現(xiàn)代分析儀器結(jié)合化學計量學方法在墨跡分析中的應用進展

劉英霞，袁德強，郝艷麗，賈碩果

（1.重慶警察學院，重慶 401331；2.法庭科學湖北省重點實驗室，武漢 430035；3.福建警察學院，福州 350007）

在各類刑事、政治、民事和經(jīng)濟等案件中，鑒定可疑文件（如合同、票據(jù)、反動標語等）的真?zhèn)巍鴮懙臅r間等工作較為常見，其中墨跡種類及書寫時間的鑒定是法庭科學亟待解決的熱點和難點問題之一。墨跡種類繁多且成分復雜，近年來相關(guān)可疑案件逐年增加，發(fā)展科學、快捷、高效、無損的墨跡檢驗方法至關(guān)重要。

20 世紀30 年代以來，各國法庭科學工作者嘗試將各種現(xiàn)代分析儀器應用到墨跡分析中，為墨跡的種類鑒別及文件形成時間的鑒定提供了新的檢驗方法和手段。目前常用的墨跡檢驗方法、研究內(nèi)容如表1 所示。

表1 目前常用的墨跡檢驗方法

隨著科學技術(shù)的發(fā)展，各種檢測方法更新速度較快，但在數(shù)據(jù)分析方面的發(fā)展較為緩慢，尤其在對墨跡種類的鑒別中，研究人員通常將獲得的結(jié)果進行直觀分類，而沒有對方法和數(shù)據(jù)進行信號處理，在信息的深入挖掘方面比較薄弱，這可能會導致分類結(jié)果不夠準確，有時可能會影響鑒定結(jié)果。因此，結(jié)合現(xiàn)代儀器檢測方法，建立科學嚴謹?shù)男盘枖?shù)據(jù)解析方法是墨跡分析鑒別的重點。

近年來墨跡品牌日趨增多，墨跡成分、配比越來越復雜。墨跡組分的檢測易受到紙張、保存環(huán)境的干擾，且在光譜、色譜檢測信號中易產(chǎn)生背景干擾和譜峰重疊等現(xiàn)象，這種復雜信號對墨跡組分信息的提取和分析造成了極大的阻礙。無論采取何種檢測技術(shù)，所獲得墨跡組分的信息數(shù)據(jù)均難以采用常規(guī)方法取得科學標準的分析結(jié)果，而化學計量學對復雜組分以“數(shù)學分離”替代“物理分離”，可最大限度地處理和分析檢測所得信號，從而實現(xiàn)對研究物質(zhì)組分的定性、定量分析。因此，化學計量學方法被應用于采樣理論、實驗設計、選擇和優(yōu)化試驗條件、背景基線的校正、噪聲的濾除、校正模型的建立和信號的解析、數(shù)據(jù)分析等。筆者對近年來各種現(xiàn)代分析儀器結(jié)合化學計量學在墨跡分析中的應用進展進行綜述，從試驗條件優(yōu)化、信號處理、墨跡種類鑒別和書寫時間等方面對墨跡分析進行歸納總結(jié)，并提出了未來墨跡分析的發(fā)展方向。

1 實驗設計與優(yōu)化

實驗條件優(yōu)化是實驗成功與否的首要條件，也是化學計量學的重要分支之一。一個好的實驗方案可以有效地簡化實驗過程，獲得可靠數(shù)據(jù)，保證試驗質(zhì)量，從而促進文件檢驗技術(shù)走向科學化、標準化、規(guī)范化。

目前在墨跡分析中，實驗設計與條件優(yōu)化研究主要集中在色譜和電泳的條件優(yōu)化方面，常用的方法有正交設計和均勻設計。史曉凡等［39］采用正交設計和均勻設計法優(yōu)化了展開劑的組分和配比，并用優(yōu)化的展開劑成功地對28 種黑色簽字筆色痕進行了分離鑒別。李心倩等［40］采用正交實驗設計法，優(yōu)化了高效液相色譜法分析藍色圓珠筆油墨字跡色痕的實驗方法及條件，并在此條件下分析了105 種藍色圓珠筆油墨的字跡色痕。齊寶坤等［41］采用液相色譜法對20 種黑色圓珠筆油墨進行了檢測，并用正交實驗選擇色譜流動相條件，對不同藍黑墨水進行了有效區(qū)分。Neumann 等［42–43］采用高效液相色譜法分析油墨，并提出了一種基于標準染料的校正方法，以提高分析的重現(xiàn)性，同時對油墨樣品在不同條件下重復性的影響因素進行了研究。Ellen Rohde等［11］利用毛細管區(qū)帶電泳法對水溶性墨水進行檢測，優(yōu)化色譜條件（pH 值為8 的硼酸鹽緩沖液，其中甲醇體積分數(shù)為20%）后，墨水中各組分均能達到基線分離。

