本發明屬于拉曼光譜圖處理的，尤其涉及一種拉曼光譜識別方法、裝置、電子設備、介質及程序產品。

背景技術：

1、拉曼光譜是一種用于分析物質的技術，通過測量物質與激光交互作用時產生的散射光的頻率變化來確定其分子結構和化學成分。拉曼光譜可以用于許多領域，包括化學、材料科學、生物科學和藥物研發等。

2、在液體分析中，拉曼光譜可以用于確定液體樣品的成分、濃度和結構。通過將激光照射到液體樣品上，測量散射光的頻率變化，可以獲得與液體樣品的化學鍵振動相對應的拉曼光譜圖。這可以提供關于液體樣品的詳細化學信息，如分子結構、功能基團、化學鍵的強度和鍵長等。

3、液體通常需要包裝材料來進行儲存和運輸，以保護液體免受外界環境的影響。因此，在進行液體的拉曼光譜檢測時，通常使激光穿過容器與容器內的液體樣品進行交互。因此，在液體樣品進行拉曼光譜分析時，通常需要透過包裝材料進行檢測。然而，一些包裝材料本身可能會對拉曼光譜信號產生干擾或吸收激光能量，從而影響到分析結果的準確性。

技術實現思路

1、本發明實施例提供一種拉曼光譜識別方法、裝置、電子設備、介質及程序產品，能夠有效解決對液體的拉曼識別過程中的包裝干擾問題。

2、第一方面，本技術實施例提供一種拉曼光譜識別方法，該方法包括：

3、獲取對被測對象進行拉曼光譜檢測時采集到的第一拉曼光譜，被測對象包裝在包裝容器中；

4、提取第一拉曼光譜的第一峰信息；

5、將第一峰信息分別與包裝數據庫中的多個包裝光譜的第二峰信息進行匹配，得到第一拉曼光譜與各個包裝光譜的匹配度；

6、確定多個匹配度中的最大匹配度對應的包裝光譜為被測對象的參考包裝光譜；

7、在第一拉曼光譜上去除參考包裝光譜，以得到第二拉曼光譜；

8、識別樣品數據庫中是否存在與第二拉曼光譜匹配的標準拉曼光譜。

9、作為一種可能的實現方式，將第一峰信息分別與包裝數據庫中的多個包裝光譜進行匹配，得到用于表征第一拉曼光譜與各個包裝光譜的匹配度，包括：

10、對于每個包裝光譜，分別迭代執行以下操作，直至所有包裝光譜均執行完畢，得到用于表征第一拉曼光譜與各個包裝光譜的匹配度：

11、對于第一拉曼光譜中的每個第一拉曼峰和當前包裝光譜中的每個第二拉曼峰，迭代執行以下操作a1至a2，直至所有第一拉曼峰以及所有第二拉曼峰均執行完畢；

12、a1：分別計算當前第一拉曼峰與當前第二拉曼峰的峰位差值；

13、a2：在峰位差值小于預設峰位偏移閾值的情況下，根據當前第二拉曼峰的峰高、上一次迭代過程中的匹配度，計算當前次迭代過程中的匹配度。

14、作為一種可能的實現方式，根據當前第二拉曼峰的峰高、上一次迭代過程中的匹配度，計算當前次迭代過程中的匹配度，包括：

15、確定當前第二拉曼峰的權重系數；

16、根據當前第二拉曼峰的權重系數和當前第二拉曼峰的峰高確定當前第二拉曼峰和當前第一拉曼峰的當前峰位匹配度；

17、將當前峰位匹配度和上一次迭代過程中的匹配度相加，得到當前次迭代過程中的匹配度。

18、作為一種可能的實現方式，確定當前第二拉曼峰的權重系數，包括：

19、根據當前第一拉曼峰與當前第二拉曼峰的峰位差值、以及預設峰位偏移閾值計算當前第二拉曼峰的權重系數。

20、作為一種可能的實現方式，在確定多個匹配度中的最大匹配度對應的包裝光譜為被測對象的參考包裝光譜之前，方法還包括：

21、確定多個匹配度中的最大匹配度是否大于預設匹配度；

22、確定多個匹配度中的最大匹配度對應的包裝光譜為被測對象的參考包裝光譜，包括：

23、在確定多個匹配度中的最大匹配度大于預設匹配度的情況下，將最大匹配度對應的包裝光譜確定為被測對象的參考包裝光譜。

24、作為一種可能的實現方式，在將第一峰信息分別與包裝數據庫中的多個包裝光譜進行匹配，得到用于表征第一拉曼光譜與各個包裝光譜的匹配度之后，方法還包括：

25、對于每個包裝光譜，分別執行以下操作b1至b2，直至包裝數據庫中的多個包裝光譜均執行完畢：

26、b1：根據當前包裝光譜的各個拉曼峰的強度確定當前包裝光譜的目標總峰高，所述目標總峰高為所述當前包裝光譜中拉曼峰的強度大于第一預設強度的第二拉曼峰強度之和；

