物质成分的检测方法及相关装置和计算机可读存储介质与流程

本申请涉及光谱领域，尤其涉及物质成分的检测方法及相关装置和计算机可读存储介质。

背景技术

目前对物质的组成成分进行检测的检测设备通常采用光谱分析的方法，例如，拉曼光谱仪通过散射的拉曼光谱检测出分子信息；激光诱导击穿光谱仪(laser-inducedbreakdownspectroscopy，简称“libs光谱仪”)通过libs光谱检测出原子信息。

当前在对待检测物质进行成分检测时，将采集得到的光谱数据与数据库中预先存储的已知样品的标准光谱数据进行匹配，根据与标准光谱数据匹配的相似度判定此次检测的结果。

发明人在研究现有技术过程中发现，由于现有物质种类繁多，数据库中存储的信息无法涵盖现有的所有物质，当出现未识别的光谱时，只能判定该待检测物质成分检测结果为未识别。当待检测物质为混合物时，数据库中的已知样品中往往会有该待检测物质中的一种成分或多种成分，但现有检测方式也只给出未识别的检测结果，显然，这并不能满足人们的需求。

技术实现要素：

本申请部分实施例所要解决的技术问题在于提供一种物质成分的检测方法及相关装置和计算机可读存储介质，使得检测装置在检测到未识别的物质时，可以提供有效的成分分析结果，提高对待检测物质的成分分析的准确性。

本申请的一个实施例提供了一种物质成分的检测方法，包括：将待检测物质的原始光谱数据按照不同的拆解方式进行拆解，得到子光谱集合，其中，该子光谱集合中包含每种拆解方式得到的子光谱数据；分别将该子光谱集合中包含的子光谱数据与数据库中已知样品的标准光谱数据进行匹配，获得该子光谱集合对应的匹配结果集，其中，该匹配结果集中包括该子光谱集合中每个匹配成功的子光谱数据的匹配结果；根据该匹配结果集，确定对待检测物质成分的检测结果。

本申请的一个实施例还提供了一种物质成分的检测装置，包括：拆解模块，用于将待检测物质的原始光谱数据按照不同的拆解方式进行拆解，得到子光谱集合，其中，该子光谱集合中包含每种拆解方式得到的子光谱数据；匹配模块，用于分别将每个子光谱集合中包含的子光谱数据与数据库中已知样品的标准光谱数据进行匹配，获得子光谱集合对应的匹配结果集，其中，匹配结果集中包括子光谱集合中每个匹配成功的子光谱数据的匹配结果；检测结果确定模块，用于根据匹配结果集，确定对待检测物质成分的检测结果。本发明的实施方式还提供了。

本申请实施例还提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，该指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述的物质成分的检测方法。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的物质成分的检测方法。

相对于现有技术而言，本申请部分实施例中在检测物质成分的过程中，通过不同的拆解方式将待检测物质的原始光谱数据进行拆解，得到子光谱集合，且该子光谱集合包含了每种拆解方式得到的子光谱数据，细化了原始光谱数据，从而在对原始光谱数据进行匹配时，可以精确匹配结果；对于一个未知的物质，由于有多种拆解方式，对每一种拆解方式得到的子光谱数据都进行匹配分析，从而使得用户可以从检测结果中获得多种有效成分分析结果，提高对待检测物质的成分分析的准确性。

附图说明

一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。

图1是本申请第一实施例中物质成分的检测方法流程图；

图2是本申请第二实施例中拆解方法的具体流程示意图；

图3是本申请第二实施例中待检测物质的原始光谱数据的示意图；

图4是本申请第三实施例中物质成分的检测装置的结构示意图；

图5是本申请第四实施例中电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请部分实施例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用以解释本申请，并不用于限定本申请。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本申请的各实施例中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施例的种种变化和修改，也可以实现本申请所要求保护的技术方案。

本申请的第一实施例涉及一种物质成分的检测方法，该方法用于对未知物质的成分进行检测，适用于光谱中特征波峰峰形尖锐，波峰宽度较窄的情况，如拉曼光谱和libs光谱。具体流程如图1所示，包括以下步骤：

步骤101：将待检测物质的原始光谱数据按照不同的拆解方式进行拆解，得到子光谱集合，其中，该子光谱集合中包含每种拆解方式得到的子光谱数据。

具体的说，通过光谱仪获取待检测物质的原始光谱数据，其中，光谱仪可以是拉曼光谱仪或者libs光谱仪。当然，需要说明的是，在对待检测物质的原始光谱数据进行拆解之前，可以通过该光谱仪对该原始光谱数据进行分析检测，若是该光谱仪检测出该原始光谱数据对应的物质成分，则结束此次物质成分的检测方法，并通过该光谱仪显示该待检测物质的检测结果；否则，对该原始光谱数据进行拆解。