2 信號處理

采用光譜法對墨跡成分進行分析時，易受儀器、樣品、實驗環(huán)境等因素影響，從而導致光譜信號中存在噪聲、背景干擾、基線漂移等問題。一般采用數(shù)據(jù)平滑、小波變換、導數(shù)校正、傅里葉變換等化學計量學方法實現(xiàn)噪聲濾除、基線校正等目的。

劉猛等［27］采用高光譜圖像技術(shù)對6 種激光打印墨粉進行了種類鑒別。為達到較好的種類鑒別模型，在對光譜數(shù)據(jù)解析前，分別采用Savitzky Golay（基于最小二乘的卷積擬合算法）平滑濾波、標準化、多元散射校正和標準正態(tài)變量變換4 種方法對樣品的光譜數(shù)據(jù)進行了預處理，然后分別建立隨機森林、K 最近鄰模型、支持向量機模型、偏最小二乘判別分析模型和簇類獨立軟模式模型，實現(xiàn)了對激光打印機墨粉的種類鑒別。結(jié)果表明，支持向量機模型和偏最小二乘判別分析模型的識別效果最佳。

王巖等［14］采用紫外可見光譜法檢驗了紅色圓珠筆油墨，依據(jù)不同峰位將52 種紅色圓珠筆油墨分為3 類，對于利用特征峰位法和K 值比對法不能區(qū)分的樣品，采用一階導數(shù)光譜R 值法進行鑒別，這是因為一階導數(shù)能對紫外可見光譜圖上的某些細微變化進行放大，而不同紅色圓珠筆油墨的染料不同，一階導數(shù)光譜圖上的吸光度最大值與最小值比值的絕對值也不同，由此可對其進行種類認定。

傅里葉變換技術(shù)是信號處理中較為成熟的一種化學計量學分析方法，可以高效、快速地去除光譜噪音、降低熒光背景，該方法已在墨跡分析中得到了廣泛應用。王儉等［44］采用傅里葉變換顯微紅外光譜法對108 種藍色圓珠筆油墨色痕進行了系統(tǒng)解析，為探究油墨時間的變化機制奠定了基礎(chǔ)。王寧等［45］采用傅里葉紅外光譜技術(shù)獲取10 種激光打印機墨粉的光譜圖，以各樣品的吸收峰面積及其一階、二階導數(shù)和自卷積值為指標，通過相關(guān)系數(shù)，運用模糊綜合判別法達到了客觀鑒別墨粉種類的要求。結(jié)果表明，基于傅里葉紅外光譜圖形相似的模糊鑒別法鑒別激光打印機墨粉類型是科學可行的。

Geiman 等［46］用常規(guī)拉曼光譜技術(shù)和表面增強拉曼光譜對10 種合成染料和圓珠筆油墨進行研究，首先用3 種激光器進行常規(guī)拉曼光譜分析，然后針對常規(guī)拉曼光譜分析熒光背景高、光譜質(zhì)量差等問題，采用滴液沉積技術(shù)對染料和圓珠筆油墨進行表面增強拉曼光譜分析，有效降低了熒光背景。為了減少熒光干擾，李江春［47］將表面增強拉曼光譜技術(shù)引用到圓珠筆油墨的檢驗中，發(fā)現(xiàn)表面增強拉曼光譜技術(shù)能較好地區(qū)分圓珠筆油墨種類，但在實際檢案中，需要結(jié)合其它方法進行系統(tǒng)鑒別。

3 墨跡種類鑒別

油墨是由染料、樹脂等組成的復雜混合物。油墨種類鑒別是法庭科學的一項重點研究內(nèi)容，不僅用于鑒別文件真?zhèn)?，更是判斷文件形成時間的前提條件。近年來，關(guān)于現(xiàn)代分析儀器結(jié)合化學計量學鑒別油墨種類的研究已有較多報道，主要集中在對色譜、光譜的數(shù)據(jù)解析方面，常用的方法主要有主成分分析和模式識別，具體應用見表2。

表2 現(xiàn)代分析儀器結(jié)合化學計量學在墨跡種類鑒別中的應用

3.1 主成分分析

主成分分析是1903 年由Pearson 首次提出，后于1933 年經(jīng)Hotelling 擴展了的一種多元統(tǒng)計學方法。隨著現(xiàn)代科技的快速發(fā)展，尤其是數(shù)據(jù)存儲、檢索及處理速度的提升，使得主成分分析成為數(shù)據(jù)分析中一項不可或缺的技術(shù)，即使是大數(shù)據(jù)也不例外，它能對復雜的數(shù)據(jù)進行降維處理，并能排除相互重疊的化學信息，因此被廣泛應用于食品、生物、醫(yī)療、石油等行業(yè)中。

