基于C#的近紅外光譜儀上位機系統開發

何瑞英

（重慶城市職業學院，重慶 402160）

基于C#的近紅外光譜儀上位機系統開發

何瑞英

（重慶城市職業學院，重慶 402160）

隨著微處理器的發展和近紅外光譜分析技術的突飛猛進，近紅外儀器的研制和應用都得到了巨大的進步。文章基于傅里葉近紅外光譜儀，利用C#語言編程開發了一款上位機軟件，完成光譜掃描采集，包括數據采集、數據傳輸、光譜曲線顯示、局部曲線顯示等功能；完成定量分析經過預處理，建立基于偏最小二乘等算法的校正模型，并根據建立模型進行未知樣本的預測功能。測試結果表明，系統各項功能運行正常，軟件界面友好，系統運行穩定可靠，具有較強的實用性。文中對該系統的設計與開發過程進行了簡要闡述。

近紅外光譜儀；C#語言；上位機軟件

1 近紅外光譜研究背景分析

近紅外光譜（Near Infrared，NIR）分析技術具有諸多優點，它能在幾分鐘內，僅通過對被測樣品完成一次近紅外光譜的采集測量，即可完成其多項性能指標的測定（最多可達十余項指標）。光譜測量時不需要對分析樣品進行前處理；分析過程中不消耗其他材料或破壞樣品；分析重現性好、成本低。為了光譜儀系統整體上能夠實現準確和穩定地進行數據采集和成分或濃度的定量分析功能，開發和完善基于這些已有硬件平臺的上位機軟件是必不可少的環節。

另外近紅外光譜具有能量弱的特點，所以需要用特殊的化學計量方法從采集到的數據中提取有用的信息。化學計量學應用于光譜分析中的方法較多，一般由譜圖的預處理、定性或定量校正模型的建立和未知樣品的預測三大部分組成。本文針對傅里葉變換型光譜儀進行上位機開發設計，其主要特點是速度比較快，分辨率較高，是國內外實驗室的主導產品。開發軟件結合光譜化學計量學算法主要實現了采集數據、對光譜數據進行預處理、建立定量校正模型、預測未知樣本等功能。

2 需求分析

光譜結合化學計量學方法用于定量分析大都采用同樣一種模式，即基于一組一致樣本建立校正模型。其基本步驟如下：樣本的收集，并測定其光譜和基礎數據；從收集的樣本中選取有代表性的樣本，將其光譜和對應的基礎數據組成校正集；對校正集光譜進行預處理；對波長進行選取；通過一組驗證集樣本對模型進行統計驗證，確定最終的模型參數。

本軟件是課題氣體成分在線分析儀的組成部分，根據該課題需求以及以上原理，本系統上位機軟件需要實現：（1）光譜采集分析界面設計與編程；（2）光譜數據采集與光譜曲線顯示；（3）光譜預處理算法，去掉測量因素、儀器特性影響，提高通用性；（4）選擇波長，建立校正模型；（5）對未知樣品進行預測。

3 系統總體設計

通過設計將系統劃分為4個主要功能模塊，它們分別是文件處理，光譜采集，光譜預處理，定量分析。各個模塊之間的功能是相對獨立的，同時又要通過各個模塊之間的相互關聯來實現整個系統的需求。功能結構如圖1所示。

圖1 系統功能框

上位機軟件開始運行后，首先判斷PC機是否通過USB接口連接光譜儀，若未聯機，只能對已有光譜樣本進行操作，可打開文件顯示圖像，并對顯示圖像進行相關操作；對已有樣本進行光譜預處理，通過已有樣本建立校正模型；對已有樣本進行預測。若已聯機，除可以實現以上功能外，可在線采集光譜，顯示光譜圖像，并對顯示圖像進行相關操作；保存采集光譜數據；對在線光譜進行預測。系統設計要求軟件界面友好、操作方便、計算速度快、運行穩定可靠。

4 具體開發與實現

本系統上位機軟件采用了C#語言在Visual Studio 2010環境下編程完成，該開發環境具有操作方便、類庫資源豐富等特點，是設計界面的經典開發環境，使用該環境使得上位機軟件編程大為輕松，加快了開發速度。

4.1 界面設計

界面設計成菜單樣式，便于普通用戶進行操作，由5個主菜單：文件、光譜采集、光譜預處理、定量分析、幫助組成。工具欄除可實現菜單欄的部分功能外，還可實現對圖像進行局部選擇放大并還原等操作。窗體主區域顯示當前樣本圖像。狀態欄顯示當前聯機狀態，界面如圖2所示。

