1.本发明涉及合金检测领域，特别是涉及一种便携式合金检测装置。
背景技术：2.铝是地壳中含量最丰富的金属元素，因铝及其合金的独特性质，铝合金在航空、汽车、建筑等重要工业中被普遍使用。然而在铝合金生产使用过程中在废旧铝合金回收体系中依然存在着不足。废旧铝合金回收再生已成为世界各国的十分重视的工作，并已成为一项重要的产业。铝合金的回收及再生是一项十分复杂的技术工作，不同牌号的铝合金具有不同的化学成分，因此回收过程中必须首先对铝合金进行牌号分类，从而进行分类回收，全世界各国家对牌号的定义标准不同，种类数以百计，单纯依靠合金颜色、质地等物理属性难以进行区分，因此铝合金现场快速检测技术及仪器设备的重要性和使用量与日俱增。
3.在铝合金回收过程中，对于铝合金牌号的检测由于考虑检测效率等问题，需要在现场原位开展工作，目前常见的实验室大型仪器无法胜任此项工作。然而中国便携式、手持式在线检测仪器与技术的基础研究力量薄弱，制造水平较低，产品品种少，自有和原创技术更少，目前便携式分析仪器的研制与生产仍以美国、英国和法国等国家为主，中国鲜见报道有成熟商业化的便携式快速分析仪器。
4.薄弱的技术力量以及进口便携式分析仪器高昂的成本，致使中国流程工业控制中相当一部分企业仍以实验室分析为主，人工劳动量大，数据实时性差，不能对生产进行优化控制，效率难以提高。因此加强中国在便携式、手持式线分析仪器的研发力量，掌握国际前沿的在线分析技术，自主研发出皮实耐用的仪器设备，逐渐缩小中国在线分析技术及仪器与国际先进水平之间的差距，对填补中国在该方面的空白具有重要意义，是未来中国科技发展的新方向。因此需要一种分析速度快、便携的合金分析仪器很有必要。
技术实现要素：5.本发明的目的是提供一种便携式合金检测装置，以实现高效便携的需求。
6.为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
7.一种便携式合金检测装置，所述检测装置包括：控制系统、采集系统和检测系统；所述采集系统和所述检测系统均与所述控制系统连接；
8.所述控制系统，用于：
9.输出激光触发控制指令和电机驱动触发指令；
10.所述采集系统，用于：
11.根据所述激光触发控制指令向目标样品发射激光；
12.根据所述电机驱动触发指令调整所述目标样品的位置；
13.采集不同位置的目标样品在所述激光照射下产生的光学信号；
14.将所述光学信号转换成数字信号；
15.所述控制系统，还用于：
16.将所述数字信号传输至所述检测系统；
17.所述检测系统，用于：
18.将所述数字信号输入牌号分类模型中，得到所述目标样品的牌号；所述牌号分类模型是基于神经网络构建的。
19.可选地，所述控制系统包括：控制模块以及与所述控制模块连接的激光器触发模块和电机驱动器触发模块；所述激光器触发模块和所述电机驱动器触发模块均与所述采集系统连接；
20.所述控制模块，用于：
21.控制所述激光器触发模块生成所述激光触发控制指令，并将所述激光触发控制指令传送至所述采集系统；
22.控制所述电机驱动器触发模块生成所述电机驱动触发指令，并将所述电机驱动触发指令传送至所述采集系统；
23.接收所述采集系统发送的数字信号，并将所述数字信号发送至所述检测系统。
24.可选地，所述采集系统包括：
25.激光器，与所述激光器触发模块连接，用于根据所述激光触发控制指令发射激光；
26.电机驱动器，与所述电机驱动器触发模块连接，用于根据所述电机驱动触发指令发出驱动信号；
27.调节模块，与所述电机驱动器连接；所述调节模块的上表面设置所述目标样品，且所述目标样品位于所述激光的出射光路上；所述调节模块用于根据所述驱动信号调整所述目标样品的位置，使得不同位置的目标样品在所述激光照射下产生光学信号；
28.光纤探测器，设置在所述光学信号的出射光路上，用于探测所述光学信号；
29.光谱仪，与所述光纤探测器连接，用于接收所述光学信号并将所述光学信号转换成所述数字信号，且将所述数字信号传输至控制模块。
30.可选地，所述采集系统还包括：
