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1、便携式拉曼光谱检测软件的设计 张景辉 李德生 孙立民 谭翬 烟台大学计算机与控制工程学院 烟台富耐立仪器科技有限公司 摘 要： 开发了基于便携式拉曼光谱仪的快速检测软件, 实现了物质的快速检测、分析和识别。详细说明了软件所具有的功能, 物质识别的操作流程和识别过程, 最后以苯甲酸钠为例展示了软件的识别效果。关键词： 便携式拉曼光谱仪; 拉曼光谱; 分析; 识别; 作者简介：张景辉 (1978-) , 男, 硕士, 实验师, 主要研究方向:计算机控制、计算机应用、软件设计。收稿日期：2017-11-11基金：烟台大学 2017 年开放实验教学项目Design of rapid detection
2、 software based on portable Raman spectrometerZHANG Jinghui LI Desheng SUN Limin TAN Hui School of Computer and Control Engineering, Yantai University; Yantai Fenaly Instrument Technology Co.Ltd.; Abstract： The paper develops rapid detection software based on portable Raman spectrometer, and realize
3、s the rapid detection, analysis and identification. Then, the paper discusses in detail the function of the software, the operation process and the identification process of the material. Finally, taking sodium benzoate as an example, the paper shows the effect of the software.Keyword： portable Rama
4、n spectrometer; Raman spectra; analysis; identification; Received： 2017-11-110 引言拉曼光谱 (Raman spectra) 分析技术是基于拉曼散射效应而发展起来的光谱分析技术, 是一种对物质的分子结构进行“指纹”识别的分析技术, 具有快速、简单、无损检测的特点。拉曼光谱设备经过多年的发展, 目前分辨率越来越高, 稳定性也越来越强, 虽然配套的专业软件不少, 但都需要具备专业的知识才能使用, 并且在分析过程中还需要设置各种参数, 并经反复试验, 才能获得最佳的结果, 目前主要应用在科研领域。随着现场快速检测的需求越来
5、越多, 迫切需要一种便携式的, 普通人员也能操作的, 能够快速进行现场检测的便携式拉曼光谱检测系统。为满足市场的需求, 烟台富耐立仪器科技有限公司设计推出了新一代的表面增强型拉曼光谱仪, 在此基础上, 烟台大学计算机与控制工程学院与烟台富耐立仪器科技有限公司合作, 为该光谱仪开发一套应用于食品、药品、毒品等领域的基于拉曼光谱的快速检测软件, 实现了对样品的快速检测和计算分析, 并给出最终识别结果。1 便携式拉曼光谱仪系统整体结构便携式拉曼光谱仪主要由样品盒、光纤探头、激光器、光栅分光系统、传感器、信号处理及驱动电路、计算机及其检测软件组成。其结构如图 1 所示。光谱仪采用的激光波长为 785
