基于光学相干层析技术识别车漆的预处理方法比较研究

作     者：吴迪 高树辉 陆一帆 张宁 Wu Di;Gao Shuhui;Lu Yifan;Zhang Ning

作者机构：中国人民公安大学侦查学院北京100038 公安部物证鉴定中心北京100038 

出 版 物：《应用激光》 (Applied Laser)

年 卷 期：2023年第43卷第7期

页      面：136-144页

学科分类：070207[理学-光学] 07[理学] 08[工学] 0803[工学-光学工程] 0702[理学-物理学] 

基　　金：2022年公共安全行为科学与工程科技创新项目(2022KXGCKJ03) 上海市现场物证重点实验室开放课题基金资助(2021XCWZK03) 北京市科技新星计划(Z191100001119039) 

主　　题：光学相干层析技术 滤波器 车身油漆 预处理 支持向量机 Fisher判别分析 

摘      要：汽车车身油漆是交通事故现场常见的物证之一,快速检验车漆物证能为案件侦查提供线索和证据。具备强层析优点的光学相干层析技术对车漆检验优势显著,但是噪声干扰会削弱信号。为了提高识别能力,采集了6个不同品牌共102个车漆样本的A-scan信号,分别运用三种快速傅里叶变换滤波器和希尔伯特变换滤波器对采集的车漆样本原始数据进行降噪预处理,并构建了支持向量机和Fisher判别分析两种分类模型,开展不同品牌车漆样本的识别,根据模型对不同品牌车漆样本的识别精度和总体分类准确率选择出降噪效果最佳的滤波器和最优的分类模型。结果表明,经过希尔伯特变换滤波器和快速傅里叶变换低通滤波器处理后样本数据的总体分类准确率显著提升,希尔伯特变换滤波器优于快速傅里叶变换滤波器,Fisher判别分析模型的总体分类准确率高于支持向量机模型,基于希尔伯特变换滤波器构建的Fisher判别函数实现了对6个品牌车漆样本的准确识别,总体分类准确率达到100%。基于滤波器的预处理方法能够有效抑制样本数据中的噪声干扰,大大提高了光学相干层析技术检验车漆物证的效率和能力。