值得一提的是，光谱仪在检测物质的组成成分时，是通过与数据库中存储的已知样品的标准光谱数据进行匹配，从而确定的物质的组成成分。

此外，需要说明的是，本实施例中的原始光谱数据至少包括该待检测物质的光谱图。当然，原始光谱数据还可以包括其他相关参数，具体此处将不一一列举。

一个具体的实现中，拆解原始光谱数据具体包括：确定该原始光谱数据包含的特征波峰的个数m，其中，m为大于1的正整数；按照n种不同的组合方式对m个特征波峰进行组合，得到每种组合方式各自对应的子光谱数据，其中，每个子光谱数据至少包含一个特征波峰，n为大于1的整数。

具体的说，读取该原始光谱数据中每一个特征波峰，从而确定出该原始光谱数据包含的特征波峰的个数m。不同的特征波峰组合后对应不同的物质的光谱数据，例如，原始光谱数据包括5个特征波峰，分别为x1、x2、x3、x4和x5，假设x1和x3两个特征波峰形成的光谱数据对应物质1的光谱数据，x2+x4+x5三个特征波峰形成的光谱数据对应物质2的光谱数据。因此，将不同的特征波峰组合可以得到不同的子光谱数据。本实施方式中，可以按照去除特征波峰，将剩余的特征波峰进行组合的方式，得到每种组合方式各自对应的子光谱数据。例如，原始光谱数据包括3个特征波峰，分别为x1、x2、x3，若n为3，并采用去特征波峰的方式，那么可以得到x2+x3组合形成对应的子光谱数据、x3+x1组合形成对应的子光谱数据、x1+x2组合形成对应的子光谱数据，此时，得到的子光谱集合为{x2+x3，x3+x1，x1+x2}。当然，本实施例中，n的值可以是穷举所有可能性的组合方式的个数。

值得一提的是，本实施例中，n种组合方式得到的子光谱数据组合成一个子光谱集合，即拆解原始光谱数据得到一个子光谱集合。

步骤102：分别将该子光谱集合中包含的子光谱数据与数据库中已知样品的标准光谱数据进行匹配，获得该子光谱集合对应的匹配结果集，其中，该匹配结果集中包括该子光谱集合中每个匹配成功的子光谱数据的匹配结果。

具体的说，在该子光谱集合中包含了多个子光谱数据，逐一对每一个子光谱数据进行匹配，其中，一个子光谱数据与数据库中已知样品的标准光谱数据进行匹配的过程为：将子光谱数据与数据库中已知样品的标准光谱数据进行匹配，若子光谱数据与标准光谱数据匹配成功，则在该子光谱数据的匹配结果中记录匹配成功，记录与该子光谱数据匹配成功的已知样品的标识；若子光谱数据与数据库中的已知样品的标准光谱数据匹配失败，则在该子光谱数据的匹配结果中记录匹配失败，将每一个匹配成功的子光谱数据的匹配结果放入该子光谱集合对应的匹配结果集中。

值得一提的是，每个匹配成功的子光谱数据的匹配结果中包括与该子光谱数据匹配成功的已知样品的标识，但是，每个匹配成功的子光谱数据的匹配结果中包括的其他数据不做限制，可以根据实际情况设置。

此外，匹配失败的子光谱数据可以不记录匹配结果，本申请不对此进行限制。

步骤103：根据该匹配结果集，确定对待检测物质成分的检测结果。

一个具体实现中，判断该匹配结果集是否为空，若判断为空，则确定未检测到待检测物质的组成成分；判断若不为空，根据该匹配结果集中包含的已知样品的标识，确定每个母集和每个母集各自的子集，并删除每个母集的子集，将保留的母集中包含的已知样品的标识作为待检测物质的组成成分的标识，其中，母集中包含子集中所有的已知样品的标识。

具体的，根据该匹配结果集，可以确定n种拆解方式下得到该待检测物质成分的检测结果。若是该匹配结果集为空，说明每一种拆解方式下得到的每一个子光谱数据都不能被识别，那么就可以确定未检测到该检测物质的组成成分。若是该匹配解果集不为空，则根据该匹配结果集进行分析。下面将详细介绍该分析的过程：

可以理解的是，该匹配结果集中包括对应的该子光谱集合中的每个匹配成功的子光谱数据的匹配结果，获取该匹配结果集中的每一个匹配结果中包括的已知样品标识，再分别对每一个匹配结果进行判断，判断当前匹配结果中包含的已知样品的标识是否包括了其他匹配结果中包含的所有已知样品标识，若是，则判定当前的匹配结果为母集，将包含于母集的已知样品标识所属的匹配结果判定为子集。在确定出每一个母集和每个母集各自的子集后，删除每个母集的子集，保留每个母集，并将母集中包含的已知样品的标识作为待检测物质的组成成分的标识。下面将举例详细说明：

