差分拉曼光谱结合机器学习对汽车灯罩的可视化研究

为实现对汽车灯罩的快速无损、高效便捷的分类及预测,提出一种基于差分拉曼光谱结合机器学习对灯罩的可视化鉴别方法。利用差分拉曼光谱仪对32个品牌、9种车型共计46种汽车灯罩样品进行了检测,得到了样品的差分拉曼光谱图。对光谱数据先进行主成分分析降维,用提取到的5个PCA对样品进行自组织映射(SOM)聚类,同时对聚类结果可视化处理,再结合多元无序logistic回归、可优化支持向量机(SVM)对样品进行分类预测。46个样品被分为7类,多元无序logistic回归、可优化支持向量机的准确率皆为100%,实现了对样品的分类及预测。差分拉曼光谱准确高效,谱峰尖锐清晰,可以分析样品的主要成分及填料。SOM函数分类效果较好,所建立的分类模型可以精准地对不同来源汽车灯罩样品进行区分及归属预测,为汽车灯罩物证溯源提供了一种新的思路和技术手段。     

车灯灯罩生产过程中残余应力的控制

针对车灯灯罩的焊接工艺提出了一种降低车灯残余应力的方法,研究了车灯灯罩焊接过程中残余应力的控制手段,即使用退火热处理技术减小热板焊接产生的残余应力。以某车灯为例,使用载荷测量法测量退火前后的残余应力,验证退火的效果。结果表明,此方法对减小残余应力,提高产品质量具有重要意义。     

X射线荧光光谱法检验塑料拖鞋样品

对不同品牌的塑料拖鞋进行区分和鉴别。对31个不同品牌的塑料拖鞋样品进行X射线荧光光谱法(XRF)检验,选用Plastic-FP方法进行分析。根据塑料拖鞋样品中所含元素的种类及含量的不同,可以对塑料拖鞋样本进行区分。     

拉曼光谱法检验泡沫塑料的研究

建立一种简便快速、准确无损的检验泡沫塑料的方法,利用RT2000拉曼检测仪,对40个不同品牌、不同用途的泡沫塑料样品进行分析检验。依据拉曼光谱图中拉曼特征峰的不同,对每个样品的拉曼光谱图进行分析比较,根据所用塑料及填料的不同,可以对泡沫塑料样品进行区分。该检验方法操作简便,结果准确可靠,无需特殊的前处理且无损样品,为公安机关实际办案提供一种有效的分析方法。     

车灯反射罩的镜面化处理

BMC模压车灯，国内使用已不少，本文简要介绍模压车灯罩的镜面化处理工艺。     

基于K均值算法的X射线荧光光谱法检验药用铝塑包装片的研究

药用铝塑包装片是犯罪现场勘查过程中常见的物证,研究建立一种准确检验药用铝塑包装片种类的方法,可为法庭科学领域现场物证检验提供技术支撑。实验利用X射线荧光光谱仪(XRF)对30个不同品牌、不同厂家的药用铝塑包装片样品进行测定,按照元素含量对样品初步分组,用Pearson相关系数和假设检验分析样品的相关性;运用Python语言中sklearn模块对元素指标进行K均值聚类分析,通过误差平方和法(SSE)寻找最优K值,用轮廓系数评估聚类结果,最终实现不同样品的精确分类。     

扫描电镜-X射线能谱法检验汽车轮胎橡胶

目的用扫描电子显微镜-X射线能谱法检验汽车轮胎橡胶样品中无机成分并进行比对分析。方法将汽车轮胎橡胶样品置于体视显微镜下,用无水乙醇清洗,用手术刀分离,将分离后的样品置样品台上,用扫描电子显微镜-X射线能谱法分析。结果同一汽车轮胎不同层次橡胶元素种类及含量有差异,不同种类汽车轮胎橡胶元素种类及含量有差异。结论扫描电子显微镜-X射线能谱法检验汽车轮胎橡胶具有快速、准确、所需样品量少等特点,可应用于司法实践交通肇事逃逸案中汽车轮胎橡胶物证中无机成分的比对分析。     

