[发明专利]WMS检测瓶内氧气浓度的实时扣背景非线性校正方法

说明书

本发明公开了WMS检测瓶内氧气浓度的实时扣背景非线性校正方法，首先采集氧气浓度为0％玻璃瓶和待测玻璃瓶的二次谐波数据进行数据平均及滤波处理，经非线性校正后提取相应的谐波特征峰值P₀和P。将建立氧气浓度反演模型时大气的特征峰值P'和氧气浓度为21％玻璃瓶的特征峰值P'₂₁之和的一半作为检测有无瓶子的阈值，如果P小于此阈值，则进一步实时扣背景及乘法校正处理，即将氧气浓度为0％玻璃瓶初始建模时特征峰值P₀'除以当前的特征峰值P₀作为校正因子，将(P‑P₀)与校正因子相乘后得到实际的对应待测样本特征峰值，送往浓度反演模型中进行预测。本发明的技术效果在于，实现对背景波动抑制，能有效提高玻璃瓶内氧气浓度预测的精度和稳定性。

技术领域

本发明涉及气体检测技术领域，特别涉及一种主要用于基于波长调制光谱检测玻璃瓶内氧气浓度的实时扣背景非线性校正方法。

背景技术

在制药行业中，国际上已有公司将波长调制光谱(wavelength modulationspectroscopy，WMS)技术应用在密封玻璃药瓶内氧浓度检测上，如美国LIGHTHOUSE公司，意大利贝威蒂公司等。但通过WMS技术析取的二次谐波信号存在背景波动，因玻璃瓶瓶壁引起的光学噪声、系统仪器噪声、非线性强度调制及随机的自由空间的温度湿度等影响，导致背景波动无规律，从而使浓度-峰值反演模型存在不同程度的非线性，影响浓度测量的精度和稳定性。

目前在光谱技术的实时扣背景非线性校正研究中，Werle等提出先采集背景气体的谱线信号，再采集目标气体谱线吸收信号进行扣除的方法，Persson等人通过改进光路或气室结构进行非线性处理以减少基线影响，但都只适合于有气体吸收池的系统中；数据预处理进行基线校正的方法也较多，目前主要有小波变换、正交信号处理等，但运算复杂，实时性不强。

发明内容

本发明的目的是为波长调制光谱检测玻璃瓶内氧气浓度提供一种准确的实时扣背景非线性校正方法，克服背景波动带来的误差，提高系统检测精度和稳定性。

为了实现上述技术目的，本发明的技术方案是，WMS检测瓶内氧气浓度的实时扣背景非线性校正方法，包括以下步骤：

步骤1，使用包括氧气浓度为0％的多个已知氧气浓度且各不相同的玻璃瓶样本作为初始建模样本，采集激光照射下的多个相应二次谐波数据，并进行数据预处理后，提取相应的谐波峰值，然后将不同氧气浓度样本的谐波峰值减去0％氧气浓度样本的谐波峰值，作为标准数据库中各不同氧气浓度样本的特征峰值数据，再取每种氧气浓度下多个玻璃瓶样本，重复前述采集二次谐波数据进行处理后得到特征峰值数据的步骤，将得到的同一氧气浓度下的特征峰值算术平均，最后将算术平均后的特征峰值与相应浓度值进行最小二乘线性拟合，作为氧气浓度反演模型；

步骤2，采集检测区域和已知氧气浓度为0％玻璃瓶的二次谐波数据；

步骤3，分别对步骤2中得到的二次谐波进行数据预处理后，提取检测区域的谐波特征峰值P和已知氧气浓度为0％玻璃瓶的谐波特征峰值P₀，将两者相减得到P-P₀，作为实时扣背景后的特征峰值；

步骤4，将步骤1中氧气浓度为0％玻璃瓶的特征峰值P₀'除以当前的特征峰值P₀，获得乘法校正因子k＝P₀'/P₀；

步骤5，将步骤4中的乘法校正因子k和步骤3中的差值P-P₀相乘，得到实时扣背景及非线性校正后的实际待测样本峰值PP；

步骤6，将步骤5中得到的数据PP代入氧气浓度反演模型中，实现浓度预测。