[发明专利]一种基于激光诱导击穿光谱微分信号的岩屑类型识别方法及系统

权利要求书

1.一种基于激光诱导击穿光谱微分信号的岩屑类型识别方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

S1、利用激光诱导击穿光谱仪测量出N种标准岩屑在一定波长范围的激光诱导击穿光谱，其中N不小于5；

S2、将N种标准岩屑激光诱导击穿光谱对波长进行微分处理，得到N种标准岩屑激光诱导击穿光谱的微分信号；

S3、选取N种标准岩屑激光诱导击穿光谱的微分信号作为BP神经网络的输入值，对BP神经网络进行训练，得到BP神经网络结构；

S4、利用激光诱导击穿光谱仪测量出待识别岩屑在一定波长范围内的激光诱导击穿光谱；

S5、将待识别岩屑激光诱导击穿光谱对波长进行微分处理，得到待识别岩屑激光诱导击穿光谱的微分信号；

S6、选取待识别岩屑激光诱导击穿光谱的微分信号作为BP神经网络的输入值，利用已得到的BP神经网络对待测岩屑进行识别，得到识别结果。

2.根据权利要求1所述一种基于激光诱导击穿光谱微分信号的岩屑类型识别方法，其特征在于，所述步骤S1中波长范围与所述步骤S4中波长范围相同，为200-950nm。

3.根据权利要求1所述一种基于激光诱导击穿光谱微分信号的岩屑类型识别方法，其特征在于：所述步骤S3包括以下分步骤：

S31、每种岩石样品取(X+Y)组激光诱导击穿光谱微分信号数据，其中X、Y为正整数，共N×(X+Y)组激光诱导击穿光谱微分信号数据；

S32、取每种样品前X组激光诱导击穿光谱微分信号数据，N种标准岩屑共N×X组，作为BP神经网络的数据训练组；

S33、每种样品后Y组激光诱导击穿光谱微分信号数据，N种标准岩屑共N×Y组，作为BP神经网络的数据检验组；

S34、两组数据对BP神经网络进行训练、检验，得到BP神经网络结构。

4.根据权利要求3所述一种基于激光诱导击穿光谱微分信号的岩屑类型识别方法，其特征在于：所述BP神经网络由MATLAB实现。

5.一种基于激光诱导击穿光谱微分信号的岩屑类型识别系统，其特征在于：所述系统包括测量模块，微分处理模块，训练模块，识别模块；

测试模块，激光诱导击穿光谱仪测量N种标准岩屑及识别岩屑在一定波长范围内的激光诱导击穿光谱；

微分处理模块，将N种标准岩屑及待识别岩屑的激光诱导击穿光谱对波长进行微分处理，得到N种标准岩屑及待识别的岩屑的激光诱导击穿光谱的微分信号；

训练模块，选取N种标准岩屑激光诱导击穿光谱的微分信号作为BP神经网络的输入值，对BP神经网络进行训练，得到BP神经网络结构；

识别模块，选取待识别岩屑激光诱导击穿光谱的微分信号作为BP神经网络的输入值，利用已得到的BP神经网络对待测岩屑进行识别，得到识别结果。

6.根据权利要求5所述一种基于激光诱导击穿光谱微分信号的岩屑类型识别系统，其特征在于：所述测试模块波长范围为200-950nm。

7.根据权利要求5所述一种基于激光诱导击穿光谱微分信号的岩屑类型识别系统，其特征在于：所述训练模块包括以下子模块：

分组模块，每种岩石样品取(X+Y)组激光诱导击穿光谱微分信号数据，其中X、Y为正整数，共N×(X+Y)组激光诱导击穿光谱微分信号数据；

数据训练模块，取每种样品前X组激光诱导击穿光谱微分信号数据，N种标准岩屑共N×X组，作为BP神经网络的数据训练组；

数据检验模块，每种样品后Y组激光诱导击穿光谱微分信号数据，N种标准岩屑共N×Y组，作为BP神经网络的数据检验组；

结果模块，两组数据对BP神经网络进行训练、检验，得到BP神经网络结构。

8.根据权利要求7所述一种基于激光诱导击穿光谱微分信号的岩屑类型识别系统，其特征在于：所述BP神经网络由MATLAB实现。