一种用于快速匹配识别SERS谱图的方法与流程

一种用于快速匹配识别sers谱图的方法
技术领域
1.本发明属于光谱数据处理领域，涉及一种将拉曼谱图转换为条码的方法。


背景技术：

2.随着检测分析技术的发展，表面增强拉曼散射(surface enhanced raman scattering,sers)效应得到了广泛的研究。拉曼光谱作为一种分子振动光谱，虽然能够提供每种物质独特的“指纹”光谱，但由于其强度、灵敏度以及空间分辨率较弱而无法得到广泛的应用。而sers效应能够借助粗糙基底使拉曼信号放大102～104倍，极大的扩宽了拉曼散射的应用范围。此外，sers效应不仅能够提供分子的类型及结构等信息，而且操作简便、检测快速，被广泛应用在环境科学、毒品检测、文物鉴定以及痕量分析等领域。
3.虽然sers检测手段使用方便、准确度高，但随着被测物结构复杂程度的提升，sers谱图的复杂程度也随之提高。因此存在着无法有效且快速地匹配识别被测物种类地情况。如何高效的分辨匹配复杂的拉曼峰图得到准确的结果仍是一项复杂的工作。


技术实现要素：

4.为了解决sers检测中难以快速匹配识别被测物的问题，本发明提供了一种用于快速匹配识别sers谱图的方法。该方法可将物质结构等信息存储在条码中，用于快速获得被测物的化学结构信息。
5.本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
6.一种用于快速匹配识别sers谱图的方法，包括如下步骤：
7.步骤s1：通过拉曼光谱仪采集sers基底上标准物的初始拉曼光谱数据；
8.步骤s2：对初始拉曼光谱数据进行去基线处理，得到预处理sers谱图；
9.步骤s3：根据预处理sers谱图标定待测物的特征峰以及最强峰，记录拉曼数据中最强峰以及各特征峰的拉曼位移以及其对应的sers强度数值；
10.步骤s4：经归一化处理计算各特征峰累计强度及比值，得到各峰值对应条码的宽度，即为匹配识别待测物的sers条码；
11.步骤s5：将sers条码所表示的分子信息录入数据库中，用于移动设备快速匹配识别sers谱图获得分析结构信息。
12.相比于现有技术，本发明具有如下优点：
13.本发明将复杂的sers谱图转化为简单且分辨率高的条形码，能够极大地缩短sers检测后处理的时间，通过将条码与sers谱图匹配的方式快速识别出待测物。此外，还可将目标物的分子结构等信息存储在条码中，构建专属sers分子库，借助手机等智能设备扫描识别条码，在匹配待测物条码后快速获得其所有的分子结构信息。按照本发明的方法构建的sers条码分辨率高，与sers真实谱图的匹配度高，能够提供更加准确的“指纹”条码，为实际检测工作提供极大的便利。
附图说明
14.图1为实施例中有机染料罗丹明6g的sers条码制备方法流程
15.图2为实施例中有机染料罗丹明6g的sers谱图处理过程，(a)选定400～1800cm
‑1拉曼位移范围绘制sers谱图，(b)对sers谱图进行基线处理，(c)根据sers谱图选定最强峰，(d)选定罗丹明6g的其余特征峰；
16.图3为实施例中有机染料罗丹明6g的sers条码。
17.图4为实施例中使用sers条码匹配识别待测物的过程。
具体实施方式
18.下面结合附图对本发明的技术方案作进一步的说明，但并不局限于此，凡是对本发明技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，均应涵盖在本发明的保护范围中。
19.本发明提供了一种用于快速匹配识别sers谱图的方法，所述方法通过将标准物质的拉曼谱图转换为可用智能手机识别的条码，以达到快速匹配识别待测物并获得物质化学结构信息。具体包括如下步骤：
20.步骤s1：通过拉曼光谱仪采集sers基底上标准物的初始拉曼光谱数据。
21.步骤s2：对初始拉曼光谱数据进行去基线处理，得到预处理sers谱图。
22.本步骤中，选定固定的拉曼位移范围，记录预处理sers谱图所包含的全部拉曼位移及其对应的强度数值信息。
23.步骤s3：根据预处理sers谱图标定待测物的特征峰以及最强峰，记录拉曼数据中最强峰以及各特征峰的拉曼位移以及其对应的sers强度数值，具体步骤如下：
24.(1)选定固定波长范围，绘制横坐标为拉曼位移、纵坐标为sers强度的sers检测谱图；
25.(2)根据绘制的sers检测谱图结果选取预处理拉曼光谱数据中最强sers峰p
max
以及最强sers峰的强度i
max
；
26.(3)根据绘制的sers检测谱图结果选取预处理拉曼光谱数据中主要特征峰p
n
，并记录各特征峰的强度i
n
。
