华中科技大学郭连波获国家专利权
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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种LIBS光谱波动性校正方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116380873B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310131001.9，技术领域涉及：G01N21/71；该发明授权一种LIBS光谱波动性校正方法是由郭连波;管飞宇;牛雪晨设计研发完成，并于2023-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种LIBS光谱波动性校正方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种LIBS光谱波动性校正方法，属于激光光谱分析领域，该方法为：获得待测样品的全波段光谱信号和等离子体图像并建立训练数据库；对于待测元素原始光谱强度与其含量进行拟合，得到标准曲线并作为训练标签以对深度卷积网络模型进行训练；训练到损失函数收敛至预设条件时，优化标准曲线以作为新的训练标签继续进行训练；训练到损失函数再次收敛至预设条件时，训练完成并获得校正模型，将校正光谱强度与其含量进行线性拟合以获得定标曲线，进而完成LIBS光谱波动性校正。本发明对于光谱波动性的校正操作简单，效果明显，可靠性高，能够大幅提升LIBS在恶劣环境下的定量检测精确性，有效应用于工业场景。
本发明授权一种LIBS光谱波动性校正方法在权利要求书中公布了：1.一种LIBS光谱波动性校正方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： S1对待测样品进行烧蚀激发，以获得全波段光谱信号和等离子体图像并建立训练数据库； S2对于待测元素，根据全波段光谱信号中该待测元素特征谱线的原始光谱强度与其含量进行拟合，以得到标准曲线并作为训练标签，将该训练标签输入到深度卷积网络模型中，利用所述训练数据库中的等离子体图像对其进行训练； S3训练到损失函数收敛至预设条件时，优化所述标准曲线以作为新的训练标签并输入到深度卷积网络模型中，继续利用所述训练数据库中的等离子体图像对其进行训练； S4训练到所述损失函数再次收敛至预设条件时，训练完成并将得到的训练后的深度卷积网络模型作为校正模型； S5将待测样品的全波段光谱信号和等离子体图像输入到所述校正模型中，将得到的待测元素特征谱线的校正光谱强度与其含量进行线性拟合以获得定标曲线，进而完成LIBS光谱波动性校正。
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