CN109709063A - 基于太赫兹时域光谱技术的翡翠鉴定方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及翡翠检测技术领域，具体为一种基于太赫兹时域光谱技术的翡翠鉴定方法，包括以下步骤：S100：建立翡翠分类鉴定模型；S200：制备待鉴定翡翠样品；S300：测量待鉴定翡翠样品的太赫兹时域信号；S400：计算待鉴定翡翠样品的特征参数；S500：将待鉴定翡翠样品的特征参数与翡翠分类鉴定模型中的各个模型进行对比，得到鉴定结果。S100具体包括：S101：制备天然翡翠样品和人工处理翡翠样品；S102：测量天然翡翠样品和人工处理翡翠样品的太赫兹时域信号；S103：计算天然翡翠样品和人工处理翡翠样品的特征参数；S104：根据特征参数，应用神经网络算法形成翡翠分类鉴定模型。本发提供的基于太赫兹时域光谱技术的翡翠鉴定方法，能够解决现有技术中存在的检测不全面、效率低的问题。
Description
技术领域
本发明涉及翡翠鉴定技术领域，具体为一种基于太赫兹时域光谱技术的翡翠鉴定方法。
背景技术
翡翠是以硬玉为主的由多种矿物组成的矿物集合体，翡翠号称“玉石之王”，因其质地细腻、致密坚韧、色泽温润、柔和雅致，千百年来深受世人的喜爱。翡翠的矿物颗粒间常因存在着铁、锰等元素的杂质，而产生黑、灰、褐、黄等杂色，极大影响了翡翠的美观程度，降低了翡翠的价值，为了去除这些杂色同时增添翡翠的颜色，人们通过使用化学试剂对其进行人工处理，实现漂白、充填、染色等操作，品质较低的翡翠经过人工处理后品质会有所提升，但这种人工处理翡翠的价值远不如天然翡翠的价值。翡翠作为一种不可再生资源其产量较小，特别是优质翡翠的资源更是日渐枯竭，但市场对优质翡翠的需求却日渐增大，因此经常会有由上述方法进行人工处理的翡翠冒充优质翡翠在市场流通。
目前对天然翡翠和人工处理翡翠的鉴定通常用以下4种方法：1、肉眼检测法(肉眼观看翡翠的结构、颜色、光泽等)；2、物理性质检测法(检测翡翠的相对密度、折射率等)；3、常规仪器检测法(查尔斯滤色镜、紫外荧光灯、宝石分光镜等)；4、大型仪器检测法(红外光谱仪等)。在使用方法1、2和3的检测过程中，其分析结果严重依赖于鉴定师自身的经验，主观因素影响较大，不利于得出客观、准确的检测结果；方法4是目前珠宝检测机构使用得最多的方法，但是红外光谱只对分子的强振动敏感，监测不到分子的弱振动，而人工处理翡翠中化学试剂、染料等化学成分复杂，用现有的大型仪器不能进行全面的检测，存在仪器价格昂贵、分析成本较高、分析速度偏慢等问题。
发明内容
本发明意在提供一种基于太赫兹时域光谱技术的翡翠鉴定方法，能够解决现有技术中存在的检测不全面、效率低的问题。
为了解决上述技术问题，本申请提供如下技术方案：
基于太赫兹时域光谱技术的翡翠鉴定方法，包括以下步骤：
S100：建立翡翠分类鉴定模型；
S200：制备待鉴定翡翠样品；
S300：测量待鉴定翡翠样品的太赫兹时域信号；
S400：计算待鉴定翡翠样品的特征参数；
S500：将待鉴定翡翠样品的特征参数与翡翠分类鉴定模型中的各个模型进行对比，得到鉴定结果；
S100具体包括以下步骤：
S101：制备天然翡翠样品和人工处理翡翠样品；
S102：测量天然翡翠样品和人工处理翡翠样品的太赫兹时域信号；
S103：计算天然翡翠样品和人工处理翡翠样品的特征参数；
S104：根据特征参数，应用神经网络算法形成翡翠分类鉴定模型。