27.步骤s4：经归一化处理计算各特征峰累计强度及比值，得到各峰值对应条码的宽度，即为匹配识别待测物的sers条码，具体步骤如下：
28.(1)将各特征峰的强度i
n
与最强峰值强度i
max
进行归一化，得到一系列特征峰与最强峰的比值a：
[0029][0030]
(2)以选定特征峰(包括最强峰)峰值对应的拉曼位移为中心，计算中心振动峰位置
±
5cm
‑1范围内的sers强度之和i
sum
：
[0031]
i
sum
＝∑i
sers
；
[0032]
式中，i
sers
代表各特征峰的中心振动峰位置
±
5cm
‑1sers强度；
[0033]
(3)将所求
±
5cm
‑1范围内的拉曼强度之和i
sum
与前述所得比值a相乘，得到各特征峰对应的累计强度值a：
[0034]
a＝a
×
i
sum
；
[0035]
(4)将各特征峰所对应的累计值a与最强峰累计值a
max
进行归一化，得到比值b：
[0036][0037]
(5)根据上述预处理拉曼光谱数据计算最强特征峰的峰宽p
w
；
[0038]
(6)将最强峰宽p
w
与比值b相乘得到每处特征峰所对应地条码宽度barcodewidth：
[0039]
barcodewidth＝b
×
p
w
；
[0040]
(7)以拉曼位移为横坐标，任意固定值为纵坐标绘制柱状图，设定各个峰值对应柱状图宽度为条码宽度barcodewidth。
[0041]
步骤s5：将绘制的sers条码以及其所对应的污染物信息录入计算机中，当对某一未知污染物进行sers检测后，根据选定的拉曼位移范围为横坐标绘制未知待测物的sers谱图的横坐标范围，通过将谱图中的峰信息与条码进行匹配对应，当条码与拉曼谱图对应上后，可直接通过手机等移动设备扫描识别条码得到该被检测污染物的详细信息。
[0042]
实施例：
[0043]
本实施例提供了一种制备用于识别水中有机染料罗丹明6g(r6g)的sers条码的制备方法，如图1所示，所述方法包括如下步骤：
[0044]
步骤s1：通过拉曼光谱仪采集银基底上罗丹明6g，得到初始sers谱图。
[0045]
选定400～1800cm
‑1的拉曼位移为横坐标绘制初始sers谱图如图2(a)所示。
[0046]
步骤s2：对初始sers谱图进行去基底处理，得到预处理sers谱图。
[0047]
选定400～1800cm
‑1的拉曼位移为横坐标绘制预处理sers谱图如图2(b)。
[0048]
步骤s3：根据步骤s2绘制的预处理sers谱图选定罗丹明6g的最强峰p
max
(如图2(c)所示)，记录最强sers峰的强度i
max
。根据步骤s2绘制的预处理sers谱图选取预处理拉曼光谱数据中主要特征峰p
n
(p1～p9)(如图2(d)所示)，并记录各特征峰的强度i
n
。
[0049]
步骤s4：将各特征峰的强度(i
n
)与最强峰值强度(i
max
)进行归一化，得到一些列特征峰与最强峰的比值a：
[0050][0051]
以选定特征峰(包括最强峰)峰值对应的拉曼位移为中心，计算中心振动峰位置
±
5cm
‑1范围内的sers强度之和i
sum
：
[0052]
i
sum
＝∑i
sers
。
[0053]
将所求
±
5cm
‑1范围内的拉曼强度之和i
sum
与前述所得比值a相乘，得到各特征峰对应的累计强度值a：
[0054]
a＝a
×
i
sum
。
[0055]
将各特征峰所对应的累计值a与最强峰累计值a
max
进行归一化，得到比值b：
[0056][0057]
根据上述预处理拉曼光谱数据计算最强特征峰的峰宽p
w
。
[0058]
将最强峰宽p
w
与比值b相乘得到每处特征峰所对应地条码宽度barcodewidth，即
为匹配识别水中罗丹明6g的sers条码。条码宽度barcodewidth的计算公式为：
[0059]
barcodewidth＝b
×
p
w
。
[0060]
以400～1800cm
‑1拉曼位移为横坐标，任意固定值为纵坐标绘制柱状图，设定各个峰值对应柱状图宽度为上述计算所得条码宽度barcodewidth。
[0061]
本实施例中，罗丹明6g的sers条码制备过程中各项数值的结果如表1所示。
[0062]
表1制备罗丹明6gsers条码的数据处理
[0063][0064]
采用本实施例的方法制备用于识别水中罗丹明6g的sers条码如图3所示。
[0065]
步骤s5：通过建立手机小程序数据库，将罗丹明6g的物质结构信息与sers条码进行匹配录入。当对待测物进行sers检测后，可通过匹配对应拉曼谱图与条码的对应程度来快速确定该物质所对应的sers条码，通过使用智能手机对该条码进行识别，即可获得该待测物的分子化学结构等信息，如图4所示。