拉曼光谱结合k均值法检验手帕纸包装袋的研究
引言
手帕纸包装袋使用具有广泛性,其包装袋残片被在案件现场的概率较大,弄清手帕纸的种属来源,能够提供使用人身份及活动路线信息,对案件推动具有重要作用。现场残留包装袋往往受环境因素影响,仅余部分残片,给追溯手帕纸的来源、品牌,实现检验分类设置了障碍,亟待开展进一步检验分析。
手帕纸由于生产厂家,合成工艺、商品化助剂添加及生产设备选取都存在一定偏差,不同品种的手帕纸塑料包装袋有不同物理及化学特征,这些差异均会使拉曼散射强度有所差异。因此采用拉曼光谱法可以有效的区分手帕纸外包装,从而为实际现场塑料物证检验提供了充分参考。
研究成果
近期,中国gong安大学姜红教授团队基于matlab进行拉曼数据预处理及相似度分析,结合k均值聚类法(k-means)对收集到的不同手帕纸小包装袋样本进行建模分析,可以获得合适的初始凝聚点数k,实现了手帕纸的区分检验。
手帕纸外包装袋为塑料,以树脂为主要原料,以增塑剂、填充剂、润滑剂、着色剂等添加剂为辅助成分通过高压合成的高分子化合物。包装袋主要填料为合成树脂,多为聚乙烯、聚氯乙烯或聚丙烯,常见塑料助剂为caco3、滑石粉和baso4。通过筛选我们发现依据填料种类可将样本分为三大类(见表3),第i类样品中主要填料为聚乙烯(如图2),第ii类样品中主要填料为聚氯乙烯(如图3),第iii类样品中主要填料为聚丙烯(如图4).
表3 手帕纸塑料包装袋样品分类
图2 第i类样品的拉曼光谱图
图3 第ii类样品的拉曼光谱图
图4 第iii类样品的拉曼光谱图
首先基于主成分分析法(principle component analysis,pca)进行数据预处理,以实现数据降维,提升分析准确性,从总体协和方差矩阵出发进行主成分分析。选取分类贡献率大于百分之一的pc1、pc2、pc3作为主特征,以待后续验证分析。作为快速聚类法,k均值聚类法不需预知样本种数,可对k值进行迅速演算并反馈样本吻合度,终筛选出合适k值,同时实现样本分类。本次结合kmeans函数及silhouette函数分别对三大类样品进行进一步分类,数据准确性达93%。结合k均值聚类法,基于已知样本标准数据,可实现对未知样本的快速分类和鉴定,分类成功率达97.14%。
该方法操作简便、度高,将计算机软件技术和光谱检测技术相结合,相较传统的谱图分析法更加快速准确,数据处理效率更高,为实际应用提供了充分参考。对信噪比较高的样本数据也可实现迅速分类,背景容错率好,可在gongan实践中对现场不易分类的局部手帕纸外包装袋进行检测分类,为实际办案中划定嫌疑人活动轨迹、侦破案件提供线索,为刑事诉讼提供合法证据。
文章信息:
该成果近期以“拉曼光谱结合k均值法检验手帕纸包装袋的研究”为题发表在期刊上,该工作由中国gong安大学姜红课题组完成,
本研究采用的是北京卓立汉光仪器有限公司“finder insight 便携式拉曼光谱仪,如需了解该产品,欢迎联系。
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