多维度结合XRF对塑钢窗的快速检验

为建立一种检验塑钢窗物证的方法，利用X射线荧光光谱仪对收集到的40个不同品牌、同一品牌不同系列、同一品牌同一系列不同批次塑钢窗进行检验。采用Niton XL3t GOLDD+手持式荧光光谱仪，通过预实验确定了检测条件：Ag作阳极靶；检测电压为50kV；检测电流为200μA；采集时间为70s，在此条件下对样品进行检测，根据不同塑钢窗样本所测出的特征元素种类及质量分数可对样本进行区分。为了使分类结果科学准确，首先利用主成分分析法对实验结果进行降维处理，指定提取了4个因子，再利用系统聚类和K?Means快速聚类方法对样品数据进行聚类处理，将40个样本分为28类，并利用Fisher判别分析法验证了分类结果的科学合理性。该方法结合谱图分析和化学计量学，能快速、准确、无损地对样品做出分类，为公安基层实际办案提供帮助。     

纵火现场助燃剂塑料容器盖的XRF分析

为建立一种检验纵火现场助燃剂塑料容器盖的光谱分析方法,模拟案件现场条件,对完全燃烧后的助燃剂塑料容器盖进行X射线荧光光谱分析。根据不同品牌样品中元素的种类,可将38个不同品牌的样品分为6组,针对每一组采用元素质量分数的比值进一步区分,可以达到区分的目的,并使用皮尔逊相关系数验证分组的相关性,证实了分类方法的准确性。     

食品塑料包装袋的拉曼光谱分析

利用RT2000便携式拉曼光谱仪,采用785 nm激光器,采集时间为30 s,对41个不同品牌的食品塑料包装袋样品进行了检验分析。根据不同样品在拉曼光谱图中的位置对样品进行分类,并根据填料的不同对每类样品进行分组。最后根据样品的相对峰高比对每一组中的样品进行区分。建立了一种快速、简便、重现性好、结果准确可靠,且无损样品的检验方法,该方法可为公安机关实际办案提供帮助。     

基于光谱数据融合和人工神经网络的汽车灯罩鉴别

针对法庭科学领域对物证快速、无损、准确的检验需求，采用红外光谱原始数据和导数数据相结合的光谱数据融合技术对汽车灯罩样本进行分析。对收集的44个汽车灯罩样本采集红外谱图，采用自动基线校正、峰面积归一化、Savitzky?Golay 算法平滑对谱图进行预处理，并对处理后的数据进行一阶求导，结合人工神经网络（ANN）算法构建分类模型。在径向基函数神经网络（RBF）模型中，结合主成分分析对光谱原始数据、一阶导数数据和融合的数据进行分类，分类准确率分别为81.2 %、84.1 %和90.9 %；在多层感知器神经网络（MLP）模型中，结合主成分分析对光谱原始数据、一阶导数数据和融合的数据进行分类，分类准确率分别为84.1 %、86.4 %和97.7 %，且在对44个汽车灯罩样本的12种品牌进行分类时，分类准确率也达到97.7 %，实验结果理想。结果表明，基于红外光谱原始数据和导数数据相结合的光谱数据融合技术能够实现对汽车灯罩样本的准确分析，且满足快速、无损、准确的检验要求，可以为光谱融合技术在法庭科学领域中物证的检验提供一定参考。     

注塑件去应力过程数值模拟

针对车灯灯罩易发生开裂的情况,提出了一种降低注塑件残余应力的方法.首先使用Moldflow分析软件,借助正交优化方法,对注塑成型工艺参数进行优化,以降低注塑件模内残余应力.然后使用ANSYS分析软件,模拟制品去应力退火的过程.结果表明,灯罩残余应力大大降低.这对指导工程实际生产,提高生产效率和产品质量,具有重要意义.     

差分拉曼光谱结合聚类分析检验运动鞋鞋底

为建立一种快速、准确、无损的区分检验运动鞋鞋底的方法,采用差分拉曼光谱仪结合聚类分析方法对40个不同品牌,不同系列的白色运动鞋鞋底样品进行了检验研究。结果表明,根据鞋底样品的主要成分不同可将样品分为5类;同一类样品可依据添加的主要填料成分不同进行分组;同一组样品可依据特征峰的相对峰高比不同进行区分;利用聚类分析方法处理样品数据,当并类距离为2时,样品被分为5类,分类结果较为理想。该方法操作简便快速、结果准确可靠且无损检材,可为公安机关实际办案提供帮助。     