本发明技术方案中，相比红外光谱技术，太赫兹时域光谱对物质的成分、结构非常敏感，因此采用本方法能够对翡翠内部的结构、成分进行全面准确的测定，弥补现有方法对天然和人工处理翡翠鉴定的不足，并且太赫兹波的典型脉宽在亚皮秒量级，可以实现亚皮秒、飞秒时间分辨率，能够有效地抑制背景辐射噪声的干扰，提高鉴定分析的准确率，分析结果较为客观、准确；同时分别制备天然翡翠样品和人工处理翡翠样品，并利用神经网络算法自动对参数进行训练学习，生成翡翠分类鉴定模型，通过建立翡翠分类鉴定模型，通过计算待鉴定翡翠样品的特征参数与翡翠分类鉴定模型进行对比分析，可以快速的得到分析鉴定的结果，提高检测分析效率。
进一步，S200以及S101中制备天然翡翠样品、人工处理翡翠样品以及待鉴定翡翠样品时，均执行以下步骤：
将待制备的翡翠样品厚度磨至预设厚度；
将待制备的翡翠样品的两面均抛光至镜面光泽。统一的厚度以及表面光泽度可以进行同一纬度下的比较，进而可以更好的将待鉴定翡翠玉翡翠分类鉴定模型进行对比分析。
进一步，所述S300以及S102中测量天然翡翠样品、人工处理翡翠样品以及待鉴定翡翠样品的太赫兹时域信号时，均执行以下步骤：
S1：激光设备发射激光，激光通过偏振分光镜后分为两束；
S2：能量较弱的一束作为探测光，探测光经过光学镜头折射和会聚之后，不经过样本直接照射在用于探测的光导天线上；
S3：能量较强的另一束作为抽运光，抽运光经光学镜头延时和聚焦后会聚在加有偏电压的光导天线上，产生太赫兹脉冲；
S4：太赫兹脉冲辐射通过半球面透镜发射出来并经过透镜聚焦在样本表面，探测透镜会将透过样本之后的太赫兹信号会聚，并照射在光导天线上；
S5：由探测光对太赫兹信号进行离散采样，从而获取样品对应的太赫兹信号的时域波形。
利用偏振分光将激光分为一强一弱两束，用强的一束作为激发源，激发产生太赫兹脉冲，而弱的一束作为探测光，以对穿透样品的太赫兹脉冲信号进行离散采样，实现样品太赫兹时域信号的获取。
进一步，S1-S5的测试环境的空气湿度为1.5-2.5％，温度为20-23℃。尽可能减小空气水分、水蒸气以及温度对测量结果的影响，使得检测更加准确。
进一步，S1-S5中的测试仪器和被测样本均置于充有氮气的密封空间中。避免外界气体或灰尘影响检测结果。
进一步，S1所述激光为中心波长为1064nm、脉宽为80fs、重复频率为100MHz、输出功率为20mW的飞秒脉冲激光。
进一步，所述S400以及S103中计算天然翡翠样品、人工处理翡翠样品以及待鉴定翡翠样品的特征参数时，执行以下步骤：
S10：将太赫兹时域信号利用快速傅立叶变换转化为太赫兹频域信号；
S20：根据太赫兹频域光谱提取吸收光谱；
S30：应用主成分分析法对吸收光谱进行分析，并获取其特征参数。
设备直接测出来的是太赫兹的时域信号，通过傅里叶变换到频域，然后再进行特征参数的计算和提取。
进一步，S20中根据以下公式，提取吸收光谱：
T(ω)＝Esam(ω)/Eref(ω)
其中，T(ω)为翡翠样品的透射系数光谱，Eref(ω)为参考信号的太赫兹频谱，Esam(ω)为翡翠样品太赫兹频谱，ω为角频率，d为翡翠样品的厚度，c为光速，α(ω)为翡翠样品的吸收系数，ρ(ω)项为翡翠样品信号与参考信号幅度的比值，k(ω)为测试样品复折射率的虚部，也称为消光系数。