Souza 等［48］運用拉曼光譜結(jié)合化學計量學方法區(qū)分藍色圓珠筆油墨，首先用化學計量學方法對光譜進行預處理，再采用主成分分析和層次聚類分析探討了依據(jù)拉曼光譜區(qū)分不同油墨的可行性。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，油墨可通過主成分分析樹狀圖的不同層次逐漸區(qū)分。該研究表明，拉曼光譜結(jié)合化學計量學可區(qū)分相似度較高的圓珠筆油墨，該方法快速無損。王曉暉等［15］對紫外可見光譜測定的圓珠筆數(shù)據(jù)進行主成分分析，并將分類結(jié)果與薄層色譜法的分類結(jié)果進行比較，結(jié)果表明，采用主成分分析技術(shù)可以達到對圓珠筆油墨字跡的良好識別。張清華等［18］采用紅外光譜分析并比較了31 種原裝黑色墨粉的差異，同時用主成分分析結(jié)合系統(tǒng)聚類法，對同種樹脂不同激光打印的墨粉進行聚類分析與建模預報，結(jié)果準確。Gál 等［49］采用可見–紅外高光譜儀檢驗19 種黑色噴墨打印墨水，并建立主成分模型。結(jié)果表明，主成分分析法能將以炭黑為主要著色劑的油墨與使用其它著色劑的油墨進行分離。Denman等［50］采用質(zhì)譜法對油墨進行分析鑒別，并利用主成分分析法成功地鑒別了41 對(占91%，共45 對)鋼筆墨水。結(jié)果表明，在不影響分辨率的情況下，質(zhì)譜法能給出具體的化學成分結(jié)構(gòu)，是其它方法不可比擬的。

以上研究表明，采用色譜法、光譜法、質(zhì)譜法獲得的數(shù)據(jù)均可采用主成分分析法進行分類研究，鑒別率均顯著高于采用單一儀器檢測技術(shù)的鑒別率。將主成分分析應用于墨跡種類的鑒別，可有效獲取墨跡信息，從而提高鑒別的準確性。

3.2 模式識別

模式識別是通過分析測量數(shù)據(jù)，對其中隱含信息進行提取，從而研究物質(zhì)的分類、識別和構(gòu)效關(guān)系，一般分為無監(jiān)督學習和有監(jiān)督學習。

無監(jiān)督學習采用探索方式對數(shù)據(jù)進行解析，其根本目的是找出樣品間的相關(guān)性和相似性。在油墨種類鑒別中，采用的無監(jiān)督識別法主要是聚類分析法［18］。劉柏林等［51］采用模式識別法對16 種圓珠筆油墨的高效液相色譜數(shù)據(jù)進行研究，以相關(guān)系數(shù)法計算色譜圖相對峰的相似度，以最小相似度（0.92）作為判定是否源于同種樣品的閾值，從而將所有樣本分為3 大類，再進一步利用系統(tǒng)聚類法，依據(jù)相似度的大小將第一大類樣品分為3 小類。與高效液相色譜鑒別圓珠筆墨跡相比，采用高效液相色譜–相似度聯(lián)用評價識別方法能夠?qū)?shù)據(jù)進行更加細致地分類，可得到更加可靠的結(jié)果。王志勇等［12］采用非水毛細管電泳法測定了96 支藍色圓珠筆油墨中的染料含量。在系列優(yōu)化試驗條件下，根據(jù)染料數(shù)的差異將樣品分為6 類，然后依據(jù)同類樣品中染料含量進行聚類分析，可使分類結(jié)果更加細致準確。牛凡等［52］采用氣相色譜–質(zhì)譜聯(lián)用和薄層色譜法測定圓珠筆油墨中溶劑和染料的組成，對所得樣品數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)聚類分析，將110 支不同品牌的圓珠筆分為29 類，達到了品牌間的區(qū)分和認定，分類結(jié)果比采用單一檢驗手段的結(jié)果更加精準、系統(tǒng)。系統(tǒng)分類后，采用判別函數(shù)對未知色痕進行分類，由于實驗樣品量較少，從而導致分類正確率僅為47.7%，表明采用化學計量學方法時要有足夠的樣品量，才能保證分析結(jié)果的準確性。