基于化学计量学对黑色塑料袋的光谱检测

为了建立一种更加科学准确地区分检验黑色塑料袋物证的方法,本文利用X射线荧光光谱,在电压40k V、电流60 mA、测定时间60s的条件下,对41个不同品牌、不同规格的黑色塑料袋样品进行测定,根据特征元素Cl、Ba、Pb、Cr,将样品分为12组。为了实现对光谱数据的多维度分析,利用主成分分析法,从实验所得的数据中提取出4个因子,并结合Fisher判别分析,对测试数据进行判别分析。将样本聚为12类,与使用特征元素进行分类的结果一致,从而对黑色塑料袋样品进行分类,为犯罪现场黑色塑料袋物证的检验分析提供帮助。     

杜邦工程塑料为车灯连接器提供高效保障

Empired电子公司致力于开展车灯业务，在来自于杜邦的两种不同工程聚合物的协助下，制造了应用于车灯并满足耐高温和持久性的T20插座和2．8串联连接器系列产品。Empire将部件组装成为线束并用于不同的轿车和货车车灯制造中。     

拉曼光谱法检验香烟盒外包装薄膜的研究

建立一种检验香烟盒外包装薄膜的分析方法——拉曼光谱法。利用显微共聚焦激光拉曼光谱仪,对48个不同品牌、同一品牌不同系列的香烟盒外包装薄膜样品进行检验分析。依据样品的拉曼光谱图中无机填料特征峰的峰数、峰位、峰形及相对峰高比的不同,结合降维相关性分析方法,对香烟盒外包装薄膜样品进行区分。该检验方法操作简便快捷,结果准确可靠且无损检材,可用于公安基层实际办案。     

基于Fisher判别分析的一次性塑料手套光谱鉴别

为了建立一种快速准确且无损检材的检验一次性塑料手套的光谱分析方法,利用X-MET7000手持式X荧光光谱能量色散型分析仪,对39个不同品牌不同用途的一次性塑料手套进行检验分析,通过特征元素Cl与Cd将样品分为4组,对于同组样本还可通过Ca/Zn含量比进行进一步认定,效果较好。使用Fisher判别分析法,建立判别函数Y1、Y2与Y3,实现对新数据类别变量取值的预测,同时检验三个判别函数的判别能力。根据判别能力较强的第一和第二判别函数建立判别分布图,图中4组样本质心明显区分。为验证分类结果的准确性,对所得数据进行系统聚类和K-Means快速聚类,根据数据间的亲疏程度,进行分类,此方法为犯罪现场检验此类物证提供依据。     

基于Fisher判别⁃支持向量机的汽车灯罩显微激光拉曼光谱研究

为实现对司法鉴定工作中经常遇到的汽车灯罩类物证进行数据化、可视化的无损高效率鉴别,采用PCA主成分分析前处理结合FDA-SVM（RBF）组合分析鉴别物证的方法,对获取的“奥迪”“别克”等18个品牌的173组拉曼红外光谱数据进行了实验和理论分析。借助Pearson相关性分析和PCA主成分分析的结果选择特征位移,分别建立基于Fisher判别分析和SVM支持向量机的数据分类模型。结果表明,FDA模型和SVM（RBF）模型对灯罩样本的综合区分准确率分别为97 %和51.85 %,SVM模型对“奔驰”“别克”等8个品牌的区分准确率达到了100 %,FDA与SVM模型互相补充的FDA-SVM（RBF）模型可对不同品牌灯罩拉曼红外光谱进行准确区分,分类效果较好。该方法高效、准确,对侦查破案中借助灯罩物证鉴定缩小侦察范围有一定的参考意义。     

差分拉曼光谱法对塑料牙刷柄的分析研究

建立一种区分塑料牙刷柄的方法。采用便携式差分拉曼光谱仪对22个品牌共40个塑料牙刷柄样品进行了检验,根据得到的差分拉曼光谱图的峰数、峰位以及相对峰高比等对塑料牙刷柄进行分析。结果表明:40个塑料牙刷柄样品均有丰富的差分拉曼光谱峰,相同品牌样品的差分拉曼光谱图基本没有太大差异,不同品牌样品的差分拉曼光谱存在一定差异。因此,可以利用差分拉曼光谱法对不同品牌的塑料牙刷柄进行区分,从而区分不同品牌的塑料牙刷。     

产品信息

车灯底面满 车灯底面漆是上海市科技结合生产重点攻关项目,上海市涂料研究所与上海小系车灯有限公司通过联合攻关,满足了桑塔纳轿车车灯的使用要求,获得了上海大众汽车有限公司的认可。该底面漆适用于真空镀铝的反射镜面,经180℃/96小时耐热性考验,镜面光亮度基本不变,属国内首创。目前小系车灯有限公司已大量用于桑车车灯的生产,并由此获得了可