引用本文
刘宁宁, 许小京, 张宁, 苏怡. 基于光学相干层析（OCT）技术的车身油漆无损断层成像研究[J]. 刑事技术,2016,41(5): 367-371
LIU Ningning, XU Xiaojing, ZHANG Ning, SU Yi. Studies on Optical Coherence Tomographic Images from Nondestructive Paint Chips of Motor Vehicles[J]. Forensic Science and Technology,2016,41(5): 367-371  
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《刑事技术》编辑部
基于光学相干层析（OCT）技术的车身油漆无损断层成像研究
刘宁宁1, 许小京2, 张宁2,*, 苏怡3
1. 中国人民公安大学,北京100038
2. 公安部物证鉴定中心,北京100038
3. 中国刑事警察学院,沈阳110854
* 通讯作者：张宁（1988—）,男,江西吉安人,博士,助理研究员,研究方向为刑事图像技术。E-mail: zhangning@cifs.gov.cn

作者简介：刘宁宁（1989—）,男,山东滕州人,硕士研究生,研究方向为刑事图像技术。E-mail:liuqirang@126.com

基金: 中央级公益性科研院所基本科研业务费项目（No.2015JB012）,国家自然科学基金项目（No.61505034）
摘要

汽车车身油漆碎片及油漆状附着物是刑事案件现场和交通事故现场常见的物证种类。光学相干层分析（OCT）技术具有无损、快速、高分辨断层成像的特点,通过光学手段探测车身油漆的断层图像,可以无损地获得油漆的结构特征,能够为油漆检验提供新手段。本文采用深度分辨率为5微米的频域OCT成像系统对11种不同车型、颜色、品牌的车身油漆进行初步成像研究。结果表明,OCT能够区分不同油漆样品。与光学显微镜法、扫描电镜法和光谱成像技术等传统油漆检验方法相比,OCT技术无需切片即可实现对油漆样品的实时断层成像探测,操作简单,分析过程直观。另外,该方法还可以得到油漆样品的光学散射特性,可为油漆物证的同一或种属认定提供新特征。OCT技术与传统检验方法优势互补、互相组合,有助于进一步缩小侦查范围,为认定或排除嫌疑车辆提供科学依据。

关键词: 汽车车身油漆; 光学相干层析; 断层成像; 无损
中图分类号:DF793.2 文献标志码:A 文章编号:1008-3650(2016)05-0367-05 doi: 10.16467/j.1008-3650.2016.05.005
Studies on Optical Coherence Tomographic Images from Nondestructive Paint Chips of Motor Vehicles
LIU Ningning1, XU Xiaojing2, ZHANG Ning2,*, SU Yi3
1. People’s Public Security University of China, Beijing 100038, China
2. Institute of Forensic Science, Ministry of Public Security, Beijing 100038, China
3. National Police University of China, Shenyang 110854, China
Abstract

Vehicle’s paint chip is a kind of common evidence that can play significant role in related criminal and/or traffic accident cases. Optical coherence tomography (OCT) is characteristic of non-destruction, fast and high resolution to image cross-sectionally. Therefore, it provides a new choice for vehicle’s paint to be examined by the detection of its optical reflection and scattering. In this paper, the domain-spectral OCT imaging system was adopted with the depth resolution of 5 micron to image 11 sorts of different paints from various models, colors and brands of motor vehicles. The results demonstrated that OCT can make a good distinction between different paint samples. Compared to the traditional paint’s examination such as optical microscopy, scanning electron microscopy (SEM) and spectral imaging technology, OCT can directly obtain the real-time tomographic images of the paints with no necessity of slicing. In addition, the optical scattering properties can be analyzed to provide new features for separating different paint samples. The OCT is capable of combining with traditional methods to further narrow the scope of investigation so that the comprehensive means are likely being offered to determine or rule out the suspect vehicles.