进一步，所述S300以及S102中测量天然翡翠样品、人工处理翡翠样品以及待鉴定翡翠样品的太赫兹时域信号时，均选取样本上3-5个不同的点位进行信号采集，每个点位重复采集3-4次太赫兹时域信号，计算特征参数时，取太赫兹时域信号的平均值。通过对不同的点位多次测试，在计算特征参数时取平均值，可以提高数据的准确度，进而提高鉴定结果的准确度。
附图说明
图1为本发明基于太赫兹时域光谱技术的翡翠鉴定方法实施例中的流程图；
图2为本发明基于太赫兹时域光谱技术的翡翠鉴定方法实施例中获取太赫兹时域信号的原理图；
图3为本发明基于太赫兹时域光谱技术的翡翠鉴定方法实施例中不同翡翠的吸收频谱图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式进一步详细说明：
如图1所示，本实施例基于太赫兹时域光谱技术的翡翠鉴定方法包括以下步骤：
S100：建立翡翠分类鉴定模型；
S200：制备待鉴定翡翠样品；
S300：测量待鉴定翡翠样品的太赫兹时域信号；
S400：计算待鉴定翡翠样品的特征参数；
S500：将待鉴定翡翠样品的特征参数与翡翠分类鉴定模型中的各个模型进行对比，得到鉴定结果。
其中，S100具体包括以下步骤：
S101：制备天然翡翠样品和人工处理翡翠样品；
S102：测量天然翡翠样品和人工处理翡翠样品的太赫兹时域信号；
S103：计算天然翡翠样品和人工处理翡翠样品的特征参数；
S104：根据特征参数，应用神经网络算法形成翡翠分类鉴定模型。
S200以及S101中制备天然翡翠样品、人工处理翡翠样品以及待鉴定翡翠样品时，均执行以下步骤：
将待制备的翡翠样品厚度磨至预设厚度；
将待制备的翡翠样品的两面均抛光至镜面光泽。
S300以及S102中测量天然翡翠样品、人工处理翡翠样品以及待鉴定翡翠样品的太赫兹时域信号时，测试仪器和被测样本均置于充有氮气的密封空间中，测试环境的空气湿度为1.5-2.5％，温度为20-23℃，然后执行以下步骤：
S1：激光设备发射激光，激光通过偏振分光镜后分为两束；激光为中心波长为1064nm、脉宽为80fs、重复频率为100MHz、输出功率为20mW的飞秒脉冲激光；
S2：能量较弱的一束作为探测光，探测光经过光学镜头折射和会聚之后，不经过样本直接照射在用于探测的光导天线上；
S3：能量较强的另一束作为抽运光，抽运光经光学镜头延时和聚焦后会聚在加有偏电压的光导天线上，产生太赫兹脉冲；
S4：太赫兹脉冲辐射通过半球面透镜发射出来并经过透镜聚焦在样本表面，探测透镜会将透过样本之后的太赫兹信号会聚，并照射在光导天线上；
S5：对接收到的太赫兹信号进行离散采样，从而获取样品对应的太赫兹信号的时域波形。
S300以及S102步骤中测量天然翡翠样品、人工处理翡翠样品以及待鉴定翡翠样品的太赫兹时域信号时，均选取样本上3-5个不同的点位进行信号采集，每个点位重复采集3-4次太赫兹时域信号，计算特征参数时，取太赫兹时域信号的平均值，本实施例中，在每个样本上选取5个点位进行信号采集，每个点位采集4次信号。
S400以及S103中计算天然翡翠样品、人工处理翡翠样品以及待鉴定翡翠样品的特征参数时，执行以下步骤：
S10：将太赫兹时域信号利用快速傅立叶变换转化为太赫兹频域信号；
S20：根据以下公式，提取吸收光谱：
T(ω)＝Esam(ω)/Eref(ω)
其中，T(ω)为翡翠样品的透射系数光谱，Eref(ω)为参考信号的太赫兹频谱，Esam(ω)为翡翠样品太赫兹频谱，ω为角频率，d为翡翠样品的厚度，c为光速，α(ω)为翡翠样品的吸收系数，ρ(ω)项为翡翠样品信号与参考信号幅度的比值，k(ω)为测试样品复折射率的虚部，也称为消光系数。
