很高兴认识你，我是新型LIBS&NIRS数据融合模型，是中国科学院合肥物质科学研究院智能机械研究所这个大家庭的成员之一，我适用于复合肥生产加工中的质量检验，检验测试的内容包括复合肥的氮、磷、钾含量，检测速度快、精度高、环保无污染，是保障肥料生产加工质量的一项新利器。

  复合肥是含有两种或两种以上主要营养物质的混合肥料，作为世界上最大的肥料生产国和消费国，复合肥因其施肥过程方便、营养全面而备受我国农民青睐。复合肥在我国全部肥料产品结构中的占比逐年增加，自2019年起已占所有肥料使用量的50%以上。

  主要元素(氮、磷、钾)的含量是决定复合肥效率和价格的关键。不过，复合肥中元素成分的传统检测的新方法一般是湿化学法，即通过化学反应在液相中制备材料的方法，这一些方法速度慢、操作复杂，并且不能同时检测多种成分。此外，由于传统方法的高检测成本和低时效性，采样数量非常有限，难以实现对整个生产批次的全面监控。因此，为了及时、有效、经济地保证复合肥的生产加工质量，新的快速检测的新方法的推出就势在必行。

  激光诱导击穿光谱技术(LIBS)和近红外光谱技术(NIRS)是两类有前景实现复合肥质量快速检测的分析技术。

  LIBS以分析激光脉冲烧蚀样品表面产生的等离子体发射谱线为原理。当短波脉冲激光聚焦到样品表面时会产生等离子体，等离子体在这一变化过程会发射光谱，LIBS技术正是通过一系列分析这些光谱在各个波长处的强度来预测样品的元素含量。由于几乎所有的元素被激发时都会发出特征谱线，因此，LIBS可以分析大多数的元素。

  NIRS以分析产品受到光照时在近红外光谱区的吸收信号为对象。不同的分子结构和化学键在不同波长的近红外光下具有不一样的吸收特征，因此能通过测量物质在近红外区域的透射、反射光谱来获取其化学组成信息。

  复合肥中的主要元素均可利用两种技术做多元化的分析，不过，这两种技术仍存在各自的局限性。其中，NIRS只擅长分析有机物，对肥料等产品中的无机物只能进行间接测定，其精度会受一定的影响；而LIBS在测量时也需要克服一些环境空气中元素如氮元素等的干扰。因此，这样一些问题都一定要通过适当的步骤改善。

  由于LIBS和NIRS均为快速检测技术，通过合理的算法和步骤，对复合肥的LIBS光谱和NIR光谱进行特定的处理、数据融合，就可以实现两种技术的优势互补，我可以在不影响采集效率的情况下，有效提高分析精度，相比一般的光谱检测技术更先进可靠。

  实现这项技术的具体手段多种多样，不过总体上包括四个步骤：光谱采集、特征提取、数据融合、模型构建。

  首先，利用两种光谱仪获得肥料的LIBS光谱和NIR光谱是必须的；其次，采用合适的特征提取算法对复合肥的LIBS光谱和NIR光谱做处理，使得复合肥中包含关键信息的那部分光谱片段被保留下来，而其余的被剔除，以此来降低了后续运算的复杂性，同时也消除了一些无关信号的干扰；再次，采用合适数据融合的方式将被提取了特征的LIBS光谱和NIR光谱合并成一份数据，这些被融合的光谱包含了LIBS和NIRS两种技术的有益部分；最后，对被融合的复合肥LIBS&NIR光谱进行建模，利用一些线性或非线性算法构建光谱和待测组分的回归方程。

  上述的这一系列操作确定下来的模型最终会集成进软件中，呈现给用户。在复合肥质量检验时，质检人员只需要调用软件中的相应模型，并对生产中的光谱进行采集，软件即会计算出质检人员所需要的复合肥质量指标，实现快速检测。

  作为一项新晋的技术，我具有对检测样本损伤小、检验测试过程快速、检测精度高、环保无污染的优点，对于绿色农业、智能化农业生产，尤其对农业生产质量效率的提升都拥有非常良好的支撑作用。

  但目前我只能在肥料、蔬菜等有限几种产品质检中得到应用，挑战主要在于相关的光谱检验测试仪器的开发和衔接还未标准化，不足以在行业内大量推广，不过，随着该技术受到慢慢的变多人的关注，我的市场势必愈发成熟。

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