包括：建立一个喷墨打印机墨水质谱数据库，墨水质谱数据库为通过实时直接分析质谱方法在大气压下对物质的原始状态进行快速和直接的分析获得；通过实时直接分析质谱方法获得待溯源样品的样品墨水质谱数据；墨水质谱数据库和样品墨水质谱数据均是按照质谱图像上的每个像素点为最小数据单元，将墨水质谱数据库和样品墨水质谱数据一起进行质谱对齐和标准化预处理后形成质谱峰矩阵；对质谱峰矩阵进行降维处理，将降维处理后的数据作为质谱特征数据，用k最近邻方法对质谱特征数据进行分类溯源，以对待溯源样品中的墨水品牌和型号分别进行分类溯源。经本申请实现对墨水品牌和型号进行高准确率的溯源。
Description
技术领域
本发明涉及司法笔迹鉴定的技术领域，特别是涉及一种墨水溯源方法。
背景技术
在司法笔迹鉴定中，墨水分析是法庭科学领域的重要工作之一，通常包含区分两种或多种墨水是否相同，以及预测墨水的来源，如品牌、型号、种类等。针对区别两种或几种墨水及区分墨水是否相同的技术任务学术界的研究较多，相对比较成熟。目前的技术方法，主要解决的是两种或多种墨水之间的鉴别问题，主要是墨水的分类。
而当前墨水的溯源研究较少，尚不能满足法庭科学墨水溯源的实际需求。预测墨水的来源（如品牌、型号、种类等）任务需要建立一个庞大的数据库，采用质谱法和质谱技术是墨水分析的有效手段，但质谱数据是一种高维数组，在海量数据库种检索和匹配的分析工作量巨大，无论人工视觉观察判断还是计算机自动化辅助判断难度都很大。
墨水溯源需要一个庞大的墨水数据库和高效的溯源方法，当前的技术方法普遍缺少一个高质量的墨水数据库作为背景数据，没有对同一墨水和不同墨水质谱数据的变化规律进行系统的研究，因此解决这项任务的技术还不够成熟。在法庭科学实践中，无法有效提供墨水的溯源信息，在应用上存在严重的瓶颈问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种墨水溯源方法，能够实现对海量高维质谱数据进行降维和可视化，具有高度的溯源准确性，实现科学、准确的判断墨水的来源。
为实现上述技术目的，本发明提供一种墨水溯源方法，其包括：建立一个喷墨打印机墨水质谱数据库，其中：所述墨水质谱数据库为通过实时直接分析质谱方法在大气压下对物质的原始状态进行快速和直接的分析获得；通过所述实时直接分析质谱方法获得待溯源样品的样品墨水质谱数据；所述墨水质谱数据库和所述样品墨水质谱数据均是按照质谱图像上的每个像素点为最小数据单元，将所述墨水质谱数据库和所述样品墨水质谱数据一起进行质谱对齐和标准化预处理后形成质谱峰矩阵；对所述质谱峰矩阵进行降维处理，将所述降维处理后的数据作为质谱特征数据，用k最近邻方法对所述质谱特征数据进行分类溯源，以对所述待溯源样品中的墨水品牌和型号分别进行分类溯源。
本发明提供一种墨水溯源方法，其创造基于一个喷墨打印机墨水的实时直接分析质谱（DART-MS）数据库，同时对样品墨水建立样品墨水质谱数据，对两数据利用降维技术帮助对海量高维质谱数据进行降维和可视化，k最近邻方法对所述质谱特征数据进行分类溯源，对同一墨水、不同墨水、墨水品牌和型号质谱的变化进行了系统的研究，以概率密度分布作为背景信息，为科学、准确的判断墨水的来源提供了坚实的基础。
作为进一步的改进，所述待溯源样品包括：背景材料和所述背景材料上的墨水材料。
作为进一步的改进，所述墨水材料在所述背景材料上呈现为文字、线条、色块或图案中的至少一种形式。
作为进一步的改进，所述样品墨水质谱数据的获得过程为：在相同条件和相同质谱方法下分别获得：包括所述背景材料和所述墨水材料在内的整体样品质谱数据，和排除所述墨水材料而获得的背景材料质谱数据；在所述整体样品质谱数据中扣除背景材料质谱数据，以获得所述样品墨水质谱数据。
作为进一步的改进，所述降维处理采用：统一流形近似和投影方法和主成分分析方法中的至少一种进行降维处理。
作为进一步的改进，在采用所述统一流形近似和投影方法进行降维处理时，其参数选择包括：生成5个维度的布局数据，采用曼哈顿距离，最近邻计算k等于15，最小距离0.1，人工分类分成12类。
