CN112834481B - 一种拉曼光谱增强测量***及测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于光谱检测技术领域，公开了一种拉曼光谱增强测量***及测量方法，所述拉曼光谱增强测量***包括：样品采集模块、样品预处理模块、拉曼光谱测量模块、光谱预处理模块、特征提取模块、特征处理模块、光谱增强模块、中央处理和控制模块、原始谱图获取模块、原始谱图预处理模块、数据处理模块、数据传输模块、数据存储模块、人机交互模块。本发明通过光谱增强模块能够有效增强针对瑞利散射、宽带荧光等杂散光的滤除效果，提高***整体的探测效率，通过样品采集模块有效保证了检测结果的准确度；同时，通过样品预处理模块削弱了由于样品不均等其他影响因素对激光拉曼光谱测量结果的影响，提高了本发明所述测量方法的可靠性和准确度。

Description

一种拉曼光谱增强测量***及测量方法

技术领域

本发明属于光谱检测技术领域，尤其涉及一种拉曼光谱增强测量***及测量方法。

背景技术

目前，拉曼光谱(Raman spectra)，是一种散射光谱。拉曼光谱分析法是基于印度科学家C.V.拉曼(Raman)所发现的拉曼散射效应，对与入射光频率不同的散射光谱进行分析以得到分子振动、转动方面信息，并应用于分子结构研究的一种分析方法。

拉曼光谱技术是一种基于拉曼散射效应，通过测量与激发光频率不同的散射光，从而对分子结构进行分析的光谱测量技术。由于在光与物质相互作用过程中，物质的拉曼频移仅与其分子的振动和转动能级有关，不同物质分子具有不同的拉曼频移，所以拉曼光谱技术具有高度化学特异性，可实现对物质成分的分析鉴别。同时，由于该技术可实现样品的无损、无接触探测，所以具有探测时间短、样品用量少等优势，近年来被广泛应用于安检、化学、生物医学、考古学等领域。

然而传统拉曼光谱(CR)技术一般针对百μm量级的近表层成分以及透明介质覆盖下的内部成分进行分析，所以在一些不/半透明漫散射介质覆盖的样品分析和检测性应用中，CR技术无法得到有效的探测结果。而且现有的拉曼光谱检测方法对检测结果有较大的操作误差，难以满足现场颗粒表面污染物精确定量检测的要求。

通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：

(1)在一些不/半透明漫散射介质覆盖的样品分析和检测性应用中，CR技术无法得到有效的探测结果。

(2)现有的拉曼光谱检测方法对检测结果有较大的操作误差，难以满足现场颗粒表面污染物精确定量检测的要求。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种拉曼光谱增强测量***及测量方法。

本发明是这样实现的，一种拉曼光谱增强测量方法，所述拉曼光谱增强测量方法包括以下步骤：

步骤一，通过人机交互模块对预设参数进行输入，并根据预设参数建立对应的原始拉曼光谱数据库，将原始拉曼光谱数据库存储于数据存储模块；通过样品采集模块利用样品收集装置对需要进行检测的样品进行定量采集；

步骤二，通过样品预处理模块利用实验设备对采集样品进行预处理，获取待测样品的图像信息，其中，所述实验设备为CCD或数码相机；通过拉曼光谱测量模块利用拉曼光谱检测仪对样品的多个测量点进行激光光谱测量，获取待测样品的光谱信息；

步骤三，通过光谱预处理模块在拉曼光谱检测仪的发射光路增加多片滤波片，对瑞利散射和宽带荧光的杂散光进行滤除；分别对获取的图像信息和光谱信息进行预处理后，通过特征提取模块利用特征提取程序分别获取待测样品的图像信息特征和光谱信息特征；

步骤四，通过特征处理模块利用处理程序分别对图像特征和光谱特征进行归一化处理后，利用自适应删减方法或自适应删减和人工神经网络联合方法分别对归一化后的图像特征和光谱特征进行自适应筛选，提取有用特征；

步骤五，通过光谱增强模块利用光谱增强程序采用人工神经网络方法或距离最近方法对有用图像特征和光谱特征进行融合，获得融合增强处理后的拉曼光谱；通过中央处理和控制模块利用单片机或控制器对所述拉曼光谱增强测量***各个受控模块的正常运行进行协调控制；

