本發(fā)明屬于材料分類檢測(cè)
技術(shù)領(lǐng)域：
，特別涉及一種基于特征元素定量分析的金屬材料快速分類檢測(cè)方法。
背景技術(shù)：
：由于金屬制品的腐蝕、損壞和自然淘汰，每年都有大量的廢舊金屬產(chǎn)生，特別是在實(shí)現(xiàn)工業(yè)化時(shí)間比較長(zhǎng)的發(fā)達(dá)國(guó)家。適當(dāng)?shù)靥幚砗突厥绽脧U舊金屬，既保護(hù)了環(huán)境，節(jié)約了珍貴的金屬資源，也能帶來(lái)巨大的經(jīng)濟(jì)效益。據(jù)估算，回收一個(gè)廢棄的鋁質(zhì)易拉罐要比制造一個(gè)新易拉罐節(jié)省20％的資金，同時(shí)還可節(jié)約90％～97％的能源；回收1噸廢鋼鐵可煉得優(yōu)質(zhì)鋼0.9噸，與用礦石冶煉相比，可節(jié)約成本47％，同時(shí)還可減少空氣污染、水污染和固體廢棄物。廢舊金屬在進(jìn)行回收冶煉再生之前，需對(duì)其進(jìn)行較為精細(xì)的分類。一方面降低回收過(guò)程的資源浪費(fèi)，另一方面能夠精準(zhǔn)控制回收工藝，提高回收金屬的利用率。目前金屬分類的主要難題是實(shí)現(xiàn)大批量、在線快速、準(zhǔn)確的廢舊金屬分類檢測(cè)。目前金屬分類檢測(cè)主要包括：磁分離技術(shù)，渦流分離技術(shù)以及大型光譜分析方法等。磁分離技術(shù)只能實(shí)現(xiàn)導(dǎo)磁性金屬和非導(dǎo)磁性材料的分類；渦流分離技術(shù)根據(jù)不同的導(dǎo)電性，可以將鋁和其他有色金屬如銅、鎂、鋅分離開(kāi)，但也無(wú)法確定其中的元素含量，進(jìn)行更精確的分類。光譜分析技術(shù)可以依據(jù)金屬成分分析結(jié)果，對(duì)不同材質(zhì)的廢舊金屬成分進(jìn)行準(zhǔn)確的判別。但是，應(yīng)用傳統(tǒng)的光譜分析方法耗時(shí)較長(zhǎng)，儀器大而笨重，雖可以精確的判斷出廢舊金屬成分，無(wú)法實(shí)現(xiàn)在線大批量檢測(cè)。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：針對(duì)上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明的目的是提供一種基于特征元素定量分析的金屬材料快速分類檢測(cè)方法，適用于金屬材料快速分類檢測(cè)；用于解決現(xiàn)場(chǎng)材料分類檢測(cè)中大規(guī)模樣品快速、準(zhǔn)確、連續(xù)分類檢測(cè)的問(wèn)題。為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了如下技術(shù)方案：本發(fā)明提供一種基于特征元素定量分析的金屬材料快速分類檢測(cè)方法，該方法包括如下步驟：(1)確定特征分析元素根據(jù)n組待分類不同系列的金屬材料樣品的元素含量信息，選擇a個(gè)含量差異性明顯的元素作為分類檢測(cè)的特征分析元素ej(j＝1,2,…,a)；(2)建立訓(xùn)練樣品集選取多個(gè)待分類不同系列的金屬材料樣品的含量已知的系列標(biāo)樣作為多維分類分布模型的訓(xùn)練樣品集；(3)多維分類分布模型的建立及優(yōu)化用元素快速定量分析儀器將步驟(2)中選定的標(biāo)樣進(jìn)行多次的測(cè)試，獲取由不同系列各標(biāo)樣產(chǎn)生的不同特征分析元素靈敏譜線強(qiáng)度信號(hào)；具體過(guò)程如下：對(duì)于第i次測(cè)試，某一系列樣品特征分析元素ej的譜線強(qiáng)度信號(hào)，記為iij；本次測(cè)試所有特征分析元素譜線強(qiáng)度信號(hào)，記為向量xi；xi＝(ii1,ii2……iia)t(1)對(duì)某一系列標(biāo)樣共做n次測(cè