31.反射镜，设置在所述激光器的出射光路上，用于将所述激光反射至聚焦镜；
32.聚焦镜，设置在所述反射镜的反射光路上，用于将所述反射镜反射的所述激光聚焦至目标样品；
33.收集镜，设置在所述光学信号的出射光路上，用于将所述光学信号进行收集且传送至所述光纤探测器。
34.可选地，所述采集系统还包括：
35.多通道时序控制器，分别与所述激光器和所述光谱仪连接，用于控制所述激光器和所述光谱仪的启动与延迟时间，以使得所述光谱仪在设定的积分时间内接收光学信号。
36.可选地，所述调节模块包括：
37.平移台，设置在所述激光的出射光路上且与所述电机驱动器连接，用于根据所述驱动信号调节目标样品在水平方向上的位置；所述平移台的上表面设置目标样品；
38.调节台，设置在所述平移台的下表面，用于在垂直方向上调节目标样品的位置。
39.可选地，所述检测系统，还包括：模型训练模块，用于确定所述牌号分类模型；
40.所述模型训练模块，具体包括：
41.训练数据获取单元，用于获取训练集；所述训练集包括多种不同标准牌号的合金
的数字信号以及对应的牌号；
42.模型构建单元，用于建立人工神经网络；
43.训练单元，用于采用所述训练集对所述人工神经网络进行训练，并将训练好的人工神经网络确定为所述牌号分类模型。
44.可选地，所述训练单元，还包括：
45.预处理子单元，用于对所述数字信号进行小波变换，得到处理后的数字信号；
46.参数调整子单元，用于将所述处理后的数字信号输入所述人工神经网络，并以误差最小为目标对所述人工神经网络中的参数进行调整，得到训练好的人工神经网络；
47.模型确定子单元，用于将所述训练好的人工神经网络确定为所述牌号分类模型。
48.根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
49.采集系统通过在控制系统的输出指令作用下，使得样品在采集系统中产生光学信号，且将光学信号转换成数字信号传输至检测系统，通过检测系统将数字信号输入牌号分类模型中，得到目标样品的牌号，进而实现目标样品的分类；由于采集系统具有体积小，功耗低且无需其他复杂的系统协助，能够实现便携式的需求，另外通过检测系统的分类，能够得到目标样品的牌号，从而实现对目标样品的分类；由此本发明提供的方案能够实现高效便携的需求。
附图说明
50.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
51.图1为本发明实施例提供的检测装置结构图。
52.符号说明：
53.控制模块-1、激光器触发模块-2、电机驱动器触发模块-3、激光器-4、反射镜-5、聚焦镜-6、收集镜-7、光纤探测器-8、多通道时序控制器-9、光谱仪-10、电机驱动器-11、平移台-12、调节台-13、模型训练模块-14、训练数据获取单元-15、模型构建单元-16、训练单元-17、预处理子单元-18、参数调整子单元-19、模型确定子单元-20、控制系统-21、采集系统-22、检测系统-23、调节模块-24、目标样品-25。
具体实施方式
54.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
55.本发明的目的是提供一种便携式合金检测装置，采集系统通过在控制系统的输出指令作用下，使得样品在采集系统中产生光学信号，且将光学信号转换成数字信号传输至检测系统，通过检测系统将数字信号输入牌号分类模型中，得到目标样品的牌号，进而实现目标样品的分类；由于采集系统具有体积小，功耗低且无需其他复杂的系统协助，能够实现
便携式的需求，另外通过检测系统的分类，能够得到目标样品的牌号，从而实现对目标样品的分类；由此本发明提供的方案能够实现高效便携的需求。
56.为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
57.如图1所示，本实施例提供的便携式合金检测装置包括：控制系统21、采集系统22和检测系统23；采集系统22和检测系统23均与控制系统21连接。