步骤六，通过原始谱图获取模块获取通过光谱增强后得到的拉曼光谱测量的原始谱图；通过原始谱图预处理模块对各测量点的拉曼光谱的原始谱图进行预处理，得到对应的预处理谱图；

步骤七，通过数据处理模块对预处理谱图的各项数据进行处理分析，并对处理后的谱图数据与预设的标准数据进行对比，生成对比曲线图；通过数据传输模块利用无线信号传输器将采集数据传递到远程的监控中心；

步骤八，通过数据存储模块利用存储器对预设参数、待测样品图像信息、待测样品光谱信息、图像信息特征和光谱信息特征、有用特征、光谱增强结果、原始谱图、预处理谱图以及对比曲线图进行存储；

步骤九，通过人机交互界面对预设参数进行输入，并预设参数、待测样品图像信息、待测样品光谱信息、图像信息特征和光谱信息特征、有用特征、光谱增强结果、原始谱图、预处理谱图以及对比曲线图的实时数据进行更新显示。

进一步，步骤一中，所述根据预设参数建立对应的原始拉曼光谱数据库，包括：

(1)筛选出符合第一预设参数的基础数据形成监测数据库，所述监测数据库中的监测数据符合第二预设参数时，所述监测数据重新归入所述基础数据库；

(2)通过统计单元按至少一个维度对监测数据库进行统计并形成统计数据，输出单元将统计数据输出为至少一个可视化图表。

进一步，步骤二中，所述通过样品预处理模块对采集样品进行的预处理，包括对采集样品进行压片处理，得到不同样品组对应的压片样品。

进一步，步骤三中，所述图像信息预处理方法包括减最小值、减平均值、差分输入、小波分析、主成份分析、独立成分分析、一阶微分处理、二阶微分处理、中值滤波和自适应删减算法的任意一种方法或几种方法的组合；所述光谱信息的预处理包括消除基线漂移、去除光谱噪声和压缩光谱信息。

进一步，步骤六中，所述通过原始谱图预处理模块对各测量点的拉曼光谱的原始谱图进行预处理，包括平滑、基线校正和一阶导数处理。

进一步，所述平滑、基线校正和一阶导数处理，包括：

(1)采用卷积法对拉曼光谱进行多项式阶数为二阶的多点平滑处理；

(2)采用自适应迭代重加权惩罚最小二乘法airPLS进行基线校正，去除拉曼光谱荧光干扰；

(3)采用一阶导数对平滑和基线校正后的拉曼光谱进行处理，得到一阶导数拉曼光谱。

进一步，步骤七中，所述对比曲线图生成后，还包括：

(1)获取待测样品的原始拉曼光谱曲线中的特征部分；

(2)将所述待测样品的原始拉曼光谱曲线与原始拉曼光谱数据库进行对比以判定待测样品中的物质组成。

本发明的另一目的在于提供一种应用所述的拉曼光谱增强测量方法的拉曼光谱增强测量***，所述拉曼光谱增强测量***包括：

样品采集模块、样品预处理模块、拉曼光谱测量模块、光谱预处理模块、特征提取模块、特征处理模块、光谱增强模块、中央处理和控制模块、原始谱图获取模块、原始谱图预处理模块、数据处理模块、数据传输模块、数据存储模块、人机交互模块。

