爆破振动监测仪

2016 年 6 月 23 日，天津市公安局物证中心举行了野外爆破试验，天津市公安局物证中心相关领导亲临现场指导工作，飞纳台式扫描电镜应邀参加此次试验。由于野外条件艰苦简陋，爆破实验的震动会影响扫描电镜的成像，并且传统扫描电镜对于放置环境要求（温度、湿度、震动）较高，所以很少有扫描电镜搬至爆破现场，对此飞纳电镜发布的独家车载版可随意搬至现场的 Mobile SEM（移动式车载扫描电镜），完美的解决了这一问题。 野外爆破试验现场，飞纳台式扫描电镜放置于普通课桌上全体等待爆破实验开始飞纳台式扫描电镜主要用于本次爆破试验火药成分的现场勘查。烟火药是一种利用其燃烧反应产生可见光、红外辐射、高热、高压气体、气溶胶烟幕和声响等效应的弱爆炸性物质。属于低速炸药。在军事和工业、农业、交通、运输业及电影摄制等方面都有广泛用途。烟火药由氧化剂、可燃物和粘合剂等组成，燃烧时产生光、热、烟、声等效应。常用的氧化剂有氯酸盐、高氯酸盐、硝酸盐、铬酸盐、过氧化物、氧化物等。氧化剂在高温下分解出氧，使可燃物氧化燃烧。常用的可燃物有易燃金属粉、木炭、硫、硅和硅化物以及金属或金属硫化物等。常用的粘合剂有天然树脂（例如虫胶、松香等）和合成树脂（例如酚醛树脂等）、糯米粉、面粉、糊精以及油类等。粘合剂的作用是将各成分彼此粘合，增加药剂强度，延缓燃烧速度、防潮等。完成爆破试验爆破试验现场勘查如何判断爆炸物是否为烟火药，主要看其中爆炸残留物中是否含有氯酸盐，高氯酸盐等，而土壤中几乎不含有这些盐类。利用飞纳台式扫描电镜能谱一体机 Phenom ProX，既可以做扫描电镜成像，又可以做能谱分析，判断样品元素的种类和含量。飞纳台式电镜的演示工作天津市公安局物证中心相关领导指导飞纳台式电镜的演示工作以下为爆炸现场土壤的成分，和火药爆炸残留的氯酸盐颗粒成分的扫描电镜及能谱测试结果。土壤的成分完全不含有氯元素，火药爆炸残留物主要为氯和钾元素，由此可知，该爆炸物火药为烟火药。爆炸现场土壤中的元素火药爆炸残留物分析注：荷兰 Phenom-World 公司所生产的现场版车载电镜能谱一体机克服了电镜行业的两个难题：第一，用飞纳电镜能谱一体机 Phenom ProX 台式电镜替代了传统的扫描电镜+第三方能谱的组合，这是电镜行业的一大进步，电镜和能谱完全集成在一起，依靠同一个控制器和同一个软件界面操作，给客户带来的直接好处是操作更加方便，简单，快速，售后更加方便和高效；第二，飞纳扫描电镜自身设计的防震性能打破了传统扫描电镜需要防震环境的苛刻要求（最严重的程度是什么样呢？为了让上海市的第一台电镜很好地运行，工作人员申请将实验室后面的一条马路关闭了），由于观察的区域非常小，震动会对传统电镜的高倍性能产生很坏的影响，大部分实验室都给电镜配备了防震环境，因此，车载电镜对于这些电镜是不可能实现的，飞纳台式电镜能谱一体机的设计可以使得设备在外界震动的时候，其内部没有相对运动，从而实现了防震，飞纳电镜解决了震动的难题后，经过其他方面的改进，即可在移动环境中使用了。

双孢蘑菇属于呼吸跃变型，采后极易变软腐烂，通常采后常温下双孢蘑菇1～3 d就会出现失水、开伞或者褐变，冷藏可贮藏5～10 d，因此其货架期较短。此外，双孢蘑菇具有薄且多孔的表皮结构同时又缺乏保护组织，属于典型的机械损伤或瘀伤高敏感性作物。在流通过程中要经历长时间的振动胁迫，导致双孢蘑菇产生不同程度的机械损伤。严重的外部损伤可通过机器视觉技术等手段进行检测。沈阳农业大学信息与电气工程学院的姜凤利和食品学院的孙炳新*等以双孢蘑菇为研究对象，采集室温条件下不同振动胁迫时间的新鲜蘑菇高光谱信息，融合光谱和纹理特征，结合化学计量学方法，对双孢蘑菇的早期机械损伤进行快速预测和判别。1、双孢蘑菇色泽分析从表1可以看出，随着振动时间的延长，蘑菇菌盖的亮度L值逐渐下降，颜色值a、b愈加发黄、发红，体现出双孢蘑菇的颜色值随着振动时间的变化而变化。与蘑菇亮度L变化趋势相反，褐变度持续升高，这可能是因为振动处理加剧膜脂过氧化作用，细胞膜透性升高，导致细胞膜结构破坏，使酚类物质与褐变相关酶广泛接触并反应，从而加剧了褐变的发生。综上所述，说明振动胁迫会加速双孢蘑菇白度值下降和褐变。2、双孢蘑菇光谱特征图3为不同振动时间双孢蘑菇平均光谱曲线，可以看出，原光谱数据在400～450 nm和900～1 000 nm波段范围内存在较大噪声，为了保证后续模型的分类正确率，选择450～900 nm范围内的光谱数据进行后续研究。