舰船甲板油漆红外指纹图谱的无损鉴别

论文摘要

为实现舰船甲板油漆的快速无损检测和精确识别与分类,利用光谱检测和数据分析,采集并获取酚醛漆型等5类共计50个不同品牌、不同生产厂家的舰船甲板油漆样本的红外指纹原始图谱、一阶导数图谱和二阶导数图谱,选择自动基线校正、峰面积归一化、多元散射校正和Savitzky-Golay 7点平滑图谱,建立基于Bayes判别、K近邻、径向基函数神经网络和多层感知器4种判别模型。结果表明:用二阶导数红外指纹图谱结合Bayes-KNN-RBF-MLP法能为舰船甲板油漆品牌的准确检测提供新的快速无损分析手段,且模型检测精度高,方法具有普适性和一定的借鉴意义。

论文目录

• 1 试验
• 2 建模
• 3 结果及讨论
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 何欣龙,王继芬,韩育林,梁震龙,张玉龙

关键词: 舰船甲板油漆,二阶导数红外指纹图谱,模式识别,鉴别

来源: 兵器材料科学与工程 2019年06期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑

专业: 化学,一般化学工业,武器工业与军事技术,船舶工业

单位: 中国人民公安大学刑事科学技术学院,中国人民公安大学治安学院

基金: 2019年拔尖人才培养专项资助硕士研究生科研创新项目（2019ssky003）

分类号: U674.7;O657.33;TQ630.72

DOI: 10.14024/j.cnki.1004-244x.20190622.001

页码: 97-101

总页数: 5

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