中红外光谱(MIR)是一种非常有前途的痕量表面化学物质的光谱检测方法，因为大多数物质在光谱的MIR部分具有强烈而独特的吸收特征。
表面痕量化学物质的中红外反射特征
检测方法包含主动MIR高光谱成像(HSI)，包括使用波长可调激光器与高速相机相结合，以捕获目标表面反射光谱的高光谱图像(即超立方体)。分析这些超立方体的光谱特征，以表明感兴趣的化学物质的存在。该技术的一个非常重要的应用是痕量爆炸物的探测。
图1
MIR HSI方法涉及使用外腔量子级联(ec - qcl)进行激光照明。图1显示了测量装置的照片，其中样品在近距离(8厘米的距离)测量，以实现70 um的高空间分辨率。使用两个Block的Mini-QCLTM ec - qcl在波长范围为7.7 - 11.8 um的范围内捕获了一个256波长的复合超立方体。激光束在目标上进行光栅扫描以捕获(8.8 mm)2的图像区域。
黑色键盘按键上的PETN样品由海军研究实验室提供。利用干转移技术，PETN在50µg到0.2µg的化学载荷范围内沉积在小的局部区域。
图2
图2演示了为加载50 ug PETN的样品创建检测图的过程。显示的是超立方体的示例和框架的可见图像。对超立方体进行分析，以区分基材干净的区域和污染的区域。为此，计算给定像素处的测量光谱与其相邻像素的光谱的方差;如果该值低于某个阈值，则假定像素只包含干净的承印物。这些被识别为含有干净基片的像素在图2.4的检测图上显示为红色像素。每个“干净”像素的平均反射光谱被认为是基片光谱的猜测，在图2.5中用红色标出。
接下来，我们将这些数据与自适应余弦估计(ACE)算法一起使用，以找到被PETN污染的像素。我们的预期PETN反射光谱模型是用一个简单的米氏散射模型计算的，使用之前测量的PETN的复折射率数据作为输入。将阈值应用于得到的ACE检测分数，得出图2.4中的检测图，其中使用该方法确定被PETN污染的像素以蓝色显示。污染像元的平均光谱如图2.5中蓝色曲线所示，干净区域和污染区域的平均光谱明显显示出反射光谱的差异。还请注意，图2.4中包含的区域被确定为既没有干净的基材，也没有足够强的信号，因此被认为含有PETN，并被标记为“两者都没有”。
图3
图3显示了PETN负载为0.2 ug的示例的结果。使用上述分析程序，在33个像素中检测到该化学物质。在此基础上，假设每个像素同样被总0.2 μ g污染，我们估计检测限约为6 ng/像素。事实上，我们期望真正的阈值甚至比这个值更小，因为这个估计假设污染均匀地分布在这33个像素上，而从可见图像中可以看到污染分布得更广泛。
图4
图4显示了一系列实验的结果，用异丙醇浸泡的布擦拭键盘键上的PETN污染物。重要的是，即使在擦了四次之后，没有留下任何可见的污染证据，我们试图清除爆炸物仍然留下了一个明显的和容易识别的残留物。经异丙醇擦拭后检测到的PETN的测量光谱如图5所示，为红色(擦拭1倍)和黄色(擦拭4倍)曲线。这张图清楚地表明，被异丙醇抹布擦去后，PETN污染物的光谱表现发生了巨大变化。然而，残留的污染物仍然很容易在超立方体图像中识别为PETN。
图5
图5解释了擦除前后PETN反射光谱观测到差异的原因。在被异丙醇擦除之前，PETN样品被制备成一个小的、局部的干粉堆，因此测量的反射光谱可以用简单的Mie散射模型计算的合成反射光谱很好地模拟。该模型如图5所示，在左边的面板中;zui上面的面板显示了粉末状PETN的实测光谱，中间的面板显示了PETN粉末的反射光谱模型，与测量的衬底数据相比较，底部的面板显示了PETN折射率的实际复分量。在所有三个帧中，竖线都被绘制以突出所有三个图中的相似特征。
在讨论PETN擦除后的不同表现之前，首先要注意的是，PETN很容易被异丙醇溶剂溶解。因此，擦干后留下的残余PETN很可能是含有炸药的异丙醇薄膜蒸发掉的结果，在键盘键上留下了一层化学薄膜。因此，在这种情况下，PETN的反射光谱应该是作为薄膜而不是作为稀疏的粉末来建模。
图5右侧的面板演示了为什么这种方法是成功的。利用PETN的复折射率数据计算光滑表面的镜面反射，结果表明，顶板PETN的实测反射光谱与中心板PETN的模拟光谱匹配良好。复杂折射率数据中的相同特征在右侧面板上与左侧面板上突出显示，这表明两个光谱中的重要特征位于相同的光谱位置。
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