有監(jiān)督學習技術(shù)要考慮被測樣品的特性，其目的是形成數(shù)據(jù)的加權(quán)線性組合，使同類樣品間的變異降到最小，同時放大不同種類樣本間的差異。墨跡分析中常采用判別分析法。Oravec 等［53］采用傅里葉變換近紅外光譜法對22 種噴墨打印機墨水進行分析，并用線性判別分析和二次判別分析對未知樣品的分類精度進行評價。在構(gòu)建各自的線性判別模型時，采用主成分分析法對每種線性判別方法進行檢驗，結(jié)果表明，線性判別方法對獨立樣本的預測精度明顯優(yōu)于二次判別分析，說明紅外光譜結(jié)合線性判別分析是噴墨打印機墨水種類鑒別的一種快速、無損的檢測方法。Kher A 等［6］采用高效液相色譜法和紅外光譜法對圓珠筆油墨進行了分析，并用主成分分析法和線性判別法對分析結(jié)果進行解析。結(jié)果表明，高效液相色譜的數(shù)據(jù)對圓珠筆的識別率為97.9%（線性判別）和96.4%（主成分）；而紅外光譜法的數(shù)據(jù)對圓珠筆的識別率為62.5%（線性判別）和60.7%（主成分），說明與紅外光譜相比，高效液相色譜與化學計量學聯(lián)用技術(shù)對圓珠筆油墨具有更好的鑒別能力。

此外，其它的模式識別方法也在墨跡分析中得到了廣泛的應用。Khan 等［54］提出了優(yōu)化的稀疏選擇技術(shù)，該法可有效選擇信息量最大的頻帶，與主成分分析法相比，精確度提高了15%。吳國萍等［55］采用顯微分光光度法和顯微紅外光譜法，可在一定程度上對不同的黑色中性筆進行區(qū)分；再進一步利用聚類分析和色差分析，可以從墨跡的成分和色度兩個角度將不同型號的中性筆完全加以區(qū)分，該項研究為鑒別黑色中性墨水提供了新的思路和方法。牟小彬等［56］采用圖像掃描分析系統(tǒng)對由制造工藝等因素引起的微觀特征進行量化和分析，并建立數(shù)學模型，從而對18 臺不同型號激光打印機樣本進行分類，正確率高達99.8%。

4 油墨形成時間鑒定

油墨形成時間的鑒定主要有薄層色譜法、高效液相色譜法、毛細管電泳法、拉曼光譜法等，其中薄層色譜法是較為常用的方法。采用不同的分析儀器，對隨時間變化的墨跡成分數(shù)據(jù)進行分析，建立相關(guān)的工作曲線，從而探討文件的形成時間［57–60］。近年來，化學計量學被廣泛用于醫(yī)療、化工、食品等領(lǐng)域，并發(fā)揮了重要作用，因此法庭科學工作者嘗試將化學計量學應用到油墨形成時間的鑒定工作中。楊旭等［61］在一起印章印文時間鑒定的案例中，建立線性模型、最小二次判別分析法等統(tǒng)計學方法，分析了印文的定量特征與印文蓋印時間的關(guān)系，為運用統(tǒng)計學方法定量分析文件形成時間提供了一種新的研究思路。張平等［62］采用近紅外光譜技術(shù)采集了40個不同書寫時間的黑色簽字筆字跡樣本，并建立了字跡形成時間與近紅外光譜數(shù)據(jù)的偏最小二乘定量模型，得到模型的預測標準偏差為0.884 3，然后采用相對分析誤差評價模型的預測能力。結(jié)果表明，模型的定量分析具有可行性。何子瑛［63］依據(jù)熱敏文件的圖文會隨時間逐漸變淡至消失的原理，采用photoshop 圖像處理技術(shù)對字跡灰度值進行系統(tǒng)測量，并計算了熱敏文件形成時間與灰度的關(guān)系。

5 展望

現(xiàn)代分析儀器結(jié)合化學計量學為復雜的墨跡分析體系提供了強有力的數(shù)據(jù)解析工具和分析方法。目前，現(xiàn)代分析儀器結(jié)合化學計量學方法在墨跡分析中的應用日趨廣泛，這也是未來墨跡分析發(fā)展的方向。但由于墨跡種類繁多、成分復雜，且會隨溫度、濕度等環(huán)境的影響而變化，因此仍需要對墨跡分析做更多、更深入的研究工作，以期在實際檢案中能更好地完成鑒別工作。鑒于化學計量學方法的各種優(yōu)勢，法庭科學工作者應充分借助化學計量學的不同方法，擴大其在墨跡分析中的應用范圍，積極開拓新的應用領(lǐng)域，如筆跡、印章、朱墨時序等，促進文件檢驗技術(shù)的發(fā)展和實際應用研究，并對檢測標準進行明確規(guī)定，同時應擴大實驗范圍和樣品量，促使文件檢驗走向無損化、標準化、規(guī)范化、科學化。