郑 颖，郑显锋

（1.西安航空学院 车辆与医电工程系，陕西 西安 710077；2.西安航天计量测试研究所 生产计划力学室，陕西 西安 710100）

根据事故现场所得的物证信息如何判断所在车辆的特性信息，从而找到事故车辆，这对于肇事逃逸案件是最为重要的破案依据。本文以事故现场常见的油漆物证为研究对象，利用红外光谱仪对其光谱进行采集，处理，并和已有数据库中的油漆光谱信息进行比对，从而快速锁定事故车辆的范围，为案件破获提供依据。

1 理论基础

根据已有油漆样本数据库中存储的油漆信息，判断未知油漆样本的属性，属于模式识别［1－4］（Pattern Recognition）的范畴，所谓模式识别，是指根据“物以类聚”将性质相似的样本划分为同一类。对事物或现象的信息进行处理和分析，以实现对其描述、辨认、分类和解释的过程。传统的模式识别方法有两种，决策理论方法和句法方法。这两种方法都是研究样品与样品之间或者特征与特征之间的特有关系，并且利用相互之间的距离作为衡量标准，但在比较样品之间的特征关系时，通常很少用到距离，较多的是使用统计指标——相关系数［5－7］。

相关系数是度量变量之间关系的一个参数，用来表示变量之间的线性相关关系的程度。一般用r来表示，r的数值介于–1到＋1之间。相关系数r绝对值越接近1，表明两个变量之间越线性相关；越接近0，则两变量之间关系不密切。一般而言｜r｜＜0.4为低度线性相关；0.4≤｜r｜＜0.7为显著线性相关；0.7≤｜r｜＜1为高度线性相关。

因此，寻找与未知样本相似的油漆，实际上是通过相关系数，采用比对的方法，从油漆数据库中找与未知油漆相关系数r值接近1的油漆信息。

设A，B两样本的红外光谱在某特定波段范围内的P 个透过率值分别为x1，x2，…，xp和y1，y2，…，yp，那么，通过式（1），可计算A，B 两样本的相关度系数r。

对于未知油漆的比对查询，上式中x代表的是未知油漆样本的光谱透过率值，y代表油漆数据库中与之对应的光谱信息的透过率值，和和分别为两样本透过率的平均值。

2 未知油漆样本的比对系统的建立

2.1 未知油漆样本比对查询

对未知的油漆样本进行智能比对时，具体做法是：

（1）通过傅里叶变化红外光谱仪观察油漆样本的断面情况，并记录下总漆层数和相应的漆层顺序；

（2）由外向里获取样本断面上每层的红外光谱谱图信息，并将所得信息进行存储；

（3）对谱图进行相应的规范化处理（包括：谱图的9点平滑，自动基线校正，光谱的归一化处理）并进行储存［8－9］。

所得的谱图信息包括横坐标（波数）和纵坐标（透过率）两部分，而对于任意谱图信息，横坐标的波数值是固定的，不同的是同一波数值对应的透过率值，因此，在存储时，仪器自动地将400～4000cm－1进行分段存储，在进行光谱信息比对时，只需将两者的纵坐标进行比对即可。

将要比对的未知油漆光谱信息读入到建立起来的比对系统中，利用计算机实现其与数据库中已存储的油漆数据的比较，得出相应的相关系数值，由于r＞0.7为高度相关，因此本文设定了阈值，将数据库中与未知样本的相关系数大于或等于0.7的样本从大到小依次显示出来。比对功能的实现过程如图1所示，界面如图2所示。

由于汽车表面油漆由多层组成，一般有清漆层、色漆层、中涂层、腻子层、底漆层，而不同层的组成存在差异［10－11］，因此没有可比较性，所以进行比较时，必须是同层之间的比较。

2.2 车辆信息查询

车辆的信息在数据库中存储时有统一的序号代码［1］，因此当通过识别系统找到与未知油漆样本最接近的数据库中的油漆时，利用数据库的检索功能找出对应的车辆信息，实现界面如图3所示，具体实现代码：

图1 比对模块实现流程

图2 比对分析界面

图3 车辆查询界面

3 实例

对未知的油漆样本的第一层（清漆层）进行实验分析结果如图4所示，利用该系统找出嫌疑车辆如图5所示。

图4 清漆层比对分析结果界面

图5 嫌疑车辆数据信息

4 结语

通过本文的实验可以得出：

（1）利用本文建立起的比对系统，能够快速地从数据库中找出与未知样本存在高度线性相关的油漆样本；

（2）每一个汽车制造厂对于质量相同的汽车在喷涂油漆时，具有相应的统一性，即同一生产厂家的汽车第一层（清漆层）的油漆较相似；

（3）由于本文在做实验时，选择的是汽车的第一层油漆，因此所显示的车辆信息与颜色无关。

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