样品采集模块，与中央处理和控制模块连接，用于通过样品收集装置对需要进行检测的样品进行定量采集；

样品预处理模块，与中央处理和控制模块连接，用于通过实验设备对采集样品进行预处理，获取待测样品的图像信息；

拉曼光谱测量模块，与中央处理和控制模块连接，用于通过拉曼光谱检测仪对样品的多个测量点进行激光光谱测量，获取待测样品的光谱信息；

光谱预处理模块，与中央处理和控制模块连接，用于通过在拉曼光谱检测仪的发射光路增加多片滤波片，对瑞利散射和宽带荧光的杂散光进行滤除；

特征提取模块，与中央处理和控制模块连接，用于分别对获取的图像信息和光谱信息进行预处理后，通过特征提取程序分别获取待测样品的图像信息特征和光谱信息特征；

特征处理模块，与中央处理和控制模块连接，用于通过处理程序分别对图像特征和光谱特征进行归一化处理，并分别对归一化后的图像特征和光谱特征进行自适应提取有用特征；

光谱增强模块，与中央处理和控制模块连接，用于通过光谱增强程序对有用图像特征和光谱特征进行融合，获得融合增强处理后的拉曼光谱；

中央处理和控制模块，与样品采集模块、样品预处理模块、拉曼光谱测量模块、光谱预处理模块、特征提取模块、特征处理模块、光谱增强模块、原始谱图获取模块、原始谱图预处理模块、数据处理模块、数据传输模块、数据存储模块、人机交互模块连接，用于通过单片机或控制器对所述拉曼光谱增强测量***各个受控模块的正常运行进行协调控制；

原始谱图获取模块，与中央处理和控制模块连接，用于获取通过光谱增强后得到的拉曼光谱测量的原始谱图；

原始谱图预处理模块，与中央处理和控制模块连接，用于对各测量点的拉曼光谱的原始谱图进行预处理，得到对应的预处理谱图；

数据处理模块，与中央处理和控制模块连接，用于对预处理谱图的各项数据进行处理分析，并对处理后的谱图数据与预设的标准数据进行对比，生成对比曲线图；

数据传输模块，与中央处理和控制模块连接，用于通过无线信号传输器将采集数据传递到远程的监控中心；

数据存储模块，与中央处理和控制模块连接，用于通过存储器对预设参数、待测样品图像信息、待测样品光谱信息、图像信息特征和光谱信息特征、有用特征、光谱增强结果、原始谱图、预处理谱图以及对比曲线图进行存储；

人机交互模块，与中央处理和控制模块连接，用于通过人机交互界面对预设参数进行输入，并预设参数、待测样品图像信息、待测样品光谱信息、图像信息特征和光谱信息特征、有用特征、光谱增强结果、原始谱图、预处理谱图以及对比曲线图的实时数据进行更新显示。

本发明的另一目的在于提供一种存储在计算机可读介质上的计算机程序产品，包括计算机可读程序，供于电子装置上执行时，提供用户输入接口以实施所述的拉曼光谱增强测量方法。

本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，储存有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述的拉曼光谱增强测量方法。

结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：本发明提供的拉曼光谱增强测量方法，通过光谱增强模块在拉曼光谱检测仪的发射光路增加多片滤波片，能够有效增强针对瑞利散射、宽带荧光等杂散光的滤除效果，提高***整体的探测效率，通过样品采集模块可以对待测样品进行定量采集，并可有效保证检测结果的准确度；通过样品预处理模块削弱了由于样品不均等其他影响因素对激光拉曼光谱测量结果的影响，提高了本发明所述测量方法的可靠性和准确度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的拉曼光谱增强测量方法流程图。

图2是本发明实施例提供的拉曼光谱增强测量***的结构框图；

图中：1、样品采集模块；2、样品预处理模块；3、拉曼光谱测量模块；4、光谱预处理模块；5、特征提取模块；6、特征处理模块；7、光谱增强模块；8、中央处理和控制模块；9、原始谱图获取模块；10、原始谱图预处理模块；11、数据处理模块；12、数据传输模块；13、数据存储模块；14、人机交互模块。

图3是本发明实施例提供的根据预设参数建立对应的原始拉曼光谱数据库的方法流程图。

图4是本发明实施例提供的平滑、基线校正和一阶导数处理的方法流程图。

图5是本发明实施例提供的对比曲线图生成后还包括的方法流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种拉曼光谱增强测量***及测量方法，下面结合附图对本发明作详细的描述。

如图1所示，本发明实施例提供的拉曼光谱增强测量方法包括以下步骤：

S101，通过人机交互模块对预设参数进行输入，并根据预设参数建立对应的原始拉曼光谱数据库，将原始拉曼光谱数据库存储于数据存储模块；通过样品采集模块利用样品收集装置对需要进行检测的样品进行定量采集；