作为进一步的改进，在同时采用所述统一流形近似和投影方法和所述主成分分析方法进行降维处理时，分别选取所述统一流形近似和投影方法降维处理后的5个维度数据和所述主成分分析方法降维处理后的前5个维度数据，以形成共10维度的融合数据作为所述质谱特征数据。
作为进一步的改进，所述分类溯源中，其中70%的数据作为训练集，剩余30%的数据作为测试集。
作为进一步的改进，在分类溯源的准确性比较上，单独采用所述统一流形近似和投影方法优于单独采用所述主成分分析方法，单独采用所述统一流形近似和投影方法与同时采用所述统一流形近似和投影方法和所述主成分分析方法相当。
作为进一步的改进，在所述实时直接分析质谱方法中，采用实时直接分析离子源、高分辨质谱仪、实时直接分析软件、Xcalibur软件、赛默飞（Thermo） Q Exactive软件。
作为进一步的改进，在所述实时直接分析质谱方法中的参数包括：45°角吹扫模块，离子源解离气体为氦气，温度为250℃，X-Y 图像测试模式，X轴速度为1毫米/秒，Y轴速度为1毫米/秒，X轴的测试时间设定为0.25分，所述Xcalibur软件建立方法的参数为：正离子模式全扫描，扫描范围为50～750m/z，分辨率为35000FWHM。
作为进一步的改进，在所述实时直接分析质谱方法中包括样品检测步骤序列，所述样品检测步骤序列包括：对所述待溯源样品的确定标准样品区域，在所述样品区域中进行序列步进。
作为进一步的改进，所述样品区域的长度为1.5厘米，高度1厘米，所述序列步进的顺序是在所述样品区域内沿所述高度内平均10个检测行，自最低检测行逐行并与上一行首尾相连直至上升到最高检测行，且每一行检测100个点。
作为进一步的改进，所述墨水质谱数据库和所述样品墨水质谱数据采用的质谱图像的格式为imzML格式并保存，以进行所述进行质谱对齐和标准化预处理。
作为进一步的改进，所述质谱对齐和标准化预处理的步骤包括：导入所述墨水质谱数据库和所述样品墨水质谱数据，基线调整，对齐和形成所述质谱峰矩阵。
作为进一步的改进，在所述基线调整前的步骤包括：强度转化和平滑，在所述对齐前的步骤包括：强度校准和提取质谱峰。
作为进一步的改进，所述墨水质谱数据库包含市场占有率前三品牌的黑色喷墨打印墨水型号。
本发明所述的墨水溯源方法，自带背景数据库，包含三大品牌黑色墨水，提供了墨水品牌溯源和型号溯源的基础数据，采用统一流形近似和投影方法（UMAP）、主成分分析方法（PCA）进行降维处理，特别是UMAP方法能够更好的把多种型号的墨水进行分类，显著提升了墨水溯源的准确率。
附图说明
图1为本发明样品检测步骤序列示意图。
附图标记： 1-样品、2-检测行。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明提供一种墨水溯源方法，其包括：建立一个喷墨打印机墨水质谱数据库，其中：所述墨水质谱数据库为通过实时直接分析质谱方法在大气压下对物质的原始状态进行快速和直接的分析获得；通过所述实时直接分析质谱方法获得待溯源样品的样品墨水质谱数据；所述墨水质谱数据库和所述样品墨水质谱数据均是按照质谱图像上的每个像素点为最小数据单元，将所述墨水质谱数据库和所述样品墨水质谱数据一起进行质谱对齐和标准化预处理后形成质谱峰矩阵；对所述质谱峰矩阵进行降维处理，将所述降维处理后的数据作为质谱特征数据，用k最近邻方法对所述质谱特征数据进行分类溯源，以对所述待溯源样品中的墨水品牌和型号分别进行分类溯源。
本发明提供一种墨水溯源方法，其创造基于一个喷墨打印机墨水的实时直接分析质谱（DART-MS）数据库，同时对样品墨水建立样品墨水质谱数据，对两数据利用降维技术帮助对海量高维质谱数据进行降维和可视化，k最近邻方法对所述质谱特征数据进行分类溯源，对同一墨水、不同墨水、墨水品牌和型号质谱的变化进行了系统的研究，以概率密度分布作为背景信息，为科学、准确的判断墨水的来源提供了坚实的基础。
作为进一步的改进，所述待溯源样品包括：背景材料和所述背景材料上的墨水材料。
作为进一步的改进，所述墨水材料在所述背景材料上呈现为文字、线条、色块或图案中的至少一种形式。