S30：应用主成分分析法对数据进行分析，并获取其特征参数。
本方法具体实施时，首先对天然翡翠样品和人工处理翡翠样品进行制备，统一将样品制成薄片状，将样品厚度磨至100μm，并将样品的两面均抛至镜面光泽。
然后应用太赫兹时域光谱***分别测得透过空气和透过翡翠样品的太赫兹时域光谱信号，具体的，本实施例中，采用基于透射模式的太赫兹时域光谱***，该***由钛蓝宝石激光器产生中心波长为1064nm、脉宽为80fs、重复频率为100MHz、输出功率为20mW的飞秒脉冲激光，通过光电导天线(PCA)产生和探测太赫兹脉冲。该***的有效频率带宽为0.1～3.5THz，频谱分辨率为12.5GHz，快速扫描范围为80ps，时间分辨率为0.1ps，光斑直径为1.2cm，光学分辨率小于0.5mm，信噪比大于70dB。实验时为了避免空气中水蒸气的影响，测试设备和被测样本均置于充有氮气的密封罩中，测试环境的空气湿度约为2％，温度约为21℃。
如图2所示，测试设备运行时，飞秒激光通过偏振分光镜后分为两束，能量较弱的一束作为探测光，该束光经过光学镜头折射和会聚之后，不经过样本直接照射在用于探测的光导天线上；另外能量较强的一束作为抽运光，经光学镜头延时和聚焦后会聚在加有偏电压的砷化镓PCA上，从而产生平均输出功率为130nW的太赫兹脉冲，太赫兹脉冲辐射通过由高阻硅材料制成的半球面透镜发射出来。然后，太赫兹脉冲辐射经过高密度聚乙烯(HDPE)透镜TX聚焦在样本表面，探测透镜RX会将透过样本之后的太赫兹信号会聚，并照射在探测碲化锌PCA上。最后，由探测光对太赫兹信号进行离散采样，从而获取该信号的时域波形。
利用快速傅里叶变换将所有翡翠样品的太赫兹时域光谱转换为太赫兹频域光谱，根据太赫兹频域光谱提取吸收光谱α(ω)，公式如下：
T(ω)＝Esam(ω)/Eref(ω)
其中，T(ω)为翡翠样品的透射系数光谱，Eref(ω)为参考信号的太赫兹频谱，Esam(ω)为翡翠样品太赫兹频谱，ω为角频率，d为翡翠样品的厚度，c为光速，α(ω)为翡翠样品的吸收系数，ρ(ω)项为翡翠样品信号与参考信号幅度的比值，k(ω)为测试样品复折射率的虚部，也称为消光系数。测试样品直接测出来的是时域信号，通过傅里叶变换到频域，然后利用上述公式，可以得到翡翠的吸收光谱；经傅里叶变换后的太赫兹频谱范围为0.1～2.5THz。图3中就显示了三种不同的翡翠的吸收光谱图像，可以看出不同类型的翡翠，其吸收光谱存在明显差异。
将所有天然和和人工处理翡翠样品0.1～2.5THz波段的太赫兹光谱作为数据，并应用主成分分析法对数据进行分析，并获取其数据特征，得到特征参数，然后应用神经网络法建立天然和人工处理翡翠分类鉴定模型。
对于待鉴定的翡翠，首先根据上述步骤中的方法制备样品、采集太赫兹时域信号并计算样品的特征参数，然后将待鉴定翡翠的特征参数与翡翠分类鉴定模型进行比对，选取最为接近的模型作为鉴定结果，进而判断待鉴定翡翠是否是人工处理过的翡翠。
以上的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。
Claims (9)
1.基于太赫兹时域光谱技术的翡翠鉴定方法，其特征在于：包括以下步骤：
S100：建立翡翠分类鉴定模型；
S200：制备待鉴定翡翠样品；
S300：测量待鉴定翡翠样品的太赫兹时域信号；
S400：计算待鉴定翡翠样品的特征参数；