58.控制系统21用于输出激光触发控制指令和电机驱动触发指令。
59.具体地，控制系统21包括控制模块1以及与控制模块1连接的激光器触发模块2和电机驱动器触发模块3；激光器触发模块2和电机驱动器触发模块3均与采集系统22连接。
60.控制模块1用于控制激光器触发模块2生成激光触发控制指令，并将激光触发控制指令传送至采集系统22；控制模块1控制电机驱动器触发模块3生成电机驱动触发指令，并将电机驱动触发指令传送至采集系统22；控制模块1还能够接收采集系统22发送的数字信号，并将数字信号发送至检测系统23。
61.采集系统22用于根据激光触发控制指令向目标样品25发射激光，采集系统22还能够根据电机驱动触发指令调整目标样品的位置，采集不同位置的目标样品25在激光照射下产生的光学信号；采集系统22能够将光学信号转换成数字信号。
62.具体地，采集系统22包括：激光器4、电机驱动器11、调节模块24、光纤探测器8和光谱仪10。激光器4与激光器触发模块2连接，电机驱动器11与电机驱动器触发模块3连接，调节模块24与电机驱动器11连接，光谱仪10与光纤探测器8连接。
63.激光器4用于根据激光触发控制指令发射激光；激光器4采用的是微焦级高重频激光器。电机驱动器11用于根据电机驱动触发指令发出驱动信号；调节模块24的上表面设置目标样品25，且目标样品25位于激光的出射光路上；调节模块24用于根据驱动信号调整目标样品25的位置，使得不同位置的目标样品25在激光照射下产生光学信号。
64.调节模块24具体包括：平移台12和调节台13。平移台12设置在激光的出射光路上且与电机驱动器11连接，平移台12用于根据驱动信号调节目标样品25在水平方向上的位置。平移台12的上表面设置目标样品25。
65.调节台13设置在平移台12的下表面，调节台13用于在垂直方向上调节目标样品25的位置。
66.光纤探测器8设置在光学信号的出射光路上，用于探测光学信号；光谱仪10用于接收光学信号并将光学信号转换成数字信号，且将数字信号传输至控制模块1。
67.进一步地，采集系统22还包括：反射镜5、聚焦镜6和收集镜7。
68.反射镜5设置在激光器4的出射光路上，反射镜5用于将激光反射至聚焦镜6；聚焦镜6设置在反射镜5的反射光路上，聚焦镜6用于将反射镜5反射的激光聚焦至目标样品25；收集镜7设置在光学信号的出射光路上，收集镜7用于将光学信号进行收集且传送至光纤探测器8。
69.作为一种可选地实施方式，采集系统22还包括多通道时序控制器9；多通道时序控制器9分别与激光器4和光谱仪10连接，多通道时序控制器9用于控制激光器4和光谱仪10的启动与延迟时间，以使得光谱仪10在设定的积分时间内接收光学信号。
70.由于控制系统21还用于将数字信号传输至检测系统23，检测系统23用于将数字信
号输入牌号分类模型中，得到目标样品的牌号；牌号分类模型是基于神经网络构建的。
71.具体地，检测系统23包括模型训练模块14，模型训练模块14用于确定牌号分类模型。该模型训练模块14具体包括：训练数据获取单元15、模型构建单元16和训练单元17。
72.训练数据获取单元15用于获取训练集；训练集包括多种不同标准牌号的合金的数字信号以及对应的牌号；模型构建单元16用于建立人工神经网络；训练单元17用于采用训练集对人工神经网络进行训练，并将训练好的人工神经网络确定为牌号分类模型。
73.进一步地，训练单元17还包括：预处理子单元18、参数调整子单元19和模型确定子单元20；预处理子单元18用于对数字信号进行小波变换，得到处理后的数字信号；参数调整子单元19用于将处理后的数字信号输入人工神经网络，并以误差最小为目标对人工神经网络中的参数进行调整，得到训练好的人工神经网络；模型确定子单元20用于将训练好的人工神经网络确定为牌号分类模型。