6、nm 和 532 nm, 配有可充电电池。通过对激光器、光栅分光系统和传感器、信号处理及驱动电路、电池等模块的小型化、紧凑化的设计和改进, 整个拉曼光谱仪的主体结构只有 301812 (cm) 大小。图 1 便携式拉曼光谱仪系统整体结构 Fig.1 Structure of portable raman spectrometer system 下载原图在此基础上, 外加一条电源线, 一个样品盒、一条光纤探头和一台配套的 11 英寸笔记本电脑, 整个系统紧致小巧, 一个 15 寸的小型行李箱可以随意拎走, 携带十分方便, 如图 2 所示。而且由于系统配有可充电电池, 更加适合现场快速检测、尤其是
7、临时性的野外现场快速检测的需要。2 检测软件的设计检测软件基于微软的.Net framework 架构, C#语言开发。通过光谱仪的驱动函数来设置光谱仪的各种参数, 获得检测样品的图谱数据。检测软件分两部分:一是供技术人员使用的科研模块, 二是供普通人员使用的快速检测模块。在两个模块中, 都提供了设备校准功能 (点击“设备校准”按钮后, 软件会弹出设备校准操作说明, 逐步指导用户环节操作) , 以确保设备移动后仍能提供精确的检测。图 2 便携式拉曼光谱仪 Fig.2 Portable Raman Spectrometer 下载原图2.1 科研模块如图 3 所示, 科研模块供专业技术人员和科研人
8、员做科学分析使用, 提供了尽可能多的功能。允许用户设置各种参数, 并能在执行前判断设置的参数是否有错, 有错的话能给出提示和建议;允许用户以单次或无限次循环方式检测样品;在获得检测样品的图谱数据后, 以曲线形式显示在窗口中, 能使用多种算法 (基线校正、去除背景、滤波等) 对图谱数据进行处理;在一个窗口中最多可以同时绘制五条不同颜色的图谱曲线, 可以对曲线定制局部的缩放, 实现了曲线坐标位置的光标跟随, 以方便技术人员对曲线进行对比分析;能够对曲线寻峰并按峰值位置与软件自带的数据库中的图谱数据进行匹配识别;能够读取并显示TXT 或 CSV 格式的图谱数据, 能够以 TXT 或 CSV 格式保存
9、计算机屏幕上的曲线的图谱数据;能够把图谱数据保存在软件自带数据库中, 以供日后使用;能够保存屏幕上图谱曲线图片, 还能够打印或以 PDF 格式保存图谱识别报告。图 3 科研模块窗口 Fig.3 Research module window 下载原图2.2 快速检测模块快速检测模块是为不懂专业技术的普通人员使用的。为保证检测人员能够简单、迅速地使用仪器进行准确检测, 人们把各种物质的检测样品制作方法、拉曼仪器设置参数、拉曼图谱识别数据等信息制作成标准数据存入到软件自带的数据库中。为方便用户操作, 该模块采用向导式设计, 用户在检测时, 只需要按照向导提示一步一步依序顺延相关操作即可。操作步骤如下
10、:1) 选择检测模块, 比如食品检测模块、药品检测模块等。2) 选择分类, 比如添加剂, 防腐剂等。3) 选择要检测的物质, 比如三聚氰胺、苯甲酸钠等。4) 选择检测物质的环境, 比如奶粉中的三聚氰胺、酱油中的苯甲酸钠检测。5) 查看检测样品制作方法说明, 按照要求制作检测样品, 并放入检测盒中。6) 点击检测按钮, 软件提取并设置该检测方法对应的检测参数, 然后开始检测, 获取检测样品的图谱数据后, 对图谱数据进行一系列计算, 然后识别该检测物质, 最后给出检测结果。7) 打印或以 PDF 格式保存检测报告。报告中包括检测样品的曲线、识别物质的曲线、检测条件和检测结果及其它相关信息。快速检测
11、模块检测样品时的内部设计流程如图 4 所示。图 4 样品检测流程 Fig.4 Sample test flow 下载原图如果设备有移动或需要校准, 可以先按照校准步骤校准设备, 然后再进行检测;如果设备已经校准过, 放入检测物质直接点击“开始检测”按钮, 软件即可按照图 4 中的流程进行检测。识别结果为阳性, 表示样品中含有该物质;识别结果为阴性, 表示样品中未含有该物质。如果识别结果为阴性后认为需要重新检测, 只需要再点击程序中的“开始检测”按钮重新检测或先校准设备后再击程序中的“开始检测”按钮重新检测即可。检测完成后, 填写检测报告中的可编辑信息 (送检人、样品名称、样品编号等) 后即可打