例如，假设匹配结果集中有3个匹配结果，分别为匹配结果a(物质1)，匹配结果b(物质1+物质2)，匹配结果c(物质1+物质2+物质3)，获取每个匹配结果中包含的已知样品的标识，分别对匹配结果a、b和c进行判断，其中，匹配结果c中的物质1+物质2+物质3包含了匹配结果a和匹配结果b中的所有的已知样品的标识，因此，确定匹配结果c为母集，匹配结果a和b为匹配结果c的子集，删除匹配结果a和b，保留匹配结果c。那么物质1+物质2+物质3为该待检测物质的组成成分的标识。

在确定对该待检测物质成分的检测结果后，可以输出该检测结果。一个具体的实现中，显示每个母集包含的已知样品的标识。

可以理解的是，待检测物质的组成成分可能是一个母集中包含的已知样品的标识和未识别物质。显示检测结果时，可以按照分条显示每一个保留的母集中包含的已知样品的标识以及未识别的标识，例如，假设保留了2个母集，分别为母集a(物质1+物质3)，母集b(物质5)，假设未识别的标识为“未识别物质”。那么显示如下：

(a)物质1+物质3+未识别物质；

(b)物质5+未识别物质；

当然，也可以采用其他显示方式显示保留母集中包含的已知样品的标识。

此外，为了便于用户获取更多有效信息，还可以显示每个母集包含的已知样品的标识，以及该母集对应的未识别的光谱数据。具体的说，由于是对原始光谱数据进行拆解，从而得到每一个子光谱数据，而每一个母集都是与标准光谱数据匹配成功的子光谱数据，那么每一个母集都有对应的未识别的光谱数据。例如，原始光谱数据包括x1、x2、x3、x4和x5五个特征波峰，保留的母集a为(物质1+物质3)，母集b为(物质5)，假设物质1+物质3的光谱数据中特征波峰为(x1+x2+x3)，物质5的光谱数据中特征波峰为(x2+x3+x5)，那么母集a对应的未识别的光谱数据中特征波峰为(x4+x5)，母集b对应的未识别的光谱数据中特征波峰为(x1+x4)。

本实施例中同样可以采用分条显示的方式显示每个母集包含的标识以及与该母集对应的未识别的光谱数据，当然，由于是未识别的光谱数据，因此，显示时可以直接显示该未识别的光谱数据。

需要说明的是，本实施例中，若是确定未检测到待检测物质的组成成分，可能的原因可以是，该待检测物质为单一分子，且数据库中未保存有该待检测物质对应的标准光谱数据。可能的原因还可以是：该物质为混合物，但数据库中未保存有该混合物中的每一种成分对应的标准光谱数据。当然，还有一种可能：即该待检测物质为混合物，但恰巧其成分中的两种或多种物质存在峰位横坐标完全一致的波峰，或者来自两种或多种物质的某位置波峰叠加成了一个无法正常拆分的特征波峰，而造成去该特征波峰后剩余的特征波峰位不能体现正确的光谱数据(此种原因在libs光谱中概率为0)。

相对于现有技术而言，本申请部分实施例中在检测物质成分的过程中，通过不同的拆解方式将待检测物质的原始光谱数据进行拆解，得到子光谱集合，且该子光谱集合包含了每种拆解方式得到的子光谱数据，细化了原始光谱数据，从而在对原始光谱数据进行匹配时，可以精确匹配结果；对于一个未知的物质，由于有多种拆解方式，对每一种拆解方式得到的子光谱数据都进行匹配分析，从而使得用户可以从检测结果中获得多种有效成分分析结果，提高对待检测物质的成分分析的准确性。

本申请的第二实施例涉及一种物质成分的检测方法，第二实施例与第一实施例大致相同，主要区别之处在于，本实施例具体说明了按照n种不同的组合方式对m个特征波峰进行组合，得到每种组合方式各自对应的子光谱数据的实现方式。

具体的说，本实施例中，n为包含所有可能性的组合方式的个数。也就是说，本实施例中，n为拆解原始光谱数据得到了所有可能的组合方式的个数。

可以理解的是，本实施例中按照去特征波峰数的原理拆解原始光谱数据。即，每次拆解时，去掉预设个数的特征波峰后，得到剩余特征波峰的所有可能的组合方式。具体流程如图2所示。