圖2 主界面及顯示多樣本數據圖像

界面設計完成后，需要對界面上具體的控件進行編程，以實現各自的功能。

4.2 功能實現

文件操作：文件主要負責文件的打開和保存，主要對txt和dat兩種格式的文件進行打開和保存操作，打開主要是為了打開已有的數據進行觀測和分析，保存是保存采樣數據。用戶想對已有的數據進行分析處理，可以點擊“打開”功能按鈕，選擇樣本數據，顯示圖像，進行預處理。點擊“保存”按鈕保存光譜數據的分析處理結果。如果用戶要自己進行樣品的采集，聯機顯示圖像，點擊“保存”按鈕保存采集數據。

光譜采集：主要負責采集光譜數據，如圖3所示，吸光度數據和干涉數據，此時要判斷是否聯機，聯機的狀態下可采集數據，否則采集光譜、采集吸光度、采集干涉數據3個按鈕不可用。

實現步驟：（1）判斷是否聯機，若未聯機采集光譜、采集吸光度、采集干涉數據不可用；（2）若聯機，輸入增益，以采集光譜為例，判斷光譜數據是否為空；（3）若為空，通過接口從光譜儀讀取數據，轉（5）步；（4）若不為空，執行（5）步；（5）顯示光譜圖像，保存、局部放大，顯示圖像坐標可用，可轉第（2）步；（6）保存，可轉第（2）步；（7）結束。

4.3 數據分析處理

數據分析處理首先要對樣本進行預處理，減弱以便于消除各種非目標因素對光譜的影響，盡最大可能地去除無關信息變量，提高分辨率和靈敏度，從而提高校正模型的預測能力和穩健性。方法主要有，歸一化、中心化、一階導數、平滑、多元散射校正和正交信號校正等預處理方式。

然后再對數據進行定量分析，功能包括波長選擇、校正模型和預測3個子功能。

（1）波長選擇：在校正模型的建立過程中，選取參與校正的樣本和光譜變量對建立穩健的模型是十分必要的。通過特定方法篩選特征波長或波長區間有可能得到更好的定量校正模型。波長選擇一方面可以簡化模型，更主要的是由于不相關或非線性變量的剔除，可以得到預測能力強、穩健性好的校正模型。波長選擇方法主要有相關系數、連續投影算法、間隔偏最小二乘。

（2）校正模型：校正模型目的是建立用于預測未知樣品性質或組成的分析模型。包括多元線性回歸、主成分回歸、偏最小二乘、核偏最小二乘。

（3）預測：選擇建立的分析模型，預測未知樣本的濃度。

圖3 數據采集流程

4.4 數據分析處理流程

數據分析處理流程，如圖4所示。

（1）獲取多個樣本；（2）對樣本進行分類，按照SPXY算法把樣本分為訓練樣本和測試樣本；（3）對訓練樣本進行預處理，得到預處理變量，再對測試樣本進行預處理；（4）對預處理后的訓練樣本進行波長選擇處理，得到波長選擇變量，再對測試樣本進行波長選擇處理；（5）對波長選擇處理之后的訓練樣本通過某一算法建立校正模型，得到模型變量，再對測試樣本通過該模型進行預測，得到一些指示數據，指示是否建立最終模型并保存；（6）根據保存的模型（包括預處理變量、波長選擇變量、校正模型變量），對未知樣本進行預測。

幫助：對該軟件進行詳細說明，用戶可以實時進行參考。

5 結語

經過長期測試，本文所涉及的近紅外光譜儀上位機軟件運行良好、性能穩定、操作簡便，較好地實現了數據采集、曲線顯示、定量分析和預測等功能。

圖4 數據分析處理流程

[1]褚小立，王艷斌，許育鵬，等.RIPP化學計量學光譜分析軟件3.0的開發[J].現代科學儀器，2009（4）：6-10.

[2]姜拓，張劍平.基于C#的數據采集系統上位機軟件設計與實現[J].電子測試，2009（9）：58-61.

[3]李泰國，郭美如，趙以德，等.小型磁偏轉質譜計上位機軟件的設計與實現[J].真空與低溫，2013（1）：46-49.

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Development for the upper-computer software of near-infrared spectrometer based on C#

He Ruiying
（Chongqing City Vocational College, Chongqing 402160, China）

With the development of microprocessor and near infrared spectroscopy technology, great improvement has been made on the development and application of near infrared instrument. Based on Fourier transform near infrared spectrometer, this paper develops an upper-computer software to obtain spectrum scanning acquisition by using C# language program, including data acquisition, data transmission, spectrum display, local curve display function; quantitative analysis after pretreatment, a correction model has been built based on partial least square algorithm, which is tested by predicting an unknown sample. The results show that the function of the system runs normally, and the software interface is friendly, the system runs stably and reliably and has strong practicability. The design and development process of the system are briefy described in this paper.

near-infrared spectrometer; C# language; upper-computer software

國家高技術研究發展計劃（863計劃）；項目名稱：高精度多組分油品在線調和智能檢測關鍵技術研究與產品開發；項目編號：NO. 2012AA040602。

何瑞英（1983— ），女，河南安陽，碩士，講師；研究方向：圖像處理，職業教育。