S102，通过样品预处理模块利用实验设备对采集样品进行预处理，获取待测样品的图像信息，其中，所述实验设备为CCD或数码相机；通过拉曼光谱测量模块利用拉曼光谱检测仪对样品的多个测量点进行激光光谱测量，获取待测样品的光谱信息；

S103，通过光谱预处理模块在拉曼光谱检测仪的发射光路增加多片滤波片，对瑞利散射和宽带荧光的杂散光进行滤除；分别对获取的图像信息和光谱信息进行预处理后，通过特征提取模块利用特征提取程序分别获取待测样品的图像信息特征和光谱信息特征；

S104，通过特征处理模块利用处理程序分别对图像特征和光谱特征进行归一化处理后，利用自适应删减方法或自适应删减和人工神经网络联合方法分别对归一化后的图像特征和光谱特征进行自适应筛选，提取有用特征；

S105，通过光谱增强模块利用光谱增强程序采用人工神经网络方法或距离最近方法对有用图像特征和光谱特征进行融合，获得融合增强处理后的拉曼光谱；通过中央处理和控制模块利用单片机或控制器对所述拉曼光谱增强测量***各个受控模块的正常运行进行协调控制；

S106，通过原始谱图获取模块获取通过光谱增强后得到的拉曼光谱测量的原始谱图；通过原始谱图预处理模块对各测量点的拉曼光谱的原始谱图进行预处理，得到对应的预处理谱图；

S107，通过数据处理模块对预处理谱图的各项数据进行处理分析，并对处理后的谱图数据与预设的标准数据进行对比，生成对比曲线图；通过数据传输模块利用无线信号传输器将采集数据传递到远程的监控中心；

S108，通过数据存储模块利用存储器对预设参数、待测样品图像信息、待测样品光谱信息、图像信息特征和光谱信息特征、有用特征、光谱增强结果、原始谱图、预处理谱图以及对比曲线图进行存储；

S109，通过人机交互界面对预设参数进行输入，并预设参数、待测样品图像信息、待测样品光谱信息、图像信息特征和光谱信息特征、有用特征、光谱增强结果、原始谱图、预处理谱图以及对比曲线图的实时数据进行更新显示。

本发明实施例提供的步骤S102中，所述通过样品预处理模块对采集样品进行的预处理，包括对采集样品进行压片处理，得到不同样品组对应的压片样品。

本发明实施例提供的步骤S103中，所述图像信息预处理方法包括减最小值、减平均值、差分输入、小波分析、主成份分析、独立成分分析、一阶微分处理、二阶微分处理、中值滤波和自适应删减算法的任意一种方法或几种方法的组合；所述光谱信息的预处理包括消除基线漂移、去除光谱噪声和压缩光谱信息。

本发明实施例提供的步骤S106中，所述通过原始谱图预处理模块对各测量点的拉曼光谱的原始谱图进行预处理，包括平滑、基线校正和一阶导数处理。

如图2所示，本发明实施例提供的拉曼光谱增强测量***包括：样品采集模块1、样品预处理模块2、拉曼光谱测量模块3、光谱预处理模块4、特征提取模块5、特征处理模块6、光谱增强模块7、中央处理和控制模块8、原始谱图获取模块9、原始谱图预处理模块10、数据处理模块11、数据传输模块12、数据存储模块13、人机交互模块14。