27、b2：根據當前包裝容器的目標總峰高對當前包裝容器的匹配度進行歸一化處理，得到匹配度的歸一化結果；

28、確定多個匹配度中的最大匹配度對應的包裝光譜為被測對象的參考包裝光譜，包括：

29、根據多個匹配度的歸一化結果確定最大匹配度；

30、將最大匹配度對應的包裝光譜確定為被測對象的參考包裝光譜。

31、作為一種可能的實現方式，在第一拉曼光譜上去除參考包裝光譜，以得到第二拉曼光譜，包括：

32、基于第一拉曼光譜的多個第一拉曼峰的各個峰位對應的第一峰高構建第一數組；

33、基于參考包裝光譜的多個第二拉曼峰的各個峰位對應的第二峰高構建第二數組；

34、根據第一數組和第二數組中的各個元素的差值得到第三數組；

35、根據第三數組中每個元素在第三數組中的對應位置及元素值構建第二拉曼光譜。

36、作為一種可能的實現方式，在根據第一數組和第二數組中的各個元素的差值得到第三數組之前，該方法還包括：

37、根據所述參考包裝光譜中最強的第一峰值對第二數組進行歸一化處理，得到歸一化后的第二數組；

38、根據所述第一數組中的第二峰值對所述第一數組進行歸一化處理，得到歸一化后的第一數組，所述第二峰值為與所述第一峰值的位置相匹配的第一拉曼峰的峰值；

39、根據第一數組和第二數組中的各個元素的差值得到第三數組，包括：

40、根據歸一化后的第一數組、歸一化后的第二數組、第二數組、目標系數和預先設置的懲罰因子構建目標表達式；

41、求解目標表達式達到最小時的目標系數；

42、根據第一數組、以及第二數組和目標系數的乘積的差值得到第三數組。作為一種可能的實現方式，目標表達式的表達式為：

43、‖a′wax-b′wa‖

44、式中，x為目標系數，a為第二數組，a′為歸一化后的第二數組，b′為所述歸一化后的第一數組，w為預先設置的懲罰因子，當b′小于a時，w為1-σ；當b′不小于a時，w為σ；其中，σ∈(0，0.1]。

45、另一方面，本技術提供一種拉曼光譜識別裝置，該裝置包括：

46、獲取模塊，用于獲取對被測對象進行拉曼光譜檢測時采集到的第一拉曼光譜，被測對象包裝在包裝容器中；

47、提取模塊，用于提取第一拉曼光譜的第一峰信息；

48、匹配模塊，用于將第一峰信息分別與包裝數據庫中的多個包裝光譜的第二峰信息進行匹配，得到第一拉曼光譜與各個包裝光譜的匹配度；

49、第一確定模塊，用于確定多個匹配度中的最大匹配度對應的包裝光譜為被測對象的參考包裝光譜；

50、去除模塊，用于在第一拉曼光譜上去除參考包裝光譜，以得到第二拉曼光譜；

51、識別模塊，用于識別樣品數據庫中是否存在與第二拉曼光譜匹配的標準拉曼光譜。

52、再一方面，本技術提供一種電子設備，該設備包括：處理器以及存儲有計算機程序指令的存儲器；

53、處理器執行計算機程序指令時實現如第一方面任意一項的拉曼光譜識別方法。

54、再一方面，本技術提供一種計算機可讀存儲介質，該計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序指令，計算機程序指令被處理器執行時實現如第一方面任意一項的拉曼光譜識別方法。

55、又一方面，本技術提供一種計算機程序產品，該計算機程序產品中的指令由電子設備的處理器執行時，使得電子設備執行如第一方面任意一項的拉曼光譜識別方法。

56、本技術實施例的拉曼光譜識別方法、裝置、電子設備、介質及程序產品，預先創建了包含有多個包裝光譜的包裝數據庫，并且能夠在獲取被測對象的第一拉曼光譜后，對第一拉曼光譜的第一峰信息和多個包裝光譜進行提取，然后再將第一峰信息和多個第二峰信息進行逐一匹配，以獲取包裝數據庫中與被測對象的第一拉曼光譜的匹配度最高的參考包裝光譜，實現對包裝于被測對象外的包裝容器的識別。在這之后，可以將識別的參考包裝光譜從第一拉曼光譜中去除，以得到能夠準確表征被測對象的第二拉曼光譜。接著，對去除包裝干擾的第二拉曼光譜進行識別，得到更準確的分析結果。采用本技術的方案可以有效提高光譜識別的準確性和可靠性，有助于解決包裝容器對拉曼光譜識別的干擾問題。