)試，得到特征分析元素譜線強(qiáng)度信號(hào)即訓(xùn)練集為x，x＝(x1,x2……xn)(2)設(shè)某一系列樣品特征分析元素譜線信號(hào)強(qiáng)度xi服從一個(gè)多元高斯分布，其概率密度滿足如下公式：其中：參數(shù)m是均值向量，m＝e(x)；參數(shù)s為協(xié)方差矩陣，s＝e[(x-m)(x-m)t]；參數(shù)|s|為矩陣s的行列式；a為特征分析元素的個(gè)數(shù)；e為期望函數(shù)；對(duì)于n組待分類不同系列的金屬材料樣品，分別代入公式(3)得到n組多維分類分布的概率密度p(x1)，p(x2)……p(xn)；(4)實(shí)際樣品檢測(cè)在同步驟(3)相同的測(cè)試條件下，分析n組待分類不同系列的金屬材料樣品，獲得待分類不同系列的金屬材料樣品的特征分析元素靈敏譜線強(qiáng)度信號(hào)(5)帶入模型參數(shù)，確定實(shí)際樣品分類信息將步驟(4)獲得的待分類不同系列的金屬材料樣品的特征分析元素靈敏譜線強(qiáng)度信號(hào)分別代入n組不同系列樣品的概率密度函數(shù)，即公式(3)中，得到n個(gè)不同的其中最大p值所對(duì)應(yīng)多元分類分布訓(xùn)練集系列類別即為待分類金屬材料樣品所屬的系別。所述步驟(2)中，每個(gè)系列的標(biāo)樣不少于10個(gè)；系列標(biāo)樣的元素的含量范圍應(yīng)覆蓋待分類不同系列的金屬材料樣品的特征分析元素的含量范圍。所述步驟(3)中，用元素快速定量分析儀器將步驟(2)中選定的標(biāo)樣進(jìn)行不少于100次的測(cè)試。所述步驟(3)中，所述元素快速定量分析儀器選自：火花光譜儀、x射線熒光光譜儀和激光誘導(dǎo)擊穿光譜儀。該方法可實(shí)現(xiàn)分類檢測(cè)的速度為0.5～1秒/件，準(zhǔn)確率大于99％。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果在于：本發(fā)明提供的一種基于特征元素定量分析的金屬材料快速分類檢測(cè)方法，通過(guò)對(duì)不同系列樣品特征信號(hào)的規(guī)律進(jìn)行研究，利用數(shù)學(xué)建模實(shí)現(xiàn)對(duì)樣品的分類分析。采用本發(fā)明不必增加任何硬件裝置，對(duì)待測(cè)樣品的形狀大小、表面形貌沒(méi)有約束，無(wú)需對(duì)測(cè)試樣品進(jìn)行準(zhǔn)確的定量分析，大大減少了分類檢測(cè)的成本和時(shí)間，分類檢測(cè)的速度快于1秒/件；比現(xiàn)有的磁分離技術(shù)，渦流分類技術(shù)等有更高的分類準(zhǔn)確性，特別適用于大規(guī)模、快速、準(zhǔn)確的在線樣品分類檢測(cè)任務(wù)。附圖說(shuō)明圖1為本發(fā)明的實(shí)施方法流程示意圖。具體實(shí)施方式下面結(jié)合實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步說(shuō)明。本發(fā)明的核心是根據(jù)不同系列待分類樣品的元素信息，選取待分類樣品間含量差異性明顯的元素作為分類檢測(cè)的元素(此處稱為特征分析元素)，同時(shí)根據(jù)不同系列樣品選定呈梯度變化的標(biāo)準(zhǔn)化樣品，引入元素快速定量分析儀器，獲取特征分析元素譜線的信號(hào)強(qiáng)度，以該強(qiáng)度值作為模型訓(xùn)練集，建立多維分類分布模型，優(yōu)化訓(xùn)練不同系列樣品的模型參數(shù)。采用本發(fā)明所提供的一種基于特征元素定量分析的金屬材料快速分類檢測(cè)方法，測(cè)定待分類樣品時(shí)，無(wú)需對(duì)待測(cè)樣品中所有元素進(jìn)行準(zhǔn)確測(cè)量，只需將特征分析元素的譜線信號(hào)強(qiáng)度，代入模型參數(shù)，譜線信號(hào)強(qiáng)度可以是絕對(duì)信號(hào)強(qiáng)度或相對(duì)信號(hào)強(qiáng)度。