样品采集模块1，与中央处理和控制模块8连接，用于通过样品收集装置对需要进行检测的样品进行定量采集；

样品预处理模块2，与中央处理和控制模块8连接，用于通过实验设备对采集样品进行预处理，获取待测样品的图像信息；

拉曼光谱测量模块3，与中央处理和控制模块8连接，用于通过拉曼光谱检测仪对样品的多个测量点进行激光光谱测量，获取待测样品的光谱信息；

光谱预处理模块4，与中央处理和控制模块8连接，用于通过在拉曼光谱检测仪的发射光路增加多片滤波片，对瑞利散射和宽带荧光的杂散光进行滤除；

特征提取模块5，与中央处理和控制模块8连接，用于分别对获取的图像信息和光谱信息进行预处理后，通过特征提取程序分别获取待测样品的图像信息特征和光谱信息特征；

特征处理模块6，与中央处理和控制模块8连接，用于通过处理程序分别对图像特征和光谱特征进行归一化处理，并分别对归一化后的图像特征和光谱特征进行自适应提取有用特征；

光谱增强模块7，与中央处理和控制模块8连接，用于通过光谱增强程序对有用图像特征和光谱特征进行融合，获得融合增强处理后的拉曼光谱；

中央处理和控制模块8，与样品采集模块1、样品预处理模块2、拉曼光谱测量模块3、光谱预处理模块4、特征提取模块5、特征处理模块6、光谱增强模块7、原始谱图获取模块9、原始谱图预处理模块10、数据处理模块11、数据传输模块12、数据存储模块13、人机交互模块14连接，用于通过单片机或控制器对所述拉曼光谱增强测量***各个受控模块的正常运行进行协调控制；

原始谱图获取模块9，与中央处理和控制模块8连接，用于获取通过光谱增强后得到的拉曼光谱测量的原始谱图；

原始谱图预处理模块10，与中央处理和控制模块8连接，用于对各测量点的拉曼光谱的原始谱图进行预处理，得到对应的预处理谱图；

数据处理模块11，与中央处理和控制模块8连接，用于对预处理谱图的各项数据进行处理分析，并对处理后的谱图数据与预设的标准数据进行对比，生成对比曲线图；

数据传输模块12，与中央处理和控制模块8连接，用于通过无线信号传输器将采集数据传递到远程的监控中心；

数据存储模块13，与中央处理和控制模块8连接，用于通过存储器对预设参数、待测样品图像信息、待测样品光谱信息、图像信息特征和光谱信息特征、有用特征、光谱增强结果、原始谱图、预处理谱图以及对比曲线图进行存储；

人机交互模块14，与中央处理和控制模块8连接，用于通过人机交互界面对预设参数进行输入，并预设参数、待测样品图像信息、待测样品光谱信息、图像信息特征和光谱信息特征、有用特征、光谱增强结果、原始谱图、预处理谱图以及对比曲线图的实时数据进行更新显示。

下面结合具体实施例对本发明作进一步描述。

实施例1

本发明实施例提供的拉曼光谱增强测量方法如图1所示，作为优选实施例，如图3所示，本发明实施例提供的根据预设参数建立对应的原始拉曼光谱数据库的方法包括：

S201，筛选出符合第一预设参数的基础数据形成监测数据库，所述监测数据库中的监测数据符合第二预设参数时，所述监测数据重新归入所述基础数据库；

S202，通过统计单元按至少一个维度对监测数据库进行统计并形成统计数据，输出单元将统计数据输出为至少一个可视化图表。

实施例2

本发明实施例提供的拉曼光谱增强测量方法如图1所示，作为优选实施例，如图4所示，本发明实施例提供的平滑、基线校正和一阶导数处理的方法包括：

S301，采用卷积法对拉曼光谱进行多项式阶数为二阶的多点平滑处理；

S302，采用自适应迭代重加权惩罚最小二乘法airPLS进行基线校正，去除拉曼光谱荧光干扰；

S303，采用一阶导数对平滑和基线校正后的拉曼光谱进行处理，得到一阶导数拉曼光谱。

实施例3

本发明实施例提供的拉曼光谱增强测量方法如图1所示，作为优选实施例，如图5所示，本发明实施例提供的对比曲线图生成后，还包括：

S401，获取待测样品的原始拉曼光谱曲线中的特征部分；

S402，将所述待测样品的原始拉曼光谱曲线与原始拉曼光谱数据库进行对比以判定待测样品中的物质组成。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用全部或部分地以计算机程序产品的形式实现，所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载或执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输)。所述计算机可读取存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘SolidState Disk(SSD))等。

在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上；术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”、“前端”、“后端”、“头部”、“尾部”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

以上所述，仅为本发明较优的具体的实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种拉曼光谱增强测量方法，其特征在于，所述拉曼光谱增强测量方法包括以下步骤：