作为进一步的改进，所述样品墨水质谱数据的获得过程为：在相同条件和相同质谱方法下分别获得：包括所述背景材料和所述墨水材料在内的整体样品质谱数据，和排除所述墨水材料而获得的背景材料质谱数据；在所述整体样品质谱数据中扣除背景材料质谱数据，以获得所述样品墨水质谱数据。
作为进一步的改进，所述降维处理采用：统一流形近似和投影方法和主成分分析方法中的至少一种进行降维处理。
作为进一步的改进，在采用所述统一流形近似和投影方法进行降维处理时，其参数选择包括：生成5个维度的布局数据，采用曼哈顿距离，最近邻计算k等于15，最小距离0.1，人工分类分成12类。
作为进一步的改进，在同时采用所述统一流形近似和投影方法和所述主成分分析方法进行降维处理时，分别选取所述统一流形近似和投影方法降维处理后的5个维度数据和所述主成分分析方法降维处理后的前5个维度数据，以形成共10维度的融合数据作为所述质谱特征数据。
作为进一步的改进，所述分类溯源中，其中70%的数据作为训练集，剩余30%的数据作为测试集。
作为进一步的改进，在分类溯源的准确性比较上，单独采用所述统一流形近似和投影方法优于单独采用所述主成分分析方法，单独采用所述统一流形近似和投影方法与同时采用所述统一流形近似和投影方法和所述主成分分析方法相当。
作为进一步的改进，在所述实时直接分析质谱方法中，采用实时直接分析离子源、高分辨质谱仪、实时直接分析软件、Xcalibur软件、赛默飞（Thermo） Q Exactive软件。
作为进一步的改进，在所述实时直接分析质谱方法中的参数包括：45°角吹扫模块，离子源解离气体为氦气，温度为250℃，X-Y 图像（Imaging）测试模式，X轴速度为1毫米/秒，Y轴速度为1毫米/秒，X轴的测试时间设定为0.25分，所述Xcalibur软件建立方法的参数为：正离子模式全扫描，扫描范围为50～750m/z，分辨率为35000FWHM。
作为进一步的改进，在所述实时直接分析质谱方法中包括样品检测步骤序列，所述样品检测步骤序列包括：对所述待溯源样品的确定标准样品区域，在所述样品区域中进行序列步进。
作为进一步的改进，如图1所示的优选实施例，所述样品区域的长度为1.5厘米，高度1厘米，所述序列步进的顺序是在所述样品区域内沿所述高度内平均10个检测行，自最低检测行逐行并与上一行首尾相连直至上升到最高检测行，且每一行检测100个点。这种情况下每行100个点，有10行，共1000个点。优选的实施例还可以每行的点数为100多个，行与行之间不是严格相等，变化范围在102-107之间。如图1所示，样品1的尺寸为1.5X1厘米，其中包括10行的检测行2。检测步进类似S形顺序，自底部的第一行的左端开始向右端进行，完成第一行后向上进入第二行的右端并向其左端进行，完成第二行后向上进入第三行，以此类推直至最上的第10行。待溯源样品的样品的最小面积尺寸与检测的横纵方向的步进有关。例如横向1.5cm，100个点，因此最小是0.15mm，纵向1cm，10行，因此最小是1mm，最后最小面积尺寸约0.15平方毫米。
作为进一步的改进，所述墨水质谱数据库和所述样品墨水质谱数据采用的质谱图像的格式为imzML格式并保存，以进行所述进行质谱对齐和标准化预处理。
作为进一步的改进，所述质谱对齐和标准化预处理的步骤包括：导入所述墨水质谱数据库和所述样品墨水质谱数据，基线调整，对齐和形成所述质谱峰矩阵。
作为进一步的改进，在所述基线调整前的步骤包括：强度转化和平滑，在所述对齐前的步骤包括：强度校准和提取质谱峰。
作为进一步的改进，所述墨水质谱数据库包含市场占有率前三品牌的黑色喷墨打印墨水型号。
本发明所述的墨水溯源方法，自带背景数据库，包含三大品牌黑色墨水，提供了墨水品牌溯源和型号溯源的基础数据，采用统一流形近似和投影方法（UMAP）、主成分分析方法（PCA）进行降维处理，特别是UMAP方法能够更好的把多种型号的墨水进行分类，显著提升了墨水溯源的准确率。