根據(jù)得到的不同系列樣品的概率密度進(jìn)行比對(duì)，即可快速確定待測(cè)樣品的分類信息。本發(fā)明所提供的一種基于特征元素定量分析的金屬材料快速分類檢測(cè)方法可以但不限于現(xiàn)場(chǎng)使用的火花光譜儀、x射線熒光光譜儀、激光誘導(dǎo)擊穿光譜儀。如圖1所示，一種基于特征元素定量分析的金屬材料快速分類檢測(cè)方法包括如下步驟：(1)確定特征分析元素根據(jù)n組待分類不同系列的金屬材料樣品的元素含量信息，選擇a個(gè)含量差異性明顯的元素作為分類檢測(cè)的特征分析元素ej(j＝1,2,…,a)。(2)建立訓(xùn)練樣品集選取多個(gè)待分類不同系列的金屬材料樣品的含量已知的系列標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)或樣品(以下簡(jiǎn)稱標(biāo)樣)作為多維分類分布模型的訓(xùn)練樣品集；其中，每個(gè)系列的標(biāo)樣不少于10個(gè)；系列標(biāo)樣的元素的含量范圍應(yīng)覆蓋待分類不同系列的金屬材料樣品的特征分析元素的含量范圍。(3)多維分類分布模型的建立及優(yōu)化用元素快速定量分析儀器將步驟(2)中選定的標(biāo)樣進(jìn)行不少于100次的測(cè)試，獲取由不同系列各標(biāo)樣產(chǎn)生的不同特征分析元素靈敏譜線強(qiáng)度信號(hào)；具體過(guò)程如下：對(duì)于第i次測(cè)試，某一系列樣品特征分析元素ej的譜線強(qiáng)度信號(hào)，記為iij；本次測(cè)試所有特征分析元素譜線強(qiáng)度信號(hào)，記為向量xi；xi＝(ii1,ii2……iia)t(1)t為轉(zhuǎn)置矩陣符號(hào)；對(duì)某一系列標(biāo)樣共做n次測(cè)試，得到特征分析元素譜線強(qiáng)度信號(hào)即訓(xùn)練集為x，x＝(x1,x2……xn)(2)設(shè)某一系列樣品特征分析元素譜線信號(hào)強(qiáng)度xi服從一個(gè)多元高斯分布，其概率密度有如下形式：其中：參數(shù)m是均值向量，m＝e(x)；參數(shù)s為協(xié)方差矩陣，s＝e[(x-m)(x-m)t]；參數(shù)|s|為矩陣s的行列式；a為特征分析元素的個(gè)數(shù)；e為期望函數(shù)；對(duì)于n組待分類不同系列的金屬材料樣品，分別得到n組多維分類分布的概率密度p(x1)，p(x2)……p(xn)。(4)實(shí)際樣品檢測(cè)在同步驟(3)相同的測(cè)試條件下，分析n組待分類不同系列的金屬材料樣品，獲得待分類不同系列的金屬材料樣品的特征分析元素靈敏譜線強(qiáng)度信號(hào)(5)帶入模型參數(shù)，確定實(shí)際樣品分類信息將步驟(4)獲得的待分類不同系列的金屬材料樣品的特征分析元素靈敏譜線強(qiáng)度信號(hào)分別代入n組不同系列樣品的概率密度函數(shù)(公式3)中，得到n個(gè)不同的其中最大p值所對(duì)應(yīng)多元分類分布訓(xùn)練集系列類別即為待分類金屬材料樣品所屬的系別。實(shí)施例：本實(shí)施例選擇航空鋁合金2xxx系、7xxx系以及鑄鋁a356三個(gè)系列樣品進(jìn)行分類分析。2xxx系列鋁合金主要以銅元素含量為最高，其主要目標(biāo)是獲得更高的硬度，適用于航空航天器結(jié)構(gòu)件。7xxx系鋁合金的主要合金元素為鋅和鎂，其主要目標(biāo)是獲得更高的強(qiáng)度，適合飛機(jī)構(gòu)架及高強(qiáng)度配件。a356合金是一個(gè)典型的鋁硅鎂系三元合金，具有優(yōu)秀綜合性能的鑄造鋁合金，適用于各種外殼，航空機(jī)泵部品，航空機(jī)接頭等。