2020年6月2日，我院教师赵喆等在光谱学期刊Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy上在线发表了题为“Study on quantitative detection of turbid solution components based on ellipse fitting”的论文，团队主要研究方向为光谱学分析及高光谱技术。该工作的合作单位为天津大学。论文连接：https://doi.org/10.1016/j.saa.2020.118573

由于复杂溶液中存在大量散射粒子，同时具有较强的吸收和散射特性，其成分检测具有较大挑战性，常规光谱分析方法难以对其成分实现有效的在线检测。高效获取并同时利用浑浊介质的吸收和散射信息是提光谱分析浑浊溶液成分在线检测精度的关键。

我院青年教师赵喆等通过研究如图1所示的楔形样品的光子传播模型，构造等厚方向对称而梯度方向非对称的多维高光谱，以同时获得菌液的吸收和散射信息，较传统平板式检测模型有效增加了波长维度、光程维度和检测位置维度等信息量，可提高浑浊溶液成分在线分析效率。

图1

在设计如图2所示的高光谱浑浊溶液检测系统的基础上，研究多维高光谱特征提取和信息重构方法。针对以往研究中计算量大、解释能力差的问题，提出了一种基于轮廓提取和椭圆拟合的浑浊溶液定量检测模型，如图3所示。利用椭圆拟合从高光谱图像中提取光斑的视觉特征，采用偏最小二乘法对不同浓度的脂肪乳溶液的椭圆特征向量进行回归分析。结果如图4所示，相关系数（Rp）为0.98，均方根误差（RMSEP）为0.07%，具有较好的预测能力。研究结果表明，与传统的光强模型和抽象纹理特征模型相比，椭圆拟合模型具有更合理的解释、更好的稳定性、更少的计算量、更清晰的可视化效果和更低的数据采集要求。因此，利用基于高光谱成像的椭圆拟合方法检测复杂混合溶液的组分是一个很有潜力的研究方向。

图2

图3

图4

该工作受天津市自然科学基金等项目资助。

论文通信作者介绍：

赵喆，天津工业大学电子与信息工程学院电子信息工程系教师，中国生物医学工程学会会员、中国光学学会会员。主持省部级项目2项，参与国家级项目3项，主持企业委托研发课题3项；发表SCI检索论文14篇、国际EI会议论文3篇；申请专利6项，授权4项；参编教材四部。入选天津市“131” 第三层次创新型人才培养工程，江苏省双创博士（科技副总），天津市企业科技特派员。