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申请/专利权人：东莞理工学院

摘要：本发明公开了一种光纤SERS探针中光纤拉曼背景去除的方法，涉及表面增强拉曼技术及人工智能领域。包括：获取目标光谱；目标光谱为光纤SERS探针测量得到的包含待测物的拉曼信号和光纤自身拉曼背景的光谱；将目标光谱输入到训练好的光纤拉曼背景去除模型，得到被测物SERS光谱；光纤拉曼背景去除模型将U‑Net网络模型中的池化层替换为批次归一化层，将普通连接操作替换为残差连接操作，残差连接操将上采样卷积层的输入与对应的下采样卷积层输出进行残差连接，对应的下采样卷积层为输出尺寸与上采样卷积层的输入尺寸相同的卷积层。本发明的光纤拉曼背景去除模型能够有效去除光纤SERS探针中光纤自身拉曼背景，提高光纤SERS探针的检测灵敏度和远程探测能力。

主权项：1.一种光纤SERS探针中光纤拉曼背景去除的方法，其特征在于，包括：获取目标光谱；所述目标光谱为利用光纤SERS探针测量得到的包含待测物的的拉曼信号和光纤自身拉曼背景的光谱；将所述目标光谱输入到训练好的光纤拉曼背景去除模型，得到输出光谱；所述输出光谱为去除光纤自身拉曼背景后的待测物的SERS光谱；其中，所述光纤拉曼背景去除模型为基于改进的U-Net网络的深度学习模型，所述改进的U-Net网络的深度学习模型将U-Net网络模型中的池化层替换为批次归一化层，将U-Net网络模型中的普通连接操作替换为残差连接操作，所述残差连接操作用于将上采样卷积层的输入与对应的下采样卷积层输出进行残差连接，所述对应的下采样卷积层为输出尺寸与所述上采样卷积层的输入尺寸相同的卷积层；在将所述目标光谱输入到训练好的光纤拉曼背景去除模型之前，还包括：对所述光纤拉曼背景去除模型进行训练，训练方法如下：获取光谱数据集，所述光谱数据集包括多个模拟SERS光谱以及所述模拟SERS光谱信号对应的待测物的SERS光谱；以所述模拟SERS光谱信号作为所述光纤拉曼背景去除模型的输入，以所述待测物的SERS光谱作为标签，对所述光纤拉曼背景去除模型进行训练，得到训练好的光纤拉曼背景去除模型；所述光谱数据集中的模拟SERS光谱采用实验光谱和模拟光谱线性组合的方法获得，具体如下：获取不同激光功率、不同光纤长度下光纤SERS探针的自身拉曼光谱，得到多个光纤自身拉曼实验光谱；将多个所述光纤自身拉曼实验光谱进行线性组合，以扩充光纤自身拉曼光谱数据集；利用模拟方法生成洛伦兹或高斯或vogit线型的待测物的SERS光谱；利用随机函数生成随机噪声；将所述光纤自身拉曼实验光谱、待测物的SERS光谱和随机噪声进行线性叠加，得到模拟SERS光谱数据集。

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