不同振动时间蘑菇平均反射率光谱曲线显著不同，振动120 s的平均光谱反射率最低，完好无损的最高，表明光谱反射率与L值有关，L值越大，蘑菇表面越明亮，光谱反射率越大，即随着褐变度的增加，双孢蘑菇反射率下降明显。进一步分析，光谱在450～750 nm波段不同损伤程度的双孢蘑菇反射率差异明显。3、光谱数据预处理为了提高光谱数据的信噪比，分别采用SNV、SG以及MSC对原光谱进行处理，原光谱曲线以及3种方法处理后光谱曲线（取3种样本各10个光谱数据）如图4所示。从表2可以看出，经过不同预处理方法后，分类模型的效果有很大差异，其中SG预处理后的建模效果最好，训练集和测试集分类正确率分别达到91.11%和84.44%，因此后续研究均采用SG平滑方法处理实验数据。4、特征提取特征波长提取采用SPA提取特征波长个数与RMSECV对应关系如图5a所示，可见选择的特征波长个数为5时，RMSECV值最小为0.191。最终提取出的5个特征波长依次为465、495、512、540、616 nm，如图5b所示。特征波长主要集中在500～650 nm之间，主要是由于该波段范围对应可见光谱的黄色及黄绿色，振动胁迫导致双孢蘑菇表面颜色逐渐变黄，因此随着褐变度增加光谱反射率呈下降趋势。从图6可以看出，CARS在第59次采样时，获得的变量子集建立的PLS模型RMSECV最小，因此，该子集定为关键变量子集，共包含8个变量。提取的特征波长依次为451、475、484、492、518、545、655、798 nm。与SPA相似，CARS提取的特征波长主要集中在500～650 nm附近范围内，除此之外，798 nm波段主要与蘑菇水分含量有关，由于蘑菇受振动胁迫时间较短，因此水分变化并不明显。纹理特征提取如图7所示，因此本研究采用500 nm波段下的灰度图作为特征图像进行感兴趣区域提取。从180个双孢蘑菇样本灰度图中提取240×240大小感兴趣区域图像作为纹理图像，根据纹理特征参数提取方法提取纹理特征值。5、损伤识别模型基于光谱特征的判别模型从表3可以看出，3种识别模型对完好无损、振动60 s、振动120 s的双孢蘑菇识别效果存在较大差异。从3种模型的检测结果看，在训练集和测试集中，SPA提取特征波长效果均优于CARS，可能是由于CARS特征提取算法选择的波长与双孢蘑菇振动损伤相关性较小，而SPA对于消除原始光谱中的冗余信息效果更为突出。此外，SPA-PLS-DA分类识别率最高，训练集和测试集的平均识别率分别为93.33%和91.11%，SPA-BP模型识别率次之，训练集和测试集平均识别率分别为91.11%和88.89%，可能是因为BP神经网络在训练时神经元反向传递学习过程中，易陷入局部最优解。ELM识别模型分类效果差于PLS-DA和BP，训练集和测试集平均识别率分别为82.96%和71.11%，原因可能是ELM模型权重和偏置在后续训练中不进行更新，使其陷入局部最小值，无法获得最优解。基于纹理特征的判别模型从表4可知，与光谱特征判别模型一致，基于纹理特征判别模型的准确率高低依次为PLS-DA、BP和ELM。PLS-DA识别模型在训练集和测试集中，完好无损双孢蘑菇识别正确率均在90%以上，振动60 s类型、振动120 s类型双孢蘑菇识别正确率均低于90%；BP判别模型的分类效果不理想，训练集和测试集中，3 类双孢蘑菇识别正确率均在90%以下，尤其是测试集中，振动60 s双孢蘑菇识别正确率为53.33%。ELM判别模型平均分类正确率最低，训练集和测试集中仅有振动120 s类型双孢蘑菇识别正确率在80%以上。以上建模结果表明单从外部纹理特征建模并不能准确表达蘑菇的内部信息，识别效果不理想。基于光谱-纹理特征融合的判别模型从表5可以看出，训练集的3种不同损伤程度的双孢蘑菇识别正确率均为97.78%，测试集的完好无损类型和振动120 s类型的双孢蘑菇识别正确率为100%，振动60 s类型识别正确率为86.67%，总体识别率为95.56%。从图8可以看出，测试集的振动60 s出现了识别错误的情况，振动60 s被识别成振动120 s和完好无损类型各1个，识别错误的原因可能是振动60 s类型的部分样本与之相邻两类样本的纹理特征差异较小，且光谱特征区分不够明显，导致测试集发生误判的情况。结 论分析并比较SG、MSC和SNV作为高光谱数据预处理方法的建模效果，确定SG为预处理最佳方法。将处理后的数据采用SPA、CARS方法提取特征波长。