方案摘要
方案下载应用领域 | 石油/化工 |
检测样本 | 聚丙烯(PP) |
检测项目 | 理化分析 |
参考标准 | 拉曼光谱 |
该方法操作简便、精确度高,将计算机软件技术和光谱检测技术相结合,相较传统的谱图分析法更加快速准确,数据处理效率更高,为实际应用提供了充分参考。对信噪比较高的样本数据也可实现迅速分类,背景容错率好,可在公安实践中对现场不易分类的局部手帕纸外包装袋进行检测分类,为实际办案中划定嫌疑人活动轨迹、侦破案件提供线索,为刑事诉讼提供合法证据。
引言
手帕纸包装袋使用具有广泛性,其包装袋残片被遗留在案件现场的概率较大,弄清手帕纸的种属来源,能够提供使用人身份及活动路线信息,对案件推动具有重要作用。现场残留包装袋往往受环境因素影响,仅余部分残片,给追溯手帕纸的来源、品牌,实现检验分类设置了障碍,亟待开展进一步检验分析。
手帕纸由于生产厂家,合成工艺、商品化助剂添加及生产设备选取都存在一定偏差,不同品种的手帕纸塑料包装袋有不同物理及化学特征,这些差异均会使拉曼散射强度有所差异。因此采用拉曼光谱法可以有效的区分手帕纸外包装,从而为实际现场塑料物证检验提供了充分参考。
研究成果
近期,中国公安大学姜红教授团队基于Matlab进行拉曼数据预处理及相似度分析,结合K均值聚类法(K-means)对收集到的不同手帕纸小包装袋样本进行建模分析,可以获得合适的初始凝聚点数K,实现了手帕纸的区分检验。
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