74.该检测装置的激光器4以微焦级高重频激光器作为激发源，由聚焦光路将激光聚焦于目标样品25的表面，通过步进电机即电机驱动器11控制调节模块24的位置状态，使得激光器4在运动状态下激发目标样品25表面一定长度的等离子体，激发的等离子体由收集光路系统即收集镜7将等离子体收集到一台微型光谱仪即光谱仪10中，从而获取光学信号，也就是光谱数据。由于不同目标样品25的化学成分不同，因此光谱数据存在差异，所以通过人工神经网络算法实现对光谱数据的区分，最终实现对样品的分类。此外，该检测装置通过嵌入式系统实现对各硬件的驱动控制以及对光学信号的分析。
75.该检测装置的合金牌号分类模型训练具体实施过程如下所示：
76.首先，以8中不同牌号的铝合金作为训练集即模型训练时待测的样品，首先通过搭建一个功能相对复杂、对各种实验条件可控的微焦级高重频激光诱导击穿光谱(mh-libs)实验平台，开展对高重频激光器激发的等离子体特性的研究；通过分析实验结果和理论推导，探究微焦级高重频激光诱导击穿光谱技术中最适用于合金检测的实验参数；结合人工神经网络算法开展微焦级高重频激光诱导击穿光谱定量分析方法的研究；最后，基于微焦级高重频激光器结合相应的检测装置与光路形成便携式合金分析装置。主要研究步骤包括：
77.步骤1：搭建多功能实验平台
78.通过分析研究等离子体特性时对平台功能的需求，明确实验平台的硬件装置与控制方式，开展多功能实验平台搭建工作。
79.在这项工作中，使用的激光器4为微焦级高重频nd:yag激光器(mpl-h-1064)，该激光器4的脉冲频率为9.6khz，单脉冲能量为100μj。与常规的激光器相比，微焦级高重频激光器体积小、功耗低，无需复杂的冷系统和时间门控点装置，大大减少了libs系统的体积，为后续工作奠定实验基础。
80.为使激光聚焦于模型训练时被测样品的表面，需要搭建简单的光路系统。通过笼式结构将激光束由激光器4输出口汇聚到90
°
的反射镜5，激光束经过反射，垂直照射于模型训练时被测样品的正上方，再经过一片焦距为50mm的高透射率透镜即聚焦镜6，将激光束聚焦为一点，照射在模型训练时被测样品的表面。激光通过反射后经过聚焦透镜即聚焦镜6将激光聚焦在铝合金，也就是模型训练时被测样品的表面，产生的等离子体由采集光路的逆向光路(收集镜7)收集，通过光纤即光纤探测器8送入光谱仪10中。光谱仪10采用的是单通
道小型光谱仪(avaspec mini)，该光谱仪10的可测光谱范围为200～390nm，分辨率为0.1nm。
81.为对整体系统也就是采集系统22进行精确的时序控制，该实施例使用纳秒级多通道时间同步器(多通道时序控制器9)来控制系统各个硬件启动与延时时间。为了研究实验参数对光谱数据的影响，将z轴手动调节台(zolix)也就是调节台13和电动位移平台(tsa30-c，zolix)即平移台12进行组合，得到调节模块24，调节模块24作为该采集系统22的模型训练时被测样品的放置平台，使得调节模块24在垂直方向可以手动调节高度，以满足在采集过程中的光路系统(包含聚焦镜6)对光束的聚焦调节能力，在水平方向可以进行选定速度的移动，满足后续研究工作对模型训练时被测样品放置平台的功能需求。
82.与常规libs系统相比，该实施例提供的检测装置体积小、功耗低，无需复杂的冷系统和时间门控点装置，这样大大减少了libs系统的体积，使用电池供电就能满足该装置较低的功耗，该系统为后续的研究工作开展起到支撑作用，也填补了中国基于微焦级高重频激光器的libs系统研究工作的空白。
83.步骤2：等离子体特性研究
84.依据传统libs系统的等离子体的激发特性，分析激光诱导等离子体形成初期的演化过程，利用上述工作搭建的实验平台，研究等离子体的定点高重频激发特性和运动高重频激发特性。结合光谱仪与高速门控iccd相机采集等离子体瞬态和演化过程种的光谱数据与等离子体真实图像，开展上述两种机制进行研究。
85.研究在高重频激发下烧蚀深度对等离子体的影响。研究等离子体吸收区生存周期、扩散方向和空间密度等参数的变化规律，建立等离子体时空演变的理论模型。激光诱导等离子体膨胀过程中，其中等离子体吸收区对激光屏蔽效应有很大影响，因此拟选用铝合金中mg，al等易于激发元素的射谱线进为参考行实验，研究等离子体吸收区各参数的变化规律，建立等离子体演变过程的理论模型。具体方案如下：
