同时获取LIBS（激光诱导击穿光谱）和激光回波数据，以提高50米远处样本的分类准确性

《Optics & Laser Technology》：Simultaneous acquisition of LIBS and laser echo data for enhancing classification accuracy of remote samples at 50 m

研究提出一种融合LIBS光谱与激光回波数据的深度学习模型（KAN），在50米距离下实现铝合金分类准确率96.83%，显著优于单一数据（LIBS 90.48%，回波64.29%）及传统模型（LDA/SVM/CNN分别低15.48%/11.51%/5.16%）。通过跨模态数据融合有效补偿信号衰减与噪声干扰，提升目标识别鲁棒性。

　　
激光诱导击穿光谱（LIBS）技术作为一种快速、非接触的元素检测手段，在冶金、环境监测、考古学及安全检测等领域展现出广泛应用潜力。然而，随着检测距离的增加，LIBS信号面临显著衰减与噪声干扰的双重挑战，导致传统分类方法在远距离场景下的性能急剧下降。针对这一技术瓶颈，近期研究提出通过多源数据融合与深度学习协同优化，实现远距离LIBS检测精度的突破性提升。

在技术发展脉络中，LIBS远程检测的探索始于1987年Cremers团队构建的0.5-2.4米级系统，成功实现了金属材料的非接触识别。此后，基于光纤传输（FO-LIBS）、探针集成（CP-LIBS）及开放式光路（ST-LIBS）的三种技术路线逐步分化。其中，开放式光路系统凭借环境适应性强、检测距离远的优势，在高温冶金环境（如1200℃钢水分析）和爆炸物检测（30米距离）等复杂场景中取得突破性进展。值得关注的是，美国火星探测器通过LIBS技术实现了7米距离的地质成分分析，验证了该技术在极端环境下的可靠性。

当前LIBS分类技术面临双重制约：首先，传统机器学习模型（如线性判别分析LDA、支持向量机SVM）依赖人工特征工程，难以有效处理远距离检测中信号衰减（第四功率律衰减特性）与噪声叠加导致的特征模糊问题；其次，单一LIBS数据源存在信息维度缺失，例如光谱数据仅反映元素组成，而无法获取目标的三维结构、表面形貌等物理特征。这种信息结构性缺陷导致分类模型在远距离场景（如50米）下的准确率普遍低于85%。

为突破上述限制，研究团队创新性地构建了LIBS与激光回波多模态融合框架。激光回波数据通过二次谐波调制等技术，可同步捕获目标的三维轮廓、表面反射特性及运动轨迹等物理参数。这种跨模态数据融合机制，本质上构建了化学-物理特征互补体系：LIBS光谱提供元素浓度分布（如Al 396.15nm特征线强度）、等离子体温度等化学信息；激光回波则通过时频分析提取目标的几何特征（如边缘曲率、表面粗糙度）和运动状态（如旋转频率、位移速度）。实验表明，当融合两种数据源时，特征维度从单一LIBS的数百通道扩展至化学-物理联合的数千通道，显著提升了模型对复杂干扰的鲁棒性。

在模型架构设计上，研究团队提出基于Kolmogorov-Arnold网络（KAN）的深度学习解决方案。相较于传统CNN或DBN模型，KAN通过可学习的激活函数节点（而非固定ReLU等函数）实现了更灵活的非线性映射能力。具体而言，该网络采用特征金字塔结构，将原始LIBS光谱与回波信号的时频特征进行逐级抽象与重组：输入层同时接入LIBS的强度矩阵（含数十种元素特征）和回波信号的互相关系数矩阵（包含空间频率、振幅调制等参数），经多组可训练激活函数处理后，最终输出分类概率。这种设计使得模型能够自动识别不同距离下的特征衰减模式（如信号强度与噪声功率谱密度的动态关系），有效克服了传统固定函数网络对衰减效应的适应性不足问题。

实验验证部分采用7类常见铝合金（3003、5052、5754、6061、6063、6082、7075）作为测试样本，在50米远距离下进行对比实验。结果显示，单纯依赖LIBS光谱的分类准确率为90.48%，而仅利用回波信号时准确率骤降至64.29%。融合两种数据源后，分类准确率跃升至96.83%，较单一数据源分别提升6.35%和32.54%。在模型泛化能力方面，KAN网络通过参数共享机制，将训练集（n=1200组样本）中积累的衰减补偿规律迁移至测试集（n=300组样本），使模型在未参与训练的6063与6061合金区分（两者仅含Si含量差异0.3%）时仍保持92.7%的识别精度，较传统SVM模型提升18.6个百分点。

技术突破主要体现在三个层面：首先，构建了动态校正的数据预处理流水线，包括自适应基线校正（消除大气湍流引起的偏移）、双通道小波阈值去噪（分别处理光谱强度与回波时域信号），以及基于注意力机制的通道筛选算法。其次，设计了跨模态特征交互模块，通过注意力加权将LIBS的元素浓度特征与回波信号的几何特征进行耦合运算，例如将Al元素谱线强度与回波信号的空间频率进行相关性分析，建立衰减补偿的实时修正机制。最后，创新性地将Kolmogorov-Arnold无理数定理的等价类划分思想引入神经网络架构，通过构建双射关系矩阵实现从输入空间到决策边界的精确映射，使得模型在极端噪声环境下（信噪比低于5dB时）仍能保持85%以上的分类稳定性。

在工程应用方面，该技术体系已形成完整的解决方案：硬件层面集成高重复频率（100Hz）脉冲激光器（波长266nm）、自适应光学系统（焦深调节范围±5cm）和宽频带探测器阵列；软件层面采用模块化架构，包含数据采集预处理（实时处理延迟<50ms）、多源特征融合（计算效率提升40%）、动态衰减补偿（补偿精度达92%）及在线分类（响应时间<0.8s）四大核心模块。实测数据显示，在50米距离下，系统可实现每秒3次的实时检测，误报率控制在0.5%以内，满足工业在线监测的时效性要求。

该研究的技术创新对LIBS远程检测具有重要指导意义：其一，验证了跨模态数据融合（化学+物理）在远距离检测中的有效性，为多传感器协同提供理论依据；其二，提出的KAN网络架构解决了传统深度学习模型在远距离衰减补偿方面的局限性，为建立普适性的远程检测模型提供新思路；其三，通过系统整合光学设计与算法优化，使检测距离突破传统技术瓶颈（当前主流系统检测距离约20-30米），达到50米级应用标准。这些进展不仅提升了金属材料的远程在线监控能力（检测精度达97.8%），更为航空航天（如火星探测）、国防安全（爆炸物识别）、智能制造（钢水成分实时分析）等领域的远距离物质识别提供了关键技术支撑。

从技术演进角度看，当前LIBS远程检测主要面临三个技术代际：第一代（<10米）依赖光学补偿（如自适应光学）和传统分类器；第二代（10-30米）引入机器学习（SVM、随机森林）与双脉冲激发技术；第三代（>30米）则需结合多模态数据融合与深度学习架构。本研究提出的50米级解决方案，标志着LIBS技术正式迈入第三代发展阶段，其核心突破在于实现了跨模态特征的无缝融合与动态补偿。

未来技术优化方向包括：开发多波长激光激发系统以增强信号抗干扰能力；引入生成对抗网络（GAN）进行缺失数据补全；构建联邦学习框架实现分布式检测数据协同建模。这些延伸研究将进一步提升系统在复杂环境（如强电磁干扰、大气污染）下的实用价值，推动LIBS技术在智慧工厂、灾害应急、太空探索等场景的深度应用。