根據(jù)表1所列2xxx系、7xxx系及a356三個(gè)系列航空鋁合金各元素含量范圍，可以看出cu、zn、mg、si四種元素含量存在較大差異，因此選擇cu、zn、mg、si作為區(qū)分航空鋁合金所屬類別的特征元素。表1航空鋁合金標(biāo)稱成分對(duì)上述2xxx系、7xxx系及a356航空鋁合金分類分析問(wèn)題。按照本發(fā)明一種基于特征元素定量分析的金屬材料快速分類檢測(cè)方法，包括如下步驟：(1)根據(jù)3組待分類2xxx系、7xxx系及a356系列樣品的元素含量信息(見(jiàn)表1)，選擇含量差異性明顯的元素cu、zn、mg和si，共4個(gè)元素作為分類特征分析元素(即a＝4)；(2)分別選擇2xxx系、7xxx系及a356系列鋁合金標(biāo)準(zhǔn)樣：由低至高選取不同含量區(qū)間的鋁合金標(biāo)準(zhǔn)樣品，每個(gè)系列的標(biāo)準(zhǔn)樣品個(gè)數(shù)為10～15個(gè)；(3)對(duì)上述各個(gè)系列標(biāo)準(zhǔn)樣品進(jìn)行100次激發(fā)，獲取各系列標(biāo)準(zhǔn)樣品產(chǎn)生的不同特征分析元素靈敏譜線強(qiáng)度信號(hào)；建立分類分析的數(shù)學(xué)模型：對(duì)于第i次測(cè)試，某一系列樣品特征元素cu、zn、mg、si的譜線強(qiáng)度信號(hào)，記為ii1,ii2,ii3,ii4；本次測(cè)試所有特征元素譜線強(qiáng)度信號(hào)，記為向量xi；xi＝(ii1,ii2,ii3,ii4)t(1)對(duì)某一系列標(biāo)準(zhǔn)樣品共做100次測(cè)試，得到特征元素譜線強(qiáng)度信號(hào)即訓(xùn)練集為x；x＝(x1,x2……x100)(2)設(shè)某一系列樣品特征元素譜線信號(hào)強(qiáng)度xi服從一個(gè)多元高斯分布，其概率密度有如下形式：其中：參數(shù)m是均值向量，m＝e(x)；參數(shù)s為協(xié)方差矩陣，s＝e[(x-m)(x-m)t]；參數(shù)|s|為矩陣s的行列式；對(duì)于三組不同系列的待分類檢測(cè)樣品，分別得到三組多元分類分布的概率密度p(x1)，p(x2)，p(x3)。(4)在同步驟(3)相同的測(cè)試條件下，將待分類檢測(cè)的樣品引入元素定量分析儀器中進(jìn)行分析。獲得特征元素譜線信號(hào)(5)將步驟(4)獲得的待分類不同系列的金屬材料樣品的特征分析元素靈敏譜線強(qiáng)度信號(hào)分別代入3組不同系列樣品的概率密度函數(shù)中(式4，5，6)，得到三個(gè)不同的概率密度其中最大p值所對(duì)應(yīng)多元分類分布訓(xùn)練集系列類別即為待測(cè)樣品所屬的系別。針對(duì)2xxx系、7xxx系及a356航空鋁合金實(shí)際樣品按照本發(fā)明的方法進(jìn)行分類分析，結(jié)果如表2所示，共測(cè)試航空鋁樣品3112個(gè)，2xxx系、7xxx系及a356三個(gè)系列分類分析結(jié)果正確率均大于99％。表2采用基于特征元素定量分析的金屬材料快速分類檢測(cè)方法對(duì)航空鋁合金實(shí)際樣品的分類分析結(jié)果：類別測(cè)試點(diǎn)數(shù)誤判點(diǎn)數(shù)準(zhǔn)確率2xxx936499.57％7xxx1176199.91％a3561000199.90％通過(guò)本發(fā)明一種基于特征元素定量分析的金屬材料快速分類檢測(cè)方法確立不同系列待分類樣品的多元分類分布模型后，每個(gè)實(shí)際樣品的測(cè)試分類時(shí)間僅需0.5s，滿足大規(guī)模、快速、準(zhǔn)確的在線樣品分類分析任務(wù)的需求。本實(shí)施例中，所用元素定量分析儀器為激光誘導(dǎo)擊穿光譜原位分析儀(中國(guó)發(fā)明專利：zl201110076721.7)。當(dāng)前第1頁(yè)12