本发明创造基于一个喷墨打印机墨水的实时直接分析质谱DART-MS数据库，利用统一流形近似和投影技术，帮助对海量高维质谱数据进行降维和可视化，形成一个高质量的墨水数据库作为背景数据，对同一墨水和不同墨水质谱数据的变化规律进行系统的研究。本发明创造包含一个39种的黑色喷墨打印墨水数据库（惠普、佳能、爱普生），对同一墨水和不同墨水质谱的变化进行了系统的研究，数据库提供了同一墨水和不同墨水质谱特征的概率密度分布作为背景信息，为科学、准确的判断墨水的来源提供了坚实的基础。
实时直接分析质谱(DART-MS)实现在大气压下对物质的原始状态进行快速和直接的分析，几乎不需要的样品制备。DART-MS通过质谱分析油墨，通过大面积扫描喷墨打印字符，获得优秀的质谱数据。同时检测纸张的空白质谱，将墨迹质谱减去纸张空白质谱的数据提供后续分析。将上述的质谱数据，按照质谱图像的格式“imzML”保存。
实时直接分析质谱(DART-MS)中，检测是仪器和参数为：
仪器：实时直接分析离子源（Ion Sense公司），Q-Exactive Obitrap高分辨质谱仪（Thermo Scientific公司）。采用DART软件、Xcalibur 3.0软件、Thermo Q Exactive软件。DART参数为：45°角吹扫模块，离子源解离气体为氦气、温度为250℃。X-Y Imaging测试模式，X轴速度为1mm/sec，Y轴速度为1mm/sec。X轴的测试时间设定为0.25min。Xcalibur建立方法的参数为：正离子模式，全扫描（Full Scan），扫描范围为50～750m/z，分辨率为35000FWHM。
将上述扣除背景的质谱数据经过质谱对齐和标准化预处理，预处理包括：导入所述墨水质谱数据库和所述样品墨水质谱数据、强度转化、平滑、基线调整，强度校准、提取质谱峰对齐、质谱峰矩阵。预处理后使用统一流形近似和投影（UMAP）方法对数据进行降维处理。UMAP中的部分参数选择如下：
n_components = 5L,生成5个维度的layout数据；
metric = "manhattan"，采用曼哈顿距离
n_neighbors: 15，最近邻计算k=15
min_dist: 0.1：最小距离0.1
人工分类:可分成12类。
预处理后也可单独或者同时采用主成分分析（PCA）方法进行降维。单独PCA方法降维后，不同品牌、不同型号的墨水相互混淆，而UMAP方法降维后，显著改善分类结果，不同品牌、不同型号的墨水有了明显的区别。
在同时采用PCA和UMAP进行降维处理时，融合PCA和UMAP溯源的步骤：
分别选取UMAP中布局（layout）的5个维度和PCA降维处理后的前5个维度的数据融合成为作为特征数据（共10个维度），对于每个质谱通过PCA和UMAP降维，提取出了10个特征。最后用k最近邻方法（KNN），对墨水的质谱特征数据进行分类溯源，其中70%的数据作为训练集，剩余30%的数据作为测试集，（是按照质谱图像上的每个像素点为最小数据单元），对墨水的品牌和型号分别进行分类溯源。为了比较PCA、UMAP以及PCA+UMAP三种特征组合的识别结果，分别用PCA的降维数据（PC1到PC5）、UMAP的降维数据（UMAP1到UMAP5）、PCA+UMAP（PC1到PC5+UMAP1到UMAP5）作为KNN分析的输入数据，KNN分析的结果显示，UMAP方法品牌溯源准确率99.90%（PCA99.70%，PCA+UMAP为99.92%），墨水型号溯源准确率99.83%（PCA为97.18%，PCA+UMAP为99.82%）。UMAP方法获得的结果显著优于PCA，并且与PCA+UMAP联用的方法大致相当。
和传统方法相比，本发明是一种基于统一流形近似和投影（UMAP）质谱分析技术的墨水溯源方法，UMAP方法能够更好的把39种型号的墨水进行分类。UMAP方法显著提升了墨水溯源的准确率。自带背景数据库，包含三大品牌（惠普、佳能、爱普生）39种黑色墨水，提供了墨水品牌溯源和型号溯源的基础数据。待溯源样品的样品的最小面积尺寸可在0.15mm2，对墨水的品牌和型号的溯源准确性高。利用质谱数据预测墨水来源，可直接应用于司法笔迹鉴定的技术领域。