12、印或保存检测报告。样品识别流程包括对样品图谱数据的处理和识别两个步骤。图谱数据处理的目的是去除图谱数据中的荧光干扰和对图谱曲线进行平滑操作以去除微小的毛刺峰, 确保寻峰的准确度。不同的检测方法按照不同的参数对图谱数据进行基线校正、平滑操作以及寻峰操作。寻峰完成后, 根据特征峰来求得数据库匹配, 并根据预设的匹配度值和相似度值给出识别结果, 识别流程如图 5 所示。图 5 样品识别流程 Fig.5 Sample recognition flow 下载原图2.3 应用程序的具体设计2.3.1 软件错误提示当操作员在操作时, 不可避免地会因设备原因或操作原因出现各种故障或错误。对操作中可能出现的各种
13、问题, 人们已经在软件中构建了一个帮助数据库, 当出现问题时, 帮助数据库根据错误 ID, 提示错误类型, 以及造成错误的原因。帮助数据库调用代码如下:比如光谱仪没有开机, 软件若要指示光谱仪动作就会产生错误, 此时调用以上代码, 软件会弹出错误提示, 如图 6 所示, 用户根据错误的提示顺序, 一步一步排查, 可以迅速解决问题。图 6 错误提示窗口 Fig.6 Error tips window 下载原图2.3.2 软件中的各种算法软件中使用的各种用途的算法比较多。比如基线校正采用了偏最小二乘算法。对曲线的平滑处理, 采用了高斯滤波和小波滤波两种算法, 可以实现无限次的平滑和锐化 (反平滑)
14、 操作, 以便于研究人员对曲线进行分析研究。提供了还原操作, 不管平滑操作了多少次, 用户可以一键还原曲线到最初的形态, 如图7 所示。图 7 滤波操作窗口 Fig.7 Filtering operation window 下载原图平滑操作代码如下:2.3.3 多线程根据用户设置的检测参数的不同, 光谱仪检测样品时需要的时间也不同, 短的有十几秒, 长的有几十秒、甚至上百秒, 循环方式检测时除非用户手动停止, 否则光谱仪一直在不停地循环检测, 并不断刷新窗口中的拉曼谱图曲线。由于检测的时间较长, 单线程操作的过程中软件很难及时响应用户的其它操作。为加强与用户的交互, 及时响应用户的操作, 在程
15、序中多处使用了多线程的操作, 单次扫描的多线程代码如下:3 软件运行效果以食品中常用的防腐剂苯甲酸钠 (化学式:C6H5CO2Na) 为例, 图 8 是 0.5 mol/l 的苯甲酸钠, 从中可以看到结果中比较明显的特征峰的位移为 1 003、1 390、1 601 和 3 074。图 9 是从超市中购买的含有苯甲酸钠的白醋, 谱图中较为明显的特征峰的位移为 483、892、1 437 和 2 943, 明显和苯甲酸钠的特征峰的位移不一致。这不奇怪, 因为白醋中的苯甲酸钠含量本来就很低, 再加上白醋有多种成分, 可能存在相互干扰, 所以较明显的特征峰肯定不是苯甲酸钠的特征峰, 苯甲酸钠的特征峰
16、应该存在白醋谱图中底部的小峰中。图 9 中密密麻麻的标签为调整寻峰参数后得到的特征峰标签。图 8 苯甲酸钠拉曼谱图及特征峰 Fig.8 Sodium benzoate Raman spectra and characteristic peaks 下载原图拉曼光谱中的物质识别是以物质的特征峰的位置作为识别标志的, 以图 8 中苯甲酸钠的 4 个明显的特征峰为标准, 匹配图 9 中的白醋中的特征峰, 得到了 75%的识别率, 即 4 个特征峰识别出了 3 个, 可以证明白醋中含有苯甲酸钠。若修改匹配算法, 再稍放大特征峰的识别位移误差, 可以得到 100%的匹配。软件的识别效果达到了设计的要求。图 9 白醋的拉曼谱图及特征峰 Fig.9 Raman spectra and characteristic peaks of white vinegar 下载原图图 1 0 样品识别结果 Fig.10 Sample identification result 下载原图4 结束语目前该系统的
