基于C#的近红外光谱仪上位机系统开发

何瑞英

（重庆城市职业学院，重庆 402160）

基于C#的近红外光谱仪上位机系统开发

何瑞英

（重庆城市职业学院，重庆 402160）

随着微处理器的发展和近红外光谱分析技术的突飞猛进，近红外仪器的研制和应用都得到了巨大的进步。文章基于傅里叶近红外光谱仪，利用C#语言编程开发了一款上位机软件，完成光谱扫描采集，包括数据采集、数据传输、光谱曲线显示、局部曲线显示等功能；完成定量分析经过预处理，建立基于偏最小二乘等算法的校正模型，并根据建立模型进行未知样本的预测功能。测试结果表明，系统各项功能运行正常，软件界面友好，系统运行稳定可靠，具有较强的实用性。文中对该系统的设计与开发过程进行了简要阐述。

近红外光谱仪；C#语言；上位机软件

1 近红外光谱研究背景分析

近红外光谱（Near Infrared，NIR）分析技术具有诸多优点，它能在几分钟内，仅通过对被测样品完成一次近红外光谱的采集测量，即可完成其多项性能指标的测定（最多可达十余项指标）。光谱测量时不需要对分析样品进行前处理；分析过程中不消耗其他材料或破坏样品；分析重现性好、成本低。为了光谱仪系统整体上能够实现准确和稳定地进行数据采集和成分或浓度的定量分析功能，开发和完善基于这些已有硬件平台的上位机软件是必不可少的环节。

另外近红外光谱具有能量弱的特点，所以需要用特殊的化学计量方法从采集到的数据中提取有用的信息。化学计量学应用于光谱分析中的方法较多，一般由谱图的预处理、定性或定量校正模型的建立和未知样品的预测三大部分组成。本文针对傅里叶变换型光谱仪进行上位机开发设计，其主要特点是速度比较快，分辨率较高，是国内外实验室的主导产品。开发软件结合光谱化学计量学算法主要实现了采集数据、对光谱数据进行预处理、建立定量校正模型、预测未知样本等功能。

2 需求分析

光谱结合化学计量学方法用于定量分析大都采用同样一种模式，即基于一组一致样本建立校正模型。其基本步骤如下：样本的收集，并测定其光谱和基础数据；从收集的样本中选取有代表性的样本，将其光谱和对应的基础数据组成校正集；对校正集光谱进行预处理；对波长进行选取；通过一组验证集样本对模型进行统计验证，确定最终的模型参数。

本软件是课题气体成分在线分析仪的组成部分，根据该课题需求以及以上原理，本系统上位机软件需要实现：（1）光谱采集分析界面设计与编程；（2）光谱数据采集与光谱曲线显示；（3）光谱预处理算法，去掉测量因素、仪器特性影响，提高通用性；（4）选择波长，建立校正模型；（5）对未知样品进行预测。

3 系统总体设计

通过设计将系统划分为4个主要功能模块，它们分别是文件处理，光谱采集，光谱预处理，定量分析。各个模块之间的功能是相对独立的，同时又要通过各个模块之间的相互关联来实现整个系统的需求。功能结构如图1所示。

图1 系统功能框

上位机软件开始运行后，首先判断PC机是否通过USB接口连接光谱仪，若未联机，只能对已有光谱样本进行操作，可打开文件显示图像，并对显示图像进行相关操作；对已有样本进行光谱预处理，通过已有样本建立校正模型；对已有样本进行预测。若已联机，除可以实现以上功能外，可在线采集光谱，显示光谱图像，并对显示图像进行相关操作；保存采集光谱数据；对在线光谱进行预测。系统设计要求软件界面友好、操作方便、计算速度快、运行稳定可靠。

4 具体开发与实现

本系统上位机软件采用了C#语言在Visual Studio 2010环境下编程完成，该开发环境具有操作方便、类库资源丰富等特点，是设计界面的经典开发环境，使用该环境使得上位机软件编程大为轻松，加快了开发速度。

4.1 界面设计

界面设计成菜单样式，便于普通用户进行操作，由5个主菜单：文件、光谱采集、光谱预处理、定量分析、帮助组成。工具栏除可实现菜单栏的部分功能外，还可实现对图像进行局部选择放大并还原等操作。窗体主区域显示当前样本图像。状态栏显示当前联机状态，界面如图2所示。

