(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211144976.7 (22)申请日 2022.09.20 (71)申请人 宣城亨泰电子化学 材料有限公司 地址 242000 安徽省宣城市宣州区宣城高 新技术产业开发区麒 麟大道10号 (72)发明人 江伟　胡洪峰　谢钺　金国军　 (74)专利代理 机构 合肥律众知识产权代理有限 公司 34147 专利代理师 殷娟 (51)Int.Cl. G01N 21/31(2006.01) G06T 7/00(2017.01) (54)发明名称 一种用于氢氟酸 生产的在线 浓度检测方法 (57)摘要 本发明涉及溶液浓度检测， 具体涉及一种用 于氢氟酸生产的在线浓度检测方法， 构建标准吸 收光谱图像库， 并获得待测样 本多个待测光谱图 像； 基于待测光谱图像与标准吸收光谱图像的 MSGA值， 对待测光谱图像进行筛选， 得到目标光 谱图像； 在目标光谱图像内各波段上分别从吸收 谷点沿横向方向的曲线上前后选取多个目标曲 线； 按照波段由小到大对目标曲线进行组合， 形 成光强分布图像； 根据光强分布图像 建立溶液浓 度分析模型， 利用溶液浓度分析模 型得到第一溶 液浓度检测结果； 本发明提供的技术方案能够有 效克服现有技术所存在的对氢氟酸浓度检测的 准确性较低、 时效性较 差的缺陷。 权利要求书2页 说明书5页 附图2页 CN 115508293 A 2022.12.23 CN 115508293 A 1.一种用于氢氟酸 生产的在线浓度检测方法， 其特 征在于： 包括以下步骤： S1、 构建标准吸 收光谱图像库， 并获得待测样本多个待测光谱图像； S2、 基于待测光谱图像与标准吸收光谱图像的MSGA值， 对待测光谱图像进行筛选， 得到 目标光谱图像； S3、 在目标光谱图像 内各波段上分别从吸收谷点沿横向方向的曲线上前后选取多个目 标曲线； S4、 按照波段由小到大对目标曲线 进行组合， 形成光强分布图像； S5、 根据光强分布图像建立溶液浓度分析模型， 利用溶液浓度分析模型得到第一溶液 浓度检测结果； S6、 按照子区间最多包含一个吸收特征对目标光谱图像、 标准吸收光谱图像进行波段 划分， 分别得到多个目标光谱曲线段、 标准吸 收光谱曲线段； S7、 基于目标光谱曲线段、 标准吸收光谱曲线段， 按照最优子区间对目标光谱曲线段进 行筛选， 得到目标最优子区间； S8、 对目标最优子区间串联融合获得最优目标光谱曲线段， 基于最优目标光谱曲线段 得到第二溶 液浓度检测结果； S9、 结合第一溶液浓度检测结果、 第二溶液浓度检测结果对氢氟酸溶液浓度进行综合 测定。 2.根据权利要求1所述的用于氢氟酸生产的在线浓度检测方法， 其特征在于： S1中构建 标准吸收光谱图像库， 并获得待测样本多个待测光谱图像， 包括： 配置具有浓度梯度的标准溶液， 利用固定的光谱仪对各浓度的标准溶液进行检测， 得 到多张标准吸 收光谱图像， 构建标准吸 收光谱图像库； 利用光谱仪在多个位置对待测样本进行检测， 获得多个待测光谱图像。 3.根据权利要求2所述的用于氢氟酸生产的在线浓度检测方法， 其特征在于： S1中获得 待测样本多个待测光谱图像之后， 包括： 对多个待测光谱图像进行 预处理， 获得清晰的待测光谱图像； 其中， 预处理包括平滑滤波、 标准正交变换、 主成分分析、 多元散射校正中的一种或多 种。 4.根据权利要求2所述的用于氢氟酸生产的在线浓度检测方法， 其特征在于： S2中基于 待测光谱图像与标准 吸收光谱图像的MSGA值， 对待测光谱图像进行筛选， 得到目标光谱图 像， 包括： 采用下式计算待测光谱图像与标准吸 收光谱图像的MSGA值： 其中， D(X,Y)为待测光谱曲线X与标准吸收光谱曲线Y之间的马氏距离， si gmoid是一个 非线性激活函数， 将自变量映射至(0,1)区间， SGA(grad(X),grad(Y))为待测光谱曲线X与 标准吸收光谱曲线Y之间梯度角的余弦值； 筛选出MSGA值 不大于阈值的待测光谱图像， 得到目标光谱图像。 5.根据权利要求4所述的用于氢氟酸生产的在线浓度检测方法， 其特征在于： S3 中在目权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115508293 A 2标光谱图像内各波段上分别从吸收谷点沿横向方向的曲线上前后选取多个目标曲线， 包 括： 选取目标光谱图像中的感兴趣区域， 在感兴趣区域内的各波段上分别从吸收谷点沿横 向方向的曲线上 前后选取设定数量的目标曲线。 6.根据权利要求5所述的用于氢氟酸生产的在线浓度检测方法， 其特征在于： S5 中根据 光强分布图像建立溶液浓度分析模型， 利用溶液浓度分析模型得到第一溶液浓度检测结 果， 包括： 从偏最小二乘回归模型、 BP神经网络模型、 栈式自编码神经网络模型中选取一种， 建立 溶液浓度分析模型， 并利用溶 液浓度分析模型 得到待测样本的第一溶 液浓度检测结果。 7.根据权利要求1所述的用于氢氟酸生产的在线浓度检测方法， 其特征在于： S6 中按照 子区间最多包含一个 吸收特征对目标光谱图像、 标准吸收光谱图像进行波段划分， 分别得 到多个目标光谱曲线段、 标准吸 收光谱曲线段， 包括： 获取标准吸收光谱曲线上的吸收峰、 吸收谷， 并对吸收特征进行识别， 选取合适长度对 包含一个吸收特征的标准吸收光谱曲线进 行波段划分， 同时选取合适长度对没有包含吸收 特征的标准吸 收光谱曲线 进行波段划分， 获得多个标准吸 收光谱曲线段； 对目标光谱曲线按照标准吸收光谱曲线的波段划分区间范围进行波段划分， 获得多个 目标光谱曲线段。 8.根据权利要求7所述的用于氢氟酸生产的在线浓度检测方法， 其特征在于： 所述吸收 特征的识别方法， 包括： 计算吸收峰对应极大值点/吸收谷对应极小值点的α邻域中吸光度的平均值与相切α邻 域中吸光度的平均值之间的相对误差， 在相对误差大于阈值时识别为吸 收特征。 9.根据权利要求7所述的用于氢氟酸生产的在线浓度检测方法， 其特征在于： S7中基于 目标光谱曲线段、 标准吸收光谱曲线段， 按照最优子区间对目标光谱曲线段进 行筛选， 得到 目标最优子区间， 包括： 对于包含一个吸收特征的标准吸收光谱曲线段， 分别计算对应区间的目标光谱曲线 段、 标准吸收光谱曲线段的SAI值， 将与标准吸收光谱曲线段的SAI值最接近的目标光谱曲 线段作为第一类目标最优子区间； 对于没有包含吸收特征的标准吸收光谱曲线段， 分别计算对应区间的目标光谱曲线段 与标准吸收光谱曲线 段的MSGA值， 将 MSGA值最小的目标光谱曲线 段作为第二类目标最优子 区间。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115508293 A 3