一种橡胶种类识别的太赫兹时域光谱检测方法

针对传统的橡胶种类识别方法耗时费力、产生废气废液、具有破坏性，对检测人员的专业性要求较高等问题，本发明公开了一种橡胶种类识别的太赫兹时域光谱检测方法。利用太赫兹时域光谱技术结合粒子群算法优化支持向量机(PSO‑SVM)模型和最小二乘支持向量机(LS‑SVM)模型对橡胶的种类实现了精准识别。在模型训练之前，本发明提出并使用了离散小波变换结合线性判别算法(DWT‑LDA)对太赫兹吸光度光谱特征进行提取。与未使用特征提取算法和主成分分析算法(PCA)相比，DWT‑LDA表现出优异的特征提取能力，并且两个模型对橡胶种类识别的准确率提升到100％。本发明提供的橡胶种类识别方法具有快速、准确、安全、环保等方面的优势，为橡胶品质控制提供了一种新的技术途径。