Keyword: vehicle paint; optical coherence tomography (OCT); cross-sectional imaging; nondestructiveness

汽车车身油漆碎片及油漆状附着物是很多刑事案件现场和交通事故现场常见的物证种类, 它蕴含着涉事车辆的信息[1]。在这些案件中, 由于车辆与车辆、车辆与人、车辆与物体之间发生碰撞或刮擦等接触, 嫌疑车辆散落或转移的油漆碎片以及油漆附着物等, 易被发现和提取。车身油漆物证的检验鉴定在此类案件的侦破中发挥着重要作用, 通过对现场油漆碎片或油漆附着物的提取、检验、分析, 能够为案件侦破提供线索, 从而缩小侦查范围, 为认定肇事车辆或排除嫌疑车辆以及案件诉讼提供科学的证据[2, 3]。汽车车身油漆一般都会采用多层涂层 [4, 5], 层次结构是油漆漆膜的基本特征, 不同层的油漆具有不同的特性[6], 不同车种、车型、出厂批次、生产厂家、生产流程和工艺, 车身油漆的层数、层次结构、厚度、形态、成分等也会有不同程度的区别 [7, 8, 9]。因此, 通过对汽车车身油漆层次结构的形态学检验, 可以对嫌疑车辆做同一或种属认定。

在物证鉴定领域中有关油漆物证的检验方法有很多, 如激光诱导击穿光谱技术、红外光谱法、扫描电镜/能谱法、质谱法、裂解气相色谱法、原子发射光谱法等[1]多以成分分析为主。目前对车身油漆的形态学检验方法主要有光学显微镜法[7]、扫描电子显微镜/能谱仪分析法[7, 8]和光谱成像技术[9]。扫描电镜/能谱仪分析法既能比较检材表面的形态分布也可以观察油漆截面图从而确定漆膜的层次及各漆膜的厚度, 又能选择多个微区进行主要元素成分及其相对含量的分析[7, 8]; 光谱成像技术可根据油漆截面的反射光谱曲线对截面上的区域进行分类, 并对不同的区域定义伪彩色显示, 从而获得漆片按光谱特征的分层结构图像, 实现分层识别、多层截面的比对等[9]。但是这几种方法都必需取得车身油漆碎片并对其作切片处理, 才能进行检验分析, 这不仅会对检材和样品都造成一定程度的损伤而且在多数情况下检材和样品也并不具备切片的条件。

本文使用一种新型光学成像技术— 光学相干层分析技术[10, 11, 12, 13]（Optical Coherence Tomography, 简称OCT）。该技术是一种新型的利用生物组织散射光相干原理的光学成像技术, 也是法庭科学物证检验领域最近应用的一种技术手段。它由美国麻省理工学院电子学实验室Fujimoto教授率先提出并研发成功[11], 原理类似于超声成像技术, 是一种基于低相干干涉测量的方法。从光源发出的光分成2部分, 一部分进入参考臂抵达平面镜反射后返回, 另一部分进入样品臂打到样品上, 样品的背向反射和散射光又沿原光路返回。因两者的光程差在光源的相干范围内而发生干涉, 干涉信号将被光电探测器检测而转换为电信号记录下来。当参考臂的光程发生变化, 样品信号也随样品的不同深度而变, 这就实现了样品内部结构的断层成像[10]。根据其无损、断层扫描成像、高分辨率和高速成像的特点, 检材无需切片即可快速获取其特征信息, 其在陶瓷[14, 15]、玻璃[16, 17]、珍珠[18, 19]、聚合物[15, 20]、纸张[21, 22]、文物[23, 24]等非生物医学领域的应用越来越多, 在法庭科学领域也已应用于潜指纹显现、真伪指纹区分、假币鉴别、油画鉴定、纹身鉴别、毛发成像、尸体死亡时间推断等方面[10]。本文应用OCT技术对不同车型、不同颜色、不同品牌的车身油漆进行成像分析, 希冀为车身油漆物证的检验提供新方法、新技术和新手段。

1 材料和方法
1.1 频域OCT系统

采用自主搭建的频域OCT系统, 其深度分辨率和横向分辨率均为5微米, 扫描速率为70 kHz。系统使用的光源为宽带SLD近红外光源, 中心波长为832 nm, 谱带半高全宽60.4 nm, 输出功率13 mW。曝光时间设置为50 μ s时, 系统信噪比约为100 dB。样品的横向扫描由样品臂的一组扫描振镜实现。振镜与图形采集保持同步。图像采集、处理和显示均由自主开发的软件进行。

1.2 油漆样本

从汽车4s店收集到 11个不同品牌、不同车型、不同颜色的车身油漆样本, 见表1, 将这11个油漆样本分别按照不同车型、不同颜色、不同品牌分为以下几组进行区分实验研究。

