基于XRF的CARS-GAF-MobileNet铝合金牌号分类研究

吕树彬; 万优; 李福生; 杨婉琪

doi:10.12452/j.fxcsxb.241027487

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基于XRF的CARS-GAF-MobileNet铝合金牌号分类研究

实验技术与方法 | 更新时间：2025-06-09

- 基于XRF的CARS-GAF-MobileNet铝合金牌号分类研究
- Research on CARS-GAF-MobileNet Aluminum Alloy Grades Classification Based on XRF
- 分析测试学报 2025年44卷第6期页码：1161-1168
- 作者机构：
  
  1.电子科技大学自动化工程学院，四川成都 611731
  2.电子科技大学长三角研究院（湖州），浙江湖州 313001
- 作者简介：
  
  李福生，博士，教授，研究方向：光谱信息学及人工智能算法研究，E-mail：lifusheng@uestc.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(62075028)
- DOI：10.12452/j.fxcsxb.241027487
  中图分类号： O657.3;TB9
- 收稿日期：2024-10-27，
  
  修回日期：2024-12-06，
  
  录用日期：2024-12-11，
  
  纸质出版日期：2025-06-15
- 稿件说明：
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吕树彬,万优,李福生,杨婉琪.基于XRF的CARS-GAF-MobileNet铝合金牌号分类研究[J].分析测试学报,2025,44(06):1161-1168.

LÜ Shu-bin,WAN You,LI Fu-sheng,YANG Wan-qi.Research on CARS-GAF-MobileNet Aluminum Alloy Grades Classification Based on XRF[J].Journal of Instrumental Analysis,2025,44(06):1161-1168.
吕树彬,万优,李福生,杨婉琪.基于XRF的CARS-GAF-MobileNet铝合金牌号分类研究[J].分析测试学报,2025,44(06):1161-1168. DOI： 10.12452/j.fxcsxb.241027487.

LÜ Shu-bin,WAN You,LI Fu-sheng,YANG Wan-qi.Research on CARS-GAF-MobileNet Aluminum Alloy Grades Classification Based on XRF[J].Journal of Instrumental Analysis,2025,44(06):1161-1168. DOI： 10.12452/j.fxcsxb.241027487.

摘要

铝合金以其卓越的特性在工业上得到广泛应用，对铝合金的牌号进行准确分类能够进一步推动制造业等领域的发展。该文提出了一种新的铝合金X射线荧光（XRF）光谱分类框架CARS-GAF-MobileNet（CGM）。首先，采用XRF光谱仪获取铝合金样本的XRF光谱数据；然后，提出一种基于多元素校正的竞争性自适应重加权采样（CARS）算法对数据进行变量筛选；随后，使用格拉姆角场（GAF）将一维光谱转换为二维光谱图像，并通过色彩映射将灰度图转为RGB图；最后，将转换后的二维光谱图作为Mobilenet-V3模型的输入，对铝合金样本进行分类。实验结果表明，所提出的CGM框架的最终分类准确率可以达到94.3%，能够对不同牌号的铝合金样品进行精确识别。CGM是一种具有潜力的铝合金牌号识别框架，对铝合金分类问题具有较好的理论指导和应用价值。

Abstract

Aluminum alloys are widely used in industry due to their excellent characteristics，and accurate classification of aluminum alloys grades can further promote the development of manufacturing and other fields. In this paper，a new aluminum alloy X-ray fluorescence（XRF） spectral classification framework CARS-GAF-MobileNet（CGM）was proposed. First，an XRF spectrometer was used to obtain XRF spectral data of the aluminum alloy samples. Then，a multi-element calibration-based competitive adaptive reweighted sampling（CARS） was proposed to select variables for the data. Next，the one-dimensional spectra were converted into two-dimensional spectral images using Gramian angular field（GAF），and the grayscale images were converted into RGB images by color mapping. Finally，the converted 2D spectral images were inputs to the Mobilenet-V3 model to classify the aluminum alloy samples. The experimental results showed that the final classification accuracy of the proposed CGM framework could reach 94.3%，which could accurately identify aluminum alloy samples of different grades. The CGM is a promising framework for identifying aluminum alloy grades，and it has superior theoretical guidance and application value for the aluminum alloy classification problem.

关键词

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