基于特征波长下的光谱数据以及全波段光谱数据建立PLS-DA、BP神经网络以及ELM分类模型，最终确定SPA-PLS-DA模型分类效果最好，训练集和测试集总体识别率分别为93.33%、91.11%。利用灰度共生矩阵提取500 nm波段下双孢蘑菇纹理特征参数16个，基于特征值建立双孢蘑菇图像信息的PLS-DA、BP神经网络以及ELM分类模型，通过分析实验结果，确定PLS-DA为最佳分类模型，其中训练集和测试集总体识别率分别为88.89%、86.67%。相比光谱建模效果稍差。融合光谱特征和图像特征，建立PLS-DA双孢蘑菇分类模型，训练集和测试集总体识别率分别为97.78%和95.56%。预测效果优于单一信息建立的判别模型。结果表明，采用光谱-图像融合信息建模可以提高双孢蘑菇损伤程度检测精度。

近日，有网友在某论坛发帖反映，称西南科技大学的爆破实验室与他所居住的科大花园小区仅一墙之隔，由于经常搞爆破实验，巨大的声响常让家中小孩受到惊吓，希望校方和相关部门进行规范。 　　26日，记者走访了帖中所提到的爆破实验室和小区，证实了发帖者反映的情况属实后，立即联系到校方。校方回应称，会尽快对实验室做出调整或将搬迁。 　　爆破实验室与小区 　　&ldquo 一墙之隔&rdquo 　　26日，记者来到西科大，通过网友的指引，从西门进入校区，穿过环境工程实验教学中心，发现了一栋两层楼的红砖房子。该楼一层最左边的两间教室悬挂着&ldquo 爆破实验室&rdquo 的标识。透过窗户，记者看到该实验室内只堆放着一些玻璃制品，充电设备和几大捆电线，并不像是可以引爆的地方。 　　通过实验室内一工作人员的指引，在背对实验室往前走了约10米远的一处平地上，记者发现了一个深约2米，长宽约为3米的大坑，坑里放着一块画有格子的板子，板子上缠绕着一些电线，坑的四周是用水泥袋堆起来的防护设施，这里就是爆破实验室的爆破点。 　　据记者目测，该爆破点与其后方的科大花园小区住户楼的距离不足50米，且没有任何的遮挡。记者又绕到实验室的背后，发现这之间除了一道约3米高的围墙，并没有其他任何隔音设施。 　　邻近小区住户直言难忍受 　　随后，记者来到爆破实验室背后的科大花园小区，正对该实验室的是9栋。 　　&ldquo 经常发生爆炸，不晓得在干啥子。&rdquo 该栋住户王婆婆告诉记者，爆破时间不固定，且这样的爆炸声持续半个多月了。&ldquo 有一天，我在厨房里给孙子做饭，突然听到&lsquo 嘭&rsquo 的一声，我还以为是家里的煤气爆炸了。&rdquo 这忽如其来的爆炸声时常让60多岁的王婆婆感到心惊胆战，&ldquo 幸好我没得心脏病，不然肯定被吓到进医院了。&rdquo 　　陈女士是该栋一单元三楼的住户，因为实验室的爆炸声，她才出生6个月的女儿时常被吓得哇哇大哭，看到女儿被吓得瑟瑟发抖的样子，陈女士十分心疼。&ldquo 如果知道爆破是在哪个时间段，我们还能提前捂住孩子的耳朵，或者把孩子抱在怀里。&rdquo 但爆破没有具体的时间，又没有任何预警，&ldquo 白天倒还可以理解，但有时候晚上七八点都还在进行爆破，就实在难以忍受了。&rdquo 陈女士向记者描述说，爆炸的声音比大型鞭炮还要强好几倍，甚至有时候门窗都会被震动。 　　校方回应 　　正在做出调整 　　针对走访收集到的相关信息，记者联系到了西科大新闻中心负责人刘芳池。 　　据刘芳池描述，该栋实验楼于2002年修建，选址于此其一是因为当时这里周边还是一片荒山，相对较为偏僻，对学校及周边居民的正常作息不会造成较大影响 其二，爆破实验室旁边就是学校的环境工程实验室以及污水处理中心，考虑到爆破过程中可能会产生污染，方便以后处理。而这一片后来会规划为住户区，校方当时并不知情。科大花园小区是在2007年被规划为住宅区，2010年开始入住。 　　刘芳池说，实验楼虽然修建已久，但使用频率却很低，学校在此之前没有接到任何住户的反映，近日，有学生刚好在研究相关的课题，爆破实验才较为频繁。&ldquo 针对居民反映的问题，校方商议后会做出相应的调整，但究竟是搬迁还是加装隔音设施，还要等具体的商议结果。相信只要是可行的，校方一定会积极配合。&rdquo 　　记者发稿前，又前往实验室进行了走访。据工作人员透露，校方领导在接到反映后，立即责令其整改。目前，他们已销毁了实验室库存的一些雷管和炸药，之后的每一次爆破都必须经申请后才能执行。而对于爆破时间、爆破强度以及爆破前进行消音处理或者预警提示，该工作人员表示，他们正在商议当中。