S500：将待鉴定翡翠样品的特征参数与翡翠分类鉴定模型中的各个模型进行对比，得到鉴定结果；
S100具体包括以下步骤：
S101：制备天然翡翠样品和人工处理翡翠样品；
S102：测量天然翡翠样品和人工处理翡翠样品的太赫兹时域信号；
S103：计算天然翡翠样品和人工处理翡翠样品的特征参数；
S104：根据特征参数，应用神经网络算法形成翡翠分类鉴定模型。
2.根据权利要求1所述的基于太赫兹时域光谱技术的翡翠鉴定方法，其特征在于：S200以及S101中制备天然翡翠样品、人工处理翡翠样品以及待鉴定翡翠样品时，均执行以下步骤：
将待制备的翡翠样品厚度磨至预设厚度；
将待制备的翡翠样品的两面均抛光至镜面光泽。
3.根据权利要求1所述的基于太赫兹时域光谱技术的翡翠鉴定方法，其特征在于：所述S300以及S102中测量天然翡翠样品、人工处理翡翠样品以及待鉴定翡翠样品的太赫兹时域信号时，均执行以下步骤：
S1：激光设备发射激光，激光通过偏振分光镜后分为两束；
S2：能量较弱的一束作为探测光，探测光经过光学镜头折射和会聚之后，不经过样本直接照射在用于探测的光导天线上；
S3：能量较强的另一束作为抽运光，抽运光经光学镜头延时和聚焦后会聚在加有偏电压的光导天线上，产生太赫兹脉冲；
S4：太赫兹脉冲辐射通过半球面透镜发射出来并经过透镜聚焦在样本表面，探测透镜会将透过样本之后的太赫兹信号会聚，并照射在光导天线上；
S5：由探测光对太赫兹信号进行离散采样，从而获取样品对应的太赫兹信号的时域波形。
4.根据权利要求3所述的基于太赫兹时域光谱技术的翡翠鉴定方法，其特征在于：S1-S5的测试环境的空气湿度为1.5-2.5％，温度为20-23℃。
5.根据权利要求3所述的基于太赫兹时域光谱技术的翡翠鉴定方法，其特征在于：S1-S5中的测试仪器和被测样本均置于充有氮气的密封空间中。
6.根据权利要求3所述的基于太赫兹时域光谱技术的翡翠鉴定方法，其特征在于：S1所述激光为中心波长为1064nm、脉宽为80fs、重复频率为100MHz、输出功率为20mW的飞秒脉冲激光。
7.根据权利要求1所述的基于太赫兹时域光谱技术的翡翠鉴定方法，其特征在于：所述S400以及S103中计算天然翡翠样品、人工处理翡翠样品以及待鉴定翡翠样品的特征参数时，执行以下步骤：
S10：将太赫兹时域信号利用快速傅立叶变换转化为太赫兹频域信号；
S20：根据太赫兹频域光谱提取吸收光谱；
S30：应用主成分分析法对吸收光谱进行分析，并获取其特征参数。
8.根据权利要求7所述的基于太赫兹时域光谱技术的翡翠鉴定方法，其特征在于：S20中根据以下公式，提取吸收光谱：
T(ω)＝Esam(ω)/Eref(ω)
其中，T(ω)为翡翠样品的透射系数光谱，Eref(ω)为参考信号的太赫兹频谱，Esam(ω)为翡翠样品太赫兹频谱，ω为角频率，d为翡翠样品的厚度，c为光速，α(ω)为翡翠样品的吸收系数，ρ(ω)项为翡翠样品信号与参考信号幅度的比值，k(ω)为测试样品复折射率的虚部，也称为消光系数。
9.根据权利要求1所述的基于太赫兹时域光谱技术的翡翠鉴定方法，其特征在于：所述S300以及S102中测量天然翡翠样品、人工处理翡翠样品以及待鉴定翡翠样品的太赫兹时域信号时，均选取样本上3-5个不同的点位进行信号采集，每个点位重复采集3-4次太赫兹时域信号，计算特征参数时，取太赫兹时域信号的平均值。
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