图2 主界面及显示多样本数据图像

界面设计完成后，需要对界面上具体的控件进行编程，以实现各自的功能。

4.2 功能实现

文件操作：文件主要负责文件的打开和保存，主要对txt和dat两种格式的文件进行打开和保存操作，打开主要是为了打开已有的数据进行观测和分析，保存是保存采样数据。用户想对已有的数据进行分析处理，可以点击“打开”功能按钮，选择样本数据，显示图像，进行预处理。点击“保存”按钮保存光谱数据的分析处理结果。如果用户要自己进行样品的采集，联机显示图像，点击“保存”按钮保存采集数据。

光谱采集：主要负责采集光谱数据，如图3所示，吸光度数据和干涉数据，此时要判断是否联机，联机的状态下可采集数据，否则采集光谱、采集吸光度、采集干涉数据3个按钮不可用。

实现步骤：（1）判断是否联机，若未联机采集光谱、采集吸光度、采集干涉数据不可用；（2）若联机，输入增益，以采集光谱为例，判断光谱数据是否为空；（3）若为空，通过接口从光谱仪读取数据，转（5）步；（4）若不为空，执行（5）步；（5）显示光谱图像，保存、局部放大，显示图像坐标可用，可转第（2）步；（6）保存，可转第（2）步；（7）结束。

4.3 数据分析处理

数据分析处理首先要对样本进行预处理，减弱以便于消除各种非目标因素对光谱的影响，尽最大可能地去除无关信息变量，提高分辨率和灵敏度，从而提高校正模型的预测能力和稳健性。方法主要有，归一化、中心化、一阶导数、平滑、多元散射校正和正交信号校正等预处理方式。

然后再对数据进行定量分析，功能包括波长选择、校正模型和预测3个子功能。

（1）波长选择：在校正模型的建立过程中，选取参与校正的样本和光谱变量对建立稳健的模型是十分必要的。通过特定方法筛选特征波长或波长区间有可能得到更好的定量校正模型。波长选择一方面可以简化模型，更主要的是由于不相关或非线性变量的剔除，可以得到预测能力强、稳健性好的校正模型。波长选择方法主要有相关系数、连续投影算法、间隔偏最小二乘。

（2）校正模型：校正模型目的是建立用于预测未知样品性质或组成的分析模型。包括多元线性回归、主成分回归、偏最小二乘、核偏最小二乘。

（3）预测：选择建立的分析模型，预测未知样本的浓度。

图3 数据采集流程

4.4 数据分析处理流程

数据分析处理流程，如图4所示。

（1）获取多个样本；（2）对样本进行分类，按照SPXY算法把样本分为训练样本和测试样本；（3）对训练样本进行预处理，得到预处理变量，再对测试样本进行预处理；（4）对预处理后的训练样本进行波长选择处理，得到波长选择变量，再对测试样本进行波长选择处理；（5）对波长选择处理之后的训练样本通过某一算法建立校正模型，得到模型变量，再对测试样本通过该模型进行预测，得到一些指示数据，指示是否建立最终模型并保存；（6）根据保存的模型（包括预处理变量、波长选择变量、校正模型变量），对未知样本进行预测。

帮助：对该软件进行详细说明，用户可以实时进行参考。

5 结语

经过长期测试，本文所涉及的近红外光谱仪上位机软件运行良好、性能稳定、操作简便，较好地实现了数据采集、曲线显示、定量分析和预测等功能。

图4 数据分析处理流程

[1]褚小立，王艳斌，许育鹏，等.RIPP化学计量学光谱分析软件3.0的开发[J].现代科学仪器，2009（4）：6-10.

[2]姜拓，张剑平.基于C#的数据采集系统上位机软件设计与实现[J].电子测试，2009（9）：58-61.

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[4]刘永福，何国田，赵健，等.高精度IR定量分析算法研究[J].计算机与应用化学，2013（9）：995-997.

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

国家高技术研究发展计划（863计划）；项目名称：高精度多组分油品在线调和智能检测关键技术研究与产品开发；项目编号：NO. 2012AA040602。

何瑞英（1983— ），女，河南安阳，硕士，讲师；研究方向：图像处理，职业教育。