步骤201：设置去特征波峰的个数i为初始值1。

步骤202：按照所有可能的方式从m个特征波峰中选取m-i个特征波峰，得到c(m，m-i)个子光谱数据，其中，c(m，m-i)为组合数公式。

可以理解的是，在数学中组合用符号“c”表示，而本实施例中组合数可以用“c(m，m-i)”表示，为了便于理解，下面将以一个详细的例子说明该步骤202。

例如，如图3所示，一个待检测物质的特征波峰数目m为6，x1至x6分别表示6个特征波峰，其中，去特征波峰个数i＝1，那么从6个特征波峰中选取5个特征波峰，此时，按照所有可能的组合方式对选取的5个特征波峰进行组合，得到i＝1时所有可能的方式对应的子光谱数据，利用数学组合公式可知，i＝1时，得到的所有可能的子光谱数据的个数为c(m，m-i)个，即c(6，5)个，具体的子光谱数据分别为：(x2+x3+x4+x5+x6)(x1+x3+x4+x5+x6)，(x1+x2+x4+x5+x6)，(x1+x2+x4+x5+x6)，(x1+x2+x3+x5+x6)(x1+x2+x3+x4+x6)，(x1+x2+x3+x4+x5)。

步骤203：更新去特征波峰的个数i＝i+1。

可以理解的，在去掉i个特征波峰，得到所有可能的子光谱数据后，更新去特征波峰的个数，将去特征波峰数更新为i+1。例如，初始i＝1，更新后i＝2。

步骤204：判断i是否小于m，若是，转去执行步骤202，否则，执行步骤205。

具体的说，由于去特征波峰的数目不可能随意增加，不能等于或大于特征波峰的个数m，因此，判断更新后的i是否小于m，若是，则执行步骤202，否则，执行步骤205。

步骤205：确定得到包含所有可能性的子光谱数据。

具体的说，当i＝m时，已经没有特征波峰可以进行组合了，那么可以确定此时已经得到了所有可能性的子光谱数据。

需要说明的是，将确定得到的包含所有可能性的子光谱数据放入同一个子光谱集合中。

与现有技术相比，本实施例提供的物质成分的检测方法，通过去特征波峰的个数，穷举拆解原始光谱数据后得到的所有可能的子光谱数据，最大程度的细化了原始光谱数据，进而确保了对待检测物质分析的准确性。

本申请的第三实施例涉及一种物质成分的检测装置40，包括：拆解模块401、匹配模块402和检测结果确定模块403，其结构框图如图4。

拆解模块401，用于将待检测物质的原始光谱数据按照不同的拆解方式进行拆解，得到子光谱数据，其中，该子光谱集合中所包含每种拆解方式得到的子光谱数据。

匹配模块402，用于分别将每个子光谱集合中包含的子光谱数据与数据库中已知样品的标准光谱数据进行匹配，获得该子光谱集合对应的匹配结果集，其中，该匹配结果集中包括该子光谱集合中的每个匹配成功的子光谱数据的匹配结果。

检测结果确定模块403，用于根据该匹配结果集，确定对待检测物质成分的检测结果。

需要说明的是，该物质成分的检测装置40还包括：显示模块404，显示模块404，用于在确定对待检测物质成分的检测结果之后，显示每个母集包含的已知样品的标识。

本实施例是与上述物质成分的检测方法对应的虚拟装置实施例，上述方法实施例中技术细节在本实施例中依然适用，此处不再赘述。

需要说明的是，以上所述的装置实施例仅仅是示意性的，并不对本申请的保护范围构成限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的，此处不做限制。

本申请的第四实施例涉及一种电子设备50，其结构如图5所示。包括：至少一个处理器501；以及，与至少一个处理器501通信连接的存储器502。存储器502存储有可被至少一个处理器501执行的指令。指令被至少一个处理器501执行，以使至少一个处理器501能够执行上述的物质成分的检测方法。

存储器502和处理器501采用总线方式连接，总线可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线将一个或多个处理器501和存储器502的各种电路链接在一起。总线还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口在总线和收发机之间提供接口。收发机可以是一个元件，也可以是多个元件，比如多个接收器和发送器，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。经处理器501处理的数据通过天线在无线介质上进行传输，进一步，天线还接收数据并将数据传送给处理器501。

处理器501负责管理总线和通常的处理，还可以提供各种功能，包括定时，外围接口，电压调节、电源管理以及其他控制功能。而存储器502可以被用于存储处理器在执行操作时所使用的数据。

需要说明的是，本实施例中的处理器能够执行上述的方法实施例中实施步骤，具体的执行功能并未详细说明，可参见方法实施例中的技术细节，此处不再赘述。

本申请的第五实施例涉及一种计算机可读存储介质，该可读存储介质为计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机指令，该计算机指令使计算机能够执行本申请第一或第二方法实施例中涉及的镜头检测的方法。

需要说明的是，本领域的技术人员能够理解，上述实施例中显示方法是通过程序来指令相关的硬件来完成的，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，random-accessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本领域的普通技术人员可以理解，上述各实施例是实现本申请的具体实施例，而在实际应用中，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本申请的精神和范围。