86.(1)分析等离子体在烧蚀坑中的激发特性：利用激光器和iccd相机搭建等离子体捕获实验系统，通过观察烧蚀时间与等离子体扩散强度关系，研究离子体在定点激发过程中的演变规律；
87.(2)运动激发等离子体演变规律：将样品固定在单轴电动位移平移台上，通过改变电动位移平台的速度，观察光学信号强度与捕获的等离子体图像，研究等离子体在运动激发过程中等离子体演变规律；
88.步骤3：实验参数优化
89.分析mh-libs系统激发模式的特点，建立两种采集光谱数据的采集模式，通过控制实验参数，研究实验参数对光谱数据光谱强度、信噪比的影响。
90.微焦级高重频激光器的能量较低，单个脉冲激发被测样品使所产生的等离子较弱，因此本实施例以用其高重频特性，建立两种采集模式标准，使其在短时间内，对被测样品进行高重频激发。由于传统的常规libs系统一秒采集激发一次，在后期还需要在excel或其它计算软件上进行手动平均。而本实施例提供的高重频libs系统相当于将这一过程在激发这一步骤完成，采集的直接就是上千次的激发得到的数据，从而达到增强信号稳定性，同时增强信号强度的效果。
91.(1)定点采集：保持激光器4稳定工作后，保持模型训练时被测样品不移动，开启激
光器4，经过一定时间的烧蚀后开启光谱仪10，光谱仪10在规定的积分时间内完成一次积分后关闭光谱仪10，再关闭激光器4，然后控制电机驱动器11带动调节模块24移动目标样品25，然后重复上述过程，此时称这种采集过程为定点采集。
92.在定点采集模式中，调整采集起点t0和积分时间
△
t，以寻找在高重频脉冲激光激发下，同一位置的等离子体被连续激发时最佳的采集窗口，从而获得最好的光谱数据。在这项实验中，铝合金为模型训练时被测样品，以279.55nm处mg原子发射谱线为参考数据，逐步增加积分时间
△
t，在各积分时间下，寻找出既可以保证光谱的最高峰在一定的波动范围内不饱和，为后续研究流出一定的空间，又能对对所有被测样品进行充分激发的积分时间
△
t。
93.积分时间确定后，需要设置光谱仪的采集起点t0，由于延时控制器的最小响应时间为10ns，因此设置初始t0为10ns，并以10ms为单位逐渐增加，通过分析积分起点对光谱强度的影响，从而确定积分起点t0。确定采集起点和积分时间后，在样品原始表面选取50个点，对每个点进行一次实验，将50组数据取平均值，以代表原始表面在不同积分起点下的光谱数据。
94.(2)运动采集：保持激光器4稳定工作后，控制电机驱动器11带动调节模块24移动模型训练时被测样品，并使其保持一定的速度移动，在运动进入稳定状态后开启光谱仪10，光谱仪10在规定的积分时间内完成一次积分后进入下一次积分，在得到足够的数据后停止积分，关闭激光器4和调节模块24，此时称这种采集过程为运动采集。
95.在运动采集过程中发现，当改变电动位移平台即平移台12的移动速度和光谱仪10的积分时间，采集到的光谱会发生变化。
96.在不考虑运动过程中产生的微小震动这一情况下，分别对运动状态下的采集时间和运动速度这两个实验参数进行遍历实验。以10ms为初始积分时长，并以10ms为步进间隔逐步增加积分时间，以1mm/s为初始运动速度，并以1mm/s为步进间隔逐渐增加运动速度至7mm/s。通过分析采集过程中的参数对信号强度、信噪比的影响，从而寻找最佳的实验条件。
97.步骤4：建立分析测试体系
98.基于上述过程获得的真实光谱数据，结合人工神经网络算法实现对标准牌号铝合金的分类，通过对算法中的参数进行优化，逐步提升该方法对铝合金分类的准确率。从而建立基于微焦级高重频激光器libs系统的分析测试体系。
99.bp神经网络是一种相对较为成熟且广泛使用的有监督人工神经网络，数学理论已证明该网络能够通过训练集的输入与输出关系自学习求解规则，bp神经网络包含输入、输出和隐含共三层的网络，其中多层神经网络可通过改变隐含层的层数调整。输入层神经元的个数与输入变量维数一致,输出神经元个数与输出变量维数一致，隐含层神经元个数需要根据实际使用设定，取决于模型的复杂度，隐含层的变化影响着网络模型的建立，通常设定为满足分析需求的最小值。通过研究人员的大量研究，已证明bp神经网络适用于libs检测分析。