表1 实验样本分类 Table 1 Source of the experimental samples
2 结果与讨论
2.1 车身油漆样本OCT图像

分层结构是油漆漆膜的基本特征, 准确区分车身油漆膜的每一层, 是对车身油漆进行形态学比对检验的关键。汽车车身油漆层通常分为底漆层、中涂层、面漆层和罩光清漆层, 每层漆层的厚度大约从20到40微米不等, OCT技术由于其采用了近红外光, 对油漆可穿透一定深度, 而且其深度分辨率一般在几到十几微米, 能够实现对汽车车身油漆的断层识别。运用OCT技术检验车身油漆样品, 能够快速获得油漆样品的二维断层图像。本实验所展示的样品油漆二维断层图像大小为300× 200像素, 图1所示为油漆的扫描电镜图（左）和二维OCT断层图（右）, 可以观察到明显的分层现象, 由于罩光清漆层是一层透光性较好的油漆, 光在其中基本没有散射, 因此在OCT图像中表现为较暗区域, 而面漆层, 由于其内部一般含有铝粉等金属物质, 对光的反射较强, 因此在OCT图像中表现为较为明亮的区域。为减小随机噪声, 本研究对样品的二维断层图像选择20个不同的点进行测量, 提取20组纵向一线数据求平均值而得到样品的纵向一线信号图, 如图2所示, 其中横坐标为像素序号（代表断层深度）, 纵坐标为散射强度, 通过观察纵向一线数据中信号峰的个数、峰间距、峰强度等信息, 可实现对样品的分层分析。本文所获得的二维断层图像是倾斜的, 原因是为了防止反射光太强导致超出显示的动态范围而在采集时给予了样品一定的角度。由于OCT采用的是相干光技术, 在OCT图像中, 层厚实际代表的是光程（折射率× 实际厚度）。因此, OCT的层厚还反映了样品各层的折射率信息。同时, 在一线信号中, 峰的强度则代表了该层对近红外光的散射强度, 用第二个信号峰强度比上第一个信号峰强度可得到样品的散射强度比。

图1 样品扫描电镜图（左）和二维OCT断层图（右）Fig.1 The image of scanning electron microscopy (left) and 2D tomographic one (right) of the sample

图2 样品纵向一线信号图Fig.2 The longitudinal signal of the sample

2.2 车身油漆样本OCT图像对比

不同车种、车型、颜色的车身油漆具有不同的漆膜结构特性。通过对车身油漆OCT图像进行比对检验, 能够很好地区分不同车种、车型、颜色, 为车辆的同一认定或种属认定提供新的特征、方法和依据。

2.2.1 不同颜色车身油漆对比

实验将油漆样本根据同品牌、同车型、不同颜色分为三组进行对比区分, 分别是样品D1、B3为银灰色和黑色凯越, 样品B2、A4为黑色和白色全新英朗, 样品B1、A3为黑色和白色英朗GT, 通过对样品二维断层图像和纵向一线信号图进行对比, 如图3所示, 可观察到样品D1有4个明显的纵向一线信号峰、B3仅有1个, 故从信号峰的数量可以区分D1和B3; 如图4所示, 可观察到样品B2和A4均为2个纵向一线信号峰, 通过对样品罩光清漆层光程和散射强度比的计算分析, 可知B2和A4的罩光清漆层光程也均为64 μ m, 但其散射强度比分别为0.220与1.250, 故从样品的散射强度比可以区分两者; 样品B1有2个纵向一线信号峰、A3则只1个峰, 故此两者也可从信号峰的数量加以区分。

图3 银灰色（D1）和黑色（B3）凯越二维断层OCT图像（上）和纵向一线数据（下）比较Fig.3 Comparison of 2D tomographic images (upper) and longitudinal signals (lower) from the Excelle’ s silver (D1) and black (B3) paints

图4 黑色（B2）和白色（A4）全新英朗二维断层OCT图像（上）和纵向一线数据（下）比较Fig.4 Comparison of 2D tomographic images (upper) and longitudinal signals (lower) from the black (B2) and white (A4) paints of New Hideo