应了解本发明所要保护的范围不限于非限制性实施方案，应了解非限制性实施方案仅仅作为实例进行说明。本申请所要要求的实质的保护范围更体现于独立权利要求提供的范围，以及其从属权利要求。
Claims (17)
1.一种墨水溯源方法，其包括：建立一个喷墨打印机墨水质谱数据库，其特征在于：
所述墨水质谱数据库为通过实时直接分析质谱方法在大气压下对物质的原始状态进行快速和直接的分析获得；
通过所述实时直接分析质谱方法获得待溯源样品的样品墨水质谱数据；
所述墨水质谱数据库和所述样品墨水质谱数据均是按照质谱图像上的每个像素点为最小数据单元，将所述墨水质谱数据库和所述样品墨水质谱数据一起进行质谱对齐和标准化预处理后形成质谱峰矩阵；
对所述质谱峰矩阵进行降维处理，将所述降维处理后的数据作为质谱特征数据，用k最近邻方法对所述质谱特征数据进行分类溯源，以对所述待溯源样品中的墨水品牌和型号分别进行分类溯源。
2.根据权利要求1所述的一种墨水溯源方法，其特征在于：所述待溯源样品包括：背景材料和所述背景材料上的墨水材料。
3.根据权利要求2所述的一种墨水溯源方法，其特征在于：所述墨水材料在所述背景材料上呈现为文字、线条、色块或图案中的至少一种形式。
4.根据权利要求3所述的一种墨水溯源方法，其特征在于：所述样品墨水质谱数据的获得过程为：
在相同条件和相同质谱方法下分别获得：包括所述背景材料和所述墨水材料在内的整体样品质谱数据，和排除所述墨水材料而获得的背景材料质谱数据；
在所述整体样品质谱数据中扣除背景材料质谱数据，以获得所述样品墨水质谱数据。
5.根据权利要求1所述的一种墨水溯源方法，其特征在于：所述降维处理采用：统一流形近似和投影方法和主成分分析方法中的至少一种进行降维处理。
6.根据权利要求5所述的一种墨水溯源方法，其特征在于：在采用所述统一流形近似和投影方法进行降维处理时，其参数选择包括：生成5个维度的布局数据，采用曼哈顿距离，最近邻计算k等于15，最小距离0.1，人工分类分成12类。
7.根据权利要求6所述的一种墨水溯源方法，其特征在于：在同时采用所述统一流形近似和投影方法和所述主成分分析方法进行降维处理时，分别选取所述统一流形近似和投影方法降维处理后的5个维度数据和所述主成分分析方法降维处理后的前5个维度数据，以形成共10维度的融合数据作为所述质谱特征数据。
8.根据权利要求7所述的一种墨水溯源方法，其特征在于：所述分类溯源中，其中70%的数据作为训练集，剩余30%的数据作为测试集。
9.根据权利要求8所述的一种墨水溯源方法，其特征在于：在分类溯源的准确性比较上，单独采用所述统一流形近似和投影方法优于单独采用所述主成分分析方法，单独采用所述统一流形近似和投影方法与同时采用所述统一流形近似和投影方法和所述主成分分析方法相当。
10.根据权利要求1所述的一种墨水溯源方法，其特征在于：在所述实时直接分析质谱方法中，采用实时直接分析离子源、高分辨质谱仪、实时直接分析软件、Xcalibur软件、赛默飞 Q Exactive软件。
11.根据权利要求10所述的一种墨水溯源方法，其特征在于：在所述实时直接分析质谱方法中的参数包括：45°角吹扫模块，离子源解离气体为氦气，温度为250℃，X-Y 图像测试模式，X轴速度为1毫米/秒，Y轴速度为1毫米/秒，X轴的测试时间设定为0.25分，所述Xcalibur软件建立方法的参数为：正离子模式全扫描，扫描范围为50～750m/z，分辨率为35000FWHM。
12.根据权利要求11所述的一种墨水溯源方法，其特征在于：在所述实时直接分析质谱方法中包括样品检测步骤序列，所述样品检测步骤序列包括：对所述待溯源样品的确定标准样品区域，在所述样品区域中进行序列步进。
13.根据权利要求12所述的一种墨水溯源方法，其特征在于：所述样品区域的长度为1.5厘米，高度1厘米，所述序列步进的顺序是在所述样品区域内沿所述高度内平均分成10个检测行，自最低检测行逐行并与上一行首尾相连直至上升到最高检测行，且每一行检测100个点。
14.根据权利要求13所述的一种墨水溯源方法，其特征在于：所述墨水质谱数据库和所述样品墨水质谱数据采用的质谱图像的格式为imzML格式并保存，以进行所述进行质谱对齐和标准化预处理。