100.利用在实验中获取的铝合金样品的真实数据，以小波变换为预处理方式，从而对数据的细节进行优化，并将优化后的数据作为bp神经网络的训练数据和测试数据。以bp神经网络中的“训练函数”、“传递函数”、“神经元个数”作为参数，通过调整这三个参数，逐步优化分类的准确度，最终实现对铝合金的分类。
101.步骤5：仪器集成化
102.通过分析便携式设备的硬件尺寸、控制系统的实时、网络能力和人机交互方式等指标的需求，选择合适的核心芯片作为嵌入式开发的基础。围绕着便携化、快速、准确等核心需求，开展便携式合金分析仪器的原理样机研制工作。
103.此外，fpga器件属于专用集成电路中的一种半定制电路，是可编程的逻辑列阵，能够有效的解决原有的器件门电路数较少的问题。fpga的基本结构包括可编程输入输出单元，可配置逻辑块，数字时钟管理模块，嵌入式块ram，布线资源，内嵌专用硬核，底层内嵌功能单元。由于fpga具有布线资源丰富，可重复编程和集成度高，投资较低的特点，在数字电路设计领域得到了广泛的应用。适用于该系统嵌入式开发的芯片多种多样，由于libs系统本身具有快速高效的特点，整体系统对控制的实时性具有一定的要求，因此选择时序能力强的fpga芯片作为嵌入式开发的核心。
104.将整个mh-libs的硬件进行简化整合，并重新设计必要硬件与结构。制作一套合理美观，具有一定市场吸引力的硬件外壳，以实现便携式检测装置的组装。通过分析各硬件的尺寸规格、散热空间需求，设计内部的固定方式，开展仪器外壳的研制工作。使用绘图软件绘制出样机的基本结构，通过3d打印技术制作一台原理样机外壳，并进行实物装配，将装配中出现的问题和不合理的结构进行反馈和调整，逐步优化硬件结构的合理性，完成硬件的尺寸规格的设计。
105.通过在软件层面对硬件驱动控制程序的设计和分析方法的移植，在硬件层面对系统进行重构，最终形成一台便携式铝合金分析仪即合金检测装置。
106.本发明实施例具有的优点如下：
107.1.与传统libs相比，该实施例设计的检测装置不再采用单脉冲能量较大的激光器作为激发源，而是改用单脉冲能量仅为50-100μj的低能量的固体激光器，该激光器头尺寸154.5mm
×
77mm
×
60mm，重量0.9kg，功耗1w。由于激光的功耗和体积的减小，因此不需要完备的散热系统，以及相对复杂的仪器结构，可以实现对libs仪器的小型化和便携化设计。
108.2.在该检测装置中，等离子体的激发激发频率可以达到10khz，光谱仪在积分的过程中也会将多次激发的等离子体同时采集，该过程与传统libs单点单次激发最后数字平均的过程等效，但大大缩短了时间并提升了光谱的稳定性。
109.3.该激光器在烧蚀样品激发等离子体时，可以在样品表面的某一段区域激发，与传统libs单点激发相比，避免了在光谱收集过程存在的偶然性，可以更加全面的表示样品的化学特性。
110.本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
111.本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
技术特征：1.一种便携式合金检测装置，其特征在于，所述检测装置包括：控制系统、采集系统和检测系统；所述采集系统和所述检测系统均与所述控制系统连接；所述控制系统，用于：输出激光触发控制指令和电机驱动触发指令；所述采集系统，用于：根据所述激光触发控制指令向目标样品发射激光；根据所述电机驱动触发指令调整所述目标样品的位置；采集不同位置的目标样品在所述激光照射下产生的光学信号；将所述光学信号转换成数字信号；所述控制系统，还用于：将所述数字信号传输至所述检测系统；所述检测系统，用于：将所述数字信号输入牌号分类模型中，得到所述目标样品的牌号；所述牌号分类模型是基于神经网络构建的。