典型文献
基于LIBS技术的不锈钢精细分类方法
文献摘要：
为了避免铬系、镍系不锈钢被视为普通钢材回收,需要在回收不锈钢时进行分类.提出了一种基于激光诱导击穿光谱(LIBS)技术结合随机森林(RF)算法对不锈钢进行精细分类的方法.选用201、304、316、430 4种牌号的不锈钢作为实验样品,以Cr、Ni、Mn、Mo、Fe5种元素的12条分析谱线作为输入特征量,建立了基于RF算法的分类模型.结果表明,300组数据进行100次分类实验的平均识别正确率达到98.28％,建模时间为0.418 s,标准差为0.20％,单组数据的平均分类时间仅为0.019 s.该结果证明了 RF分类模型具有很好的稳定性和效率,因此所提基于LIBS技术的分类方法可用于不锈钢的在线快速分类领域.
文献关键词：
光谱学;激光诱导击穿光谱;不锈钢;分类;随机森林
中图分类号：
作者姓名：
白伟洋;陈蔚芳;杨成杰;洪运;王睿昕
作者机构：
南京航空航天大学机电学院,江苏南京210001
文献出处：
引用格式：
[1]白伟洋;陈蔚芳;杨成杰;洪运;王睿昕-.基于LIBS技术的不锈钢精细分类方法)[J].激光与光电子学进展,2022(23):262-266
A类：
B类：
LIBS,不锈钢,钢精,精细分类,分类方法,普通钢,钢材,激光诱导击穿光谱,技术结合,RF,牌号,Mn,Mo,Fe5,种元素,输入特征,特征量,分类模型,平均分,快速分类,光谱学
AB值：
0.32007
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