步骤一，通过人机交互模块对预设参数进行输入，并根据预设参数建立对应的原始拉曼光谱数据库，将原始拉曼光谱数据库存储于数据存储模块；通过样品采集模块利用样品收集装置对需要进行检测的样品进行定量采集；

步骤二，通过样品预处理模块利用实验设备对采集样品进行预处理，获取待测样品的图像信息，其中，所述实验设备为数码相机；通过拉曼光谱测量模块利用拉曼光谱检测仪对样品的多个测量点进行激光光谱测量，获取待测样品的光谱信息；

步骤三，通过光谱预处理模块在拉曼光谱检测仪的发射光路增加多片滤波片，对瑞利散射和宽带荧光的杂散光进行滤除；分别对获取的图像信息和光谱信息进行预处理后，通过特征提取模块利用特征提取程序分别获取待测样品的图像信息特征和光谱信息特征；

步骤四，通过特征处理模块利用处理程序分别对图像特征和光谱特征进行归一化处理后，利用自适应删减方法或自适应删减和人工神经网络联合方法分别对归一化后的图像特征和光谱特征进行自适应筛选，提取有用特征；

步骤五，通过光谱增强模块利用光谱增强程序采用人工神经网络方法或距离最近方法对有用图像特征和光谱特征进行融合，获得融合增强处理后的拉曼光谱；通过中央处理和控制模块利用控制器对所述拉曼光谱增强测量***各个受控模块的正常运行进行协调控制；

步骤六，通过原始谱图获取模块获取通过光谱增强后得到的拉曼光谱测量的原始谱图；通过原始谱图预处理模块对各测量点的拉曼光谱的原始谱图进行预处理，得到对应的预处理谱图；

步骤七，通过数据处理模块对预处理谱图的各项数据进行处理分析，并对处理后的谱图数据与预设的标准数据进行对比，生成对比曲线图；通过数据传输模块利用无线信号传输器将采集数据传递到远程的监控中心；

步骤八，通过数据存储模块利用存储器对预设参数、待测样品图像信息、待测样品光谱信息、图像信息特征和光谱信息特征、有用特征、光谱增强结果、原始谱图、预处理谱图以及对比曲线图进行存储；

步骤九，通过人机交互界面对预设参数进行输入，并预设参数、待测样品图像信息、待测样品光谱信息、图像信息特征和光谱信息特征、有用特征、光谱增强结果、原始谱图、预处理谱图以及对比曲线图的实时数据进行更新显示。

2.如权利要求1所述的拉曼光谱增强测量方法，其特征在于，步骤一中，所述根据预设参数建立对应的原始拉曼光谱数据库，包括：

(1)筛选出符合第一预设参数的基础数据形成监测数据库，所述监测数据库中的监测数据符合第二预设参数时，所述监测数据重新归入基础数据库；

(2)通过统计单元按至少一个维度对监测数据库进行统计并形成统计数据，输出单元将统计数据输出为至少一个可视化图表。

3.如权利要求1所述的拉曼光谱增强测量方法，其特征在于，步骤二中，所述通过样品预处理模块对采集样品进行的预处理，包括对采集样品进行压片处理，得到不同样品组对应的压片样品。

4.如权利要求1所述的拉曼光谱增强测量方法，其特征在于，步骤三中，所述图像信息预处理方法包括减最小值、减平均值、差分输入、小波分析、主成份分析、独立成分分析、一阶微分处理、二阶微分处理、中值滤波和自适应删减算法的任意一种方法或几种方法的组合；所述光谱信息的预处理包括消除基线漂移、去除光谱噪声和压缩光谱信息。

5.如权利要求1所述的拉曼光谱增强测量方法，其特征在于，步骤六中，所述通过原始谱图预处理模块对各测量点的拉曼光谱的原始谱图进行预处理，包括平滑、基线校正和一阶导数处理。