2.根据权利要求1所述的一种便携式合金检测装置，其特征在于，所述控制系统包括：控制模块以及与所述控制模块连接的激光器触发模块和电机驱动器触发模块；所述激光器触发模块和所述电机驱动器触发模块均与所述采集系统连接；所述控制模块，用于：控制所述激光器触发模块生成所述激光触发控制指令，并将所述激光触发控制指令传送至所述采集系统；控制所述电机驱动器触发模块生成所述电机驱动触发指令，并将所述电机驱动触发指令传送至所述采集系统；接收所述采集系统发送的数字信号，并将所述数字信号发送至所述检测系统。3.根据权利要求2所述的一种便携式合金检测装置，其特征在于，所述采集系统包括：激光器，与所述激光器触发模块连接，用于根据所述激光触发控制指令发射激光；电机驱动器，与所述电机驱动器触发模块连接，用于根据所述电机驱动触发指令发出驱动信号；调节模块，与所述电机驱动器连接；所述调节模块的上表面设置所述目标样品，且所述目标样品位于所述激光的出射光路上；所述调节模块用于根据所述驱动信号调整所述目标样品的位置，使得不同位置的目标样品在所述激光照射下产生光学信号；光纤探测器，设置在所述光学信号的出射光路上，用于探测所述光学信号；光谱仪，与所述光纤探测器连接，用于接收所述光学信号并将所述光学信号转换成所述数字信号，且将所述数字信号传输至控制模块。4.根据权利要求3所述的一种便携式合金检测装置，其特征在于，所述采集系统还包括：反射镜，设置在所述激光器的出射光路上，用于将所述激光反射至聚焦镜；聚焦镜，设置在所述反射镜的反射光路上，用于将所述反射镜反射的所述激光聚焦至目标样品；收集镜，设置在所述光学信号的出射光路上，用于将所述光学信号进行收集且传送至
所述光纤探测器。5.根据权利要求3所述的一种便携式合金检测装置，其特征在于，所述采集系统还包括：多通道时序控制器，分别与所述激光器和所述光谱仪连接，用于控制所述激光器和所述光谱仪的启动与延迟时间，以使得所述光谱仪在设定的积分时间内接收光学信号。6.根据权利要求3所述的一种便携式合金检测装置，其特征在于，所述调节模块包括：平移台，设置在所述激光的出射光路上且与所述电机驱动器连接，用于根据所述驱动信号调节目标样品在水平方向上的位置；所述平移台的上表面设置目标样品；调节台，设置在所述平移台的下表面，用于在垂直方向上调节目标样品的位置。7.根据权利要求1所述的一种便携式合金检测装置，其特征在于，所述检测系统，还包括：模型训练模块，用于确定所述牌号分类模型；所述模型训练模块，具体包括：训练数据获取单元，用于获取训练集；所述训练集包括多种不同标准牌号的合金的数字信号以及对应的牌号；模型构建单元，用于建立人工神经网络；训练单元，用于采用所述训练集对所述人工神经网络进行训练，并将训练好的人工神经网络确定为所述牌号分类模型。8.根据权利要求7所述的一种便携式合金检测装置，其特征在于，所述训练单元，还包括：预处理子单元，用于对所述数字信号进行小波变换，得到处理后的数字信号；参数调整子单元，用于将所述处理后的数字信号输入所述人工神经网络，并以误差最小为目标对所述人工神经网络中的参数进行调整，得到训练好的人工神经网络；模型确定子单元，用于将所述训练好的人工神经网络确定为所述牌号分类模型。
技术总结本发明提供一种便携式合金检测装置，涉及合金检测领域。检测装置包括：控制系统以及与控制系统连接的采集系统和检测系统；控制系统用于输出激光触发控制指令和电机驱动触发指令；采集系统用于根据激光触发控制指令向目标样品发射激光，还根据电机驱动触发指令调整目标样品的位置，且采集不同位置的目标样品在激光照射下产生的光学信号，并将光学信号转换成数字信号；控制系统还用于将数字信号传输至检测系统；检测系统用于将数字信号输入牌号分类模型中，得到目标样品的牌号；牌号分类模型是基于神经网络构建的，从而以实现高效便携的需求。求。求。
技术研发人员：杨光 曲东明 陈冠宇 金雪莹 蔡子璇 马海旭 孙旭旭 李春生
受保护的技术使用者：吉林大学
技术研发日：2022.05.12
技术公布日：2022/11/1