2.2.2 不同品牌车身油漆对比

在交通肇事案件和刑事案件现场中, 现场勘察人员所提取收集的油漆碎片, 多来源于不同的汽车品牌, 因此, 常需要检验同种颜色但不同品牌车身的油漆。本实验针对同颜色不同品牌的车身油漆样本进行了1组实验, 样品A4为来自别克汽车品牌的白色全新英朗、A5为白色南京依维柯, 通过对样品A4、A5二维断层图像和纵向一线信号图进行对比, 如图5所示, 可观察到样品A4有2个明显的纵向一线信号峰, 样品A5只有1个信号峰, 故从信号峰的数量可以区分样品A4与A5。

图5 白色全新英朗（A4）和白色南京依维柯（A5）二维断层OCT图像（上）和纵向一线数据（下）比较Fig.5 Comparison of 2D tomographic images (upper) and longitudinal signals (lower) between the New Hideo’ s white (A4) paint and the Naveco’ s white (A5) one

2.2.3 不同车型车身油漆对比

同品牌同颜色但不同车型的汽车车身油漆, 因外貌形态较为接近, 常难以区分鉴别, 本实验采用OCT技术, 能够对同品牌同颜色但不同款型车身的油漆样本区分。将油漆样本分为3组, 分别是A1至A4为昂科威、昂科拉、英朗GT、全新英朗四款不同车型的白色别克汽车油漆, B1和B3 为英朗GT、凯越两种不同车型的黑色别克汽车油漆, C1和C2为君威、君越两种不同车型的棕色别克汽车油漆。通过对样品二维断层图像和纵向一线信号图作对比, 如图6所示, 可观察到样品A3只有1个明显的纵向一线信号峰, A1、A2、A4均有2个明显的信号峰, 从信号峰的数量可以区分A3与A1、A2、A4, 通过对样品罩光清漆层光程的计算分析, 可知A1、A2均为68 μ m、A4为64 μ m, 从罩光清漆层光程可以区分开A4与A1、A2, 虽然A1、A2信号峰数量和罩光清漆层光层都相同, 但是A1散射强度比为3.415、A2散射强度比为1.718, 从散射强度比可以区分A1和A2; 类似地, 样品B3只有1个明显的纵向一线信号峰, B1有2个明显的信号峰, 从信号峰的数量可以区分B3与B1; C1和C2的区分循理相同。

图6 白色昂科威（A1）、昂科拉（A2）、英朗GT（A3)、全新英朗（A4）二维断层OCT图像（上）和纵向一线数据（下）比较Fig.6 Comparison of 2D tomographic images (upper) and longitudinal signals (lower) among the white paints from Enxision’ s (A1), Encore’ s (A2), Hideo GT’ s (A3) and New Hideo’ s (A4)

通过对以上研究结果的初步分析, 可以总结归纳得出表2结果如下。

表2 不同样品的特征参数比较 Table 2 Comparison of characteristic parameters of different samples
3 结论

以上研究结果表明, 运用OCT技术对汽车车身油漆样品进行检验, 能够对10款别克和1款依维柯汽车油漆的结构进行分层定性和/或定量表征, 实现对不同颜色、不同品牌、不同车型车身油漆样本的对比区分。同传统的油漆物证检验方法相比, 应用OCT技术检验汽车车身油漆的优势在于无需对样品或者检材进行任何切片处理就可对油漆作检验, 整个过程简便、快速、高效。而OCT技术的成像速度更快, 可以达到实时成像检验以及三维立体数据的采集提取, 从而可切取三维样本任意横截面的二维断层分层图像并可从中获取纵向一线信号图, 通过取多组平均的方法, 数据将会更加合理、准确、直观。