15.根据权利要求14所述的一种墨水溯源方法，其特征在于：所述质谱对齐和标准化预处理的步骤包括：导入所述墨水质谱数据库和所述样品墨水质谱数据，基线调整，对齐和形成所述质谱峰矩阵。
16.根据权利要求15所述的一种墨水溯源方法，其特征在于：在所述基线调整前的步骤包括：强度转化和平滑，在所述对齐前的步骤包括：强度校准和提取质谱峰。
17.根据权利要求1所述的一种墨水溯源方法，其特征在于：所述墨水质谱数据库包含市场占有率前三品牌的黑色喷墨打印墨水型号。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210874966.2A CN115184447A (zh) | 2022-07-25 | 2022-07-25 | 一种墨水溯源方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210874966.2A CN115184447A (zh) | 2022-07-25 | 2022-07-25 | 一种墨水溯源方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115184447A true CN115184447A (zh) | 2022-10-14 |
Family
ID=83520962
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210874966.2A Pending CN115184447A (zh) | 2022-07-25 | 2022-07-25 | 一种墨水溯源方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115184447A (zh) |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB2583469B (en) * | 2015-03-06 | 2021-02-17 | Micromass Ltd | Rapid evaporative ionisation mass spectrometry ("REIMS") and desorption electrospray ionisation mass spectrometry ("DESI-MS") analysis of biopsy samples |
| CN113808141A (zh) * | 2020-06-15 | 2021-12-17 | 株式会社岛津制作所 | 成像质量分析装置、以及成像质量分析方法 |
| CN115389607A (zh) * | 2022-07-25 | 2022-11-25 | 司法鉴定科学研究院 | 一种墨水分类和溯源的方法 |
-
2022
- 2022-07-25 CN CN202210874966.2A patent/CN115184447A/zh active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB2583469B (en) * | 2015-03-06 | 2021-02-17 | Micromass Ltd | Rapid evaporative ionisation mass spectrometry ("REIMS") and desorption electrospray ionisation mass spectrometry ("DESI-MS") analysis of biopsy samples |
| CN113808141A (zh) * | 2020-06-15 | 2021-12-17 | 株式会社岛津制作所 | 成像质量分析装置、以及成像质量分析方法 |