6.如权利要求5所述的拉曼光谱增强测量方法，其特征在于，所述平滑、基线校正和一阶导数处理，包括：

(1)采用卷积法对拉曼光谱进行多项式阶数为二阶的多点平滑处理；

(2)采用自适应迭代重加权惩罚最小二乘法airPLS进行基线校正，去除拉曼光谱荧光干扰；

(3)采用一阶导数对平滑和基线校正后的拉曼光谱进行处理，得到一阶导数拉曼光谱。

7.如权利要求1所述的拉曼光谱增强测量方法，其特征在于，步骤七中，所述对比曲线图生成后，还包括：

(1)获取待测样品的原始拉曼光谱曲线中的特征部分；

(2)将所述待测样品的原始拉曼光谱曲线与原始拉曼光谱数据库进行对比以判定待测样品中的物质组成。

8.一种应用如权利要求1～7任意一项所述的拉曼光谱增强测量方法的拉曼光谱增强测量***，其特征在于，所述拉曼光谱增强测量***包括：

样品采集模块、样品预处理模块、拉曼光谱测量模块、光谱预处理模块、特征提取模块、特征处理模块、光谱增强模块、中央处理和控制模块、原始谱图获取模块、原始谱图预处理模块、数据处理模块、数据传输模块、数据存储模块、人机交互模块；

样品采集模块，与中央处理和控制模块连接，用于通过样品收集装置对需要进行检测的样品进行定量采集；

样品预处理模块，与中央处理和控制模块连接，用于通过实验设备对采集样品进行预处理，获取待测样品的图像信息；

拉曼光谱测量模块，与中央处理和控制模块连接，用于通过拉曼光谱检测仪对样品的多个测量点进行激光光谱测量，获取待测样品的光谱信息；

光谱预处理模块，与中央处理和控制模块连接，用于通过在拉曼光谱检测仪的发射光路增加多片滤波片，对瑞利散射和宽带荧光的杂散光进行滤除；

特征提取模块，与中央处理和控制模块连接，用于分别对获取的图像信息和光谱信息进行预处理后，通过特征提取程序分别获取待测样品的图像信息特征和光谱信息特征；

特征处理模块，与中央处理和控制模块连接，用于通过处理程序分别对图像特征和光谱特征进行归一化处理，并分别对归一化后的图像特征和光谱特征进行自适应提取有用特征；

光谱增强模块，与中央处理和控制模块连接，用于通过光谱增强程序对有用图像特征和光谱特征进行融合，获得融合增强处理后的拉曼光谱；

中央处理和控制模块，与样品采集模块、样品预处理模块、拉曼光谱测量模块、光谱预处理模块、特征提取模块、特征处理模块、光谱增强模块、原始谱图获取模块、原始谱图预处理模块、数据处理模块、数据传输模块、数据存储模块、人机交互模块连接，用于通过单片机或控制器对所述拉曼光谱增强测量***各个受控模块的正常运行进行协调控制；

原始谱图获取模块，与中央处理和控制模块连接，用于获取通过光谱增强后得到的拉曼光谱测量的原始谱图；

原始谱图预处理模块，与中央处理和控制模块连接，用于对各测量点的拉曼光谱的原始谱图进行预处理，得到对应的预处理谱图；

数据处理模块，与中央处理和控制模块连接，用于对预处理谱图的各项数据进行处理分析，并对处理后的谱图数据与预设的标准数据进行对比，生成对比曲线图；

数据传输模块，与中央处理和控制模块连接，用于通过无线信号传输器将采集数据传递到远程的监控中心；

数据存储模块，与中央处理和控制模块连接，用于通过存储器对预设参数、待测样品图像信息、待测样品光谱信息、图像信息特征和光谱信息特征、有用特征、光谱增强结果、原始谱图、预处理谱图以及对比曲线图进行存储；

人机交互模块，与中央处理和控制模块连接，用于通过人机交互界面对预设参数进行输入，并预设参数、待测样品图像信息、待测样品光谱信息、图像信息特征和光谱信息特征、有用特征、光谱增强结果、原始谱图、预处理谱图以及对比曲线图的实时数据进行更新显示。

9.一种存储在计算机可读介质上的计算机程序产品，包括计算机可读程序，供于电子装置上执行时，提供用户输入接口以实施如权利要求1～7任意一项所述的拉曼光谱增强测量方法。

10.一种计算机可读存储介质，储存有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1～7任意一项所述的拉曼光谱增强测量方法。