根据不同油漆样品的OCT图像, 可以得到油漆样品的信号峰数、光程、散射强度等新型特征参数, 总结提取这些关键特征参数, 比较其差异, 可实现车身油漆的定量分析检验。若与传统的油漆物证检验方法相结合, 优势互补、科学组合, OCT赖于其无损、快速、精准的优点, 必能更好地实现对车身油漆物证的同一认定或种属认定, 为公安机关科学分析案件提供更丰富全面的信息, 这对于快速破案具有重大意义。作为一种新方法、新技术和新手段, OCT的应用前景非常广阔。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献
[1] 龙先军. 基于红外光谱的汽车车身油漆比对技术研究[D]. 长安大学, 2012. [本文引用:2]
[2] 姜红. 油漆物证在交通肇事案件中的应用[J]. 上海涂料, 2005, 43(4): 33-35. [本文引用:1]
[3] 邱照. 交通肇事逃逸案中油漆物证的综合应用[J]. 公安大学学报(自然科学版), 2002, 6(6): 57-59. [本文引用:1]
[4] 王锡春. 汽车油漆涂装工艺[M]. 北京: 化学工业出版社, 2005. [本文引用:1]
[5] Deconinck I, Latkoczy C, Gunther D, et al. Capabilities of laser ablation-inducitively coupled plasma mass spectrometry for (trace) element analysis of car paints for forensic purposes[J]. J Anal At Spectrom, 2006, 21(3), 279-287. [本文引用:1]
[6] 宋晓琳. 汽车车身造型工艺学(第2版)[M]. 北京: 北京理工大学出版社, 164-172. [本文引用:1]
[7] 武帅. 漆膜形态特征的扫描电镜检验研究[D]. 北京: 中国人民公安大学, 2005. [本文引用:4]
[8] 冷泠, 权养科, 孙振文, 等. SEM检验漆膜厚度鉴别同种颜色的汽车油漆[J]. 刑事技术, 2010 (1): 16-19. [本文引用:3]
[9] 李娉, 王桂强, 权养科, 等. 显微光谱成像技术在汽车油漆截面检验中的应用[J]. 刑事技术, 2011, (1): 3-6. [本文引用:3]
[10] 张宁, 黎智辉, 许小京. 光学相干断层成像检验技术[J]. 刑事技术, 2015, 40(5): 409-416. [本文引用:3]
[11] Huang D, Swanson E A, Lin C P, et al. Optical coherence tomography[J]. Science, 1991, 254: 1178-1181. [本文引用:2]
[12] Bouma BE, Tearney GL. Hand book of optical coherence tomography[M]. New York: Marcel Dekker Inc. , 2002. [本文引用:1]
[13] 段炼, 何永红, 朱锐, 等. 三维谱域光学相干层析成像系统的研制[J]. 中国激光, 2009, 369(10): 2528-2533. [本文引用:1]
[14] Veilleux J, Moreau C, Lévesque D, et al. Optical coherence tomography for the inspection of plasma-sprayed ceramic coatings[J]. J Therm Spray Techn, 2007, 16(3): 435-443. [本文引用:1]
[15] Duncan M, Bashkansky M, Reintjes. Subsurface defect detection in materials using optical coherence tomography[J]. Opt Express, 1998, 2(13): 540-545. [本文引用:2]
[16] Vabre L, Loriette V, Dubois A, et al. Imagery of local defects in multilayer components by short coherence length interferometry[J]. Opt Lett, 2002, 27(21): 1899-1901. [本文引用:1]
[17] Jasapara J. C. Non-invasive characterization of microstructured optical fibers using Fourier domain optical coherence tomography[J]. Opt Express, 2005, 13(4): 1228-1233. [本文引用:1]
[18] 曾楠, 何永红, 马辉, 等. 应用于珍珠检测的光学相干层析技术[J]. 中国激光, 2007, 34(8): 1140-1145. [本文引用:1]
[19] Ling J, Ma J, Zhuang S. Pearl thickness measurements from optical coherence tomography images[J]. Applied Mechanics and Materials, 2013, 421: 415-420. [本文引用:1]
[20] Xu FM, Pudavar HE, Prasad PM, et al. Confocal enhanced optical coherence tomography for nondestructive evaluation of paints and coatings[J]. Opt Lett, 1999, 24(24): 1808-1810. [本文引用:1]
[21] Alarousu E, Myllylä R, Gurov I, et al. Optical coherence tomography in scattering material for industrial applications[J]. Proc. of SPIE, 2001, 4595: 223-230. [本文引用:1]
[22] Fabritius T, Alarousu E, Myllylä R, et al. Characterisation of optically cleared paper by optical coherence tomography[J]. Quantum Electron, 2006, 36(2): 181. [本文引用:1]
[23] Liang H, Lange R, Howard H, et al. Non-invasive Investigations of a wall painting using optical coherence tomography and hyperspectral imaging[J]. Proc. of SPIE, 2011, 8084: F1-F7. [本文引用:1]
[24] Hughes M, Spring M, Podoleanu A. Speckle noise reduction in optical coherence tomography of paint layers[J]. Appl Opt, 2010, 49(1): 99-107. [本文引用:1]