解決方案
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【客戶案例】拉曼光譜結合K均值法檢驗手帕紙包裝袋的研究
引言
手帕紙包裝袋使用具有廣泛性,其包裝袋殘片被遺留在案件現場的概率較大,弄清手帕紙的種屬來源,能夠提供使用人身份及活動路線信息,對案件推動具有重要作用。現場殘留包裝袋往往受環境因素影響,僅余部分殘片,給追溯手帕紙的來源、品牌,實現檢驗分類設置了障礙,亟待開展進一步檢驗分析。
手帕紙由于生產廠家,合成工藝、商品化助劑添加及生產設備選取都存在一定偏差,不同品種的手帕紙塑料包裝袋有不同物理及化學特征,這些差異均會使拉曼散射強度有所差異。因此采用拉曼光譜法可以有效的區分手帕紙外包裝,從而為實際現場塑料物證檢驗提供了充分參考。
 

研究成果
近期,中國公安大學姜紅教授團隊基于Matlab進行拉曼數據預處理及相似度分析,結合K均值聚類法(K-means)對收集到的不同手帕紙小包裝袋樣本進行建模分析,可以獲得合適的初始凝聚點數K,實現了手帕紙的區分檢驗。
手帕紙外包裝袋為塑料,以樹脂為主要原料,以增塑劑、填充劑、潤滑劑、著色劑等添加劑為輔助成分通過高壓合成的高分子化合物。包裝袋主要填料為合成樹脂,多為聚乙烯、聚氯乙烯或聚丙烯,常見塑料助劑為CaCO3、滑石粉和BaSO4。通過篩選我們發現依據填料種類可將樣本分為三大類(見表3),第I類樣品中主要填料為聚乙烯(如圖2),第II類樣品中主要填料為聚氯乙烯(如圖3),第III類樣品中主要填料為聚丙烯(如圖4).

 
表3 手帕紙塑料包裝袋樣品分類
 
圖2 第I類樣品的拉曼光譜圖


圖3 第II類樣品的拉曼光譜圖
 
圖4 第III類樣品的拉曼光譜圖

 
首先基于主成分分析法(principle component analysis,PCA)進行數據預處理,以實現數據降維,提升分析準確性,從總體協和方差矩陣出發進行主成分分析。選取分類貢獻率大于百分之一的PC1、PC2、PC3作為主特征,以待后續驗證分析。作為快速聚類法,K均值聚類法不需預知樣本種數,可對K值進行迅速演算并反饋樣本吻合度,最終篩選出合適K值,同時實現樣本分類。本次結合kmeans函數及silhouette函數分別對三大類樣品進行進一步分類,數據準確性達93%。結合K均值聚類法,基于已知樣本標準數據,可實現對未知樣本的快速分類和高效鑒定,分類成功率達97.14%。
該方法操作簡便、精確度高,將計算機軟件技術和光譜檢測技術相結合,相較傳統的譜圖分析法更加快速準確,數據處理效率更高,為實際應用提供了充分參考。對信噪比較高的樣本數據也可實現迅速分類,背景容錯率好,可在公安實踐中對現場不易分類的局部手帕紙外包裝袋進行檢測分類,為實際辦案中劃定嫌疑人活動軌跡、偵破案件提供線索,為刑事訴訟提供合法證據。

文章信息:
該成果近期以“拉曼光譜結合K均值法檢驗手帕紙包裝袋的研究”為題發表在期刊上,該工作由中國公安大學姜紅課題組完成,論文鏈接如下:http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-GSSX201902009.htm
本研究采用的是北京卓立漢光儀器有限公司“Finder Vista”激光顯微共聚焦拉曼光譜系統,如需了解該產品,歡迎咨詢我司。
 

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