一种不同分辨率LIBS设备间的光谱传递方法及系统

本发明属于激光诱导击穿光谱分析，尤其涉及一种不同分辨率libs设备间的光谱传递方法及系统。

背景技术：

1、本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

2、激光诱导击穿光谱技术由于其远程探测、高效率、且具备样品表面改造能力，能够清除样品表面尘埃，探测样品内部的样点，已经在民用军用领域和航空航天领域得到快速发展。在好奇号探测器上的chemcam仪器(2012年发射)和毅力号探测器上的supercam仪器(2020年发射)，以及带有marscode仪器的中国火星2020探测器祝融号(2020年发射)，libs技术都作为了核心载荷来识别火星上岩石和土壤目标的成分。

3、但是，在libs技术的实际应用过程中存在这样一个问题：由于仪器激光强度、分辨率以及实验环境条件不同，在原光谱仪器上建立的定量分析模型不能直接应用于另一台新仪器。光谱模型无法在不同仪器之间通用以及无法适应仪器和实验条件变化的问题已成为阻碍该技术大规模应用的难题，该问题的解决方法在光谱领域被称作校准传递。校准传递总体可分为：(1)对模型的传递，即模型迁移学习，将在原仪器数据集上训练的模型，再通过新仪器的数据对冻结了部分结构的模型二次训练改变模型结构的部分权重；(2)对数据的传递，将新仪器光谱数据传递转换到原仪器光谱，再使用原仪器的模型分析。

4、现有的研究方法大多解决的是相同分辨率光谱之间的模型传递问题，而对于不同分辨率光谱仪的光谱的传递目前还没有深入的研究。此外，在libs领域的光谱超分辨率中，主从仪器之间的光谱分辨率不相同，其也存在样本少，维度高的难点。

技术实现思路

1、为克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种不同分辨率libs设备间的光谱传递方法及系统，通过构建了光谱校正模型，用于不同分辨率仪器激光诱导击穿光谱数据传递，可以成功校正通过不同分辨率的仪器获得的光谱之间的差异。

2、为实现上述目的，本发明的第一个方面提供一种不同分辨率libs设备间的光谱传递方法，包括：

3、获取目标样品通过第一libs设备得到的第一分辨率光谱数据；

4、根据所获取的低分辨率光谱数据和训练好的光谱校正模型，得到目标样品基于第二libs设备得到的第二分辨率光谱数据；

5、其中，所述光谱校正模型为基于注意力机制的残差密集网络和可学习的上采样层；基于注意力机制的残差密集网络，用于提取第一分辨率光谱数据的浅层特征和深层特征融合的全局特征；可学习的上采样，用于根据网络预测的权值结合所述全局特征，得到第二分辨率光谱数据。

6、本发明的第二个方面提供一种不同分辨率libs设备间的光谱传递系统，包括：

7、获取模块：用于获取目标样品通过第一libs设备得到的第一分辨率光谱数据；

8、光谱数据矫正模块：用于根据所获取的低分辨率光谱数据和训练好的光谱校正模型，得到目标样品基于第二libs设备得到的第二分辨率光谱数据；

9、其中，所述光谱校正模型为基于注意力机制的残差密集网络和可学习的上采样层；基于注意力机制的残差密集网络，用于提取第一分辨率光谱数据的浅层特征和深层特征融合的全局特征；可学习的上采样，用于根据网络预测的权值结合所述全局特征，得到第二分辨率光谱数据

10、本发明的第三个方面提供一种计算机设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当计算机设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行一种不同分辨率libs设备间的光谱传递方法。

11、本发明的第四个方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行一种不同分辨率libs设备间的光谱传递方法。

12、以上一个或多个技术方案存在以下有益效果：

13、在本发明中，构建了光谱校正模型，用于不同分辨率仪器激光诱导击穿光谱数据传递，将第一分辨率libs仪器的光谱向第二分辨率光谱校准传递，重建其分辨率光谱信息，并转移到一个拥有完善和维护的校准模型的第二分辨率libs仪器，消除了昂贵和耗时的重新校准。

14、在本发明中，光谱校正模型包括基于注意力机制的残差密集网络和可学习的上采样，通过加入注意力机制的残差密集网络以及可学习的上采样对第一分辨率的光谱数据进行重建，能够最大限度地重建出低分辨率光谱损失的细节信息，提高不同分辨率光谱数据之间的传递效果。

15、本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

技术特征：

1.一种不同分辨率libs设备间的光谱传递方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的一种不同分辨率libs设备间的光谱传递方法，其特征在于，所述基于注意力机制的残差密集网络包括融合注意力机制的浅层特征提取层、多个残差密集块、密集特征融合；

3.如权利要求2所述的一种不同分辨率libs设备间的光谱传递方法，其特征在于，所述融合注意力机制的浅层特征提取层用于提取第一分辨率光谱数据的浅层特征，具体包括：

4.如权利要求1所述的一种不同分辨率libs设备间的光谱传递方法，其特征在于，可学习的上采样，用于根据网络预测的权值结合所述全局特征，得到第二分辨率光谱数据，具体为：

5.如权利要求2所述的一种不同分辨率libs设备间的光谱传递方法，其特征在于，所述多个残差密集块所提取的局部特征经过全连接层进行特征融合，将特征融合的结果经过卷积层后与所述浅层浅层特征通过全局残差学习，得到全局特征。

6.如权利要求1所述的一种不同分辨率libs设备间的光谱传递方法，其特征在于，还包括：第二分辨率光谱数据通过第二libs设备的定量分析模型，得到分析结果。

7.如权利要求1所述的一种不同分辨率libs设备间的光谱传递方法，其特征在于，所示第一libs设备为火星车上的chemcam；所述libs设备为火星车上的supercam。

8.一种不同分辨率libs设备间的光谱传递系统，其特征在于，包括：

9.一种计算机设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当计算机设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1至7任一项所述的一种不同分辨率libs设备间的光谱传递方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至7任一项所述的一种不同分辨率libs设备间的光谱传递方法。

技术总结
本发明提出了一种不同分辨率LIBS设备间的光谱传递方法及系统，包括：获取目标样品通过第一LIBS设备得到的第一分辨率光谱数据；根据所获取的低分辨率光谱数据和训练好的光谱校正模型，得到目标样品基于第二LIBS设备得到的第二分辨率光谱数据；其中，所述光谱校正模型包括：基于注意力机制的残差密集网络，用于提取第一分辨率光谱数据的浅层特征和深层特征融合的全局特征；可学习的上采样，用于根据网络预测的权值结合所述全局特征，得到第二分辨率光谱数据。通过构建了光谱校正模型，用于不同分辨率仪器激光诱导击穿光谱数据传递，可以成功校正通过不同分辨率的仪器获得的光谱之间的差异。

技术研发人员：张立,谭世天,刘长卿,金国斌,梁爽
受保护的技术使用者：山东大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15