玉石是一种稀有的矿物质,自古以来备受国人喜爱,其真伪鉴别一直是珠宝鉴别行业的棘手难题,传统的鉴别方法已经难以实现对真假玉石的准确鉴别.太赫兹检测技术可以实现快速无损检测,在混合物的分类鉴别方面,有广泛的应用.基于太赫兹时域光谱技术和模式识别技术,对来自我国新疆、青海,以及巴基斯坦、阿富汗四个地区的软玉样品及玻璃、大理石、石包玉三种仿品,使用透射模式测得样品在0.1～1.5 THz频率范围内的太赫兹谱,通过参数提取得到其折射率谱线.由于其化学成分的复杂和多样性,仅靠其特征谱线图,并不能正确的区分软玉和仿品,为了更好的对其进行鉴别,需要建立分类模型.采用主成分分析(PC A)对实验得到的原始折射率数据进行降维和特征提取,作出样品在第一、二主成分上的二维得分图,在图中可以看出软玉和仿品能够很明显的区分开来.在经过降维处理之后的数据中,随机选取其中的四分之三作为训练集,剩下的作为测试集,输入到支持向量机(SVM)建立的分类模型中,并引入网格搜索(GridSearch)、遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)对支持向量机参数进行优化.结果显示,基于网格搜索的支持向量机最优参数c=2.8284,g=2,识别率为97.7％,运行时间为1.39 s,用时最短;基于遗传算法的支持向量机最优参数c=1.7401,g=4.5446,识别率为98.3％,运行时间为3.6 s;基于粒子群算法的支持向量机最优参数c=11.2872,g=1.8331,识别率为98.6％,运行时间为6.13 s,用时最长.虽然三种优化算法得到的最优参数不同,但均可实现正确的分类.研究结果表明,使用太赫兹时域光谱技术结合模式识别方法可以快速、准确的鉴别软玉和仿品,这为玉石的鉴别提供了一种新手段.
软玉 太赫兹时域光谱 主成分分析 支持向量机