| CN115389607A (zh) * | 2022-07-25 | 2022-11-25 | 司法鉴定科学研究院 | 一种墨水分类和溯源的方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 王悦, 张清华, 朱仲良等: "基于实时直接分析串联高分辨质谱的红色印泥油种类鉴别", 《中国司法鉴定》, no. 06, 31 December 2017 (2017-12-31), pages 75 - 80 * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110515566B (zh) | 工业喷墨打印预览方法、装置、设备及存储介质 | |
| DE69517564T2 (de) | Verfahren und Gerät zur Erzeugung einer hybriden Datenstruktur zur Anzeige eines Rasterbildes | |
| JP5379085B2 (ja) | スキャンされた文書画像内の前景画素群の連結グループをマーキング種類に基づき分類する方法及びシステム | |
| CN103324449B (zh) | 一种区分输入图像中的字形与非字形图像伪像的方法 | |
| Liu et al. | Gabor feature extraction for character recognition: comparison with gradient feature | |
| CN107085505B (zh) | 一种cdr文件自动处理和自动比对方法及系统 | |
| JP2003506767A (ja) | 走査イメージを照合するための装置および方法 | |
| KR20000047428A (ko) | 문자 인식 장치 및 방법 | |
| US8615129B2 (en) | Pattern separating extraction device, and pattern separating extraction method | |
| CN111461122A (zh) | 一种证件信息检测与提取方法 | |
| CN109387501B (zh) | 利用快速三维拉曼光谱重构技术鉴定交叉笔画顺序的方法 | |
| CN109063773B (zh) | 一种利用图像特征提高激光探针分类精度的方法 | |
| Garz et al. | A binarization-free clustering approach to segment curved text lines in historical manuscripts | |
| CN115389607A (zh) | 一种墨水分类和溯源的方法 | |
| CN117794089B (zh) | 一种印制线路板线路的动态蚀刻补偿方法 | |
| CN110222660B (zh) | 一种基于动态与静态特征融合的签名鉴伪方法及系统 | |
| CN115184447A (zh) | 一种墨水溯源方法 | |
| CN107145888A (zh) | 视频字幕实时翻译方法 | |
| CN113177510B (zh) | 一种喷墨打印文件溯源方法 | |
| Uddin et al. | A holistic approach for recognition of complete Urdu ligatures using hidden Markov models | |
| CN115494062A (zh) | 一种基于机器视觉识别缺陷的印刷方法 | |
| CN106959304A (zh) | 一种基于小波细节能量的印刷墨斑测量方法 | |
| CN114494240A (zh) | 基于多尺度协作深度学习的无砟轨道板裂缝测量方法 | |
| DE69707485T2 (de) | Gerät zur Handschriftbeglaubigung | |
| CN111724385B (zh) | 基于卫星墨点的喷墨打印添加变造文件鉴别系统及方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |